T1 672009101 Full text

(1)

2

1. Pendahuluan

Pertanian dan perkebunan adalah sebuah mata pencaharian yang memanfaatkan sumber daya hayati yang dilakukan manusia untuk menghasilkan bahan pangan, bahan baku industri, atau sumber energi, serta untuk mengelola lingkungan hidupnya. Salah satu faktor yang paling mempengaruhi dalam proses pengerjaan pertanian dan perkebunan adalah tanah dan air.

Air merupakan suatu kebutuhan utama bagi makhluk hidup selain pangan, setiap hari dan setiap saat kita pasti membutuhkan air, dan siapapun juga termasuk manusia, hewan, dan tumbuhan membutuhkan air untuk tumbuh dan bertahan hidup. Jika seseorang kekurangan air dia akan terkena dehidrasi dan jika hal ini terus dibiarkan maka dapat menyebabkan kematian. Selain itu air juga digunakan untuk berbagai aktivitas manusia diantaranya adalah memasak, mencuci, dan membersihkan diri. Karena merupakan substansi yang penting maka air perlu mendapat perhatian dari seluruh pihak tanpa terkecuali.

Air dapat kita peroleh dari berbagai macam sumber misalnya dari air tanah, air hujan, air ada di permukaan (danau, sungai, waduk). Sumber daya air kini makin lama makin berkurang dan terancam keberadaannya akibat dari ulah atau aktivitas manusia. Air hujan yang turun tidak dapat terserap dengan baik kedalam tanah karena daerah resapan air pada saat ini sangat langka dan tergerus oleh industrialisasi sehingga air tidak dapat terserap dengan baik dan menjadi air tanah. Air permukaan seperti air sungai dan danau sudah tercemar karena manusia menjadikannya sebagai saluran pembuangan dan menyebabkan air tercemar, kebanyakan akibat dari limbah rumah tangga dan limbah industri. Pada saat ini dapat dikatakan bahwa air bersih sulit dicari, air kotor mudah dicari. Air tanah makin berkurang akibat konsumsi manusia secara terus-menerus dan menggunakan air tanah dalam jumlah besar.

Faktor berikutnya adalah tanah, berdasarkan sumber dari BPS Kabupaten Semarang 2010 Kabupaten Semarang mengalami degradasi lahan yang sangat cepat yang dapat menyebabkan terjadinya lahan kritis, salah satu faktor penyebab hal tersebut adalah karena pemanfaatan lahan yang tidak memperhatikan kaidah – kaidah konservasi tanah dan air. Keprihatinan akan cepatnya degradasi lahan di Kabupaten Semarang ini benar – benar membutuhkan tindak penanggulangan konservasi tanah dan air yang serius mengingat posisi Kabupaten Semarang yang merupakan daerah penunjang ketersediaan pangan di Jawa Tengah.

Berdasarkan uraian latar belakang tersebut, maka muncullah keinginan untuk membangun sebuah sistem untuk menentukan tingkat kepentingan konservasi tanah dan air di Kabupaten Semarang dengan menggunakan logika

(2)

3

menggunakan konsep-konsep yang dikenali pada SIG (Sistem Informasi Geografis).

Dalam perancangan sistem akan dibuat berdasarkan rumusan masalah yang ada agar tujuan sistem tercapai. Rumusan masalah itu adalah : Bagaimana penerapan logika fuzzy untuk menampung parameter – parameter guna menentukan daerah konservasi tanah dan air yang baik di wilayah Kabupaten Semarang dan apakah penggabungan antara logika fuzzy dengan GIS bisa menampilkan output sesuai dengan rumus–rumus perhitungan yang ada. Rumusan masalah akan menjadi pedoman untuk mencapai tujuan aplikasi yaitu menerapkan logika fuzzy untuk perhitungan konservasi tanah dan air dan GIS sebagai sarana visualisasi dari hasil yang didapatkan.

2. Kajian Pustaka

Penelitian terdahulu yang digunakan sebagai acuan dalam proses penelitian ini berjudul Konservasi Tanah dan Air Indonesia. Dalam penelitian tersebut membahas tentang daerah konservasi tanah dan air yang buruk beserta cara penanggulanganya hanya saja penentuan masih memakai nilai klasifikasi yang ambigu dan belum ada visualisasi peta (Inon, dkk , 2000). Berdasarkan penelitian tersebut maka dibutuhkan logika fuzzy untuk mengatasi hal tersebut.

Penelitian selanjutnya berjudul Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Logika Fuzzy untuk Penentuan Kesesuaian Penggunaan Lahan. Dalam penelitian tersebut membahas tentang bagaimana menentukan kesesuaian lahan dengan menggunakan logika fuzzy hanya saja belum terdapat visualisasi peta yang menggambarkan hal tersebut. Berdasarkan pernyataan tersebut diperlukan visualisasi peta untuk menampilkan data hasil perhitungan fuzzy agar data lebih mudah untuk dipahami. (Adi, dkk, 2010).

Penelitian selanjutnya Aplikasi Sistem Informasi Geografis menggunakan Logika Fuzzy dan framework Pmapper.Dalam penelitian tersebut dibahas tentang kesesuain lahan berdasarkan 3 parameter dengan logika fuzzy dengan visualisasi peta. (Asarias, Deny, 2013).

Dari beberapa artikel dan penelitian ilmiah tersebut didapatkan sebuah gagasan untuk membangun sebuah aplikasi penyampaian informasi konservasi tanah dan airmenggunakan logika fuzzy dan menampilkan hasil perhitungan fuzzy

dalam visualisasi peta dengan sistem manajemen admin untuk mengatur manipulasi data.

Sistem Informasi Geografi

(3)

4

sistem tersebut telah terpenuhi. Komponen-komponen tersebut antara lain pengguna, aplikasi, data penunjang, Software, dan Hardware[1].

Gambar 1 Komponen Sistem Informasi Geografi

Pengguna yang ditunjukan pada Gambar 1 adalah orang yang mempunyai akses ke dalam sistem, orang tersebut dapat berprofesi sebagai user, operator, analisis, programmer, serta database administrator. Data yang digunakan dalam membangun SIG meliputi data grafis yang berupa rupa peta bumi dan data curah hujan, kemiringan lereng, kerapatan sungai, jenis tanah(porositas dan permeabilitas). Aplikasi merupakan sekumpulan fungsi-fungsi yang digunakan untuk mengolah data dan perhitungan fuzzy. Software adalah program yang dibuat untuk mengelola, menyimpan, memproses, dan menayangkan data spasial berupa peta. Sedangkan hardware yaitu seperangkat alat komputer yang dipergunakan untuk membangun SIG.

Konservasi Tanah dan Air

Konservasi tanah dan air atau yang sering disebut pengawetan tanah merupakan usaha-usaha yang dilakukan untuk menjaga dan meningkatkan produktifitas tanah, kuantitas dan kualitas air. Apabila tingkat produktifitas tanah menurun, terutama karena erosi maka kualitas air terutama air sungai untuk irigasi dan keperluan manusia lain menjadi tercemar sehingga jumlah air bersih semakin berkurang[13].

Penerapan teknik konservasi tanah dan air meliputi teknik vegetatif, sipil teknis dan kimiawi. Penerapan teknik vegetatif berupa penanaman vegetasi tetap, budidaya tanaman lorong, strip rumput dan lain–lain, penerapan sipil teknis berupa pembuatan bangunan dam pengendali, dam penahan, teras, saluran pembuagan air, sumur resapan, embung, parit buntu (rorak), perlindungan kanan kiri tebing sungai dan lain–lain, serta penerapan teknik kimiawi berupa pemberian mulsa, bitumen zat kimia[13].

Berikut 5 klasifikasi tanah yang dipakai dalam penelitian[14] :

1. Klasifikasi 1: Kelas tanah yang sesuai untuk penanaman intensif dimana

batasan produksi pertanian yang berkelanjutan kecil atau hampir tidak ada. 2. Klasifikasi 2: Kelas tanah yang sesuai untuk penanaman tanaman reguler,

tetapi tidak sesuai untuk penanaman yang terus menerus. Tanah ini memiliki kesesuaian yang tinggi untuk pertanian tetapi faktor tanah atau batasan-batasan lingkungan mengurangi kemampuan produksi penuh dan mungkin membatasi fasa penanaman ke dalam bentuk rotasi penanaman.

3. Klasifikasi 3: Padang rumput atau tanah yang bisa diperbaiki. Dapat ditanami

(4)

5

4. Klasifikasi 4: Tanah yang sesuai untuk padang rumput tetapi tidak sesuai

untuk penanaman. Pertanian berbasis harus dilandaskan pada teknik-teknik pertanian yang canggih (dan mahal). Produksi pertanian mungkin sangat bersifat musiman dan keseluruhan produksi rendah akibat faktor lingkungan. 5. Klasifikasi 5: Tanah yang tidak sesuai untuk pertanian dan hanya sesuai

untuk padang rumput. Produksi pertanian sangat rendah akibat faktor lingkungan dan perbaikan kondisi ini hampir tidak mungkin dilakukan.

Meto

d

e Fuzzy

Metoda logika samar (fuzzy logic), yang pada awalnya ditemukan oleh Lotfi Zadeh dari Universitas California pada tahun 1965 (Lotfi, 2008), pada dasarnya adalah metoda keanggotaan himpunan yang memungkinkan sesuatu

yang bersifat kualitatif ‘dihitung’ menggunakan teknik yang bersifat kuantitatif.

Logika fuzzy seringkali berawal dengan dan dikembangkan berdasarkan sejumlah aturan (rule) yang didefinisikan oleh para pengambil keputusan. Selanjutnya, sistem inferensi fuzzy akan melakukan konversi aturan-aturan itu menjadi ekivalen-ekivalennya secara matematika, dimana hal ini pada gilirannya akan membentuk hasil representasi perilaku sistem di dunia nyata secara lebih akurat. Keuntungan tambahan dari konsep logika fuzzy adalah kesederhanaan dan fleksibilitasnya. Selain itu, logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi yang bersifat non-linier dari suatu permasalahan yang bersifat kompleks dan ambigu (mendua-arti)[5].

Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy[4] antara lain: 1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Konsep matematis yang

mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti. 2. Logika fuzzy sangat fleksibel.

3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat.

4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi non linier yang sangat kompleks.

5. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.

6. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik - teknik kendali secara konvensional.

7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.

Fungsi Keanggotaan mempresentasikan suatu kurva yang menunjukan pemetaan titiktitik input ke dalam nilai keanggotaannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Berikut ini 3 tahap perhitungan fuzzy seperti pada Gambar 2.

(5)

6

Yang pertama adalah langkah Fuzzifier dimana sistem mengubah nilai bivalen curah hujan, kemiringan lereng, kerapatan sungai, porositas dan permeabilitas menjadi nilai keanggotaan fuzzy tertentu seperti Linear, Kurva Segitiga, Kurva Bentuk Bahu, Kurva –S tetapi dalam penelitian ini digunakan himpunan keanggotaan segitiga yang dirasa paling cocok dan sederhana untuk penelitian ini dengan rumus seperti pada persamaan(1).

Gambar 3 Kurva Segitiga

µ[�] =

0;� �

�−

− ; � −�

− ; �

(1)

Yang kedua adalah proses inference dengan melakukan penalaran menggunakan fuzzy input dan fuzzy rules yang sudah ditanamkan dalam sistem,dalam penelitian ini fungsi implikasi yang dipakai adalah fungsi implikasi Tsukamoto min() untuk mencari nilai minimal dari data hasil proses Fuzzifier.

Yang ketiga adalah proses defuzzifier, input dari proses ini adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari proses inference sedangkan output yang dihasilkan berupa suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Ada beberapa metode defuzzifikasi yaitu Max Membership Principle, Centroid Method, Weight Average Area, Mean Max Membership dll[7] dan dalam penelitian ini metode defuzzifikasi yang dipakai adalah Weight Average Area Method dengan rumus :

Z = �1∗�1+ �2∗�2+⋯ �1+ �2+⋯ Dimana:

Z = nilai defuzzifikasi

α = nilai hasil implikasi min() z = nilai hasil proses inference

Kerapatan Aliran Sungai

(6)

7

Dd = indeks kerapatan sungai (km/��2) L = panjang sungai utama (km)

A = luas penampang (��2)

Panjang sungai utama(L) adalah panjang alur sungai yang diukur mulai dari outlet DAS hingga perpanjangan sungai sampai batas DAS. Kenyataannya cukup sulit membedakan sungai utama dengan bukan sungai utama bila terdapat banyak percabangan sungai. Karena itu proses penentuan sungai utama pada penelitian akan dilakukan oleh client yang ahli dibidangnya.

Perhitungan panjang sungai utama yang sebenarnya menggunakan rumus[12] : L = panjang sungai utama dalam peta (cm) X penyebut skala peta

Pengukuran luas penampang(A) daerah aliran sungai dilakukan dengan cara membuat petak-petak/kotak bujur sangkar pada daerah yang akan dihitung luasnya atau agar lebih praktis atau lebih sering disebut square method[12] gambar DAS dapat langsung digambar pada kertas milimeter. Pada batas tepi yang luasnya setengah kotak lebih, dibulatkan menjadi satu kotak, sedangkan kotak yang luasnya kurang dari setengah, dihilangkan. Hal yang perlu diperhatikan adalah pertimbangan keseimbangan, harus ada penyesuaian antara kotak yang dibulatkan dengan yang dihilangkan. Sedapat mungkin, kotak yang dihilangkan sama atau seimbang dengan daerah yang dibulatkan.

Perhitungan luas penampang daerah aliran sungai menggunakan rumus[12] : A = jumlah grid X luas grid X (penyebutskala)2

Kerapatan aliran sungai menggambarkan kapasitas penyimpanan air permukaan dalam cekungan-cekungan seperti danau, rawa dan badan sungai yang mengalir di suatu DAS. Kerapatan aliran sungai dapat dihitung dari rasio total panjang jaringan sungai terhadap luas DAS yang bersangkutan. Semakin tinggi tingkat kerapatan aliran sungai, berarti semakin banyak air yang dapat tertampung di badan-badan sungai. Semakin besar nilai Dd semakin baik sistem drainasenya (semakin besar jumlah limpasannya). Indeks tersebut dapat diperoleh dengan persamaan[8]:

Dd = panjang sungai utama(L)/luas penampang(A)

3. Metode Penelitian

(7)

8

Gambar 5 Tahapan Metode Penelitian

Tahap persiapan dalam penelitian adalah studi literatur dan pustaka untuk memastikan topik yang akan dibahas belum pernah diteliti sebelumnya. Selanjutnya dilakukan perumusan masalah yang ada sehingga didapatkan hipotesis serta kerangka konsep dari penelitian yang akan dilakukan. Dari tahap ini didapatkan bahwa terdapat permasalahan bagaimana menentukan daerah konservasi tanah dan air pada desa di Kabupaten Semarang dengan 4 parameter yakni : jenis tanah(porositas dan permeabilitas), kemiringan lereng, kerapatan sungai, serta curah hujan dengan hasil yang tidak ambigu.

Tahap berikutnya adalah tahap analisis yang mencakup penentuan instrumen dari penelitian yang akan dilakukan yaitu pemilihan subjek penelitian, variabel penelitian serta sumber data yang akan digunakan. Dalam penelitian ini subyek penelitian yang diambil adalah sistem informasi geografis konservasi tanah dan air di kabupaten Semarang. Variabel penelitian mencakup data tanah, data curah hujan, data kemiringan lereng, serta data peta kabupaten Semarang. Sumber data yang digunakan dalam penelitian diambil dari data tanah admin pada kabupaten Semarang.

Data primer yang didapatkan meliputi data tanah,curah hujan,kemiringan lereng,peta kabupaten Semarang(batas kecamatan, batas desa, jalur sungai, koordinat) serta data klasifikasi jenis tanah, kemiringan lereng, curah hujan, kerapatan sungai dan konservasi. Sedangkan data sekunder yang didapat berupa data artikel-artikel ilmiah pendukung dari penelitian terdahulu yang terkait.

Setelah semua data penelitian terkumpul, data yang didapat diimplementasikan ke dalam sebuah rancangan sistem. Metode pengembangan sistem yang dilakukan adalah dengan model prototype. Metode ini membuat sebuah desain cepat dan berfokus kepada software yang bisa dilihat langsung oleh

(8)

9

Gambar 6 Proses Model Prototype.

Pada Gambar 6 dijelaskan alur kerja serta tahapan yang terjadi dalam metode prototype. Dalam implementasi metode prototype pada perancangan sistem konservasi air kabupaten Semarang tahapan yang terjadi adalah (1) Tahap pengumpulan kebutuhan (listen to customer) (2) tahap perancangan (build/revise mock-up) (3) Tahap evaluasi prototype (Customer Test-Drives Mock-Up).

Pada tahapan pertama listen to customer dilakukan wawancara dengan client mengenai kebutuhan sistem,output yang diinginkan serta data referensi terkait yang dapat membantu memberikan gambaran perancangan sistem.

Pada tahap perancangan dilakukan pembuatan prototype dari sistem pengolahan data dan konservasi air. Pertama tama perancangan sistem mulai dibuat dengan menggunakan UML (Unified Modeling Language). Pembuatan

prototypedidasarkan pada kebutuhan dari target pengguna sistem, yaitu pengelola sistem serta guest. Data dan informasi yang didapatkan pada tahap sebelumnya, mulai diimplementasikan menjadi table - tabel data serta rancangan sistem pengolahan data, perhitungan kerapatan sungai dan konservasi menggunakan logika fuzzy.

UML (Unified Modeling Language) yang digunakan dalam perancangan sistem terdiri dari use case diagram dan class diagram. Use case diagram

merupakan rancangan keseluruhan sistem yang ingin dikembangan. Terdiri dari aktor yang mengisi sistem dan aktivitas apa saja yang bisa mereka lakukan. Sedangkan Class diagram menjelaskan tabel apa saja yang dibutuhkan pada sistem yang akan dibangun serta relasi antartabel yang ada.

(9)

10

Seperti yang terlihat pada Gambar 7 peran Administrator adalah menangani manajemen data master meliputi add data, update data, delete data serta view baik data kecamatan, desa per kecamatan, curah hujan, jenis tanah, kemiringan lereng serta klasifikasi per parameter semua proses manipulasi yang dilakukan oleh administrator nantinya akan ditampilkan pada peta. Sedangkan guest hanya bisa mengakses dan melihat halaman peta.

Gambar 8 Class Diagram Sistem

Class diagram menunjukan relasi antara tabel dengan sistem yang sudah dibangun. Relasi tersebut adalah relasi one to one, one to many, dan many to one. Relasi one to one terjadi pada tabel kerapatan_sungai dan panjang_sungai, relasi

one to many terjadi pada 1)tabel klasifikasi dengan tabel curah_hujan, jenis_tanah, kemiringan_lereng, kerapatan_sungai, klasifikasi_d 2)tabel petugase dengan tabel curah_hujan, jenis_tanah, kemiringan_lereng, kerapatan_sungai.Sedangkan relasi

many to one terjadi pada tabel desa_koordinat dengan desa, kecamatan_koordinat dengan kecamatan, desa dengan kecamatan.

Setelah perancangan UML, dilakukan perancangan arsitektur Model View Controller pada sistem yang dibuat. Perancangan dilakukan dengan memilah bagian aplikasi yang tergolong pada komponen model, view atau controller. Selain itu juga dilakukan perancangan interface sistem sebagai media interaksi antara user dengan sistem.

Pada tahap Customer Test-Drives Mock-Up dilakukan uji dan evaluasi

(10)

11

dengan cara wawancara. Jika hasil uji dan evaluasi prototype belum sesuai dengan kebutuhan user, didapatkan bahwa aplikasi memiliki kekurangan maka kembali pada tahap sebelumnya, yaitu build/revise mock-up demikian hingga sistem dianggap sesuai kebutuhan pengguna. Pada proses penelitian ini sistem melewati 3 proses prototype.

4. Hasil dan Pembahasan

Hasil implementasi dari penelitian ini adalah penyajian informasi konservasi air kabupaten Semarang dalam bentuk visualisasi peta dengan memanfaatkan fitur yang ada pada Google Maps API yang ditambahkan ke dalam website dengan menggunakan Javascript. Proses pemetaan pada sistem aplikasi diimplementasikan dengan mengolah 4 data utama yang ada pada database yaitu : curah hujan, kemiringan lereng, kerapatan sungai, jenis tanah(porositas dan permeabilitas) dengan menggunakan logika fuzzy. Hasil proses pengolahan data ini kemudian akan ditampilkan pada halaman browser client dan admin dalam bentuk Sistem Informasi Geografis(SIG).

Masuk ke pembahasan sistem, dalam sistem yang dirancang digunakan fungsi login untuk membedakan 2 user akses yaitu admin dan guest. Jika login

sebagaiadminvalid maka sistem akan menampilkan halaman sesuai dengan hak akses login. Untuk halaman dengan hak akses admin akan terdapat 5 tab tampilan peta curah hujan,jenis tanah,kemiringan lereng,kerapatan sungai dan konservasi tanah dan air serta beberapa link untuk memanipulasi data master yaitu kecamatan, desa, curah hujan, jenis tanah, kemiringan lereng, kerapatan sungai, konservasi, klasifikasi serta link logout karena admin memiliki hak akses penuh menuju semua fungsi dalam sistem. Proses manipulasi data meliputi : add, edit, delete, view list data, search, select all, disselect all, refresh serta paging Berikut adalah tampilan halaman administrator seperti pada Gambar 9.

Gambar 9 Tampilan Halaman Administrator

(11)

12

memanipulasi letak auto center sebuah kecamatan serta dapat memanipulasi letak label nama kecamatan dan desa seperti yang terlihat pada Gambar 10.

Kode Program 1 Kode Javascript Google Maps API

function initialize() {

var mapOptions = {

zoom: <?php echo $zoomid;?>,

center: new google.maps.LatLng('<?php echo $lati_center;?>', '<?php echo $longi_center;?>'),

scaleControl:true,

mapTypeId: google.maps.MapTypeId.ROADMAP }

var map = new google.maps.Map(document.getElementById('map-canvas'),mapOptions);

Gambar 10 Form Manipulasi Data Kecamatan dan Desa

Untuk memanipulasi data utama curah hujan, jenis tanah, kerapatan sungai, kemiringan lereng dapat dilakukan dengan memilih sub menu curah hujan, jenis tanah, kerapatan sungai, kemiringan lereng pada menu master dimana admin bisa memanipulasi data–data tersebut yang nantinya akan diolah untuk perhitungan fuzzy konservasi dan ditampilkan pada peta. Dari 4 data yang ada, proses pengisian data kerapatan sungai sedikit berbeda karena untuk mengisi data kerapatan sungai berkaitan erat dengan visualisasi peta seperti yang diperlihatkan pada Gambar 11.

(12)

13

Kode Program 1 Kode Program Perhitungan indeks kerapatan sungai

$psungai = $panjang * $skala_peta; $psungai_km = $psungai /100000;

$a = (&jml_grid * 1) * ($skala_peta * $skala_peta); $a_km = $a/10000000000;

$Dd = $psungai_km / $_km;

Kode program 1 menunjukkan bagaimana proses perhitungan untuk data kerapatan sungai dengan beberapa parameter yang diperlukan yaitu panjang sungai pada peta, jumlah grid per desa, skala peta. Hasil perhitungan akan ditentukan berada pada klasifikasi kerapatan sungai rendah, sedang, tinggi atau sangat tinggi.

Untuk proses perhitungan fuzzy untuk konservasi dapat dilakukan dengan memilih sub menu konservasi pada menu master dimana admin dapat melakukan proses perhitungan dengan menekan tombol add lalu pilih kecamatan yang diinginkan dan tekan proses untuk mendapatkan nilai konservasi seperti yang diperlihatkan pada Gambar 12.

Gambar 12 Form Manipulasi Data Konservasi

Nilai konservasi hasil perhitungan fuzzy setiap desa yang sudah diolah pada halaman admin nantinya akan ditampilkan pada halaman peta konservasi seperti yang diperlihatkan pada Gambar 13.

(13)

14

Kode Program 2 Kode Program Perhitungan Konservasi

$alpha[$key]=

array($curah_hujan[$key]['fz'],$kerapatan_sungai[$key]['fz'],$kemiringan_lereng[$k ey]['fz'],$porositas[$key]['fz'],$permeabilitas[$key]['fz']);

$mn = min($alpha[$key]);

$z = $nilai2 - ($mn * ($nilai2-$nilai1)); $z2 = ($mn*$z)/$mn;

$hasil = $this->insert_to_konservasi($id,$z2,$key);

Kode program 2 merupakan sepotong bagian perhitungan fuzzy untuk konservasi dimana hasil proses fuzzifikasi ditampung dalam array lalu digunakan fungsi min() untuk mencari nilai terkecil di dalam array. Lalu dari hasil tersebut akan dilakukan proses defuzzifikasi untuk mendapatkan nilai crisp konservasi.

Untuk penerapan logika fuzzy akan diambil contoh Kecamatan Bergas Desa Pagersari tapi perlu diingat data yang terlihat adalah data sample, untuk data sesungguhnya dapat diubah pada proses manajemen admin. Seperti yang terlihat pada Gambar 13, desa Pagersari mempunyai 5 data utama untuk diolah menggunakan logika fuzzy yaitu curah hujan = 25 mm/24jam, kemiringan lereng = 9 %, kerapatan sungai = 1,3 km/��2, porositas = 44 %, permeabilitas = 4 cm/jam. Berdasarkan data diatas akan dilakukan perhitungan fuzzy untuk konservasi melalui 3 tahap fuzzification, inference, defuzzification.

Sebelumnya akan dicantumkan klasifikasi tiap data, kurva fungsi keanggotaan serta fungsi keanggotaan untuk tiap data utama, berikut klasifikasi yang digunakan dalam sistem untuk proses fuzzification sebagai berikut:

Klasifikasi Curah Hujan(CH)[16] Klasifikasi Kemiringan(KL)[3]

Sangat Ringan = < 5 mm/24jam Datar/Landai = 0 – 5 % Ringan = 5 – 20 mm/24jam Bergelombang = 5 – 10 % Sedang = 20 – 50 mm/24jam Berbukit = 10 – 30 % Lebat = 50 – 100 mm/24jam Terjal = > 30 % Sangat Lebat = > 100 mm/24jam

Klasifikasi Porositas(PS)[18] Klasifikasi Permeabilitas(PM)[17]

Sangat Porous = 80 – 100% Sangat Lambat = < 0.125 cm/jam Porous = 60 – 80 % Lambat = 0.125 – 0.5 cm/jam Baik = 50 – 60 % Agak Lambat = 0.5 – 2 cm/jam Kurang Baik = 40 – 50 % Sedang = 2 – 6.25 cm/jam Jelek = 30 – 40 % Agak Cepat = 6.25 – 12.5 cm/jam Sangat Jelek = 0 – 30 % Cepat = 12.5 – 25 cm/jam

Sangat Cepat = > 25 cm/jam

Klasifikasi Kerapatan Sungai(KS)[19] Poin dan Range Konservasi

(14)

15

Untuk kurva fungsi keanggotaan untuk setiap data utama dapat dilihat pada Gambar 14.

A B

C D

E

Gambar 14 (A)Kemiringan Lereng (B)Kerapatan Sungai (C)Permeabilitas (D)Porositas (E)Curah

Hujan

Fungsi keanggotaan untuk data kemiringan lereng(KL) : µDatar/Landai =

0 ;� 10

10−�

5 ; 5 � 10

1 ;� 5

µAgakCuram =

0 ;� 5 � 30

�−5

5 ; 5 � 10 30−�

20 ; 10 � 30

µCuram =

0 ;� 30 � 50

�−10

20 ; 10 � 30 50−�

20 ; 30 � 50

µSangatCuram =

0 ;� 30

�−30

20 ; 30 � 50

1 ;� 50

(15)

16

Fungsi keanggotaan untuk data permeabilitas(PM) : µSangatLambat =

Fungsi keanggotaan untuk data porositas(PS) : µSangatPorous =

(16)

17 µSangatTinggi =

0 ;� 100

�−100

50 ; 100 � 150

1;� 150

Tahap Fuzzifikasi

Himpunan kemiringan lereng :

µDatar/Landai[9] = (10 – 9) / (10 - 5) = 0,2 µBergelombang[9] = (9 - 5) / (10 - 5) = 0,8 Himpunan kerapatan sungai :

µRendah[1,3] = (10 – 1,3) / (10 – 0,25) = 0,89 µSedang[1,3] = (1,3 – 0,25) / (10 – 0,25) = 0,11 Himpunan porositas :

µJelek[44] = (50 – 44) / (50 – 40) = 0,6 µKurangBaik[44] = (44 – 40) / (50 - 40) = 0,4 Himpunan permeabilitas :

µAgakLambat[4] = (6,25 – 4) / (6,25 – 2) = 0,53 µSedang[4] = (4 – 2) / (6,25 – 2) = 0,47 Himpunan curah hujan :

µRingan[25] = (50 – 25) / (50 – 20) = 0,83 µSedang[25] = (25 – 20) / (50 – 20) = 0,17

Tahap Inferensi

Untuk perbandingan AND maka digunakan operator Zadeh min, yaitu mencari nilai derajat keanggotaan terkecil. Dari proses inferensi didapatkan rule fuzzy yang tidak sama dengan 0 yaitu :

IF CH = ringan && KL = landai/datar && PS = jelek && KS = sedang && PM = sedang THEN klasifikasi 3.

α1 = min(0,83; 0,2; 0,6; 0,11; 0,47) = 0,11

�1 = 30

IF CH = sedang && KL = bergelombang && PS = kurangbaik && KS = sedang && PM = agak lambat THEN klasifikasi 3.

α2 = min(0,17; 0,8; 0,4; 0,11; 0,53) = 0,11

�2 = 30

IF CH = sedang && KL = landai/datar && PS = jelek && KS = sedang && PM = agak lambat THEN klasifikasi 3.

α3 = min(0,17; 0,2; 0,6; 0,11; 0,53) = 0,11

(17)

18

Tahap Defuzzifikasi

Pada tahap ini digunakan metode defuzzification Weight Average Area

dengan rumus sebagai berikut : Z = �1∗�1+ �2∗�2+⋯

�1+ �2+⋯

Maka Z = 0.11∗30+0.11∗30+0.11∗30

0.11+0.11+0.11 = 9,9 / 0,33 = 30

Nilai hasil defuzzifikasi merupakan nilai poin konservasi dari desa Pagersari, nilai konservasi desa Pagersari adalah 30 dan berada pada klasifikasi 3.

Tahap Evaluasi dan Pengujian

Tahap yang selanjutnya adalah proses evaluasi atau pengujian fungsi. Guna mengetahui apakah sistem yang dibangun dapat berjalan dengan baik dan bisa memenuhi tujuan dari penelitian maka perlu dilakukan pengujian terhadap sistem. Pengujian yang dilakukan meliputi pengujian alfa dan beta. Pengujian alfa

mencakup pengujian fungsionalitas dari sistem yang dibangun. Pengujian alfa

dilakukan dengan metode black box testing, yaitu dengan menguji sistem dengan sebuah input yang benar dan melalui suatu proses akan menghasilkan output yang diinginkan. Saat input yang diberikan dalam suatu proses menghasilkan output yang sesuai maka sistem dinyatakan valid. Hasil dari pengujian alfa dapat dilihat pada Tabel 1.

Tabel 1 Pengujian Alpha pada Sistem

Pengujian Aksi Hasil Status

Menu - menu Navigasi Menekan semua fungsi halaman tertentu sesuai dengan menu navigasi yang telah ditekan. sistem akan berjalan dengan baik kedua perhitungan akan

Valid

(18)

19 perbandingan hasil

perhitungan dalam sistem dengan perhitungan manual

menghasilkan hasil yang sama

Berikutnya dilakukan pengujian beta untuk sistem. Pengujian beta

terhadap sistem yang dibangun juga dilakukan dengan melibatkan 25 responden yang merupakan alumni/mahasiswa di perguruan tinggi UKSW dengan progdi TI serta mahasiswa pertanian Semarang. Pengujian beta dilanjutkan dengan membagikan kusioner berisi pertanyaan seputar sistem setelah para responden selesai mencoba sistem hingga selesai. Ini bertujuan untuk mengetahui tanggapan pengguna akan perancangan sistem konservasi tanah dan air ini. Berikut hasil kuisioner untuk pengujian beta untuk setiap pertanyaan terlihat pada Tabel 2.

Tabel 2 Tabel Hasil Pengujian Beta

Kategori Soal 1 Soal 2 Soal 3 Soal 4 Soal 5 Jumlah

Baik 22 20 22 21 19 104

Cukup 3 3 2 4 4 16

Kurang 0 2 1 0 2 5

25 25 25 25 25 1255

(19)

20

Tabel 3 Presentase Hasil Pengujian Kuisioner Soal (%)

Kategori

1 2 3 4 5

Rata-rata

Baik 88 80 88 84 76 83.2

Cukup 12 12 8 16 16 12.8

Kurang 0 8 4 0 8 4

100 100 100 100 100 100

Hasil dari pengujianini didapatkan presentase rata-rata jawaban dengan kategori baik sebanyak 83.2%. Dari data ini dapat disimpulkan bahwa sistem yang dibangun sudah bisa mewakili proses kerja penelitian Penentuan Daerah Konservasi Tanah dan Air menggunakan logika fuzzy dan dapat memberikan informasi peta yang jelas kepada pengguna.

5. Kesimpulan

Berdasarkan hasil pembahasan sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa penerapan logika fuzzy untuk perhitungan konservasi tanah dan air dapat membantu untuk mengatasi ketidakjelasan/kekaburan data dengan memberikan nilai yang lebih akurat dalam bentuk nominal serta dengan bantuan dari Google Maps API sebagai sarana visualisasi peta, informasi disajikan dalam bentuk data spasial sehingga lebih interaktif dan informasi lebih mudah untuk dipahami oleh pengguna. Pengembangan ke depan dapat dilakukan dengan menambah fitur – fitur baru pada peta seperti export file SHP atau PDF dan menambahkan algoritma SPK lain seperti Neural Network atau Learning Vector Quantzation untuk mengatasi kelemahan yang dimiliki logika fuzzy.

6. Daftar Pustaka

[1]. Manongga, Danny, Frederik Samuel Papilaya dan Elvina Rahardjo. 2009. Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Geografis Kekurangan Gizi pada Balita di Kecamatan Tingkir Salatiga. Salatiga: Universitas Kristen Satya Wacana.

[2]. Adi Sanjaya, dkk. 2009. Implementasi Model View Controller dan Object Relational Mapping pada Content Management System Sistem Informasi Keuangan. Salatiga: Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana.

[3]. Asmaranto, Runi, Eri Suhartanto dan Bias Angga Permana. 2010. Aplikasi Sistem Informasi Geografis(SIG) Untuk Identifikasi Lahan Kritis dan Arahan Fungsi Lahan Daerah Aliran Sungai Sampean.

(20)

21

[5]. Susilo, Frans. 2006. Himpunan dan Logika Kabur serta Aplikasinya.

[6]. Pal, Sankar K., & Dwijesh K Dutta Majumder. 1985. Fuzzy Pendekatan Matematik untuk Pengenalan Pola.

[7]. Sujono. 2012. Metode – metode defuzzifikasi. http://staff.budiluhur.ac.id/ sujono/files/2012/09/Bab-3.pdf. Diakses 24 November 2013.

[8]. Hanifiyani, dkk. 2013. Analisis Karakteristik DAS menggunakan Perangkat Lunak Sistem Informasi Geografis.

[9]. My Tutorial. 2010. Mengenal Lebih Dekat Framework PHP dan Jenisnya.

http://tutorial.dumbstrack.org/mengenal-framework-php-dan-jenisnya/.

Diakses Tanggal 2 Februari 2014.

[10]. Afuan, Lasmedi. Pemrograman Web II. http://www.ti10sore.com/materi/ SMT%206/P.%20WEB%202/. Diakses 2 Februari 2014.

[11]. Adi Sanjaya, David, Kristoko Dwi Hartomo dan Theophilipus Wellem. 2009. Implementasi Model View Controller dan Object Relational Mapping

pada Content Management System Sistem Informasi Keuangan. Salatiga: Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana.

[12]. Pinardimoelja. 1987. Materi III Konsep Dasar Kartografi. http:// dharmapalekahelu.i8.com/materi_gis/materi_3/materi_3.html. Diakses pada 4 Januari 2014.

[13]. Arsyad, Sintanala. 1989. Konservasi Tanah dan Air.

[14]. Kanada dan New South Wales. Klasifikasi tanah untuk pertanian.

http://sis.agr.gc.ca/cansis/nsdb/cli/classdesc.html. Diakses 2 Februari 2014.

[15]. Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret. 2013. ict.ft.uns.ac.id/framework/. Diakses 2 Februari 2014.

[16]. BMKG. 2008. Curah Hujan dan Potensi Gerakan Bencana Alam.

http://pirba.hrdpnetwork.com/e5781/e5795/e6331/e15201/eventReport1521 5/CurahHujan_PotensiGertan_BMKG.pdf. Diakses tanggal 4 Januari 2014. [17]. LPT. 1979. Penuntun Analisa Fisika Tanah.

[18]. Wijaya, Endy. 2007. Identifikasi Iklim, Tanah dan Irigasi pada Lahan Potensial Pertanian di Kabupaten Serdang. http://repository.usu.ac.id/ bitstream/123456789/7548/3/09E00494.pdf.txt. Diakses tanggal 4 Januari 2014.