Banjirmerupakan salah satu bencana alam yang paling sering terjadi di Kota Surabayadan dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti curah hujan, kepadatan penduduk,riwayat banjir, serta kondisi taman dan drainase. Penelitian ini bertujuanuntuk mengevaluasi dan membandingkan performa tiga model Fuzzy InferenceSystem (FIS), yaitu Mamdani, Sugeno, dan Tsukamoto, dalammengklasifikasikan tingkat kerawanan banjir di 31 kecamatan Kota Surabayaselama periode 2019–2024. Sebagai metode pembanding digunakan AnalyticalHierarchy Process (AHP) dikombinasikan dengan Natural Breaks.Optimasi fungsi keanggotaan pada ketiga model fuzzy dilakukan menggunakanalgoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Hasil validasi menggunakan confusionmatrix menunjukkan bahwa metode Fuzzy Mamdani memiliki performa terbaikdengan akurasi 97,85%, presisi 100%, recall 69,23%, dan F1-Score81,82%. Hasil klasifikasi divisualisasikan dalam bentuk peta interaktifberbasis web menggunakan Leaflet, sehingga dapat dimanfaatkan olehpemerintah maupun masyarakat sebagai referensi dalam perencanaan mitigasibencana banjir di Kota Surabaya.