PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KESESUAIAN LAHAN TANAMAN PADI KOMODITAS GOGO BERBASIS WEB

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KESESUAIAN LAHAN TANAMAN PADI KOMODITAS

GOGO BERBASIS WEB

Kamaruddin

¹

, Hadi Sutrisno

²

1,2

Teknik Informatika STMIK Handayani Makassar

1

kamaruddin@handayani.ac.id,

²

Hadi@handayani.ac.id

ABSTRAK

Kebutuhan lahan yang semakin meningkat, langkanya lahan pertanian yang subur dan potensial, memerlukan teknologi yang dapat membantu petani dan penyuluh pertanian untuk menoptimalkan penggunaan lahan maka dibuatlah sistem informasi Penentu Kesesuaian Lahan Tanaman Padi Komoditas Gogo berbasis website. Yang dapat membantu petani dan penyuluh pertanian mengoptimalkan penggunaan lahan yang sesuai dengan tanaman padi berdasarkan ciri-ciri karaktersitiknya. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Rapid Aplication Development (RAD) dengan pemodelan data Entity Relationship Diagram (ERD) dan pemodelan proses Unified Modeling Language (UML). Sistem ini berbasis web yang digunakan oleh penyuluh pertanian untuk mengetahui kondisi lahan pertanian jenis padi gogo untuk dapat mengoptimalkan penggunaan lahan secara berkelanjutan. Desain penelitian yang digunakan adalah UML (Unifel Modeling Language) yang didesain secara terstruktur yang terdiri dari rancangan model use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan class diagram. Bahasa HTML, CSS dan Javascript digunakan untuk membangun antarmuka sistem sedangkan untuk pemprosesan web menggunakan bahasa pemprograman PHP dengan MySQL sebagai Database Management System dan framework CodeIgniter membantu dari segi kecepatan pengembangan dan efisiensi source code aplikasi. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat membantu para penyuluh pertanian dan mempermudah dalam menganalisas kondisi lahan para petani jenis padi gogo.

Kata Kunci: Kesesuaian Lahan, Padi..

1. PENDAHULUAN

Usaha pembudidayaan tanaman sering mengalami hambatan, salah satunya adalah dalam menentukan kesesuaian lahan pertanian untuk menanam tanaman, oleh karena itu kualitas dan produktivitas tanaman yang dihasilkan bergantung pada kualitas lahan yang digunakan. Menentukan kesesuaian lahan pertanian untuk penanaman sangatlah penting, karena jika salah memilih lahan pada tahap penanaman atau lahan yang dipilih bukan lahan yang tepat (tidak produktif), maka hasil pertanian tidak akan maksimal bahkan dapat mengakibatkan kerugian (finansial) yang cukup besar.

Penentuan lahan untuk budidaya tanaman pertanian masih sering terkendala, bahkan terkadang

“memaksa” para petani atau penggunaan lahan untuk menanam pada lahan yang tidak produktif. Selain itu,

pembukaan lahan pada wilayah yang tidak tepat dapat menyebabkan biaya yang lebih mahal dari pada nilai hasil

komoditas pertanian. Kebutuhan lahan yang semakin meningkat, langkanya lahan pertanian yang subur dan

potensial, serta adanya persaingan penggunaan lahan antara sektor pertanian dan non-pertanian. Kurangnya

pengetahuan dan pemahaman petani akan karakteristik lahan yang akan diolah dan jenis tanaman pertanian yang

akan ditanam serta sulitnya memperoleh data yang benar tentang karakteristik lahan, dapat membuat petani

kesulitan dalam menentukan kesesuaian lahan terhadap tanaman mereka. Untuk memperoleh semua

pengetahuan yang diperlukan tentunya diperlukan waktu yang cukup lama dan biaya yang besar, maka perlu adanya keberadaan suatu sistem penunjang pendukung keputusan yang terkomputerisasi.

Keberadaan sistem pendukung keputusan dapat membantu untuk membuat keputusan melalui perencanaan yang baik[1] sebelum mulai melakukan apa pun terhadap lahan mereka. Keberadaan internet yang memungkinkan sistem diakses secara online, akan dapat membantu petani untuk menentukan kesesuaian lahan mereka. Kehadiran sistem pendukung keputusan ini juga akan dapat membantu proses penyebaran informasi dan pengetahuan melalui aplikasi yang dapat diakses kapan saja dan di mana saja selama memiliki akses internet, serta dapat menjangkau daerah yang lebih luas[2] .

Penelitian ini dilaksanakan dengan melihat penelitian-penelitian terdahulu yang dijadikan sebagai perbandingan dan kajian dalam pengembangan ilmu pengetahuan dalam penelitian ini.

Pada penelitian yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pemilihan Tanaman Pangan Berdasarkan Kondisi Tanah Menggunakan Metode ELECTRE dan TOPSIS oleh Ningsih Puji Rahayu, d.k.k.

penelitian ini terdapat empat tanaman pangan yaitu : padi, jagung, kacang tanah dan kedelai, akan dicocokan dengan dua belas kriteria tanah, yaitu : temperatur ( c ), curah hujan (mm) ,kelembaban (%), drainase, tekstur, kedalaman tanah (cm), ketebalan gambut (cm), ph h2o, salinitas (ds/m), alkalinitas (%), kedalaman sulfidik (cm), lereng (%). Dari 12 kriteria itu yang dicocokan dengan kondisi tanah yang ada didaerah klaten. Dengan cara mencocokan kesesuaian lahan berdasarkan kriteria tersebut maka akan lebih mempermudah petani dalam menentukan tanaman pangan apa yang cocok untuk daerah tersebut dengan begitu maka hasil pertanian akan lebih meningkat dan menggunakan metode ELECTRE dan TOPSIS untuk memproses kesesuaian lahan dengan akurasi 85, 71 % .

Penelitian berikutnya dengan judul Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pemilihan Tanaman Pangan Pada Suatu Lahan Berdasarkan Kondisi Tanah Dengan Metode Promethee oleh Wafina Nurul Adila, d.k.k.

penelitian ini menentukan pemilihan tanaman pangan pada suatu lahan yang sesuai ditanam berdasarkan kondisi (kriteria) lahan sangat diperlukan sebagai pendukung pengambilan keputusan. Ada 12 kriteria yang dinilai antara lain temperatur, curah hujan, kelembabpan, drainase, tekstur, kedalaman tanah, ketebalan gambut, ph h2o, salinitas, alkalinitas, kedalaman sulfidik dan lereng. hasil akurasi pemberian keputusan sistem dibandingkan dengan keputusan sebenarnya mencapai 89,2% dengan menggunakan 28 data. Dengan akurasi yang tinggi dapat dikatakan bahwa Metode Promethee berhasil memenuhi kebutuhan penentuan pemilihan tanaman pada suatu lahan berdasarkan kondisi tanah [3] .

Penelitian selanjutnya berjudul Spk Untuk Merekomendasikan Kesesuaian Lahan Pada Komoditas Tanaman Prioritas oleh Khairunnisa meneliti tentang metode Profile Matching dan AHP memberikan rekomendasi terhadap prioritas komoditas tanaman pangan untuk suatu lahan. Metode Profile Matching digunakan untuk mencari bobot gap, menentukan nilai kriteria, nilai akhir dan perangkingan sedangkan AHP digunakan untuk melengkapi metode Profile Matching menentukan bobot kriteria dan sub kriteria yang digunakan pada perhitungan nilai kriteria dan nilai akhir, metode AHP juga digunakan untuk mengolah data text dengan melakukan scoring sehingga dapat dihitung nilainya. Interpolasi juga digunakan dalam sistem ini, untuk membantu mencari nilai dari data yang profile ideal tananamannya berupa interval seperti curah hujan, temperatur, topografi dan pH. Interpolasi juga digunakan untuk membantu mencari nilai bobot gap yang nilai gapnya dalam bentuk desimal hasil dari perhitungan scoring data text [4].

Berikutnya penelitian dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Tanaman Pangan Berdasarkan Kondisi Lingkungan Di Kota Malang oleh Imam Fahrur Rozi, d.k.k. Penelitian ini dilakukan untuk pemilihan jenis tanaman pangan yang akan dibudidayakan petani yang mengacu pada syarat hidup dari tanaman.

Syarat hidup tanaman dipakai untuk melakukan perhitungan menggunakan metode PROMETHEE, yaitu metode perangkingan dalam analisis multikriteria atau MCDM (Multi Criterion Decision Making). Dengan dilakukannya penelitian ini diharapkan dapat membantu menigkatkan hasil panen petani. Dengan fungsi preferensi pada metode PROMETHEE akan mencakup karakteristik data kriteria untuk mendapatkan hasil perhitungan yang optimal. Untuk pembuktian hasil dari metode ini dilakukan uji coba validasi dan uji coba akurasi pada sistem [5].

Sehingga untuk penelitian ini Berdasarkan latar belakang masalah yang ada saat ini, maka dibuatlah

Sistem Informasi Penentu Kesesuaian Lahan Tanaman Padi Komoditas Gogo berbasis Website yang diharapkan

dapat digunakan untuk membantu para petani dan penyuluh pertanian lapangan dalam menentukan kesesuaian

lahan pertanian padi khususnya komoditas Padi Sawah Gogo untuk budidaya tanaman pertanian. Dalam hal ini

kriteria yang digunakan dalam sistem ini untuk menganalisa informasi lahan antara lain temperatur,

kelembaban, ketersediaan air, oksigen, topografi, media perakaran, dan masih banyak lagi. Hasil output dari

sistem ini berupa informasi klasifikasi lahan berdasarkan tingkat kecocokan lahan jenis Pada tingkat kelas lahan

yang tergolong ordo sesuai (S), dibedakan ke dalam tiga kelas, yaitu: lahan sangat sesuai (S1), cukup sesuai

(S2), dan sesuai marginal (S3). Sedangkan lahan yang tergolong ordo tidak sesuai (N), tidak dibedakan ke dalam

kelas-kelas klasifikasi.

2. METODE PENELITIAN

Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan pada penelitian ini adalah Rapid Aplication Development (RAD) yang menekankan siklus pengembangan yang sangat pendek[6]. RAD merupakan sebuah adaptasi kecepatan tinggi dari sebuah model sekuensial linier dimana perkembangan cepat dicapai dengan menggunakan pendekatan konstruksi berbasis komponen[7]. Model ini digunakan karena waktu yang tersedia untuk pengembangan sistem tergolong singkat. Berikut fase pengembangan sistem :

a. Bussiness Modeling. Pada fase ini, aliran informasi menyangkut pengaduan akan diidentifikasi sesuai dengan standar operasional prosedur yang telah ditetapkan oleh BPTP (Badan Pengkajian Teknologi Pertanian) Sulawesi Selatan. Berikut diagram alur pengaduan.

b. Data Modeling. Setelah aliran informasi didefinisikan, selanjutnya menentukan objek data yang dibutuhkan.

Pada tahap ini juga didefinisikan hubungan antar objek data yang terbentuk dengan menggunakan Entity Relationship Diagram[8]. Entity Relationship Diagram merupakan notasi simbolik sistemast dari Entity Relationship Model yang berisi komponen-komponen himpunan entitas dan himpunan relasi yang masing- masing dilengkapi dengan attribut-attribut yang merepresentasikan data sebenarnya.

c. Prosess Modeling. Memberikan gambaran pemprosesan untuk menambah, memodifikasi, menghapus dan mendapatkan kembali objek data untuk kebutuhan aliran informasi[9]. Fase ini dilakukan menggunakan Unified Modelling Language (UML) yaitu diagram use case. Diagram use case mendeskripsikan interaksi antara setiap actor dengan sistem yang dibuat.

d. Application Generation . Fase ini merupakan tahap untuk menciptakan perangkat lunak. Perangkat lunak yang dibuat terdiri atas pemanfaatan antarmuka dan pemrosesan data. Desain penelitian yang digunakan adalah UML (Unifel Modeling Language) yang didesain secara terstruktur yang terdiri dari rancangan model use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan class diagram. Aplikasi Berbasis Web dibangun menggunakan Bahasa HTML, CSS dan Javascript digunakan untuk membangun antarmuka sistem sedangkan untuk pemprosesan web menggunakan bahasa pemprograman PHP dengan MySQL sebagai Database Management System.

e. Testing and Turn Over[10]. Fase ini bertujuan untuk memastikan bahwa perangkat lunak siap untuk digunakan. Pada tahap ini, pengujian yang dilakukan adalah pengujian Black-Box. Pengujian Black-Box berfokus pada persyaratan fungsional perangkat lunak yang memungkinkan pengembang untuk memperoleh set kondisi masukan yang sepenuhnya akan melaksanakan persyaratan fungsional untuk sebuah program.

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1. Bussiness Modeling

Sistem yang dikembangkan merupakan media untuk para penyuluh pertanian dapat menganalisa lahan tanam terhadap tanaman pangan dalam hal ini tanaman Padi Gogo, menggunakan sistem untuk menyesuaikan lahan yang akan dijadikan tempat bercocok tanam dengan jenis tanaman padi, hasil yang diharapkan yaitu mengetahui apakah lahan yang disiapkan dapat ditempati untuk menanam dengan hasil panen yang baik, serta dapat melihat dan menetukan kesesuaian lahan terhadap jenis tanaman tertentu khususnya padi komoditas gogo dengan tujuan agar dapat mengoptimalkan penggunaan lahan secara berkelanjutan.

3.2. Data Modeling

Pada tahap ini, karakteristik dari masing-masing objek sistem diidentifikasi dan hubungan antara objek-

objek tersebut didefinisikan. Sebuah model data yang dinyatakan dalam bentuk diagram awal akan lebih mudah

untuk dievaluasi atau dianalisis untuk kemudian dilakukan perbaikan-perbaikan untuk mendapatkan sebuah

model data yang lebih permanen dan lebih mendekati kenyataan yang sesungguhnya. Metode pemodelan data

pada penelitian ini menggunakan Entity Relational Diagram (ERD) yang hanya berfokus pada data dengan

menunjukkan hubungan antara data [7].

Dalam ERD ini terdapat 2 (dua) entitas yang menggunakan sistem, yang menghubungkan entitas satu dengan lainnya yaitu Pengguna sistem dalam hal ini petani dan pegawai BPTP (Badan Pengkajian Teknologi Pertanian) .

3.3. Prosess Modeling

Dalam mengembangkan sebuah sistem, langkah awal yang dilakukan adalah menentukan kebutuhan.

Terdapat dua jenis kebutuhan yaitu kebutuhan fungsional dan kebutuhan non fungsional. Kebutuhan fungsional akan digambarkan melalui diagram use case. Dalam penelitian ini, terdapat kebutuhan fungsional untuk penyuluh / staf yang digambarkan melalui use case diagram berikut.

Gambar 3.2. Use Case Diagram Pengguna Sistem Berikut penjelasan dan aktivitas dari setiap actor pada diagram use case:

Tabel 3.1. Tabel Penjelasan Dan Aktivitas Actor Use Case Diagram

No Actor Penjelasan Aktivitas

1 Penyuluh pertanian

Home, Prediksi lahan, Input data pemilik lahan dan tanaman, pilih nilai karakteristik, proses

promethee, Hasil analisa dan perankingan, lihat

perhitungan, cetak laporan, info karakteristik, panduan, info.

Penyuluh pertanian mengakses halaman home website, pilih menu prediksi lahan kemudian menginput data pemilik dan lahan lalu memilih/input nilai karakteristik lahan, kemudian tampil hasil analisa dan perankingan, setelah tanpil hasil prediksi user dapat melihat proses perhitungan dan mencetak atau menunduh laporan pdf hasil prediksi. Penyuluh pertanian dapat melihat info tentang karakteristik, menu panduan berfungsi sebagai user guide penggunaan bagi user dan info tentang website.

2 Staff dinas BPTP

Login, Halaman dashboard, kelola data alternatif, kelola data kriteria, penetuan bobot kriteria, penentuan nilai Minimasi dan Maksimasi, penentuan tipe preferensi, penentuan nilai P dan Q, kelola data karakteristik kriteria, kelola data kelas kesesuaian, kelola data tanaman, logout.

Staff dinas BPTP selaku Admin harus login untuk masuk ke halaman administrator/dashboard kemudian mengelola data alternative, kelola data kriteria setelah itu menetukan nilai bobot tiap-tiap kriteria, nilai minimasi dan maksimasi, menentukan tipe preferensi, serta penentuan nilai parameter P dan Q. Admin juga mengelola data kelas kesesuaian dan kelola data tanaman, menu logout untuk keluar dari halaman administrator.

3.4. Application Generating

Sistem dalam penelitian ini terdiri atas 2 (dua) sisi yaitu antarmuka website dan sisi pemprosesan data.

Sistem berbasis web ini digunakan oleh penyuluh pertanian, dan staf untuk mengelola data lahan pertanian

untuk digunakan melihat analisa hasil pengolahan kesesuaina lahan. Berikut gambar arsitektur sistem.

Gambar 3.3. Arsitektur Sistem

Sistem ini memiliki sebuah basis data yang disimpan pada database server MySQL. Basis data tersebut selanjutnya dikelola oleh sebuah aplikasi berbasis web menggunakan bahasa pemprograman PHP yang ditempatkan pada web server. Antarmuka dibagun menggunakan bahasa HTML, CSS, dan Java Script yang diolah menggunakan Framework Code Igniter Aplikasi berbasis web ini menjadi pusat sistem dengan menyediakan antarmuka untuk penyuluh pertanian, melayani permintaan data dari antarmuka Pengguna Ketua Kelompok Tani dan terhubung ke server database. Untuk antarmuka validator, digunakan framework Code Igniter untuk memudahkan dalam mendesain antarmuka. Berikut gambar antarmuka sistem.

Gambar 3.4. Antarmuka Karakteristik Lahan

Hasil Inputan data dari antarmuka karakteristik lahan oleh penyuluh pertanian dilakukan menggunakan

method POST ke file PHP yang telah disediakan sebelumnya pada Web Server. Permintaan tersebut diproses

dan dikembalikan ke aplikasi sistem dalam database. Kemudian untuk memberikan informasi dalam bentuk

hasil pengolahan data dari hasil inputan karakteristik lahan digunakan perhitungan angka yang memungkinkan

disajikan dalam bentuk laporan. Untuk hasil pengolahan data dikembangkan menggunakan framework Code

Igniter dengan Bahasa HTML, CSS dan Javascript dengan model Model View Controller (MVC) . Berikut antarmuka hasil pengolahan data.

Gambar 3.5. Antarmuka Hasil Proses Informasi Kesesuaian Lahan

Fungsi yang disediakan oleh sistem tersebut telah disesuaikan dengan prosess modeling yang dibuat pada tahap sebelumnya.

3.5. Testing and Turn Over

Pengujian yang dilakukan pada tahap ini adalah pengujian validasi terhadap semua fungsi yang disediakan oleh sistem menggunakan metode Black Box Testing. Berikut hasil pengujian yang dilakukan.

Tabel 3.2. Tabel Hasil Pengujian Sistem

No Fungsi Sistem Deskripsi Kasus uji Hasil Yang Diharapkan Hasil Uji 1 Menginput

Karakteristik Lahan

Dilakukan pada sisi pengguna penyuluh tani. Dengan menginput data karakteristik lahan temperature, curah hujan, unsur hara dan semua jenis kriteria yang tersedia pada halaman inputan.

a. Pengisian data karakteristik lahan hanya bisa dilakukan oleh penyuluh dan data disimpan kedalam database dengan isian kriteria yang lengkap.

b. Data karakteristik lahan yang berhasil dikirim tampil pada antarmuka pengguna penyuluh pertanian untuk di analsis.

Berhasil

2 Mengolah Data Karakteristik Lahan

Administrator mengolah data hasil inputan penyuluh pertanian pada menu analisa, dan menampilkan infomasi kesesuaian lahan dengan lengkap pada antarmuka pengguna kelompok tani.

Menampilkan hasil analisa informasi berdasarkan inputan data karakteristik lahan yang telah diinput dan diolah sistem.

Berhasil

3 Hasil Pengolahan Data

Dilakukan pada antarmuka pengguna staf BPTP untuk Para Kelompok Tani

Menampilkan hasil pengolahan data dalam bentuk laporan klasifikasi jenis lahan apakah sesuai atau tidak sesuai untuk jenis padi gogo

Berhasil

Dari hasil pengujian tersebut terlihat bahwa seluruh fungsi sistem dapat berjalan dengan baik dan siap digunakan oleh BPTP (Badan Pengkajian Teknologi Pertanian) Sulawesi Selatan.

4. KESIMPULAN DAN SARAN

4.1 Kesimpulan

Dari hasil Pengujian sistem dengan menggunakan teknik pengujian validasi Black Box maka dapat disimpulkan Sistem informasi penentu kesesuaian lahan tanaman padi komoditas gogo berbasis web didapatkan bahwa seluruh fungsi sistem dapat berjalan dengan baik, dapat membantu menetukan kesesuaian lahan terhadap jenis tanaman tertentu khususnya padi komoditas gogo dengan tujuan agar dapat mengoptimalkan penggunaan lahan secara berkelanjutan.. Sistem yang dibangun hanya sebagai alat bantu untuk memberikan informasi dan alat bantu sebagai penentu kesesuaian lahan tanaman padi kepada penyuluh pertanian sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan lahan yang sesuai dengan tanaman padi komoditas padi sawah gogo.

4.2 Saran

Dalam memilih komoditas sebaiknya dibuat dalam Sistem pendukung keputusan dengan menerapkan algoritma sehingga dalam menganalisa hasil tidak hanya berdasarkan kelas kesesuaian lahannya saja, tetapi harus memperhatikan aspek peluang pasar (ekonomi) dari komoditas-komoditas yang dinilai di suatu wilayah.

Sebagai contoh suatu areal tergolong hanya sesuai marginal (S3) untuk tanaman padi gogo, sedangkan areal tersebut kalau dievaluasi untuk ketela pohon tergolong kelasnya lebih baik misalnya cukup sesuai (S2) bahkan mungkin sangat sesuai (S1). Dalam hal ini skala prioritas pengembangan akan dipilih untuk padi gogo, karena dengan pertimbangan padi adalah makanan pokok di indonesia dan padi gogo adalah suatu tipe padi lahan kering yang relative toleran tanpa penggenangan seperti di sawah. Demikian pula terhadap komoditas- komoditas lainnya, alternatif pemilihan komoditas yang akan dikembangkan di suatu wilayah selain harus memperhatikan kesesuaian lahannya, juga analisis usaha tani dan pemasaran serta aspek sosial ekonomi masyarakat tani harus dilakukan secara terintegrasi.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Khairunnisa and R. Wardoyo, “SPK UNTUK MEREKOMENDASIKAN KESESUAIAN LAHAN PADA KOMODITAS TANAMAN PRIORITAS DENGAN PROFILE MATCHING DAN AHP,” J.

Ilm. ILMU Komput. Univ. Udayana, vol. X, no. 2, pp. 15–24, 2017.

[2] Y. Indrianingsih, “PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENENTUAN JENIS TANAMAN PALAWIJA BERDASAR KANDUNGAN ZAT LAHAN GUNA

MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS LAHAN,” vol. Vol 12, No, pp. 127–136, 2020.

[3] W. N. Adila, R. Regasari, and H. Nurwasito, “Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pemilihan Tanaman Pangan Pada Suatu Lahan Berdasarkan Kondisi Tanah Dengan Metode Promethee,” J. Pengemb.

Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 5, pp. 2548–964, 2018.

[4] KHAIRUNNISA, “SPK UNTUK MEREKOMENDASIKAN KESESUAIAN LAHAN PADA KOMODITAS TANAMAN PRIORITAS,” no. November, pp. 34–44, 2018.

[5] I. F. Rozi, A. Wharismana, P. Studi, T. Informatika, J. T. Informasi, and P. N. Malang, “Sistem

pendukung keputusan pemilihan jenis tanaman pangan berdasarkan kondisi lingkungan di kota malang,”

pp. 1–9, 2014.

[6] R. RUSDIYANTO, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Akibat Gigitan Nyamuk Dengan Metode Bayes Berbasis Web,” J. Tek. Inform. Musirawas, vol. 3, no. 1, p. 30, 2018, doi: 10.32767/jutim.v3i1.278.

[7] P. Roger S, Rekayasa Perangkat Lunak. Yogyakarta: Andi Offset, 2002.

[8] R. Erwanda, “Perancangan Sistem Informasi untuk Solusi Permasalahan Transparansi Uang Amal Masjid di Suatu Wilayah dengan Metode Rapid Application Development ( RAD ).”

[9] T. Retnasari, “Sistem Informasi Pendaftaran Online Pengujian Barang Dengan Penerapan Model Rapid Application Development (RAD),” J. Perspekt., vol. 18, no. 1, pp. 31–36, 2020, doi:

10.31294/jp.v18i1.7288.

[10] M. A. Ramdhani and R. Rusmana, “Perancangan Sistem Proyek Pertunjukan Berbasis Web

Menggunakan Metode RAD,” Inf. (Jurnal Inform. dan Sist. Informasi), vol. XI, no. 2, pp. 33–50, 2019.