S KOM 0902256 Chapter3

(1)

Hendri Lubis, 2015

IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN PROVINSI JAWA BARAT

Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Desain Penelitian

Pada bab ini akan dipaparkan skema umum penelitian yang dilakukan untuk mempermudah dalam melakukan penelitian. Dalam penelitian ini terdapat dua tahapan utama yang dilakukan, pertama penelitian yang berkaitan dengan teori atau konsep ilmu yang akan diteliti, sedangkan tahapan kedua adalah penerapan teori atau konsep tersebut dengan cara perhitungan manual maupun secara komputasi. Gambaran umum kedua bagian itu dapat dilihat pada Gambar 3.1.

Berikut langkah-langkah penelitian yang dilakukan: 1. Need Assesment

a. Mempersiapkan bahan penelitian, bahan penelitian adalah data-data yang dikumpulkan,

b. Mempersiapkan alat penelitian, alat penelitian adalah perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software),

2. Menganalisis dan mendisain aplikasi,

3. Mengimplementasi aplikasi dengan metode propagasi balik,

(2)

Hendri Lubis, 2015

Gambar 3. 1 Desain Penelitian Tahapan Rekayasa Perangkat Lunak

Rumusan Masalah

1. Membutuhkan data evaluasi produksi padi Provinsi Jawa Barat yang akurat.

Studi Literatur

1. Mempelajari metode-metode klasifikasi dan evaluasi 2. Produksi, khususnya produksi padi

3. Jaringan Saraf Tiruan (Backpropagation)

Metode

1. Metode Propagasi Balik dari Algoritma Jaringan Saraf Tiruan

Data

1. Data jumlah penduduk, cuaca, dan pertanian di Jawa Barat sebanyak 25 tahun

Analisis untuk proses evaluasi

1. Mengumpulkan data jumlah penduduk, cuaca, dan pertanian sebanyak 25 tahun.

2. Normalisasi data jumlah penduduk, cuaca dan pertanian yang telah dikumpulkan.

3. Melakukan proses trial error pada setiap variabel untuk tahun ke-n menggunakan metode propagasi balik dengan nilai Max MSE = 10-5 dan dihitung nilai galatnya (MSE).

4. Melakukan proses evaluasi hasil produksi padi tahun ke-n.

Sistem evaluasi produksi padi di Provinsi Jawa Barat..

Pemeliharaan Perbaikan konten perangkat lunak Requierement

 Data penduduk di Jawa Barat selama 25 tahun

 Data cuaca di Jawa Barat selama 25 tahun

 Data pertanian di Jawa Barat selama 25 tahun

Desain

Merancang sistem model evaluasi produksi padi menggunakan metode propagasi balik studi kasus Provinsi Jawa Barat.

Koding

Menerjemahkan desain perangkat lunak ke dalam bahasa pemrograman.

Testing

(3)

Hendri Lubis, 2015

Penelitian dimulai dengan menentukan rumusan masalah sebagai tahap awal yang didasari atas latar belakang masalah. Rumusan masalah pada penelitian ini adalah mendapatkan nilai evaluasi produksi padi Provinsi Jawa Barat dengan hasil yang akurat. Untuk dapat menentukan metode yang cocok, maka dilakukan studi literatur yang berhubungan dengan akurasi evaluasi dan sifat data penduduk, curah hujan, temperatur, dan pertanian Provinsi Jawa Barat.

Metode evaluasi yang cocok untuk data pertanian Provinsi Jawa Barat adalah Propagasi Balik dari algoritma Jaringan Saraf Tiruan (JST). Metode ini cocok dengan data yang memiliki model kausal, dimana variabel yang dicari (variabel dependen) terkait dengan variabel lain (variabel independen) dalam model. Selain itu metode ini juga memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan metode regresi karena hasil pelatihan data dari metode porpagasi balik memilik MSE yang lebih rendah dari pada metode regresi. Langkah selanjutnya adalah melakukan analisis untuk proses evaluasi dengan cara mengumpulkan data jumlah penduduk, curah hujan, temperatur, luas lahan pertanian, luas panen, produktivitas, dan produksi padi Provinsi Jawa Barat sebanyak dua puluh lima tahun.

(4)

Hendri Lubis, 2015

sedangkan tahapan-tahapan yang dibatasi dengan garis putus-putus merupakan satu kesatuan beberapa tahap yang ada didalamnya.

3.2 Metode Penelitian

3.2.1 Proses Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini, data dan informasi yang tersedia dapat menunjang proses penelitian. Metode-metode yang digunakan untuk pengumpulan data sebagai berikut:

a. Studi Literatur

Dengan mempelajari metode-metode mengenai evaluasi, dan mempelajari cara mengolah parameter pada evaluasi dengan model data kausal melalui studi literatur seperti textbook, jurnal, dan sumber-sumber di internet yang berkorelasi dengan topik evaluasi, klasifikas, ekspektasi dan pertanian.

b. Observasi

Observasi dilakukan dengan cara melakukan pelatihan pada setiap variabel menggunakan metode propagasi balik dengan nilai maksimal MSE = 10-5 dan dihitung nilai galatnya (MSE).

3.3 Alat dan Bahan Penelitian

3.3.1 Alat Penelitian

Dalam penelitian ini penulis menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak sebgai berikut:

1. Komputer dengan spesifikasi

a.Prosesor Intel Core i3-2310M CPU 2.10GHz b.RAM 6,00 GB

(5)

Hendri Lubis, 2015

Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu 2. Perangkat Lunak :

a.Sistem Operasi : Windows 7 Professional 64-bit b.Power Designer versi 15.0b dan Dia versi 0.97.1 c.Matlab rilis 2011

3.3.2 Bahan Penelitian

Data jumlah penduduk, curah hujan, temperatur, luas lahan pertanian, luas panen, produktivitas dan produksi padi Provinsi Jawa Barat pada penelitian ini berasal dari Badan Pusan Statistik (BPS) Kota Bandung. Semua data yang tersedia adalah sebanyak 25 tahun (1990 – 2013). Bahan penelitian lain berupa paper, textbook, dan dokumentasi lainnya didapat dari hasil studi literatur dan observasi.

3.4 Proses Implementasi Perangkat Lunak

Model implementasi perangkat lunak dalam penelitian ini adalah proses sekuensial linear. Model sekuensial linear (Air Terjun) merupakan rekayasa perangkat lunak yang paling tua, dengan mengusulkan sebuah pendekatan perkembangan perangkat lunak yang sistematis dan sekuensial yang dimulai pada tingkat dan kemajuan sistem pada seluruh analisis, desain, kode, pengujian, dan pemeliharaan. Model ini meliputi aktivitas sebagai berikut.

Gambar 3. 2 Model Rekayasa Perangkat Lunak Sekuensial Linear (Prayogo, 2013)

Berikut merupakan tahapan sekuensial linear. 1. Rekayasa dan Pemodelan Sistem Informasi

Perangkat lunak merupakan bagian dari sistem yang lebih besar, bekerja mulai dengan membangun syarat dari semua elemen sistem dan mengalokasikan

Pemodelan sistem informasi

[image:5.595.125.490.496.572.2]

(6)

Hendri Lubis, 2015

Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu sistem peramalan.

2. Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak

Proses analisis kebutuhan perangkat lunak ini merupakan tahap untuk menganalisis kebutuhan fungsional dan non fungsional dalam membangun sistem model evaluasi produksi padi menggunakan metode propagasi balik studi kasus Provinsi Jawa Barat. Untuk memahami sifat program yang akan dibangun harus dipahami tipe-tipe data yang dibutuhkan pada pembuatan perangkat lunak seperti tipe data luas lahan sawah (ha), tipe data luas panen (ha), tipe data produksi padi (ton), tipe data produktivitas padi (kuintal/ha), tipe data jumlah penduduk, tipe data curah hujan (mm) dan tipe data temperatur (oC). Karena data yang dibutuhkan tidak homogen maka diperlukan normalisasi data agar data menjadi data yang homogen.

3. Desain

Merupakan tahap menerjemahkan kebutuhan yang sudah dianalisa ke sebuah perancang perangkat lunak. Tahap dari desain meliputi perancangan struktur data diantaranya merancang Entity Relationship Diagram (ERD), merancang struktur perangkat lunak seperti Context Diagram, Data Flow Diagram (DFD), dan Process Specification, perancangan prosedur algoritma, perancangan interface, perancangan sistem model evaluasi produksi padi menggunakan metode propagasi balik studi kasus Provinsi Jawa Barat.

4. Pengkodean

Proses pengkodean (coding) merupakan proses menerjemahkan analisis dan desain yang telah dibuat ke dalam bahasa pemrograman yang dapat diproses oleh komputer. Penulis menggunakan matlab sebagai tools dalam membantu pengkodean.

(7)

Hendri Lubis, 2015

Proses ini dilakukan untuk menguji dan memastikan perangkat lunak yang telah dibuat dapat bekerja sesuai dengan yang direncanakan sebelumnya. Selain itu proses tes ini untuk memastikan sistem akan memberikan hasil yang akurat, proses pengujian dilakukan dengan model validasi bootstrapping dengan menggunakan tiga skenario rasio 75%-25%, 50%-50%, dan 25%-75% serta menemukan kesalahan-kesalahan (bug) pada program yang dibuat, sehingga dapat diperbaharui.

3.5 Implementasi Penelitian