TUGAS AKHIR
Nama : Hendra Darwintha NIM : 07.41010.0310 Program : S1 (Strata Satu) Jurusan : Sistem Informasi
SEKOLAH TINGGI
MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER SURABAYA
i ABSTRAK
Kebutuhan lahan yang semakin meningkat, memerlukan peran teknologi tepat guna dalam upaya mengoptimalkan penggunaan lahan secara berkelanjutan. Dinas Pertanian sebagai badan pemerintah yang menangani masalah pertanian sangat memerlukan data daerah potensial sebagai acuan untuk mengembangkan daerah sesuai dengan potensi lahan yang dimilikinya. Saat ini Dinas Pertanian belum memiliki Sistem Informasi yang mampu mengolah data raster yang ada menjadi data daerah potensial.
Sistem Informasi Geografis yang menerapkan Image Processing dapat digunakan untuk mengolah data raster yang ada pada Dinas Pertanian. Image Processsing memporses input berupa citra dan juga menghasilkan output berupa citra atau gambar. Dilakukan dengan Image Processing analisa data peta raster: ketinggian, curah hujan dan kelembaban. Proses akan menghasilkan daerah-daerah yang sesuai dengan kriteria pada data raster.
Kesimpulan hasil rancang bangun Sistem Informasi Geografis Penentuan Lahan Potensial Menggunakan Image Processing adalah dapat menghasilkan hasil analisis berupa daerah potensial berdasarkan kriteria: suhu permukaan, curah hujan dan kelembaban di Dinas Pertanian Propinsi Jawa Timur. Hasil uji coba sistem menujukkan bahwa daerah potensial yang dihasilkan sistem untuk kriteria tanaman S3 lebih besar dari kriteria tanaman S3 dengan presentase 65% untuk kriteria tanaman kriteria S1 dan 91% untuk tanaman kriteria S3.
i DAFTAR ISI
ABSTRAK ... Error! Bookmark not def KATA PENGANTAR ... Error! Bookmark not def
DAFTAR ISI ... i
DAFTAR GAMBAR ... iv
DAFTAR TABEL ... x
DAFTAR LAMPIRAN ... 1
BAB I PENDAHULUAN ... Error! Bookmark not def 1.1 Latar Belakang Masalah ... Error! Bookmark not def 1.2 Perumusan Masalah ... Error! Bookmark not def 1.3 Batasan Masalah... Error! Bookmark not def 1.4 Tujuan ... Error! Bookmark not def 1.5 Sistematika Penulisan ... Error! Bookmark not def BAB II LANDASAN TEORI ... Error! Bookmark not def 2.1 Sistem Informasi Geografis... Error! Bookmark not def 2.1.1 Model Data Sistem Informasi Geografis ... Error! Bookmark not def 2.1.2 Model Sistem Informasi Geografis ... Error! Bookmark not def 2.2 Digitasi ... Error! Bookmark not def 2.3 Pengolahan Citra ... Error! Bookmark not def 2.3.1 Edge Detection ... Error! Bookmark not def 2.3.2 Color Selection ... Error! Bookmark not def 2.4 Lahan ... Error! Bookmark not def 2.4.1 Penggunaan Lahan ... Error! Bookmark not def 2.4.2 Karakteristik Lahan ... Error! Bookmark not def 2.5 Hubungan Suhu Udara dengan Ketinggian ... Error! Bookmark not def 2.6 Sistem Koordinat Geografi ... Error! Bookmark not def
2.7 Peta Digital ... Error! Bookmark not def 2.8 Sistem Basis Data ... Error! Bookmark not def 2.9 SQLite Database ... Error! Bookmark not def 2.10 Analisa dan Perancangan Sistem ... Error! Bookmark not def 2.11 Open Source Graphics Library ... Error! Bookmark not def 2.12 Open Source Computer Vision Library... Error! Bookmark not def 2.13 Sistem ... Error! Bookmark not def 2.14 Interaksi Manusia Komputer ... Error! Bookmark not def 2.15 Testing ... Error! Bookmark not def 2.16 C++ ... Error! Bookmark not def 2.17 Qt ... Error! Bookmark not def 2.18 ESRI Shapefile ... Error! Bookmark not def 2.19 Google Keyhole Markup Language ... Error! Bookmark not def 2.20 Digital Terrain Elevation Data ... Error! Bookmark not def BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... Error! Bookmark not def 3.1 Analisis Permasalahan ... Error! Bookmark not def 3.2 Perancangan Sistem Informasi Geografis Penentuan
Lokasi Lahan Potensial Tumbuhan ... Error! Bookmark not def 3.2.1 Gambaran Umum Sistem ... Error! Bookmark not def 3.2.2 Perancangan UML ... Error! Bookmark not def 3.2.3 Struktur Tabel ... Error! Bookmark not def 3.2.4 Desain Input Output ... Error! Bookmark not def 3.2.5 Desain Uji Coba ... Error! Bookmark not def BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI ... Error! Bookmark not def 4.1 Kebutuhan Sistem ... Error! Bookmark not def 4.1.1 Kebutuhan Perangkat Keras ... Error! Bookmark not def 4.1.2 Kebutuhan Perangkat Lunak ... Error! Bookmark not def 4.2 Pembuatan Program ... Error! Bookmark not def
4.3 Implementasi Sistem ... Error! Bookmark not def 4.3.1 Implementasi Metode Penggunaan GoogleMaps .. Error! Bookmark not def 4.3.2 Implementasi Metode Generate Terrain Tiga
Dimensi ... Error! Bookmark not def 4.3.3 Implementasi Metode Perubahan Data Raster
Menjadi Data Vector ... Error! Bookmark not def 4.3.4 Implementasi Splash Screen ... Error! Bookmark not def 4.3.5 Implementasi Buat Project Baru ... Error! Bookmark not def 4.3.6 Implementasi Load Project ... Error! Bookmark not def 4.3.7 Implementasi Export Google KML ... Error! Bookmark not def 4.3.8 Implementasi Export Shapefile ... Error! Bookmark not def 4.3.9 Implementasi Form Master Tanaman ... Error! Bookmark not def 4.3.10 Implementasi Form Configuration ... Error! Bookmark not def 4.3.11 Implementasi Form Checklist ... Error! Bookmark not def 4.3.12 Implementasi FormReport ... Error! Bookmark not def 4.4 Implementasi Pencarian Daerah Potensial Berdasarkan
iv
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Struktur Komponen Pembentuk Sistem Informasi Geografis . Error! Bookmark not def Gambar 2.2 Contoh Model Data Vektor ... Error! Bookmark not def Gambar 2.3 Contoh Model Data Raster ... Error! Bookmark not def Gambar 2.4 Gambar Sebelum Dilakukan Proses Edge Detection ... Error! Bookmark not def Gambar 2.5 Gambar Setelah Dilakukan Proses Edge Detect ... Error! Bookmark not def Gambar 2.6 Source Code Color Selection ... Error! Bookmark not def Gambar 3.1 Gambar Raster Curah Hujan ... Error! Bookmark not def Gambar 3.2 Keterangan dari gambar raster curah hujan... Error! Bookmark not def Gambar 3.3 Gambar Raster Kelembaban... Error! Bookmark not def Gambar 3.4 Keterangan Dari Gambar Raster Kelembaban ... Error! Bookmark not def Gambar 3.5 Proses Penggunakan SIG Pada Umumnya ... Error! Bookmark not def Gambar 3.6 Sistematika Kerja SIG Menggunakan Image Processing ... Error! Bookmark not def Gambar 3.7 Gambaran Umum Sistem Informasi Geografis Penentuan
Lahan Potensial Menggunakan Image Processing ... Error! Bookmark not def Gambar 3.8 Ilustrasi Metode Google MapsStatic API ... Error! Bookmark not def Gambar 3.9 Format Request GoogleMaps Static API ... Error! Bookmark not def Gambar 3.10 Contoh Request GoogleMaps Static API ... Error! Bookmark not def Gambar 3.11 Hasil Contoh Request GoogleMaps Static API ... Error! Bookmark not def Gambar 3.12 Blok Matrix Yang Disiapkan Untuk GoogleMaps Static
API ... Error! Bookmark not def Gambar 3.13 Hasil Akhir Metode Import GoogleMaps Static API ... Error! Bookmark not def Gambar 3.14 Representasi Raster Dari DTED File ... Error! Bookmark not def Gambar 3.15 Data Ketinggian Yang Disimpan DTED File ... Error! Bookmark not def Gambar 3.16 Ilustrasi Plane Dalam Bidang Tiga Dimensi... Error! Bookmark not def Gambar 3.17 Ilustrasi Data Peta Ketinggian Yang Akan Dirubah ... Error! Bookmark not def Gambar 3.18 Ilustrasi Plane Dalam Bidang Tiga Dimensi... Error! Bookmark not def
Gambar 3.19 Ilustrasi Plane Yang Akan Dirubah Ketinggiannya ... Error! Bookmark not def Gambar 3.20 Hasil Ilustrasi Plane Dalam Bidang Tiga Dimensi ... Error! Bookmark not def Gambar 3.21 Gambar Layer Yang Akan Dirubah ke Vector ... Error! Bookmark not def Gambar 3.22 Hasil Gambar Layer Yang Telah Menjadi Vector ... Error! Bookmark not def Gambar 3.23 Vector Yang Telah Diproyeksikan Dengan Koordinat
Geografis ... Error! Bookmark not def Gambar 3.24 Gambar Pertama Yang Akan Dilakukan Proses IntersectionError! Bookmark not def Gambar 3.25 Gambar Kedua Yang Akan Dilakukan Proses Intersection .. Error! Bookmark not def Gambar 3.26 Hasil Proses Intersection ... Error! Bookmark not def Gambar 3.27 Use Case Diagram Sistem Informasi Geografis Penentual
Gambar 3.45 Sequence Diagram Open Project ... Error! Bookmark not def Gambar 3.46 Sequence Diagram Convert Raster To Vector ... Error! Bookmark not def Gambar 3.47 Sequence Diagram Save Project ... Error! Bookmark not def Gambar 3.48 Sequence Diagram View Report ... Error! Bookmark not def Gambar 3.49 Class Diagram Sistem Informasi Geografis Penentual
Lahan Potensial Menggunakan Image Processing ... Error! Bookmark not def Gambar 3.50 Desain workspace ... Error! Bookmark not def Gambar 3.51 Desain Form Splashscreen ... Error! Bookmark not def Gambar 3.52 Desain Menu Bar ... Error! Bookmark not def Gambar 3.53 Desain Menu File ... Error! Bookmark not def Gambar 3.54 Desain Menu File Import ... Error! Bookmark not def Gambar 3.55 Desain Menu File Export ... Error! Bookmark not def Gambar 3.56 Desain Menu Edit ... Error! Bookmark not def Gambar 3.57 Desain Menu View ... Error! Bookmark not def Gambar 3.58 Desain Menu Layer ... Error! Bookmark not def Gambar 3.59 Desain Menu Settings ... Error! Bookmark not def Gambar 3.60 Desain MenuSettings OpenGL ... Error! Bookmark not def Gambar 3.61 Desain Menu Geographical Analysis ... Error! Bookmark not def Gambar 3.62 Desain Menu Image Processing ... Error! Bookmark not def Gambar 3.63 Desain Menu Report ... Error! Bookmark not def Gambar 3.64 Desain Menu About ... Error! Bookmark not def Gambar 3.65 Desain View Layer Editor ... Error! Bookmark not def Gambar 3.66 Desain View Image Register ... Error! Bookmark not def Gambar 3.67 Desain Form Prepare Google Maps ... Error! Bookmark not def Gambar 3.68 Desain Form Master Data Tanaman ... Error! Bookmark not def Gambar 3.69 Desain Form Prepare Analysis ... Error! Bookmark not def Gambar 3.70 Desain Form Analysis ... Error! Bookmark not def Gambar 3.71 Desain Form System Configuration ... Error! Bookmark not def
Gambar 4.23 Tampilan Export Google KML ... Error! Bookmark not def Gambar 4.24 Pesan Proses Export Selesai ... Error! Bookmark not def Gambar 4.25 Tampilan Data Vector Yang Akan Dilakukan Export ... Error! Bookmark not def Gambar 4.26 Tampilan Export Shapefile ... Error! Bookmark not def Gambar 4.27 Pesan Proses Export Selesai ... Error! Bookmark not def Gambar 4.28 Tampilan Form Master Tanaman ... Error! Bookmark not def Gambar 4.29 Tampilan Form Configuration ... Error! Bookmark not def Gambar 4.30 Tampilan FormChecklist ... Error! Bookmark not def Gambar 4.31 Tampilan Menu Report ... Error! Bookmark not def Gambar 4.32 Tampilan View Report ... Error! Bookmark not def Gambar 4.33 Tampilan Print To PDF ... Error! Bookmark not def Gambar 4.34 Tampilan Report ... Error! Bookmark not def Gambar 4.35 Tampilan Search Tanaman... Error! Bookmark not def Gambar 4.36 Tampilan Search Result ... Error! Bookmark not def Gambar 4.37 Tampilan Proses Load Project ... Error! Bookmark not def Gambar 4.38 Tampilan Proses Analisis ... Error! Bookmark not def Gambar 4.39 Tampilan Hasil Analisis ... Error! Bookmark not def Gambar 4.40 Tampilan Form Master Kabupaten Kecamatan ... Error! Bookmark not def Gambar 4.41 Tampilan Form Master Sector ... Error! Bookmark not def Gambar 4.42 Tampilan Form Master SectorTanaman ... Error! Bookmark not def Gambar 4.43 Tampilan Geoprocessing Query... Error! Bookmark not def Gambar 4.44 Tampilan Form setting ... Error! Bookmark not def Gambar 4.45 Tampilan Setelah Proses Analisis Selesai ... Error! Bookmark not def Gambar 4.46 Tampilan Report Experimental ... Error! Bookmark not def Gambar 4.47 Tampilan Report ... Error! Bookmark not def Gambar 4.44 Tampilan Splash Screen ... Error! Bookmark not def Gambar 4.45 Tampilan Wizard Page ... Error! Bookmark not def
x
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Karakteristik Lahan pada Tumbuhan ... Error! Bookmark not def Tabel 3.1 Struktur Tabel Tanaman... Error! Bookmark not def Tabel 3.2 Struktur Tabel Karakter Lahan ... Error! Bookmark not def Tabel 3.3 Struktur Tabel Kategori ... Error! Bookmark not def Tabel 3.4 Struktur Tabel Configuration ... Error! Bookmark not def Tabel 3.5 Struktur Tabel Sector ... Error! Bookmark not def Tabel 3.6 Struktur Tabel SectorTanaman ... Error! Bookmark not def Tabel 3.7 Struktur Tabel Kabupaten ... Error! Bookmark not def Tabel 3.8 Struktur Tabel Kecamatan ... Error! Bookmark not def Tabel 3.9 Struktur Tabel DetailSectorTanaman... Error! Bookmark not def Tabel 3.10 Sample Tanaman Uji Coba ... Error! Bookmark not def Tabel 3.11 Desain Uji Coba Tiap Jenis Tanaman ... Error! Bookmark not def Tabel 4.1 Kabupaten Daerah Potensial Untuk Bawang Merah... Error! Bookmark not def Tabel 4.2 Kesimpulan Akhir Uji Tingkat Keakuratan ... Error! Bookmark not def
1
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 Jenis Tanaman Di Indonesia ... Error! Bookmark not def Lampiran 2 Karakteristik Lahan Untuk Tanaman Apel ... Error! Bookmark not def Lampiran 3 Karakteristik Lahan Untuk Tanaman Bawang Merah ... Error! Bookmark not def Lampiran 4 Karakteristik Lahan Untuk Tanaman Jagung ... Error! Bookmark not def Lampiran 5 Karakteristik Lahan Untuk Tanaman Jahe ... Error! Bookmark not def Lampiran 6 Karakteristik Lahan Untuk Tanaman Kacang Tanah ... Error! Bookmark not def Lampiran 7 Karakteristik Lahan Untuk Tanaman Kedelai ... Error! Bookmark not def Lampiran 8 Karakteristik Lahan Untuk Tanaman Mangga ... Error! Bookmark not def Lampiran 9 Karakteristik Lahan Untuk Tanaman Mawar ... Error! Bookmark not def Lampiran 10 Karakteristik Lahan Untuk Tanaman Padi Sawah ... Error! Bookmark not def Lampiran 11 Karakteristik Lahan Untuk Tanaman Tomat Buah... Error! Bookmark not def Lampiran 12 Hasil Produksi Apel di Jawa Timur ... Error! Bookmark not def Lampiran 13 Hasil Produksi Bawang Merah di Jawa Timur ... Error! Bookmark not def Lampiran 14 Hasil Produksi Jagung di Jawa Timur ... Error! Bookmark not def Lampiran 15 Hasil Produksi Jahe di Jawa Timur ... Error! Bookmark not def Lampiran 16 Hasil Produksi Kacang Tanah di Jawa Timur ... Error! Bookmark not def Lampiran 17 Hasil Produksi Kedelai di Jawa Timur ... Error! Bookmark not def Lampiran 18 Hasil Produksi Mangga di Jawa Timur ... Error! Bookmark not def Lampiran 19 Hasil Produksi Mawar di Jawa Timur ... Error! Bookmark not def Lampiran 20 Hasil Produksi Padi Sawah di Jawa Timur ... Error! Bookmark not def Lampiran 21 Hasil Produksi Tomat Buah di Jawa Timur ... Error! Bookmark not def Lampiran 22 Perbandingan Hasil Tanaman Apel ... Error! Bookmark not def Lampiran 23 Perbandingan Hasil Tanaman Bawang Merah ... Error! Bookmark not def Lampiran 24 Perbandingan Hasil Tanaman Jagung... Error! Bookmark not def Lampiran 25 Perbandingan Hasil Tanaman Jahe ... Error! Bookmark not def
2
Lampiran 26 Perbandingan Hasil Tanaman Kacang Tanah ... Error! Bookmark not def Lampiran 27 Perbandingan Hasil Tanaman Kedelai ... Error! Bookmark not def Lampiran 28 Perbandingan Hasil Tanaman Mangga ... Error! Bookmark not def Lampiran 29 Perbandingan Hasil Tanaman Mawar ... Error! Bookmark not def Lampiran 30 Perbandingan Hasil Tanaman Padi Sawah ... Error! Bookmark not def Lampiran 31 Perbandingan Hasil Tanaman Tomat Buah ... Error! Bookmark not def Lampiran 32 Perbandingan Hasil Seluruh Tanaman ... Error! Bookmark not def Lampiran 33 Output Report Sistem ... Error! Bookmark not def Lampiran 34 Surat Survey Stasiun Klimatologi ... Error! Bookmark not def Lampiran 35 Surat Survey Balai Pengkajian Teknologi Pertanian ... Error! Bookmark not def Lampiran 36 Surat Ijin Survey Dinas Pertanian Jawa Timur ... Error! Bookmark not def Lampiran 37 Surat Ijin Survey Dinas Pertanian Surabaya ... Error! Bookmark not def
1 1.1 Latar Belakang Masalah
Kebutuhan lahan yang semakin meningkat, langkanya lahan pertanian yang subur dan potensial, serta adanya persaingan penggunaan lahan antara sektor pertanian dan non-pertanian, memerlukan teknologi tepat guna dalam upaya mengoptimalkan penggunaan lahan secara berkelanjutan. Untuk dapat memanfaatkan sumber daya lahan secara terarah diperlukan tersedianya data dan informasi yang lengkap mengenai keadaan iklim, tanah dan sifat lingkungan fisik lainnya, serta persyaratan tumbuh tanaman yang diusahakan, terutama tanaman-tanaman yang mempunyai peluang pasar dan arti ekonomi cukup baik.
Sektor pertanian merupakan sektor yang cukup penting di Indonesia karena Indonesia merupakan negara agraris dimana sebagian besar lahannya digunakan untuk pertanian dan perkebunan. Dinas Pertanian adalah sebuah instansi milik negara yang membantu mengembangkan sektor pertanian di Indonesia.
2
Dinas Pertanian dapat mengembangkan atau mengarahkan daerah tersebut agar dapat menghasilkan produk pertanian yang unggul.
Untuk mendapatkan data tanaman potensial diperlukan beberapa literatur untuk mendapatkan daerah potensial. Selain itu dibutuhkan juga Sistem informasi Geografis yang mampu mengolah data data tersebut menjadi data yang informatif yang dapat digunakan untuk tahap perencanaan dan pembangunan. Memulai hal tersebut diperlukan suatu proses yang disebut dengan digitasi, yaitu proses memetakan peta bumi menjadi data digital agar dapat diproses menggunakan Sistem informasi geografis.
Kendala yang terjadi pada Dinas Pertanian adalah kurang nya sumber daya manusia yang mampu untuk melakukan proses digitasi ini, karena proses digitasi mememerlukan tenaga kerja operator yang memiki kemampuan di bidang digitasi, serta proses tersebut memakan waktu yang cukup lama karena harus memetakan tiap-tiap daerah.
Mereka memiliki data berupa peta raster yang berasal dari BMKG yang mereka gunakan sebagai acuan untuk memetakan daerah potensial. Untuk melakukan proses digitasi dibutuhkan seorang operator yang memiliki keahlian khusus dan memerlukan biaya. Digitasi memerlukan software lain untuk proses merubah data menjadi data spacial.
Pihak Dinas Pertanian juga perlu memanfaatkan teknologi informasi dalam hal visualisasi 3D agar mempermudah karyawan dalam melihat suatu daerah berdasarkan ketinggian relief, dan kontur permukaan bumi secara realistis
ditampilkan dalam visualisasi 3D. Menurut Acharya dan Ray (2005: 1) Image Processing atau Pengolahan citra adalah proses pengolahan dan analisis citra yang banyak melibatkan persepsi visual. Proses ini mempunyai ciri data masukan dan informasi keluaran yang berbentuk citra. Dengan menerapkan Image Processing
proses digitasi bisa dilakukan secara otomatis dengan mencari batas antara warna sehingga akan membentuk suatu polygon. Polygon kemudian akan dapat diproses pada aplikasi GIS lainnya. Untuk visualisasi 3D akan dilakukan oleh library
OpenGL yang memiliki fitur-fitur yang dapat menampilkan gambar dalam bentuk tiga dimensi (3D).
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan uraian latar belakang masalah tersebut, maka perumusan masalah tugas akhir ini yaitu:
1. Bagaimana merancang bangun sistem informasi yang mampu menghasilkan daerah potensial dengan menggunakan input data raster.
2. Bagaimana merancang bangun sistem informasi yang mampu menampilkan peta ketinggian dalam bentuk terrain tiga dimensi (3D).
1.3 Batasan Masalah
Dalam sistem informasi ini, agar tidak menyimpang dari tujuan yang akan dicapai, maka pembahasan masalah dibatasi pada hal-hal sebagai berikut:
1. Kriteria untuk menentukan daerah potensial hanya menggunakan 3 (tiga) kriteria yaitu: suhu permukaan, curah hujan dan kelembaban.
4
5. Shapefile yang berupa vector hanya digunakan sebagai overlay, bukan sebagai data yang ikut dalam proses perhitungan.
6. Tidak membahas pemasaran
7. Tidak membahas pengembangan daerah yang berpotensi. 1.4 Tujuan
Sesuai dengan permasalahan yang ada maka tujuan dari dibuatnya tugas akhir ini yaitu:
1. Merancang bangun sistem informasi yang mampu menghasilkan daerah potensial dengan menggunakan input berupa data raster
2. Merancang bangun sistem informasi yang mampu menampilkan peta ketinggian dalam bentuk terrain tiga dimensi (3D).
1.5 Sistematika Penulisan
Laporan tugas akhir ini terdiri dari 5 (lima) bab, dimana masing–masing Bab terdiri dari sub–sub Bab yang menjelaskan isi dari bab-bab tersebut. Adapun sistematika penulisan laporan ini adalah sebagai berikut:
BAB I PENDAHULUAN
BAB II LANDASAN TEORI
Pada Bab Landasan Teori berisi teori penunjang yang diharapkan dapat menjelaskan secara singkat mengenai landasan teori terkait tentang permasalahan yang dihadapi. Pada Bab Landasan Teori meliputi: Sistem Informasi Geografis, Digitasi, Pengolahan Citra, Lahan, Karakteristik Lahan, Hubungan Suhu dan Ketinggian, Sistem Koordinat Geografi, Peta Digital, ESRI Shapefile, Google Keyhole Markup Language, dan Digital Terrain Elevation Data.
BAB III ANALISIS DAN PERENCANAAN SISTEM
Bab Analisa dan Perancangan berisi tentang proses analisa masalah, perancangan sistem, pembuatan program serta evaluasi yang dijelaskan dengan Uniified Modeling Language (UML).
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
Bab Implementasi dan Evaluasi berisi tentang pembuatan aplikasi mulai dari tampilan halaman utama sampai dengan tampilan akhir dari aplikasi yang telah dibuat.
BAB V PENUTUP
1 BAB II LANDASAN TEORI
1.1 Sistem Informasi Geografis
Sistem informasi geografis adalah sistem berbasis komputer yang digunakan untuk memasukkan, menyimpan, mengelola, menganalisis dan mengaktifkan kembali data yang mempunyai referensi keruangan untuk berbagai tujuan yang berkaitan dengan pemetaan dan perencanaan (Burrough, 1986).
Gambar 2.1 Struktur Komponen Pembentuk Sistem Informasi Geografis
1.1.1 Model Data Sistem Informasi Geografis
Model data yang digunakan pada GIS (Geographic Information System) menggunakan dua model yakni :
a. Model data vector
Model ini digunakan untuk merepresentasikan fitur-fitur diskrit yang dipresentasikan dalam satu baris pada tabel dan fitur bentuk (shape) didefinisikan dengan lokasi x,y pada suatu ruang. Fitur tersebut dapat berupa titik, garis atau polygon. Lokasi seperti alamat rumah atau titik tiang traffic light
direpresentasikan sebagai titik (point) yang mempunyai sepasang koordinat geografis. Sedangkan garis, seperti sungai dan jalan, direpresentasikan sebagai pasangan berkoordinat yang sekuensial. Polygon didefinisikan oleh batas dan direpresentasikan dalam polygon tertutup.
Gambar 2.2 Contoh Model Data Vektor b. Model data raster
3
kontinu. Setiap layer menggambarkan satu aribut walaupun atribut lainnya dapat ditambah pada suatu cell. Kebanyakan analisis terjadi dengan mengkombinasikan
layer untuk membuat layer baru dengan nilai cell yang baru.
Gambar 2.3 Contoh Model Data Raster
1.1.2 Model Sistem Informasi Geografis
SIG merupakan representasi atau model spasial dari data yang digunakan untuk menggambarkan suatu bagian muka bumi. Model GIS terdiri dari tiga bagian diantaranya :
1. Model Area, atau representasi dari variasi suatu daerah fenomena pada bidang yang kontinu misalnya terrain.
2. Model diskrit, berdasarkan entitas diskrit (points, lines atau polygon) yang berada di suatu bidang. Misalnya tempat istirahat di jalan tol, gerbang tol dan daerah permukiman menggunakan model ini.
Dengan model terrain peta akan ditampilkan dalam visualisasi 3D dimana ketinggian dan relief permukaan bumi dapat ditampilkan dalam bentuk nyata. Sistem Informasi Geografis ini akan mampu menampilkan peta permukaan bumi dalam bentuk tiga dimensi (3D).
1.2 Digitasi
Digitasi adalah proses konversi dari peta analog menjadi peta digital dengan mempergunakan meja digitasi atau software. Cara kerjanya adalah dengan mengkonversi fitur-fitur spasial yang ada pada peta menjadi kumpulan koordinat x,y. Untuk menghasilkan data yang akurat, dibutuhkan sumber peta analog dengan kualitas tinggi. Dan untuk proses digitasi, diperlukan ketelitian dan konsentrasi tinggi dari operator. Software yang umumnya digunakan dalam digitasi adalah ARC/INFO. Prosedur dan tata cara pengerjaannya akan diberikan secara detail dengan maksud untuk memberikan garis besar dari konsep GIS dan melatih cara melakukan proses digitasi peta dengan menggunakan PC ARC/INFO.
Proses digitasi pada sistem informasi ini akan dilakukan oleh Image Processing atau pengolahan citra, sehingga proses ini dapat dilakukan secara otomatis tanpa perlu adanya tambahan user untuk melakukan proses digitasi ini.
1.3 Pengolahan Citra
5
pengolahan citra digital juga mencakup semua data dua dimensi. Citra digital adalah barisan bilangan nyata maupun kompleks yang diwakili oleh bit-bit tertentu. Operasi di dalam Pengolahan citra sangat banyak jumlahnya, namun dalam Sistem Informasi Geografis ini hanya 2 (dua) operasi saja yang digunakan yaitu Edge Detection dan Color selection.
1.3.1 Edge Detection
Deteksi tepi (Edge Detection) atau find contour pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra, yang bertujuan untuk menandai bagian yang menjadi detail citra dan memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dari proses akuisisi citra.
Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi (edge) dari suatu citra bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya. Contoh gambar yang akan dilakukan proses edge detection dapat dilihat pada Gambar 2.4 sedangkan hasil dari edge detection dapat dilihat pada Gambar 2.5 di halaman 11
Gambar 2.5 Gambar Setelah Dilakukan Proses Edge Detect
1.3.2 Color Selection
Dalam ilmu komputer visual, Selective Color Selection adalah sebuah metode untuk memilih warna tertentuk pada sebuah gambar yang memiliki kriteria warna yang sama kemudian menandai daerah tersebut. Warna dimodelkan dalam banyak cara pada komputer diantaranya adalah Red, Green, Blue (RGB)
dan Hue, Saturation, Value (HSV). Dengan membuat data RGB atau HSV dari setiap, kita dapat melakukan color selection. Caranya dengan membandingkan data RGB yang ingin dicocokkan dengan setiap data RGB pada pixel pada gambar. Source Code Color Selection dapat dilihat pada Gambar 2.6.
Gambar 2.6 Source Code Color Selection
QImage ColorSelectRGB(QImage inputImage, int red, int green, int blue)
{
QImage resultImage(inputImage.width(),inputImage.height(),
7
1.4 Lahan
Lahan merupakan bagian dari bentang alam (landscape) yang mencakup pengertian lingkungan fisik termasuk iklim, topografi/relief, tanah, hidrologi, dan bahkan keadaan vegetasi alami (natural vegetation) yang semuanya secara potensial akan berpengaruh terhadap penggunaan lahan. Lahan dalam pengertian yang lebih luas termasuk yang telah dipengaruhi oleh berbagai aktivitas flora, fauna dan manusia baik di masa lalu maupun saat sekarang, seperti lahan rawa dan pasang surut yang telah direklamasi atau tindakan konservasi tanah pada suatu lahan tertentu.
Penggunaan yang optimal memerlukan keterkaitan dengan karakteristik dan kualitas lahannya. Hal tersebut disebabkan adanya keterbatasan dalam penggunaan lahan sesuai dengan karakteristik dan kualitas lahannya, bila dihubungkan dengan pemanfaatan lahan secara lestari dan berkesinambungan.
Pada peta tanah atau peta sumber daya lahan, hal tersebut dinyatakan dalam satuan peta yang dibedakan berdasarkan perbedaan sifat-sifatnya terdiri atas: iklim, landform termasuk litologi, topografi/relief, tanah dan/atau hidrologi. Pemisahan satuan lahan/tanah sangat penting untuk keperluan analisis dan interpretasi potensi atau kesesuaian lahan bagi suatu tipe penggunaan lahan.
dan/atau pertumbuhan tanaman dan komoditas lainnya yang berbasis lahan misalnya: peternakan, perikanan, dan kehutanan.
1.4.1 Penggunaan Lahan
Penggunaan lahan untuk pertanian secara umum dapat dibedakan atas: penggunaan lahan semusim, tahunan, dan permanen. Penggunaan lahan tanaman semusim diutamakan untuk tanaman musiman yang dalam polanya dapat dengan rotasi atau tumpang sari dan panen dilakukan setiap musim dengan periode biasanya kurang dari setahun. Penggunaan lahan tanaman tahunan merupakan penggunaan tanaman jangka panjang yang pergilirannya dilakukan setelah hasil tanaman tersebut secara ekonomi tidak produktif lagi, seperti pada tanaman perkebunan. Penggunaan lahan permanen diarahkan pada lahan yang tidak diusahakan untuk pertanian, seperti hutan, daerah konservasi, perkotaan, desa dan sarananya, lapangan terbang, dan pelabuhan.
Dalam evaluasi lahan penggunaan lahan harus dikaitkan dengan tipe penggunaan lahan (Land Utilization Type) yaitu jenis-jenis penggunaan lahan yang diuraikan secara lebih detil karena menyangkut pengelolaan, masukan yang diperlukan dan keluaran yang diharapkan secara spesifik. Setiap jenis penggunaan lahan dirinci ke dalam tipe-tipe penggunaan lahan. Tipe penggunaan lahan bukan merupakan tingkat kategori dari klasifikasi penggunaan lahan, tetapi mengacu kepada penggunaan lahan tertentu yang tingkatannya dibawah kategori penggunaan lahan secara umum, karena berkaitan dengan aspek masukan, teknologi, dan keluarannya.
9
tenaga, pengetahuan teknologi penggunaan lahan, kebutuhan infrastruktur, ukuran dan bentuk penguasaan lahan, pemilikan lahan dan tingkat pendapatan per unit produksi atau unit areal. Tipe penggunaan lahan menurut sistem dan modelnya dibedakan atas dua macam yaitu multiple dan compound.
1.4.2 Karakteristik Lahan
Menurut Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan Pertanian (BBSDLP) melalui websitenya
http://bbsdlp.litbang.deptan.go.id Karakteristik lahan adalah sifat lahan yang dapat diukur atau diestimasi. Dari beberapa referensi menunjukkan bahwa penggunaan karakteristik lahan untuk keperluan evaluasi lahan bervariasi.
Karakteristik lahan yang digunakan ini adalah: temperatur udara, curah hujan, lamanya masa kering, kelembaban udara, drainase, tekstur, bahan kasar, kedalaman tanah, ketebalan gambut, kematangan gambut, kapasitas tukar kation liat, kejenuhan basa, pH H20, C-organik, salinitas, alkalinitas, kedalaman bahan sulfidik, lereng, bahaya erosi, genangan, batuan di permukaan, dan singkapan batuan. Karkateristik lahan dapat dilihat pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Karakteristik Lahan pada Tumbuhan
Karakteristik Keterangan
Temperatur udara merupakan temperatur udara tahunan dan dinyatakan dalam °C
Curah hujan merupakan curah hujan rerata tahunan dan dinyatakan dalam mm
Lamanya masa kering merupakan jumlah bulan kering berturut-turut dalam setahun dengan jumlah curah hujan kurang dari 60 mm Kelembaban udara merupakan kelembaban udara rerata tahunan dan
dinyatakan dalam %
Drainase merupakan pengaruh laju perkolasi air ke dalam tanah terhadap aerasi udara dalam tanah
Karakteristik Keterangan dengan ukuran <2 mm
Bahan kasar menyatakan volume dalam % dan adanya bahan kasar dengan ukuran >2 mm
Kedalaman tanah menyatakan dalamnya lapisan tanah dalam cm yang dapat dipakai untuk perkembangan perakaran dari tanaman yang dievaluasi
Ketebalan gambut digunakan pada tanah gambut dan menyatakan tebalnya lapisan gambut dalam cm dari permukaan
Kematangan gambut digunakan pada tanah gambut dan menyatakan tingkat kandungan seratnya dalam bahan saprik, hemik atau fibrik, makin banyak seratnya menunjukkan belum matang/mentah (fibrik)
KTK liat menyatakan kapasitas tukar kation dari fraksi liat
Kejenuhan basa jumlah basa-basa (NH4OAc) yang ada dalam 100 g contoh tanah.
Reaksi tanah (pH) nilai pH tanah di lapangan. Pada lahan kering dinyatakan dengan data laboratorium atau pengukuran lapangan, sedang pada tanah basah diukur di lapangan
C-organik kandungan karbon organik tanah.
Salinitas kandungan garam terlarut pada tanah yang dicerminkan oleh daya hantar listrik.
Alkalinitas kandungan natrium dapat ditukar Kedalaman bahan
sulfidik
dalamnya bahan sulfidik diukur dari permukaan tanah sampai batas atas lapisan sulfidik.
Lereng menyatakan kemiringan lahan diukur dalam %
Bahaya erosi bahaya erosi diprediksi dengan memperhatikan adanya erosi lembar permukaan (sheet erosion), erosi alur (reel erosion), dan erosi parit (gully erosion), atau dengan memperhatikan permukaan tanah yang hilang (rata-rata) per tahun
Genangan jumlah lamanya genangan dalam bulan selama satu tahun Batuan di permukaan volume batuan (dalam %) yang ada di permukaan
tanah/lapisan olah
Singkapan batuan volume batuan (dalam %) yang ada dalam solum tanah Sumber air tawar tersedianya air tawar untuk keperluan tambak guna
mempertahankan pH dan salinitas air tertentu Amplitudo
pasang-surut
perbedaan permukaan air pada waktu pasang dan surut (dalam meter)
Oksigen ketersediaan oksigen dalam tanah
11
Kesesuaian lahan adalah tingkat kecocokan sebidang tanah berdasarkan sifat biofisik tanah atau sumber daya lahan sebelum lahan tersebut diberikan masukan-masukan yang diperlukan untuk mengatasi kendala. Struktur klasifikasi kesesuaian lahan dapat dibedakan menurut tingkatannya yaitu: lahan yang sangat sesuai/Kelas S1, lahan cukup sesuai/Kelas S2, lahan sesuai marginal/Kelas S3, dan lahan yang tidak sesuai/Kelas N. Berikut adalah penjelasan masing-masing kelas kesesuaian lahan.
1. Kelas S1/Sangat sesuai: Lahan yang tidak mempunyai faktor pembatas yang berarti atau nyata terhadap penggunaan secara berkelanjutan, atau faktor pembatas bersifat minor dan tidak akan berpengaruh terhadap produktifitas lahan secara nyata.
2. Kelas S2/Cukup sesuai: Lahan yang mempunyai faktor pembatas, dan faktor pembatas ini akan berpengaruh terhadap produktifitasnya. Lahan ini memerlukan tambahan masukan, tetapi batasan tersebut dapat diatasi oleh petani sendiri
4. Kelas N/Tidak sesuai: Lahan yang mempunyai faktor pembatas yang berat dan/atau sangat sulit diatasi.
Dari keempat kelas tersebut Sistem Informasi akan mampu menentukan daerah dengan kesesuaian lahan Kelas S1 dan Kelas S3 berdasarkan kriteria yang telah dibuat oleh BBSDLP. Daftar kriteria beberapa tanaman di Indonesia dapat dilihat pada Lampiran 2–11 di halaman 152–161. Karena keterbatasan sumber data dan waktu, Sistem Informasi ini nantinya hanya akan menggunakan 3 kriteria dalam menentukan daerah potensial. Adapun kriteria tersebut adalah: Suhu rata-rata permukaan, curah hujan, dan kelembaban.
1.5 Hubungan Suhu Udara dengan Ketinggian
Terdapat korelasi antara suhu permukaan suatu daerah dengan ketinggian daerah tersebut dari permukaan laut. Setiap kenaikan 100 meter dari permukaan laut, maka suhu akan berkurang sebesar 0.60C. Dengan dasar tersebut dapat dibuat suatu rumus:
13
horizontal. Notasi yang biasa digunakan dalam sistem koordinat adalah garis bujur
(longitute) dan garis lintang (latitude).
Pada Sistem Informasi Geografis penentuan lahan potensial yang akan dibuat, semua data yang ditampilkan dan diolah dalam kasus ini adalah layer
harus berupa data yang memiliki georeferensi. Data yang memiliki georeferensi artinya data yang dapat diidentifikasi dan mempunyai acuan lokasi berdasarkan sistem koordinat yang telah dijelaskan sebelumnya.
1.7 Peta Digital
Menurut Paryono (1994) peta adalah kumpulan titik (points), garis (lines) dan bidang/area/poligon (areas/polygons) yang dinyatakan lewat lokasi dalam ruang yang mengacu pada suatu sistem koordinat dan atribut non-spasial. Pada Sistem Informasi Geografis Pertanian, peta digital bersumber dari google maps
yang berupa raster. Gambar akan disimpan pada file dan akan dibuka ketika program dijalankan. Hal ini akan sangat membantu karena user tidak perlu tersambung dengan internet untuk mendapat gambar peta, karena peta sudah tersimpan pada file yang ikut bersama aplikasi.
1.8 Sistem Basis Data
1. Data : Data didalam sebuah basis data dapat disimpan secara terintegrasi (Integrated dan data dapat dipakai secara bersama).
2. Hardware : Hardware terdiri dari semua peralatan komputer yang digunakan untuk pengelolaan sistem basis data.
3. Software : Software berfungsi segabai perantara (interface) antara pemakai dengan data fisik pada basis data.
4. User : User berfungsi sebagai yang mengakses basis data.
Kumpulan file yang saling berkaitan dan program untuk pengelolanya disebut DBMS. Bahasa yang terdapat di dalam Database Management System, yaitu:
1. Data Definition Language (DDL) atau memanipulasi data sebagai yang diorganisasikan sebelumnya model data yang tepat. DDL adalah pola schema basis data dispesifikasikan dengan satu set definisi yang diekspresikan dengansatu bahasa khusus.
2. Data Manipulation Language (DML) adalah bahasa yang memperbolehkan pemakai mengakses atau memanipulasi data. DML dapat mengambil informasi yang tersimpan dalam basisdata, menyisipkan informasi baru atau menghapus informasi dari basis data.
1.9 SQLite Database
SQLite merupakan sebuah sistem manajemen basisdata relasional yang bersifat atomicity, consistency, isolation, durability (ACID) dan memiliki ukuran
15
bersifat public domain, sehingga semua orang ataupun semua pihak dapat menggunakan secara gratis baik untuk perusahaan komersil maupun untuk pribadi.
Tidak seperti pada library database pada umumnya, SQLite bukanlah sebuah sistem yang bersifat standalone yang berkomunikasi dengan sebuah program, melainkan sebagai bagian integral dari sebuah program secara keseluruhan. Sehingga protokol komunikasi utama yang digunakan adalah melalui pemanggilan API secara langsung melalui bahasa pemrograman. Mekanisme seperti ini tentunya membawa keuntungan karena dapat mereduksi overhead,
latency times, dan secara keseluruhan lebih sederhana. Seluruh elemen basis data yang meliputi definisi dari data, tabel, indeks, dan data disimpan sebagai sebuah
file. Kesederhanaan dari sisi disain tersebut bisa diraih dengan cara mengunci keseluruhan file basis data pada saat sebuah transaksi dimulai.
1.10 Analisa dan Perancangan Sistem
Menurut Kendal (2003: 7), Analisa dan Perancangan Sistem merupakan kegiatan menganalisis input data atau aliran data secara sistematis, memproses atau mentransformasikan data, menyimpan data, dan menghasilkan output informasi dalam konteks bisnis khusus. Analisis dan Perancangan sistem digunakan untuk menganalisis, merancang, dan mengimplementasikan peningkatan-peningkatan fungsi bisnis yang bisa dicapai melalui penggunaan sistem informasi terkomputerisasi.
meliputi fungsi-fungsi bisnis yang lebih baik melalui penggunaan sistem informasi terkomputerisasi.
1.11 Open Source Graphics Library
Open Source Graphics Library (OpenGL) adalah spesifikasi standar yang mendefinisikan sebuah cross-language, cross-platform API untuk menulis aplikasi yang menghasilkan grafik komputer 2D dan 3D. Inteface OpenGL terdiri dari lebih dari 250 fungsi yang berbeda yang dapat digunakan untuk menggambar tiga dimensi yang kompleks dari adegan primitif sederhana. OpenGL dikembangkan oleh Silicon Graphics Inc (SGI) pada tahun 1992 dan secara luas digunakan dalam
Computer-Aided Design (CAD), virtual reality, visualisasi ilmiah, visualisasi informasi, simulasi penerbangan, dan video game. OpenGL adalah dikelola oleh Kelompok nirlaba teknologi Khronos konsorsium.
OpenGL adalah perpustakaan grafis dirancang untuk bersifat portable
namun cepat untuk dieksekusi. Ini membawa perpustakaan standar grafis 3D dengan kemampuan hardware yang disempurnakan untuk melakukan pencahayaan, shading, pemetaan tekstur, hidden suface removal, animasi,
z-buffering, double buffering, alpha blending, dan matrix tranformation.
1.12 Open Source Computer Vision Library
Open Source Computer Vision Library (OpenCV) adalah sebuah library
17
perangkat Intel pada sistem, maka ia akan menggunakan rutinitas khusus untuk mempercepat proses kalkulasi.
1.13 Sistem
Menurut Herlambang (2005: 116), definisi sistem dibagi menjadi 2 (dua) pendekatan yaitu pendekatan secara prosedur dan pendekatan secara komponen. Sistem dengan pendekatan secara prosedur mendefinisikan sistem sebagai kumpulan dari beberapa prosedur yang mempunyai tujuan tertentu. Sedangkan pendekatan secara komponenen mendefinisikan sistem merupakan kumpulan dari komponen-komponen yang saling berkaitan untuk mencapai tujuan tertentu.
Dalam perkembangannya sistem dibedakan menjadi dua yaitu sistem terbuka dan sistem tertutup. Sistem terbuka adalah sistem yang terhubung dengan arus sumber daya luar dan tidak mempunyai elemen pengendali. Sedangkan sistem tertutup tidak mempunyai elemen pengontrol dan dihubungkan pada lingkungan sekitarnya.
Syarat-syarat sistem adalah sebagai berikut.
1. Sistem harus dibentuk untuk menyelesaikan tujuan.
2. Elemen sistem harus mempunyai rencana yang ditetapkan. 3. Adanya hubungan diantara elemen sistem.
4. Unsur dasar dari proses (arus informasi, energi dan material) lebih penting dari pada elemen sistem.
1.14 Interaksi Manusia Komputer
Menurut Rizky (2006: 4), Interaksi Manusia dan Komputer (IMK) adalah ebuah disiplin ilmu yang mempelajari desain, evaluasi, implementasi dari sistem komputer interaktif yang dipakai oleh manusia, beserta studi tentang faktor-faktor utama dalam lingkungan interaksinya. Sedangkan menurut Shneiderman (1998: 4), user interface digunakan oleh pengguna untuk berkomunikasi dan berinteraksi secara langsung ke komputer.
Interaksi antara manusia dan komputer bertemu pada user interface (atau yang sering disebut dengan interface) dimana ini meliputi software dan hardware.
Input diterima melalui hardware seperti keyboard dan mouse dan kemudian diteruskan ke software yang kemudian diolah dan dikeluarkan dalam bentuk tampilan pada layar ataupun pada hardware yang lain. Interaksi Manusia dan Komputer ini sangat penting dalam pembuatan Sistem Informasi Geografis Penentuan Lahan karena memerlukan desain user interface yang baik sehingga
user yang menggunakannya dapat mengerti dan dengan mudah mengoperasikannya.
1.15 Testing
Menurut Romeo (2003: 3), testing software adalah proses mengoperasikan
software dalam suatu kondisi yang dikendalikan untuk memverifikasi apakah terlah berlaku sebagaimana yang telah ditetapkan menurut spesifikasi, mendeteksi
19
adalah proses melihat kebenaran sistem, apakah proses yang telah ditulis dalam spesifikasi apakah sesuai dengan yang sebenarnya diinginkan dan dibutuhkan oleh pengguna. Sedangkan pada deteksi error, adalah melakukan deteksi bagaimana sistem tersebut merespon bilamana terjadi kesalahan/error.
Definisi testing telah mengalami perubahan selama beberapa tahun ini. Pada tahun 1979, testing merupakan proses mengeksekusi program atau sistem dengan tujuan mencari kesalahan dari sistem. Sedangkan pada tahun 1983, testing diartikan sebagai aktivitas yang bertujuan mengevaluasi atribut dari program atau sistem dan testing adalah sebuah tolak ukur untuk kualitas software. Pada tahun 2002, testing adalah proses daur hidup perancangan, penggunaan dan mengatur testware yang berlangsung secara bersamaan dengan maksud untuk mengukur dan meningkatkan kualitas software atau sistem yang ditest.
1.16 C++
C++ adalah sebuah bahasa pemrograman yang bersifat statis, free-form, multi-paradigma, dan dapat di-compile. C++ dianggap sebagai bahasa tingkat menengah, karena terdiri dari kombinasi fitur bahasa tingkat tinggi (high-level language) dan tingkat rendah (low-level language). Bahasa pemrogaman ini dikembangkan oleh Bjarne Stroustrup dimulai pada tahun 1979 di Bell Labs sebagai fitur tambahan untuk bahasa C dan awalnya bernama C with classes. Kemudian namanya berubah menjadi C++ pada tahun1983.
Beberapa perusahaan menyediakan compiler gratis dan berbayar dari C++ diantaranya GNU Project, Microsoft, Intel dan Embarcadero Technologies. C++ telah sangat banyak mempengaruhi bahasa pemrograman populer lainnya, seperti C# dan Java.
1.17 Qt
Qt adalah aplication framework bahasa pemrograman C++ untuk mengembangkan aplikasi lintas platform (cross platform application). Qt menerapkan pendekatan “tulis sekali, kompile dimana saja”. Qt memungkinkan
programmer untuk membuat sebuah source code yang kemudian dapat dikompile dan dijalankan di hampir semua sistem operasi.
Sinyal dan mekanisme slot adalah dasar pemrograman Qt. Hal ini memungkinkan pemrogram aplikasi untuk mengikat obyek bersama-sama tanpa mengetahui apapun tentang benda-benda satu sama lain. Kita telah terhubung beberapa sinyal dan slot bersama-sama, menyatakan sinyal kita sendiri dan slot, slot diimplementasikan kita sendiri, dan dipancarkan sinyal kita sendiri.
1.18 ESRI Shapefile
ESRI Shapefile atau hanya shapefile merupakan format untuk perangkat lunak sistem informasi geografis yang menyimpan data vektor geospasial yang paling populer. Hal ini dikembangkan dan diatur oleh ESRI sebagai spesifikasi terbuka untuk interoperabilitas data antara produk perangkat lunak ESRI dan lainnya.
Data spasial dari Shapefiles mendeskripsikan geometri berupa: titik,
21
poligon yang bisa mewakili air sumur, sungai, dan danau, masing-masing. Setiap item mungkin juga memiliki atribut yang menggambarkan item, seperti nama atau suhu.
1.19 Google Keyhole Markup Language
Keyhole Markup Language (KML) adalah notasi Extended Markup Language (XML) untuk mendeskripsikan notasi dan visualisasi geografis berbasis internet dalam dua dimensi peta dan tiga dimensi. KML dikembangkan untuk digunakan dengan Google Earth, yang awalnya bernama Keyhole Earth Viewer. Diciptakan oleh Keyhole, Inc, yang diakuisisi oleh Google pada tahun 2004. Nama Keyhole adalah sebuah penghormatan kepada satelit pengintai KH, satelit pengintai militer pertama kali diluncurkan pada tahun 1976.
KML adalah standar internasional dari Open Geospatial Consortium. Google Earth adalah program pertama bisa melihat dan mengedit file KML. Proyek lainnya seperti Marmer juga mulai mengembangkan program yang mendukung KML.
1.20 Digital Terrain Elevation Data
Digital Terrain Elevation Data (DTED) adalah standar dataset digital yang terdiri dari matriks nilai-nilai elevasi medan. Standar ini awalnya dikembangkan pada tahun 1970 untuk mendukung simulasi pesawat radar dan prediksi.
(NGA) yang memberikan resolusi menengah, data kuantitatif dalam format digital untuk aplikasi sistem militer yang membutuhkan ketinggian permukaan.
Untuk mendukung aplikasi militer, National Imagery and Mapping Agency (NIMA) telah mengembangkan dataset digital standar yang merupakan matriks seragam nilai elevasi daerah yang menyediakan data kuantitatif dasar untuk sistem dan aplikasi yang memerlukan dataran elevasi, kemiringan, dan/atau informasi kekasaran permukaan.
1 BAB III
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab analisa dan perancangan membahas tentang perancangan sistem yang meliputi analisis permasalahan, perancangan diagram alir yang menunjukkan alur jalan dari sistem, desain arsitektur yang menunjukkan hubungan antar elemen, dan perancangan sistem informasi. Perancangan sistem informasi geografis penentuan lahan potensial pertumbuhan terdiri dari perancangan UML yang meliputi use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan class diagram. Dalam bab ini juga dilengkapi dengan struktur tabel dan desain input output pada Sistem Informasi Geografis Penentuan Lahan Potensial Menggunakan Image Processing.
1.1 Analisis Permasalahan
Sebagai instansi pemerintah yang melayani dan membatu masyarakat dalam hal pertanian Dinas Pertanian membutuhkan data-data yang berkaitan dengan masalah pertanian salah satunya adalah daerah potensial yang ada di wilayahnya. Dinas Pertanian Propinsi jawa timur menyadari akan hal tersebut, oleh karena nya mereka memerlukan sebuah sistem informasi yang mampu mengolah data-data yang telah mereka miliki menjadi data daerah potensial.
Kendala yang dihadapi mereka adalah data yang mereka miliki masih
berupa data raster atau data ‘mentah’. Mereka harus merubah data tersebut
menjadi data digital dengan proses digitasi agar data tersebut dapat diolah menggunakan komputer. Namun kendala lain muncul, mereka tidak memiliki tenaga ahli yang dapat melakukan proses digitasi tersebut.
Proses digitasi memerlukan keahlian dalam penggunaan software teretentu dan membutuhkan biaya yang besar untuk membiayai operator yang dapat melakukan proses tersebut. Saat ini Dinas Pertanian tidak ingin melakukan penambahan operator karena cpns tahun ini tidak ada penambahan.
Staf IT pada Dinas Pertanian menyadari pemanfaatan teknologi informasi yang menunjang mampu memberikan kontribusi bagi para staff yang lainnya dalam memahami atau menyelesaikan suatu masalah. Para staf ingin agar dalam tampilan daerah potensial dibuat visualisasi 3D. Mereka ingin sesuatu yang lebih dari sebuah peta 2D biasa, sehingga para staf dapat mengetahui secara pasti kontur permukaan bumi sesugguhnya. Mereka akan dapat melihat relief bumi secara nyata yang ditampilkan dalam bentuk 3D. Dengan adanya visualisasi 3D tersebut diharapkan akan dapat memudahkan para staf lain dalam memahami maksud dan tujuan dibuatnya Sistem Informasi ini.
3
tertentu akan dapat tumbuh dengan baik dimana tiap tanaman memiliki karakteristik jenis lahan yang berbeda-beda.
Untuk dapat mengolah data berupa raster atau citra. Perlu diterapkan metode Image Processing atau proses citra digital. Karena hanya dengan metode tersebut. Citra dapat di analisa dan bahkan dapat dibuat vector-nya berdasarkan kriteria edge detect dari gambar tersebut.
Edge Detect adalah proses citra digital dimana gambar akan ditemukan perberdaan antara pixel satu dengan pixel-pixel lain disekitarnya. Apabila ada perbedaan yang signifikan antara pixel tersebut dengan pixel-pixel di sekitarnya maka pixel tersebut dapat dinyatakan sebagai batas atau edge. Proses edge detect
digunakan dalam aplikasi ini untuk merubah hasil output dari sistem berupa daerah potensial menjadi format ESRI Shapefile dan Google KML. Dimana kedua format tersebut adalah format yang paling sering digunakan dalam aplikasi SIG lainnya dan format tersebut dalam bentuk vector.
Data raster yang mereka miliki adalah peta curah hujan dan peta kelembaban yang didapat kan dari Badan Meteorologi dan Geofisika (BMKG). BMKG sendiri juga tidak dapat menyediakan data berupa vector karena mereka membuat data yang berasal dari citra satelit yang juga berupa raster. BMKG hanya menambahkan beberapa informasi tambahan yang melengkapi peta raster
nya tersebut seperti nama daerah dan skala peta.
Proses digitasi dapat dilakukan secara otomatis dengan menerapkan Image Processing. Peran Image Processing adalah menentukan batas atau edge pada
pada edge yang telah ditemukan. Semakin besar resulosi gambar maka semakin akurat hasil dari proses Image Processing ini untuk mentukan batas atau edge.
Proses pertama yang dilakukan sistem informasi geografis ini pada data raster yang diinputkan adalah. Data akan dipisahkan berdasarkan warnanya. Karena struktur data raster peta kelembaban dan peta ketinggian berupa warna yang mewakili sebuah informasi mengengai kelembaban atau curah hujan. Ketika warna sudah di kelompokkan menurut warnya, kemudian tiap warna diberi data informasi sesuai yang tertera pada gambar tersebut.
Proses selanjutnya adalah mencocokkan kriteria dari tanaman yang ingin diketahui daerah yang tepat untuk ditanami jenis itu. Untuk kriteria suhu, data yang dipergunakan adalah peta ketinggian, dimana terdapat korelasi antara suhu dan ketinggian
Dengan adanya Sistem Informasi Geografis yang menggunakan Image Processing ini, Dinas Pertanian akan dapat mengolah data mentah mereka menjadi data daerah potensial yang sangat berguna untuk perencanaan dan pengembangan daerah.
1.2 Perancangan Sistem Informasi Geografis Penentuan Lokasi Lahan Potensial Tumbuhan
5
Sistem Informasi Geografis Penentuan Lahan Potensial Menggunakan
Image Processing ini memanfaatkan data yang dimiliki oleh Dinas Pertanian berupa data raster curah hujan dan data raster peta kelembaban untuk propinsi Jawa Timur yang mereka dapatkan dari BMKG. Adapun data raster yang akan digunakan dalam Sistem ini nantinya dapat dilihat pada Gambar 3.1 dan Gambar 3.3 di halaman 33.
Gambar 3.1 Gambar Raster Curah Hujan
Setiap warna dari gambar tersebut memiliki makna curah hujan. Legenda warna dari gambar tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.3 Gambar Raster Kelembaban
Setiap warna dari gambar tersebut memiliki makna kelembaban. Legenda warna dari gambar tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4 Keterangan Dari Gambar Raster Kelembaban
Sistem Informasi Geografis ini sedikit berbeda dari Sistem informasi Geografis lainnya. Pada umumnya Sebuah sistem informasi geografis hanya dapat melakukan geoprocessing apabila data inputannya berupa data vector apabila data nya masih berupa data raster, maka harus dirubah dulu formatnya menjadi data
7
Peta Raster
Proses Digitasi
Data Vektor
Geoprocessing SIG
Output
Gambar 3.5 Proses Penggunakan SIG Pada Umumnya
Sedangkan dalam Sistem Informasi Geografis Penentuan Lahan Potensial menggunakan Image Processing ini mampu melakukan geoprocessing pada data
raster karena proses digitasi dilakukan oleh proses citra visual yang mampu menemukan garis, dan polygon yang terdapat dalam gambar. Gambar sitematika kerja Sistem informasi ini dapat dilihat pada Gambar 3.6 di halaman 35.
1.2.1 Gambaran Umum Sistem
Sistem Informasi Geografis
Penentuan Lahan Potensial
menggunakan Image
Processing
Peta Raster
Image Processing
Data Vektor
Output
Geoprocessing
9
Sistem informasi geografis ini memiliki beberapa metode tambahan yang merupakan fitur dalam aplikasi ini. berikut adalah penjelasan dari beberapa fitur yang menunjang kinerja dari Sistem informasi Geografis ini.
1. Metode Menggunakan Gambar dari GoogleMaps Dengan Mengunakan Koneksi Internet
Dalam aplikasi ini terdapat fitur untuk melakukan proses download
gambar dari Google Maps dengan menggunakan fasilitas dari Google yaitu Google Maps Static API. Google memberi kemudahan user untuk mendapatkan peta hanya dengan menggunakan request http sederhana, contoh nya sebagaimana ditampilkan pada Gambar 3.8.
Height
Width Center Coordinate
(Latitude, Longitude)
Gambar 3.8 Ilustrasi Metode Google MapsStatic API
11
Gambar 3.9 Format Request GoogleMaps Static API
Sebagai contoh apabila user melakukan sebuah request dengan menggunakan GoogleMaps Static API pada Gambar 3.10.
Gambar 3.10 Contoh Request GoogleMaps Static API
Maka hasil dari request tersebut apabila dijalankan dengan menggunakan
browser akan didapat sebuah gambar dengan format png seperti pada Gambar 3.11.
Gambar 3.11 Hasil Contoh Request GoogleMaps Static API
http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap? center=latitide,longitude
&zoom=zoomlevel &maptype=satellite &size=heightxwidth
&sensor=false
http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap? center=-6.99958,111.548
&zoom=10
&maptype=satellite &size=400x400
Sementara itu ada beberapa masalah dalam penggunan GoogleMaps Static API yaitu ukuran gambar hanya dibatasi sampai 1024x1024 pixel. Hal ini tentu tidak bisa digunakan dalam aplikasi dengan menggunakan satu request, karena aplikasi pasti nantinya membutuhkan gambar peta dalam ukuran yang besar. Untuk mengatasi hal tersebut Sistem ini menerapkan multiple request dengan mengatur posisi gambar sesuai dengan ukuran dan letak geografisnya. Untuk mendapatkan peta daerah pada range area tertentu sistem pertama-tama menyiapkan beberapa request yang hasil outputnya disusun seperti matrix. Untuk lebih jelasnya proses pertama yang dilakukan sistem dapat dilihat pada Gambar 3.12.
Center Coordinate 1
(Latitude, Longitude)
Center Coordinate 2
(Latitude, Longitude)
Center Coordinate 3
(Latitude, Longitude)
Center Coordinate 4
(Latitude, Longitude)
Gambar 3.12 Blok Matrix Yang Disiapkan Untuk GoogleMaps Static API
13
kali melakukan request peta pada GoogleMaps Static API. Ilustrasi dilihat pada Gambar 3.12 di halaman 39 berjumlah empat block sehingga sistem akan melakukan request gambar peta menggunakan GoogleMaps Static API sebanyak 4 kali dengan parameter yang beberbeda. Daerah yang di arsir adalah hasil output. Setelah selesai mendownload keempat block tersebut, sistem akan memotong gambar (cropping) daerah yang di arsir tersebut. Sehingga hasil akhir dari gambar tersebut akan memiliki data georefrensi di ke empat ujungnya. Ilustrasi dari hasil gambar hasil cropping dapat dilihat pada Gambar 3.13.
Center Coordinate 1 (Latitude, Longitude)
Center Coordinate 2 (Latitude, Longitude)
Center Coordinate 3 (Latitude, Longitude)
Center Coordinate 4 (Latitude, Longitude)
Gambar 3.13 Hasil Akhir Metode Import GoogleMaps Static API
2. Generate Terrain Merubah Gambar Raster Dua Dimensi (2D) Menjadi
Tiga Dimensi (3D)
Sistem Informasi ini memiliki fitur visualiasi terrain dalam bentuk 3D.
yaitu file raster yang menyimpan ketinggian peta. Contoh file dari DTED dapat dilihat pada Gambar 3.14.
Gambar 3.14 Representasi Raster Dari DTED File
DTED dapat menyimpan ketinggian dari permukaan tanah dengan format dua dimensi. Warna putih di Gambar 3.14 menandakan daerah tersebut daerah pegunungan. Ilustrasi data yang disimpan DTED dapat dilihat pada Gambar 3.15.
1500
15
Proses pertama yang dilakukan adalah menyiapkan bidang tiga dimensi atau dikenal dengan istilah plane. Ilustrasi dari plane dapat dilihat pada Gambar 3.16.
z x y
Gambar 3.16 Ilustrasi Plane Dalam Bidang Tiga Dimensi
Jumlah titik dari plane tersebut harus sama dengan jumlah pixel pada file
DTED. Sehingga apabila dalam file DTED memiliki ukuran 1024 x 1024 pixel maka jumlah titik pada plane juga 1024 x 1024 pixel. Ilustrasi dari sumber DTED dapat dilhat pada Gambar 3.17. Sedangkan ilustrasi plane tiga dimensi dapat dilihat pada Gambar 3.18. di halaman 43.
1024 pixel
102
4 p
ixel
1
2 3
4 ...
1024
1024 1024
Gambar 3.18 Ilustrasi Plane Dalam Bidang Tiga Dimensi
Tahap selanjutnya, tiap pixel pada DTED memiliki data ketinggian yang sesuai dengan posisi pixel tersebut. Data ketinggian tersebut yang akan dijadikan sebagai dasar untuk merubah ketinggian setiap titik-titik pada plane sesuai dengan posisi pixelnya. Ilustrasi pergeseran titik pada sumbu y dapat dilihat pada Gambar 3.19.
Gambar 3.19 Ilustrasi Plane Yang Akan Dirubah Ketinggiannya
17
Gambar 3.20 Hasil Ilustrasi Plane Dalam Bidang Tiga Dimensi
3. Proses Transformasi Data Gambar Raster Menjadi Data Vector
Hasil dari Sistem Informasi Geografis Penentuan Lahan Potensial menggunakan Image Processing adalah data berupa vector, sedangkan input dan beberapa proses dari aplikasi ini masih menggunakan data raster. Untuk itu diperlukan suatu proses yang dapat merubah format data dari raster menjadi
vector dengan bantuan Image Processing.
Langkah pertama adalah membuka layer data raster yang akan dirubah formatnya menjadi vector. Contoh gambar yang akan dirubah formatnya dapat dilihat pada Gambar 3.21.
(-6.0000, 111.0000)
(-7.0000, 112.0000)
Image width: 512 pixel
Image height: 512 pixel
Kemudian dengan bantuan Image Processing, find contour yang disediakan oleh library opencv maka gambar tersebut akan diproses sehingga hasilnya dapat dilihat pada Gambar 3.22.
Image width: 512 pixel
Image height: 512 pixel
(0,0)
(512,512)
Gambar 3.22 Hasil Gambar Layer Yang Telah Menjadi Vector
Proses tidak berhenti sampai disini, bisa dilihat hasil dari proses hasil
vector masih menggunakan koordinat gambar yaitu koordinat terdekat berada pada posisi 0,0 dan posisi terjauh berada pada posisi (512, 512). Untuk itu perlu dilakukan proses perubahan tiap titik koordinat atau dikenal dengan proses proyeksi. Gambar tersebut akan diproyeksi dengan data koordinat yang berada pada gambar raster yang bisa dilihat pada Gambar 3.23. di halaman 46.
19
Image width: 512 pixel
Image height:
512 pixel
(-6.0000, 111.0000)
(-7.0000, 112.0000)
Gambar 3.23 Vector Yang Telah Diproyeksikan Dengan Koordinat Geografis
4. Proses Intersect pada binary image
Proses intersect adalah proses penentuan dua daerah yang bersinggungan dimana daerah pertama dan daerah kedua berpotongan di daerah yang sama. Biasanya proses intersect dilakukan pada data vector. Namun pada sistem informasi geografis ini, proses intersect digunakan pada data raster. Hal ini karena data raster pada sistem informasi geografis ini memiliki data yang lebih presisi sehingga akan lebih akurat apabila masih diproses pada saat masih berupa data raster.
Gambar 3.24 Gambar Pertama Yang Akan Dilakukan Proses Intersection
Gambar 3.25 Gambar Kedua Yang Akan Dilakukan Proses Intersection
Hasil dari proses intersect adalah dengan membandingkan tiap pixel dari kedua gambar apabila pada gambar pertama dan gambar kedua warna pixel sama dengan putih atau dengan rgb (255,255,255) maka pada titik tersebut warna hasil gambar adalah putih. Selain dari pada warna itu maka warna hasil adalah hitam. hasil gambar dari proses intersect dapat dilihat pada Gambar 3.26.
21
1.2.2 Perancangan UML
Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman C++ yang erat kaitannya dengan object oriented dan class. Untuk itu diperlukan suatu model perancangan yang mampu menangani masalah object oriented dan class. UML adalah singkatan dari Unified Modeling Language merupakan suatu bahasa pemodelan untuk menterjemahkan sistem yang menerapkan object oriented.
Menurut Sholiq (2010: 18) Notasi UML dibuat sebagai kolaborasi dari beberapa pakar. Para pakar tersebut telah menulis tentang bagaimana mendapatkan persyaratan-persyaratan sistem dalam paket-paket transaksi yang disebut use case. UML menyediakan beberapa diagram visual yang menunjukkan berbagai aspek dalam sistem.
Dalam UML terdapat beberaoa diagram yang dapat menjelaskan sistem antara lain: Use Case Diagram, Interaction Diagram, Class Diagram, Sequence Diagram, Collaboration Diagram, Statechart Diagram, Component Diagram, dan
Development Diagram. Namun pada laporan ini hanya empat diagram saja yang digunakan yaitu:
1. Use Case Diagram
2. Activity Diagram
3. Sequence Diagram
4. Class Diagram
A. Use Case Diagram
Use Case diagram menunjukan beberapa use case dalam sistem, beberapa aktor dalam sistem dan relasi antar mereka. Use case adalah potongan fungsionalitas tinggkat tinggi yang disediakan oleh sistem aktor adalah seorang atau sesuatu yang berinteraksi terhadap sistem yang akan dibangun Use Case Diagram Sistem Informasi Geografis Penentuan Lahan Potensial Menggunakan
Image Processing dapat dilihat pada Gambar 3.27.
Gambar 3.27 Use Case Diagram Sistem Informasi Geografis Penentual Lahan Potensial Menggunakan Image Processing
23
B. Activity Diagram Generating Potensial Area
Activity diagram menunjukkan aktifitas yang dilakukan sebuah use case
pada sistem, tahap-tahap apa saja yang dilakukan oleh use case tersebut dengan menjalankan beberapa sub proses. Activity Diagram Generating Potensial Area
Sistem Informasi Geografis Penentuan Lahan Potensial Menggunakan Image Processing dapat dilihat pada Gambar 3.28. di halaman 51.
C. Activity Diagram Binary Image Intersection
Activity Diagram Binary Image Intersection menunjukkan bagaimana sebuah image raster diproses menyerupai geometri yaitu proses intersection atau irisan. Dalam Binary Image Intersection gambar yang digunakan adalah gambar
25
Gambar 3.29 Activity Diagram Binary Image Intersection
D. Activity Diagram Convert Raster To Vector
Perubahan data pada Sistem Informasi Geografis Penentuan Lahan Potensial menggunakan Image Processing dari data raster ke data vector
