T1 672008607 Full text

(1)

3 1. Pendahuluan

Dalam era teknologi saat ini, informasi merupakan faktor yang mudah didapat oleh seluruh kalangan di dunia. Internet merupakan salah satu teknologi informasi yang dapat memberikan informasi secara akurat dan cepat bagi seluruh kalangan masyarakat. Dengan banyaknya informasi yang didapat oleh petani tentang Organisme Pengganggu Tanaman dapat membantu petani dalam menentukan langkah - langkah penanganan khususnya tanaman padi.

Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) merupakan salah satu faktor penting bagi petani, dikarenakan dengan pengetahuan petani akan Organisme Pengganggu Tanaman dapat membantu para petani untuk mengetahui penanganan yang tepat terhadap hama yang menyerang. Keterlambatan pengetahuan akan Organisme Pengganggu Tanaman akan sangat merugikan petani, oleh karena itu pengetahuan akan Organisme Pengganggu Tanaman dibutuhkan secara akurat dan cepat sampai kepada para petani.

Tanaman padi adalah tanaman semusim yang dibudidayakan petani dalam periode masa tanam (tanam - panen) kurang dari 1 tahun. Budidaya tanaman musiman pada umumnya di pengaruhi oleh iklim (curah hujan) yang secara jelas dapat dibedakan polanya. Di Indonesia pada umumnya di bagi menjadi 2 (dua) musim, yaitu musim penghujan dari bulan Oktober sampai bulan Maret dan musim kemarau dari bulan April sampai bulan September.

Perkembangan Organisme Pengganggu Tanaman khususnya tanaman padi di Kabupaten Semarang semakin hari semakin meningkat dengan dibuktikan dengan data yang diperoleh dari Laboratorium Balai Perlindungan Tanaman Pangan dan Holtikultura untuk hama penggerek batang, tikus, hama putih palsu, dan walangsangit pada tahun 2006 luas gagal panen 87 Ha, tahun 2007 luas gagal panen 94 Ha, tahun 2008 luas gagal panen 113 Ha, tahun 2009 luas gagal panen 127 Ha, dan tahun 2010 luas gagal panen 132 Ha.

Analisis pemetaan yang dilakukan di Kabupaten Semarang selama ini membutuhkan data sebanyak 7 (tujuh) musim baik musim kemarau dan musim penghujan. Dengan demikian maka kita perlu data paling sedikit 7 (tujuh) tahun. Data yang dibutuhkan untuk analisis pemetaan adalah luas serangan dan luas gagal panen (puso).

(2)

4 2. Tinjauan Pustaka

Pada penelitian yang berjudul “Penyuluhan Pengendalian Organisme Pengganggu Tanaman jeruk di kelurahan Bagan Pete Kecamatan Kota Baru Kota Jambi” [1] Pada penelitian ini, tanaman yang sudah terserang diamati dengan cermat dengan melihat gejala serangan, melakukan pembandingan denga literatur yang terkait gejala serangan serupa dan akhirnya melakukan identifikasi terhadap OPT. Secara teknis, petani telah ditunjukkan dan mampu mendapatkan serta membiakkan agen pengendalian hayati. Tetapi sistem ini hanya mengamati dan memberikan solusi penanganan secara hayati, sehingga perlu diupayakan agar media pengendalian hayati tersebut terus ada.

Pada penelitian yang berjudul “Analisis kelayakan usaha tani padi pada sistem pertanian organik dikabupaten bantul” [2]. Pada penelitian ini, analisis kelayakan usaha tani didasarkan faktor kesehatan dan keamanan melalui sistem pertanian organik dan sistem pertanian anorganik

Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu, maka dalam penelitian ini akan dibangun pengembangan sistem pemetaan wilayah endemis Organisme Pengganggu Tanaman di Kabupaten Semarang dengan menggunakan dua komponen yaitu luas terkena hama dan luas daerah daerah gagal panen. Sistem ini menampilkan peta berdasarkan klasifikasi intensitas serangan hama yang akan ditampilkan berdasarkan musim dan jenis hama yang menyerang tanaman padi.

3. Organisme Pengganggu Tanaman

Organisme penganggu tanaman (OPT) merupakan faktor pembatas produksi tanaman di Indonesia baik tanaman pangan, hortikultura maupun perkebunan. Organisme pengganggu tanaman secara garis besar dibagi menjadi tiga yaitu hama, penyakit dan gulma. Organisme pengganggu tanaman merupakan salah satu penghambat produksi dan penyebab ditolaknya produk tersebut masuk ke suat negara, karena dikawatirkan akan menjadi hama baru di negara yang ditujunya. Berdasarkan pengalaman, masih adanya permasalahan OPT yang belum tuntas penanganannya dan perlu kerja keras untuk mengatasinya dengan berbagai upaya dilakukan, seperti lalat buah pada berbagai produk buah dan

(3)

5 5. Data Spasial

Data Spasial merupakan data yang menunjuk posisi geografi dimana setiap karakteristik memiliki satu lokasi yang harus ditentukan dengan cara yang unik. Untuk menentukan posisi secara absolut berdasar sistem koordinat. Untuk area kecil, sistem koordinat yang paling sederhana adalah grid segiempat teratur. Untuk area yang lebih besar, berdasarkan proyeksi kartografi yang umum digunakan [5].

Karakteristik utama dari data spasial adalah bagaimana mengumpulkannya dan memeliharanya untuk berbagai kepentingan. Selain itu juga ditujukan sebagai salah satu elemen yang kritis dalam melaksanakan pembangunan sosial ekonomi secara berkelanjutan dan pengelolaan lingkungan. Berdasarkan perkiraan hampir lebih dari 80% informasi mengenai bumi berhubungan dengan informasi spasial [6].

6. Sistem Informasi Geografi (SIG)

SIG sebagai suatu sitem berbasis komputer yang memiliki kemampuan dalam menangani data bereferensi geografi yaitu pemasukan data, manajemen data (penyimpanan dan pemanggilan kembali),manipulasi dan analisis data, serta keluaran sebagai hasil akhir (output). Hasil akhir (output) dapat dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan pada masalah yang berhubungan dengan geografi [7].

Sistem Informasi Geografi menghasilkan aspek data spasial dan data non spasial. Data geografi yang sudah komputerisasi berperan penting menemukan perubahan bagaimana menggunakan dan mengetahui informasi tentang bumi.

7. Analisis Pemetaan OPT

Struktur dan analisis pemetaan OPT disusun berdasarkan data luas serangan dan data luas puso. Metode penyusunan analisis pemetaan OPT dilakukan dengan menggunakan:

1. Rata-rata luas serangan terkena. 2. Rata-rata luas serangan puso. 3. Rasio puso.

4. Frekuensi serangan atau faktor banyaknya terjadi serangan.

Berdasarkan keempat parameter diatas dalam kriterian daerah serangan digunakan metode klasifikasi kisaran sama (equal range), yaitu tertinggi (Maksimal) dibagi menjadi 3 (tiga) kelas. Dengan demikian diperoleh batasan kisaran kelompok data kelas rendah, menengah, dan tinggi. Secara metode analisis pemetaan disajikan sebagai berikut ini [8]:

1. Menggitung Kumulatif Luas Serangan Terkena

Berdasarkan data yang telah dikumpulkan, selanjutnya dibuat tabulasi berdasarkan bulan.

 Klasifikasi Rata-rata Terkena (Ktj)

- Tahap pertama: menghitung rata-rata terkena

(4)

6 =

tj = Rata – rata T untuk masing – masing lokasi K-j.

m = Banyaknya bulan yang disertakan dalam analisis. Tij = Luas T pada masing – masing K-j disetiap musim-i. i = 1,2,3,…, m musim.

j = 1,2,3,…, k K.

- Tahap kedua: menentukan kisaran klasifikasi rata-rata terkena

Selang klasifikasi ditentukan dengan metode klasifikasi kisaran sama (equal range), dihitung dari nilai maksimum dibagi 3 (tiga) kelas.

=

Maks t = Nilai tertinggi dari t dari seluruh j yang terlibat aadalam analisis.

Nilai 3 = Tiga kelompok dari data t yaitu rendah, menengah, batinggi.

- Tahap ketiga: menentukan kelas rata-rata terkena

Berdasarkan nilai tahap kedua dapat ditentukan kelas dan kisaran untuk masing-masing lokasi sesuai dengan klasifikasi.

Tabel 1. Kelas rata-rata terkena

Ktj Kisaran tj Kriteria

0 0 Tidak pernah terkena serangan

1 ≥ 1 sampai St Luas terkena serangan rendah

2 ≥ St sampai 2 * St Luas terkena serangan menengah

3 ≥ 2 * St sampai 3 * St Luas terkena serangan tinggi

Sumber: Modul pelatihan Sistem Informasi OPT (2006)  Klasifikasi Rata-rata Puso (Kpj)

- Tahap pertama: menghitung rata-rata puso

Rata-rata dari masing-masing lokasi dihitung berdasarkan banyaknya bulan yang disertakan dalam analisis.

=

Pij = Rata – rata Pij untuk masing – masing pj.

M = Banyaknya bulan yang disertakan dalam analisis. Pij = Luas T pada masing – masing K-j disetiap

(5)

7

- Tahap kedua: menentukan kisaran klasifikasi rata-rata puso

=

Maks p = Nilai tertinggi dari p dari seluruh K yang terlibat dalam

aaanalisis.

Nilai 3 = Tiga kelompok dari data t yaitu rendah, menengah, tinggi

- Tahap ketiga: menentukan kelas rata-rata puso

Tabel 2. Kelas rata-rata puso

Kpj Kisaran pj Kriteria

1 ≥ 1 sampai Sp Luas terkena serangan rendah

2 ≥ Sp sampai 2 * Sp Luas terkena serangan menengah

3 ≥ 2 * Sp sampai 3 * Sp Luas terkena serangan tinggi

Sumber: Modul pelatihan Sistem Informasi OPT (2006)  Klasifikasi Rasio Puso (KRpj)

- Tahap pertama: menghitung rasio puso

Klasifikasi rasio puso untuk masing-masingg lokasi dihitung berdasarkan data rata-rata puso dibagi rata-rata terkena.

=

- Tahap kedua: menentukan kisaran klasifikasi rasio puso

Selang klasifikasi ditentukan dengan metode klasifikasi kisaran sama (equal range), dihitung dari nilai maksimum dibagi3 (tiga) kelas.

=

Maks Rp = Nilai tertinggi dari Rp dari seluruh K yang terlibat dalam analisis.

Nilai 3 = Tiga kelompok dari data p yaitu rendah, menengah, tinggi

- Tahap ketiga: menentukan kelas rasio puso

(6)

8

Tabel 3. Kelas rasio puso

1 ≥ 1 sampai SRp Luas terkena serangan rendah

2 ≥ SRp sampai 2 * SRp Luas terkena serangan menengah

3 ≥ 2 * SRp sampai 3 * SRp Luas terkena serangan tinggi

Sumber: Modul pelatihan Sistem Informasi OPT (2006)  Klasifikasi Frekuensi Serangan (KFj)

- Tahap pertama: menghitung frekuensi terkena serangan

Menghitung banyaknya bulan yang dilaporkan terkena serangan pada masing-masing kecamatan atau disebut frekuensi terkena serangan. Jika banyaknya bulan yang dilibatkan dalam analisis sebanyak 6 (enam) bulan, maka nilai maksimal frekuensi serangan adalah 6 (enam).

- Tahap kedua: menentukan kisaran klasifikasi frekuensi terkena serangan

=

Maks F = Nilai Banyaknya bulan yang dilibatkan dalam analisis. Nilai 3 = Tiga kelompok dari data p yaitu rendah, menengah, tinggi

- Tahap ketiga: menentukan kelas frekuensi terkena serangan

Tabel 4. Kelas frekuensi serangan

1 ≥ 1 sampai SF Luas terkena serangan rendah

2 ≥ SF sampai 2 * SF Luas terkena serangan menengah

3 ≥ 2 * SF sampai 3 * SF Luas terkena serangan tinggi

Sumber: Modul pelatihan Sistem Informasi OPT (2006)  Analisis Kriterian Daerah Serangan (KtpRpFj)

- Tahap pertama: menghitung jumlah Ktj, Kpj, KRpj KFj. Menjumlahkan nilai dari setiap Ktj, Kpj, KRpj KFj

KtpRpF

j

= Kt

j

+ Kp

j

+ KRp

j

+

KF

j

Ktj = Kelas rata – rata terkena(t) masing – masing lokasi K-j Kpj = Kelas rata – rata puso(p) masing – masing lokasi K-j KRpj = Kelas rata – rata rasio puso(Rp) masing – masing lokasi

aaaaaaaaaaaa K-j

(7)

9

- Tahap kedua: menentukan kisaran klasifikasi kriteria daerah serangan Selang klasifikasi ditentukan dengan metode klasifikasi kisaran sama (equal range), dihitung dari nilai maksimum dibagi3 (tiga) kelas.

=

Maks SKtpRpFj = Nilai Banyaknya bulan yang dilibatkan dalam

aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaanalisis.

Nilai 3 = Tiga kelompok dari data p yaitu rendah,

aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaamenengah, tinggi

- Tahap ketiga: menentukan kelas fkategori daerah serangan

Tabel 5. Kelas kategori daerah serangan

KtpRpFj Kisaran KtpRpFj Kriteria

0 0 Aman

1 1 – 4 Potensial

2 5 – 8 Sporadis

3 9 – 12 Endemis

Sumber: Modul pelatihan Sistem Informasi OPT (2006)

8. Perancangan Sistem

Dalam tahap ini sistem akan digambarkan melalui use case diagram yang mampu merepresentasikan hasil analisis yang telah dilakukan sebelumnya ke dalam bentuk diagram, sehingga mudah untuk mendefinisikan sistem baik secara utuh maupun per bagian. Secara khusus tujuan dari penggunaan use case diagram [9] adalah:

1. Mendeskripsikan bagaimana sistem akan bekerja. 2. Mendeskripsikan kebutuhan fungsi sistem.

3. Mendeskripsikan bagaimana fungsi sistem bekerja dalam lingkungan yang berkaitan.

4. Bisa digunakan sebagai kontrak perjanjian antara pengembang dan client. 5. Bagi pihak client, dapat melakukan koreksi atau validasi terhadap sistem

apakah sesuai seperti yang diharapkan.

6. Bagi pihak pengembang, memberi arahan dalam mengembangkan sistem menjadi seperti yang diharapkan.

5.1 Use-case Diagram

(8)

10

Sedangakan user disini adalah pegawai Balai Perlindungan Tanaman Pangan dan Holtikultura Semarang. Use case Diagram untuk user dan admin secara detail ditunjukkan pada Gambar 1. Use case diagram untuk user, terdapat enam fungsi yang dapat dilakukan oleh user. Perintah lihat informasi kabupaten Semarang berfungsi untuk melihat peta dan informasi geografis kabupaten Semarang, lihat hasil pemetaan OPT berfungsi untuk melihat hasil pemetaan OPT dalam bentuk peta, lihat informasi hama penggerek batang berfungsi untuk melihat informasi hama penggerek batang pada tanaman padi, lihat informasi hama tikus berfungsi untuk melihat informasi hama tikus pada tanaman padi, lihat informasi hama putih palsu berfungsi untuk melihat informasi hama putih palsu pada tanaman padi, lihat informasi hama walang sangit berfungsi untuk melihat informasi hama walang sangit pada tanaman padi.

Fungsi untuk admin pada Gambar 1 terdapat tujuh fungsi. Fungsi – fungsi tersebut sama seperti fungsi user tetapi ditambah satu fungsi yaitu edit serangan dan puso.

Gambar 1 Use caseDiagram untuk user dan admin

5.2 Activity Diagram

Diagram aktivitas merupakan pengembangan dari diagram use case. Diagram aktivitas menunjukkan alur kegiatan dari aktivitas atau kegiatan yang dilakukan di dalam diagram use case.

(9)

11

Gambar 2 Activity Diagram untuk user

Pada Gambar 3 menggambarkan activity diagram untuk admin. Untuk Admin, selain dapat langsung melihat ke beberapa menu, yaitu: Lihat informasi Kabupaten Semarang, lihat hasil pemetaan OPT, lihat penanganan hama penggerek batang, lihat penanganan hama tikus, lihat penanganan hama putih palsu, lihat penanganan hama walang sangit. Admin juga mempunyai fungi tambahan yaitu edit data serangan dan puso. Untuk memasuki fungsi tersebut admin diwajibkan memasukkann password terlebih dahulu, kemudian sistem akan mengecek apakah username dan password valid atau invalid. Jika username dan password invalid maka sistem akan memgembalikan ke menu username dan password, jika username dan password valid maka sistem akan melanjutkan ke beberapa fungsi diatas.

Gambar 3 Activity Diagram untuk Admin

5.3 Sequence Diagram

Tujuan penggunaan sequence diagram adalah memodelkan interaksi antar object yang memetakan interaksi sekuensial ke interaksi object. Dengan menggunakan jenis diagram ini, akan terlihat pesan yang dikirimkan dari object satu kepada object yang lainnya.

(10)

12

Gambar 4 Sequence Diagram untuk admin dan user lihat hasil pemetaan OPT

Penjelasan dari sequence diagram untuk melihat pemetaan OPT adalah sebagai berikut:

- Aplikasi dalam hal ini, peta wilayah Kabupaten Semarang, di tampilkan di

form pemetaan.

- Admin atau user memilih jenis hama, musim dan tahun yang ingin di hitung

dan diketahui pemetaan OPT.

- Kemudian dilakukan pengambilan data kecamatan, data serangan dan data puso pada database.

- Data kecamatan, data serangan dan data puso diproses di dalam kelas pemetaan OPT, adapun proses pemetaan OPT antara lain: menghiung rata-rata terkena serangan, menghitung rata-rata-rata-rata terkena puso, mengitung rasio puso, menghitung frekuensi serangan dan menghitung kriteria daerah serangan.

- Hasil perhitungan pemetaan OPT di simpan di dalam temporary table. - Dari temporary table, data tersebut diimplementasikan ke dalam peta

kecamatan.

- Peta akan ditampilkan di form pemetaan.

5.4 Class Diagram

Class adalah sebuah spesifikasi yang jika diinstansiasi akan menghasilkan sebuah objek dan merupakan inti dari pengembangan dan desain berorientasi objek. Class menggambarkan keadaan (atribut atau properti) suatu sistem, sekaligus menawarkan layanan untuk memanipulasi keadaan tersebut (metoda atau fungsi). Class diagram menggambarkan struktur dan deskripsi class, package dan objek beserta hubungan satu sama lain seperti containment, pewarisan, asosiasi, dan lain-lain.

(11)

13

Gambar 5 Class Diagram

Gambar 5 adalah gambaran class diagram. Didalam class diagram berisi tabel Main yang berisi menu utama. Tabel Pemetaan berisi luas terkena, luas puso, tahun, musin, hama. Tabel Info berisi data. Tabel login berisi username dan Password. Tabel Setting berisi menu setting. Tabel Tambah user berisi username dan password. Tabel database berisi kecamatan, luas terkena, luas puso, tanggal, hama.

5.5 Deployment Diagram

Deployment atau physical diagram menggambarkan detail bagimana komponen di-deploy dalam infrastruktur sistem, di mana komponen akan terletak (pada mesin, server atau piranti keras apa), bagaimana kemampuan jaringan pada lokasi tersebut, spesifikasi server, dan hal-hal lain yang bersifat fisikal. Sebuah node adalah server, workstation atau piranti keras lain yang digunakan untuk melakukan deploy komponen dalam lingkungan sebenarnya. Hubungan antar node (misalnya TCP atau IP) dan requirement dapat juga didefinisikan dalam diagram ini. Deployment Diagram system ini terdapat pada Gambar 6.

Gambar 6 Deployment Diagram

(12)

14 9. Hasil dan Pembahasan

Implementasi sistem merupakan hasil dari perancangan sistem yang telah dibahas pada bab 3. Implementasi yang dibahas dalam bab ini meliputi implementasi pengembangan sistem pemetaan wilayah endemis serangan OPT di Kabupaten Semarang yang diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman ASP.Net, selain itu juga dibahas implementasi pemataan ke dalam sistem, untuk menentukan klasifikasi daerah serangan suatu daerah.

Dalam Pengembangan Sistem Pemetaan Wilayah Endemis Organisme Pengganggu Tanaman di Kabupaten Semarang terdapat empat halaman utama, yaitu halaman Home, Pemetaan, Setting, dan about.

Halaman Pemetaan

Halaman pemetaan merupakan halaman yang menampilkan data-data klasifikasi serangan hama tiap kecamatan yang kemudian data-data tersebut ditampilkan dalam bentuk peta.

Halaman pemetaan memiliki tiga navigasi yaitu: jenis hama, musim, dan tahun. Halaman pemetaan, akan menampilkan peta Kabupaten Semarang, kemudian user memilih jenis hama, musim, dan tahun. Kemudian user menekan button proses untuk mengetahui hasil pemetaan.

Misalkan user memilih jenis hama tikus, musim penghujan, tahun 2008. Setelah melakukan proses pemilihan, sistem akan melakukan perhitungan pemetaannya, Hasil perhitungan pemetaannya ditampilkan dalam bentuk peta seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.

Gambar 7 Hasil Pemetaan hama tikus musim penghujan tahun 2008

(13)

15

Gambar 8 Hasil Pemetaan hama tikus musim penghujan tahun 2008

Dalam informasi analisis pemetaan Kecamatan Tuntang pada musim penghujan tahun 2008 terdapat penanganan sesuai dengan kriteria serangan yang terjadi di Kecamatan tersebut, hasil penanganannya ditampilkan pada Gambar 9.

Gambar 9 Tampilan Hasil Penanganan

Untuk menampilkan Klasifikasi Pemetaan, sistem membutuhkan file kecamatan.shp, jenis hama, musim, tahun, legenda. Proses query menampilkan Klasifikasi ditunjukkan pada

Kode Program 1. Menampilkan Peta

(14)

16

 Menghitung luas terkena serangan, query menghitung luas terkena serangan di tunjukkan pada Kode Pogram 2.

Kode Program 2 Rata-rata terkena

 Menghitung luas gagal panen, query menghitung luas terkena serangan di tunjukkan pada Kode Pogram 3.

Kode Program 3 Rata-rata puso

 Menghitung rasio puso, query menghitung luas terkena serangan di tunjukkan pada Kode Pogram 4.

Kode Program 4 Rasio puso

 Menghitung frekuensi serangan, query menghitung luas terkena serangan di tunjukkan pada Kode Pogram 5.

(15)

17

 Menghitung kategori daerah serangan, query menghitung luas terkena serangan di tunjukkan pada Kode Pogram 6.

Kode Program 6 Kategori daerah serangan

 Untuk metode kisaran sama (equal range) dapat dilihat pada query pada Kode Pogram 7.

Kode Program 7 Metode kisaran sama.

Setelah klik pada peta, untuk perincian penanganan klik penanganan, query klik penanganan di tunjukkan pada Kode Pogram 8.

Kode Program 8 Kode Program untuk Klik Perincian

10. Pembahasan Logika Analisis Pemetaan

(16)

18

Semarang. Semua data akan diolah menggunakan analisis Pemetaan untuk menghasilkan Klasifikasi serangan hama suatu wilayah.

Untuk memperdalam pembahasan penerapan Analisis Pemetaan dalam menentukan Klasifikasi serangan Hama suatu wilayah, maka digunakan satu sample, sebagai berikut:

 Menghitung rata-rata terkena

Menjumlahkan luas serangan selama satu musim dan dibagi dengan banyaknya bulan yang di sertakan dalam analisis, begitu juga dengan kecamatan-kecamatan yang lain.

Menentukan nilai maksimal dari hasil rata-rata terkena dan dibagi menjadi 3 untuk menentukan range kelas rata-rata terkena, kemudian menentukan klasifikasi serangan tiap-tiap kecamatan berdasarkan range rata-rata terkena.

Tabel 6. Tabel rata-rata terkena hama tikus musim kemarau.

Tahun 2008 Terkena Rata-Rata

terkena Klasifikasi

(17)

19

Tabel 7. Tabel rata-rata puso hama tikus musim kemarau.

Tahun 2008 Puso Rata-Rata

puso Klasifikasi

Sumber: Data olahan dari Balai Proteksi Tanaman Pangan (2006-2010)  Menghitung rasio puso

Membagi rata-rata puso dengan rata-rata terkena untuk setiap kecamatan, kemudian menentukan nilai maksimal dari hasil rasio puso dan dibagi menjadi 3 untuk menentukan range kelas rata-rata rasio puso, kemudian menentukan klasifikasi serangan tiap-tiap kecamatan berdasarkan range rata-rata rasio puso.

Tabel 8. Tabel rasio puso hama tikus musim kemarau.

Tahun 2008 Rasio Puso Klasifikasi

(18)

20

Sumber: Data olahan dari Balai Proteksi Tanaman Pangan (2006-2010)  Menghitung frekuensi serangan

Menghitung banyaknya terkena serangan dalam satu musim (selain nol) untuk setiap kecamatan. kemudian menentukan nilai maksimal dari hasil frekuensi serangan dan dibagi menjadi 3 untuk menentukan range kelas frekuensi serangan, kemudian menentukan klasifikasi serangan tiap-tiap kecamatan berdasarkan range frekuensi serangan

Tabel 9. Tabel frekuensi serangan hama tikus musim kemarau.

Tahun 2008 Frekuensi Serangan Klasifikasi

Kaliwungu 0 0

Sumber: Data olahan dari Balai Proteksi Tanaman Pangan (2006-2010)  Menghitung kriteria daerah serangan

(19)

21

Tabel 10. Tabel kriteria daerah serangan hama tikus musim kemarau

Tahun 2008 Ktj Kpj Krpj KFj Kriteria daerah

Sumber: Data olahan dari Balai Proteksi Tanaman Pangan (2006-2010)

Dapat dilihat hasil analisis pemetaan hama tikus musim kemarau tahun 2008 pada tabel 5, begitu juga cara menghitung musim-musim yang lain dengan hama yang berbeda dan tahun yang berbeda.

11. Simpulan

Dengan pengembangan analisis pemetaan wilayah endemis Organisme Pengganggu Tanaman di Kabupaten Semarang, dapat diketahui secara dini klasifikasi serangan hama baik hama penggerek batang, tikus, hama putih palsu, dan walangsangit, sehingga mendapatkan penanganan secara cepat dan khusus sesuai klasifikasi serangan hama di setiap Kecamatan.

Penanganan yang cepat berdasarkan klasifikasi serangan sangat membantu petani khususnya petani padi dalam menanggulangi gagal panen yang diakibatkan oleh hama penggerek batang, tikus, hama putih palsu dan walangsangit, sehingga gagal panen yang akhir-akhir ini merisaukan petani dapat teratasi.

(20)

22 12. Daftar Pustaka

[1] Buharia, Muzar, Hamzah, 2006, ”Penyuluhan Pengendalian Organisme Pengganggu Tanaman Jeruk Di Bagan Pete Kecamatan Kota Beru Kota Jambi”, Jurnal ilmu – ilmu pertanian volume 2: halaman 2

[2] Agus, Suyono, Hermawan,2006,” Analisis kelayakan usaha tani padi pada sistem pertanian organik dikabupaten bantul”, Jurnal ilmu – ilmu pertanian volume 2: halaman 2

[3] Mulyaman, 2008. Sinergisme sistem perlindungan tanaman, tantangan dan peluang penanganan opt untuk akses pasar. Jurnal ilmu – ilmu pertanian volume 2: halaman 2

[4] Afifatun,2010. Makalah Ekologi Tumbuhan Jenis Endemik Dan Kosmopolit Serta Jenis Penyebarannya, Jurnal ilmu – ilmu pertanian volume 2: halaman 2

[5] Tuman, 2001,” Overview of GIS”, http://www.gisdevelopment.net/tutorials/ tuman006.htm diakses tanggal (15 Mei 2012)

[6] Wulan, 2002, Methodology for Selection of Framework Data : Case Study for NSDI in China. Enschede: Thesis Degree of Master of Science in GeoInformation Manage ment, International Institute fo GeoInformation and Earth Observation (ITC).

[7] Aronoff S.1989. Geographic Information System : A Management Perspective. WDL Publication. Ottawa.

[8] Suwardiwijaya, Edi, 2006, Analisis Pemetaan Daerah Pemetaan Organisme Penggangu Tumbuhan Tanaman Pangan, Modul pelatihan Sistem Informasi OPT