Sistem Peringatan Dini Antisipasi Banjir Menggunakan Metode Kalman Filter dan Fuzzy Logic

Authors

  • Benny Supriyadi Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung
  • Uung Ungkawa Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung

Keywords:

Kalman filter, Fuzzy Logic, peringatan banjir, flood warning

Abstract

ABSTRAK
Wilayah Indonesia merupakan bagian dari wilayah tropis dengan intensitas curah hujan yang tinggi. Pada beberapa wilayah di Indonesia khususnya Wilayah Bandung sering bencana alam yaitu bila terjadi limpahan air yang cukup banyak, terjadi banjir. Peringatan dini yang dapat memprediksi terjadinya banjir diperlukan karena merupakan salah satu cara yang bisa dilakukan masyarakat agar bisa mempersiapkan diri dan meminimalisir dampak terjadinya banjir. Sistem yang dibuat untuk peringatan dini kepada masyarakat ini memerlukan data ketinggian permukaan air yang didapatkan dari hasil pengukuran alat, kemudian diolah menggunakan metode Kalman filter agar mendapatkan nilai estimasi ketinggian air. Fuzzy logic digunakan untuk melakukan prediksi status siaga banjir. Fuzzy logic digunakan karena dapat memetakan suatu ruang input ke dalam ruang output dan dapat diimplementasikan pada aplikasi sistem peringatan dini banjir.

ABSTRACT
Indonesian territory is a part of the tropics which has highly intensity of rainfall. In some areas of Indonesia especially Bandung area, it often has natural disasters that is caused of quite a lot of water overflow and it will become a flood. Early warning that can predict flood is needed so that the society can prepare themselves and minimize the impact of a flood. The system that is made for this early warning to the society needs surface water data that is gained from the tool measurement results, afterwards it’s going to be processed by using Kalman Filter method in order to get water level estimation value. Fuzzy logic is used for doing flood alert status prediction. Fuzzy logic is used because it can map an input space into an output space and it can be implemented in flood warning system app.

Published

2022-06-21 — Updated on 2022-07-06

Versions