SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS BERBASIS WEB
UNTUK PRODUKSI PADI DI INDONESIA MENGGUNAKAN
OPENGEO SUITE 3.0
RISA IKA WIJAYANTI
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Sistem Informasi Geografis Berbasis Web untuk Produksi Padi di Indonesia Menggunakan OpenGeo Suite 3.0 adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Juli 2014 Risa Ika Wijayanti NIM G64100133
ABSTRAK
RISA IKA WIJAYANTI. Sistem Informasi Geografis Berbasis Web untuk Produksi Padi di Indonesia Menggunakan OpenGeo Suite 3.0. Dibimbing oleh IMAS SUKAESIH SITANGGANG.
Beras merupakan komoditas pertanian yang berperan penting dalam perekonomian dan menjadi makanan pokok bagi masyarakat Indonesia. Hingga saat ini pulau Jawa memberikan kontribusi terbesar dalam pengadaan produksi padi. Departemen Pertanian telah menyediakan informasi mengenai produksi padi yang dapat diketahui oleh masyarakat. Penyajian informasi yang ada masih kurang interaktif karena informasi disajikan hanya dalam bentuk tabular. Dalam penelitian ini sistem informasi geografis (SIG) berbasis web dibangun menggunakan perangkat lunak OpenGeo Suite 3.0. OpenGeo Suite merupakan aplikasi yang mengemas PostgreSQL dengan ekstensi spasial PostGIS sebagai sistem manajemen basis data yang dapat menampilkan informasi penyebaran produksi padi di Indonesia dan GeoServer sebagai server peta. SIG yang dibangun menampilkan informasi mengenai produksi, produktivitas, dan luas panen dalam bentuk tabel, peta dan grafik yang berguna untuk memudahkan masyarakat memperoleh informasi produksi padi di seluruh kabupaten di Indonesia.
Katakunci: geoserver, opengeo, produksi padi, sistem informasi geografis berbasis web
ABSTRACT
RISA IKA WIJAYANTI. Web-Based Geographic Information System for Paddy Production in Indonesia Using OpenGeo Suite 3.0. Supervised by IMAS SUKAESIH SITANGGANG.
Rice is an agricultural commodity which plays an important role in economy and becomes a main food for Indonesian people. Currently, Java Island provides the largest contribution in paddy production. Ministry of Agriculture has provided information regarding paddy production in Indonesia that can be accessed by public. The existing representation of paddy production information is less interactive because the information is provided only in the tabular format. In this study, web-based geographic information system (GIS) was developed using OpenGeo Suite 3.0 software. OpenGeo Suite 3.0 is an application which bundles PostgreSQL with a spatial extension PostGIS as a database management system to interactively display information on the spread of paddy production in Indonesia and GeoServer as map server. The GIS displays information about production, productivity, and harvested areas of paddy in the form of tables, maps, and graphs. The system is useful to facilitate the public in accessing information regarding paddy production in all districts in Indonesia.
Keywords: geoserver, opengeo, paddy production, web-based geographic information system
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer
pada
Departemen Ilmu Komputer
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS BERBASIS WEB
UNTUK PRODUKSI PADI DI INDONESIA MENGGUNAKAN
OPENGEO SUITE 3.0
RISA IKA WIJAYANTI
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2014
Penguji:
1 Hari Agung Adrianto, SKom MSi 2 Rina Trisminingsih, SKom MT
Judul Skripsi : Sistem Informasi Geografis Berbasis Web untuk Produksi Padi di Indonesia Menggunakan OpenGeo Suite 3.0
Nama : Risa Ika Wijayanti NIM : G64100133
Disetujui oleh
Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi MKom Pembimbing I
Diketahui oleh
Dr Ir Agus Buono, MSi MKom Ketua Departemen
PRAKATA
Puji dan syukur atas kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir Sistem Informasi Geografis Berbasis Web untuk Produksi Padi di Indonesia Menggunakan OpenGeo Suite 3.0. Penelitian ini dilaksanakan mulai Oktober 2013 sampai dengan Mei 2014, bertempat di Departemen Ilmu Komputer.
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan dan dukungan kepada penulis, yaitu:
1 Kedua orang tua, Bapak Rasyid Widodo dan Ibu Supiani, serta adik tercinta Arief Prasetyo Budi yang selalu memberikan doa dan dukungan moral.
2 Ibu Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi MKom, selaku pembimbing tugas akhir atas bimbingan dan arahannya yang diberikan selama pengerjaan tugas akhir ini.
3 Bapak Hari Agung Adrianto, SKom MSi dan Ibu Rina Trisminingsih, SKom MT, selaku dosen penguji.
4 Teman seperjuangan, Resti Hidayah atas kesabarannya selalu membantu penulis dalam mengerjakan tugas akhir.
5 Teman-teman Ilkom 47, Khairil Amri, Roudhotul Jannah, Colin S.L.T, Alfat S.H, Sodik Kirono, Baskoro S, Miftkhul Huda, atas pengalaman berbagi ilmu dan kebersamaan selama perkuliahan di Departemen Ilmu Komputer IPB. 6 Departemen Ilmu Komputer IPB, staf, serta dosen yang telah banyak
membantu baik selama masa perkuliahan maupun selama penelitian tugas akhir. Bogor, Juli 2014 Risa Ika Wijayanti
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL vi DAFTAR GAMBAR vi DAFTAR LAMPIRAN vi PENDAHULUAN Latar Belakang 1 Perumusan Masalah 2 Tujuan Penelitian 2 Manfaat Penelitian 2Ruang Lingkup Penelitian 2
METODE PENELITIAN
Perencanaan Pengembangan Web 3
Rekayasa Kebutuhan Web 3
Desain Aplikasi Web 3
Implementasi Teknis Web 3
Penggunaan Sistem Web 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perencanaan Pengembangan Web 4
Rekayasa Kebutuhan Web 4
Desain Aplikasi Web 8
Implementasi Teknis Web 9
Penggunaan Sistem Web 13
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan 13
Saran 13
DAFTAR PUSTAKA 14
LAMPIRAN 15
DAFTAR TABEL
1 Hasil clustering luas panen padi 5
2 Hasil clustering produksi padi 5
3 Hasil clustering produktivitas padi 6
4 Rentang nilai hasil clustering padi 6
5 Hasil pengujian SIG produksi padi 12
DAFTAR GAMBAR
1 Web-based development life cycle (Abdul-Aziz et al. 2012) 3
2 Diagram konteks SIG 7
3 Diagram keterhubungan antartabel 8
4 Perancangan antarmuka halaman utama 9
5 Arsitektur SIG mengunakan client-server 9
6 Layer preview produksi padi tahun 2010 10
7 Antarmuka halaman utama SIG 11
DAFTAR LAMPIRAN
1 Karakteristik pengguna SIG produksi padi 15
2 Perancangan fisik SIG produksi padi untuk data kabupaten 16 3 Perancangan fisik SIG produksi padi untuk data produksi padi 16 4 Grafik hasil pencarian produksi padi di Bali tahun 2011 16 5 Hasil pencarian produksi padi di Bali tahun 2011 17 6 Halaman tentang sistem dari SIG produksi padi 18
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Beras merupakan komoditas pertanian yang berperan penting dalam perekonomian dan menjadi makanan pokok bagi masyarakat Indonesia. Sejalan dengan pertambahan jumlah penduduk Indonesia, kebutuhan beras dalam periode 2005 hingga 2025 diperkirakan masih akan terus meningkat. Apabila pada tahun 2005 kebutuhan beras setara 52.8 juta ton gabah kering giling (GKG), maka pada tahun 2025 kebutuhan tersebut diproyeksikan sebesar 65.9 juta ton GKG. Hingga saat ini dan beberapa tahun mendatang, beras tetap menjadi sumber utama gizi dan energi bagi lebih dari 90% penduduk Indonesia (Departemen Pertanian 2005). Hingga saat ini pulau Jawa tetap memberikan kontribusi terbesar dalam pengadaan produksi padi nasional dengan area luas panen dan produksi masing-masing 46.8% dan 54%. Namun beberapa tahun terakhir laju peningkatan produksi padi nasional cenderung melandai. Hal ini disebabkan adanya penurunan luas area panen di pulau Jawa yang mengakibatkan jumlah produksi padi ikut menurun. Dengan demikian, gejala pelandaian produksi padi di Jawa akan berdampak luas terhadap penyediaan pangan nasional ke depan. Penurunan produksi padi di Jawa sebagian ditutupi oleh produksi di Sulawesi dan Kalimantan yang masing-masing dengan laju peningkatan 3.5% dan 3.8% per tahun. Meskipun demikian, mengingat luas area panen di Sulawesi dan Kalimantan tidak terlalu besar maka jumlah sumbangannya untuk produksi padi nasional relatif kecil (Departemen Pertanian 2005).
Banyak informasi mengenai daerah di Indonesia yang berpotensi sebagai daerah penghasil padi, namun hal ini belum didukung dengan adanya sistem informasi yang memadai. Departemen Pertanian telah menyediakan informasi mengenai data hasil pertanian di Indonesia termasuk data produksi padi yang dapat diketahui oleh masyarakat. Penyajian informasi yang ada masih kurang interaktif karena informasi disajikan hanya dalam bentuk tabular. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dibangun sebuah sistem informasi geografis (SIG) berbasis web menggunakan OpenGeo Suite 3.0. Penelitian sebelumnya mengenai SIG telah dikembangkan oleh Barus (2014). Penelitian tersebut telah berhasil menampilkan visualisasi untuk data histori titik api di Indonesia menggunakan OpenGeo Suite 3.0.
Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah suatu sistem yang dapat menangkap, menyimpan, melakukan query, menganalisis, dan menampilkan data geografis (Chang 2002). OpenGeo Suite ialah perangkat lunak geospasial yang berupa tumpukan (stack) dengan komponen yang penting diletakkan di bawah, dan komponen pendukung diletakkan di atasnya (OpenGeo 2014).
Pengunaan OpenGeo Suite pada penelitian ini disebabkan OpenGeo Suite merupakan salah satu perangkat lunak yang dapat mengatasi isu interoperabilitas (Hidayat 2013). Menurut Vullo et al. (2010) interoperabilitas ialah sifat yang mengacu pada kemampuan sistem dan berbagai organisasi untuk bekerja sama. Teknik clustering k-means juga diterapkan dalam penelitian ini. Tujuannya ialah untuk mengelompokkan data produksi, produktivitas, dan luas panen padi.
2
Metode clustering k-means mempartisi data ke dalam dua kelompok atau lebih, yaitu data yang memiliki karakteristik yang sama akan dimasukkan ke dalam kelompok yang sama dan data yang memiliki karakteristik yang berbeda akan dimasukkan ke dalam kelompok yang berbeda (Han 2012). SIG yang dibangun menampilkan informasi mengenai produksi, produktivitas, dan luas panen dalam bentuk tabel, peta dan grafik yang berguna untuk memudahkan masyarakat memperoleh informasi produksi padi di seluruh kabupaten di Indonesia.
Perumusan Masalah
Indonesia memiliki area yang luas yang terdiri dari 33 provinsi, yang masing-masing daerah mempunyai potensi sebagai daerah pengembangan produksi padi untuk menunjang ketahanan pangan nasional. Namun, informasi ini belum didukung dengan adanya sistem informasi geografis yang memadai. Oleh sebab itu, diperlukan adanya sebuah sistem informasi geografis yang dapat memberikan informasi daerah-daerah di Indonesia yang berpotensi menghasilkan produksi padi yang meliputi luas area panen, jumlah produksi, dan produktivitas.
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem informasi geografis berbasis web menggunakan OpenGeo Suite 3.0 yang akan menyajikan informasi mengenai luas area panen, jumlah produksi, dan produktivitas padi di Indonesia.
Manfaat Penelitian
Manfaat yang diperoleh dari pembuatan sistem ini ialah dapat diketahuinya penyebaran wilayah di Indonesia yang berpotensi sebagai daerah penghasil padi. Sistem ini diharapkan dapat digunakan untuk memudahkan masyarakat Indonesia memperoleh informasi produksi padi.
Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian yang akan dilakukan sebagai berikut:
1 Data spasial yang akan dipergunakan ialah data administrasi yang mencakup wilayah kabupaten di Indonesia.
2 Data yang digunakan ialah data produksi padi pada tahun 2000 hingga 2011, yang berasal dari www.deptan.go.id.
3 Informasi yang didapat akan disajikan dalam bentuk tabel, grafik, dan peta. 4 Sistem yang dikembangkan pada penelitian ini menggunakan platform
3
METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini ialah metode Web-based Development Life Cycle (WDLC) yang disajikan pada Gambar 1. Metode ini terdiri atas lima tahapan, yaitu perencanaan pengembangan web, rekayasa kebutuhan web, desain aplikasi web, implementasi teknis web, dan penggunaan sistem web (Abdul-Aziz et al. 2012).
Gambar 1 Web-based development life cycle (Abdul-Aziz et al. 2012)
Perencanaan Pengembangan Web
Pada tahap ini pengguna dan pengembang SIG mulai membahas rencana pengembangan sistem. Strategi pengembangan sistem mencakup jadwal dan rencana kerja yang akan dilakukan.
Rekayasa Kebutuhan Web
Pada tahap ini terdapat dua aktivitas utama yang akan dilakukan. Pertama, elicitation kebutuhan yang melibatkan pengumpulan dan penyampaian kebutuhan dari pengguna. Kedua, analisis kebutuhan yang pada akhirnya akan menghasilkan spesifikasi kebutuhan dan model. Dokumen persyaratan ini perlu divalidasi untuk memastikan persyaratan yang ditentukan sudah benar.
Desain Aplikasi Web
Pada tahap ini dilakukan persiapan dan pengembangan semua spesifikasi desain yang diperlukan. Prototipe dibuat untuk menunjukkan kelayakan desain yang mengarah ke persetujuan pengguna. Tahapan ini dilakukan untuk menghasilkan suatu persyaratan lengkap sebelum pembangunan sistem yang sebenarnya.
Implementasi Teknis Web
Implementasi teknis melingkupi pembangunan sistem informasi berbasis web, yaitu pembuatan basis data, pembangunan antarmuka, dan implementasi kode sehingga dapat digunakan di berbagai web browser. Pengujian diperlukan untuk menghindari kesalahan, memastikan sistem berguna, dan memenuhi spesifikasi.
4
Penggunaan Sistem Web
Pada tahap ini, sistem informasi berbasis web didistribusikan baik di web hosting maupun di situs pengguna sendiri. Dengan demikian, optimasi terhadap mesin pencari telah diterapkan. Pemeliharaan sistem melibatkan evaluasi dan peninjauan sistem dengan cara yang konsisten untuk memperkuat keamanan dan memberikan rekomendasi untuk perbaikan.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perencanaan Pengembangan Web
Pada tahap ini, pengguna dan pengembang SIG membahas rencana pengembangan sistem. Strategi pengembangan sistem mencakup jadwal dan rencana kerja yang akan dilakukan. Rencana kerja yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi: pengolahan data, analisis kebutuhan, desain, implementasi kode program, pengujian sistem, serta penggunaan sistem.
Rekayasa Kebutuhan Web
Pada tahapan awal rekayasa kebutuhan web ialah melakukan pengumpulan kebutuhan sistem. Tahapan selanjutnya ialah menganalisis spesifikasi kebutuhan dari sistem, yaitu analisis kebutuhan data, kebutuhan fungsional sistem, karakteristik pengguna, dan mengidentifikasi perangkat penelitian yang dibutuhkan.
a Pengumpulan dan analisis kebutuhan data
Pada tahapan awal rekayasa kebutuhan web ialah melakukan pengumpulan data produksi padi. Data produksi padi yang digunakan ialah data produksi padi kabupaten di seluruh Indonesia pada tahun 2000 hingga 2011 yang diunduh dari http://aplikasi.deptan.go.id/bdsp/index.asp.
Data awal yang diperoleh dari Deptan yaitu data produksi padi tahun 2000-2011 dalam format Microsoft Excel. Data ini meliputi luas panen, produksi, dan produktivitas tiap kabupaten di Indonesia. Setelah data terkumpul dilakukan tahapan pemilihan data, yaitu memilih variabel yang akan dibutuhkan sistem. Variabel yang dibutuhkan sistem yaitu nama kabupaten, tahun, luas panen, produksi, serta produktivitas. Pada data awal yang diperoleh dari Deptan terdapat beberapa kesalahan perhitungan nilai produktivitas, sehingga diperlukan tahapan untuk memperbaiki isi data. Untuk memperbaiki nilai produktivitas yang tidak sesuai, dilakukan perhitungan ulang berdasarkan jumlah produksi dan luas area panen padi sesuai dengan persamaan (1) berikut:
Produktivitas =Jumlah produksi (Kuintal)/Luas panen (Ha) (1) Tahapan selanjutnya ialah melakukan clustering data luas panen, produksi, dan produktivitas menggunakan algoritme k-means untuk mengelompokkan data menjadi kategori rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi di setiap kabupaten di
5 Indonesia. Clustering k-means dilakukan menggunakan perangkat lunak Weka 6.9 untuk beberapa nilai k, yaitu 2, 3, 4, dan 5. Hasil clustering data luas panen, produksi, dan produktivitas padi berturut-turut dapat dilihat pada Tabel 1, 2, dan 3.
Tabel 1 Hasil clustering luas panen padi
Jumlah K SSE (Sum Square Error) Cluster Jumlah Anggota
Luas Panen (Ha)
Maksimum Minimum Rata - Rata
2 2.50 1 3 393 53 935 1 26 968 2 837 1 107 616 54 025 92 149.2 3 1.66 1 2 651 30 537 1 8 781.9 2 1 239 88 862 30 646 53 458.4 3 340 1 107 616 89 167 125 741 4 1.29 1 2 445 24 718 1 7 205.1 2 1 166 66 741 24 836 42 320.5 3 537 135 916 66 821 91 317 4 82 1 107 616 137 757 183 281 5 0.52 1 2 366 22 933 1 6 652.6 2 1 149 60 278 22 986 39 265.7 3 547 112 212 60 418 81 472.1 4 166 384 160 112 835 144 039 5 2 1 107 616 588 924 848 270
Tabel 2 Hasil clustering produksi padi
Jumlah K SSE (Sum Square Error) Cluster Jumlah Anggota Produksi (Ton)
Maksimum Minimum Rata - Rata
2 23.06 1 3 357 260 363 2.95 69 578.3 2 836 1 415 050 261 358 452 544 3 10.93 1 2 735 148 988 2.95 39 979.2 2 1 106 434 454 149 316 258 362 3 352 1 415 050 437 192 615 936 4 6.54 1 2 418 107 650 2.95 28 772.3 2 1068 291 242 107 908 186 861 3 516 557 959 291 778 395 998 4 191 1 415 050 560 561 724 751 5 4.07 1 2 269 89 799 2.95 24 191.9 2 990 237 239 90 211 155 865 3 582 434 454 238 043 319 405 4 295 740 272 437 192 553 113 5 57 1 415 050 755 247 941 073
6
Tabel 3 Hasil clustering produktivitas padi
Jumlah K SSE (Sum Square Error) Cluster Jumlah Anggota Produktivitas (Kuintal/Ha) Maksimum Minimum Rata - Rata
2 21.67 1 1 829 40.7 5.3 31.4 2 2 675 94.3 40.7 49.9 3 10.32 1 1 265 35.3 5.3 28.4 2 1 678 48.1 35.3 42.1 3 1 561 94.3 48.2 54.2 4 6.62 1 614 29.3 5.3 24.1 2 1 084 39.5 29.3 34.5 3 1 475 49.8 39.6 44.5 4 1 331 94.3 49.8 55.1 5 4.46 1 2 269 28.4 5.3 23.6 2 990 37.8 28.5 33.3 3 582 46.4 37.9 42.4 4 295 54.0 46.4 50.4 5 57 94.3 54.1 57.7
Berdasarkan hasil clustering untuk luas panen, produksi, produktivitas pada Tabel 1, Tabel 2, dan Tabel 3 diperoleh hasil clustering terbaik dengan nilai k = 4. Pemilihan hasil clustering menggunakan nilai k = 4 sebab dengan cluster yang tidak terlalu banyak menghasilkan nilai SSE yang cukup kecil. Setelah didapat jumlah cluster yang akan digunakan, maka dilakukan penentuan rentang nilai untuk masing-masing cluster berdasarkan nilai maksimum, minimum, dan rata- rata. Rentang nilai untuk hasil clustering luas panen, produksi, dan produktivitas dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Rentang nilai hasil clustering padi
Cluster
Rentang Nilai
Luas Panen (Ha) Produksi (Ton) Produktivitas (Ku/Ha) Rendah (24 800) (107 900) (30.00) Sedang [24 800, 66 800) [107 900, 291 700) [30.00 & <40.00) Tinggi [66 800, 137 000) [291 700, 560 600) [40.00 & <50.00) Sangat Tinggi [137 000) [560 600) [50.00)
Tabel 4 berisi rentang nilai hasil clustering padi untuk luas panen, produksi, dan produktivitas. Rentang nilai yang didapat digunakan untuk mengubah data yang bertipe numerik menjadi data kategori. Clustering untuk data luas panen, produksi, dan produktivitas hanya dilakukan untuk data yang memiliki nilai numerik, sementara untuk data yang bernilai 0 dan tidak tersedia datanya masing-masing diberi nilai null dan N/A.
7
b Kebutuhan Fungsional Sistem
Fungsi-fungsi yang dimiliki sistem informasi ini adalah: 1 Menampilkan peta kabupaten di Indonesia.
2 Menampilkan tabel dan grafik sebagai informasi yang mendukung peta. 3 Menampilkan informasi umum mengenai SIG produksi padi ini.
4 Pengelolaan basis data yang dilakukan oleh administrator. Fungsi-fungsi pada sistem terkait pengolahan peta adalah:
1 Menampilkan peta, tabel, dan grafik beserta data hasil produksi padi di seluruh di Indonesia.
2 Navigasi peta meliputi zoom-in, zoom-out, dan pan pada peta.
Kebutuhan fungsional sistem juga dimodelkan menggunakan diagram konteks (DFD level 0) yang menggambarkan proses masuk dan keluarnya data. Diagram konteks SIG ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Diagram konteks SIG
c Karakteristik Pengguna
Pengguna sistem ini digolongkan menjadi dua, pertama pengguna umum yaitu pihak-pihak yang memerlukan informasi terkait produksi, produktivitas dan luas lahan padi di Indonesia serta administrator yang mempunyai akses lebih untuk mengelola data spasial produksi padi. Keterangan mengenai karakteristik pengguna dapat dilihat pada Lampiran 1.
d Perangkat Penelitian
Perangkat lunak yang digunakan dalam pengembangan SIG produksi padi adalah OpenGeo Suite 3.0 sebagai perangkat lunak pengembangan sistem. PostgreSQL 9.2 digunakan sebagai perangkat lunak untuk manajemen basis data, sedangkan GeoServer 2.2 Snapshot sebagai web map server untuk mengelola data dalam bentuk peta. Open Layer digunakan untuk aplikasi pemetaan peta, styler untuk melakukan pengaturan style (SLD), Apache 2.0 sebagai web server, dan tool data mining Weka 3.6.9 untuk clustering data.
8
Perangkat keras yang akan digunakan dalam pengembangan SIG produksi padi adalah komputer personal dengan spesifikasi sebagai berikut: processor Intel(R) Core(TM) i5-2450M CPU @ 2.50GHz, 4096MB RAM, dan hard disk 640GB.
Desain Aplikasi Web
Desain aplikasi web direpresentasikan dalam tiga hal, yaitu perancangan kebutuhan data, perancangan antarmuka sistem, dan perancangan arsitektur sistem.
a Perancangan Kebutuhan Data
Kebutuhan data pada tahap ini diidentifikasi berdasarkan pada tahap sebelumnya yaitu tahapan rekayasa kebutuhan web. Dalam lingkup kerja SIG, data dibagi menjadi dua kategori, yaitu data spasial dan data atribut. Data spasial ialah data yang memiliki informasi lokasi atau data yang menggambarkan geometri fitur spasial, sedangkan data atribut ialah data yang menggambarkan karakteristik fitur spasial (Chang 2002).
Data spasial yang digunakan dalam penelitian ini ialah data peta administratif yang mencakup wilayah kabupaten di Indonesia, sedangkan data atribut yang digunakan ialah data produksi padi pada tahun 2000 hingga 2011 yang meliputi luas panen, produksi, dan produktivitas padi yang diperoleh dari situs Departemen Pertanian (Deptan) (http://aplikasi.deptan.go.id/bdsp/index.asp). Perancangan logika basis data berdasarkan kebutuhan sistem ditampilkan dalam diagram keterhubungan antartabel yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Diagram keterhubungan antartabel
b Perancangan Antarmuka Sistem
Perancangan antarmuka SIG produksi padi dapat dilihat pada Gambar 4. Halaman utama sistem terdiri atas empat bagian utama, yaitu:
1 Header, berisi logo universitas, logo Departemen Ilmu Komputer, judul sistem, button menu, serta button tentang sistem.
2 Body yang berisi tampilan peta Indonesia beserta menu navigasi peta meliputi zoom-in, zoom-out, serta pan map.
3 Body yang berisi query dan legenda peta. 4 Footer, berisi informasi pembuat web SIG ini.
9
Gambar 4 Perancangan antarmuka halaman utama
c Perancangan Arsitektur Sistem
Perancangan arsitektur sistem ini dikembangkan menggunakan arsitektur client-server. Arsitektur client-server setidaknya memiliki user interface pada sisi client dan data terdistribusi yang disimpan pada sisi server. Client akan mengirimkan request melalui antarmuka aplikasi (web browser) ke web server. Web server kemudian menerima request dari pengguna dan mengirimkannya melalui uniform resources locator (URL). URL dalam hal ini HTTP akan membangkitkan koneksi antara client dan server. Request peta yang dikirimkan oleh pengguna melalui web browser akan diterima oleh web server. Selanjutnya, web server akan meneruskannya kepada Geoserver yang menjadi server data geospasial, dan GeoServer akan meneruskan pada data server tempat basis data produksi padi tersimpan. Arsitektur yang digunakan dalam pengembangan sistem dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Arsitektur SIG mengunakan client-server
Implementasi Teknis Web a Pembangunan Basis Data
Data yang berhasil dikumpulkan dan diolah kemudian dimasukkan ke dalam basis data yang dibangun menggunakan PostgreSQL. Pembangunan basis data pada PosgreSQL dilakukan melalui perangkat lunak pgAdmin III dan ekstensi PostGIS untuk pengolahan data spasial. Tabel awal yang dibangun dalam basis data sebanyak 13 buah. Tabel pertama ialah tabel geom yang memiliki field gid, nama kabupaten, nama provinsi, dan geom (menyatakan tipe geometri dari fitur spasial). Dua belas tabel lainnya ialah tabel yang berisi informasi produksi padi tiap tahun yang memiliki field nama kabupaten, luas panen, kategori luas panen, produksi, kategori produksi, produktivitas, dan kategori produktivitas. Keterangan mengenai tabel selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 2 dan 3.
10
b. Pembangunan Antarmuka dan Implementasi Kode Program
Tahapan selanjutnya setelah basis data selesai dibuat ialah membangun antarmuka, mengimplementasikan kode program menggunakan framework Codeigniter (CI) dan bahasa pemrograman PHP. Implementasi antarmuka yang digunakan adalah OpenLayers yang diintegrasikan dengan PHP. Pembangunan antarmuka berfungsi untuk memudahkan pengguna dalam mengoperasikan sistem.
Tahapan awal dalam membangun antarmuka ialah membuat layer pada GeoServer. Langkah dalam membuat layer dimulai dengan membuat workspace yakni sebuah tempat yang akan digunakan untuk menyimpan layer-layer yang akan dibuat dan diberi nama pertanian. Langkah selanjutnya ialah pembuatan store yaitu tempat untuk melakukan pengaturan data yang terdapat pada GeoServer dan diberi nama pertanian. Setelah store selesai dibuat, dilanjutkan dengan meng-import data yang telah dibuat sebelumnya di PostgreSQL ke dalam GeoServer.
Setelah layer selesai dibuat, akan dilakukan proses pewarnaan pada peta yang disesuaikan dengan kategori nilai produksi, produktivitas, dan luas panen di masing-masing kabupaten. Proses pewarnaan peta dimulai dengan membuat style untuk kategori luas panen, kategori produksi, dan kategori produktivitas yang masing-masing kategori dibedakan menjadi lima warna sesuai hasil clustering k-means, yaitu warna abu-abu untuk data berkategori null, warna hitam untuk data berkategori na, hijau untuk data berkategori sangat tinggi, warna kuning untuk data berkategori tinggi, warna jingga untuk data yang berkategori sedang, serta warna merah untuk data yang berkategori rendah. Contoh kode yang digunakan untuk melakukan pewarnaan pada peta luas panen yang berkategori rendah adalah sebagai berikut:
Apabila proses pembuatan layer dan pengaturan style telah dilakukan, maka tampilan peta sementara dapat dilihat pada layer preview. Sebagai contoh pada Gambar 6 akan terlihat layer preview produksi padi tahun 2010.
Gambar 6 Layer preview produksi padi tahun 2010 <Rule> <Name>a000-1</Name> <Title>Rendah</Title> <ogc:Filter> <ogc:PropertyIsEqualTo> <ogc:PropertyName>kat_luas_panen</ogc:PropertyName> <ogc:Literal>RENDAH</ogc:Literal> </ogc:PropertyIsEqualTo></ogc:Filter> <PolygonSymbolizer><Fill> <CssParameter name””fill”>#FF0000 </CssParameter></Fill> </PolygonSymbolizer></Rule>
11 Setelah semua layer berhasil dibuat, proses pembuatan sistem dilanjutkan dengan membangun antarmuka dan implementasi kode program. Implementasi kode program dimulai dengan mengintegrasikan peta Indonesia di OpenLayers dengan peta Indonesia di Google Maps yang berguna untuk memudahkan pengguna melihat daerah mana di Indonesia yang menghasilkan produksi padi tinggi, sedang, dan rendah. Kode program yang digunakan untuk mengintegrasikan OpenLayers dengan Google Maps ialah sebagai berikut:
Salah satu permasalahan yang muncul setelah OpenLayers dan Google Maps diintegrasikan ialah adanya perbedaan sistem koordinat peta. Prinsip dasar dalam GIS adalah bahwa lapisan peta yang akan digunakan bersama-sama harus didasarkan pada sistem koordinat yang sama. Peta Indonesia pada Google Maps dan peta hasil produksi padi pada OpenLayers tidak dapat digunakan bersama-sama karena memiliki sistem koordinat yang berbeda, yang mengakibatkan operasi overlay tidak dapat dilakukan pada kedua peta. Agar kedua peta dapat digunakan harus dilakukan re-proyeksi peta yang berarti mengkonversi dari satu sistem koordinat ke dalam koordinat sistem yang lain. Kode program untuk melakukan re-proyeksi peta ialah sebagai berikut:
Tampilan antarmuka halaman utama SIG setelah dilakukan pengintegrasian dengan Google Maps dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Antarmuka halaman utama SIG <script
src="http://maps.google.com/maps/api/js?v=3&sensor=false" ></script>
Function mapReposition(){
Proj4js.defs[“EPSG:900913”] = “+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0.0 +lon_0=0.0 +x_0=0.0 +y_0=0 +k=1.0 +units=m +nadgrids=@null +no_defs”;
Proj4js.defs[“EPSG:4326”] = “+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum+WGS84 +no_defs”;
var source = new Proj4js.Proj(“EPSG:4326”); var dest = new Proj4js.Proj(“EPSG:900913”); var a = new Proj4js.Point(125.83615,-2.00789); Proj4js.transform(source, dest, a);
var initloc = new OpenLayers.LonLat(a.x, a.y); map.setCenter(initloc, 4);
12
Gambar 7 merupakan halaman utama sistem tempat pengguna dapat melakukan zoom-in, zoom-out, dan pan-maps pada peta melalui tombol navigasi peta. Pengguna juga dapat melakukan query dan melihat legenda peta. Contoh hasil pencarian produksi padi selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 4 dan 5. Halaman tentang sistem dapat dilihat pada Lampiran 6.
Sistem yang telah selesai dibangun diuji menggunakan metode black-box. Pengujian ini dilakukan terhadap fungsi-fungsi sistem dengan memberikan sejumlah masukan tertentu, kemudian diperiksa kesesuaian antar keluaran yang dihasilkan dengan yang diharapkan.
Tabel 5 Hasil pengujian SIG produksi padi N
o Kasus Uji Deskripsi Uji
Kondisi
Awal Skenario Uji
Hasil Yang Diharapkan Hasil Uji 1 Halaman home Menampilkan halaman utama sistem Halaman home belum terlihat Menuliskan alamat untuk mengakses sistem : http://localhost/ skripsi2/ Muncul halaman home sistem OK 2 Halaman tentang sistem Menampilkan halaman tentang sistem Halaman home Memilih menu tentang sistem Muncul halaman tentang sistem OK 3 Peta persebaran produksi padi di Indonesia Melihat layer peta Peta belum terlihat Memilih komoditas, kategori, tahun, serta provinsi di menu query dropdown Muncul peta Indonesia beserta tabel sesuai dengan query yang telah dipilih
OK 4 Zoom - in peta Memperbesar ukuran tampilan peta Ukuran default peta Mengakses simbol zoom-in yang tersedia pada peta Muncul tampilan peta yang telah di zoom-in OK 5 Zoom – out peta Memperkecil ukuran tampilan peta Ukuran default peta Mengakses simbol zoom – out yang tersedia pada peta. Muncul tampilan peta yang telah di zoom - out
OK
6 Pan map Menggeser
peta ke kiri, ke kanan, ke atas, dan ke bawah Peta posisi default Mengklik button pan map yang tersedia di peta Tampilan peta dapat digeser ke kiri, ke kanan, ke atas, dan ke bawah OK
7 Reset map Menghapus
tampilan peta, dan tabel yang lama Peta dan tabel masih ada Mengklik button reset map Tampilan peta dan tabel yang telah ada sebelumnya hilang OK 8 Grafik Menampilkan halaman grafik hasil query Grafik belum terlihat Mengklik button lihat grafik yang berada diatas tabel hasil query
Muncul halaman grafik hasil query
OK
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada Tabel 5 dapat dikatakan bahwa sistem telah berhasil menjalankan fungsinya dengan baik.
13
Penggunaan Sistem Web
Agar dapat digunakan oleh pengguna umum, instalasi sistem akan dilakukan pada server. Pemeliharaan sistem juga dilakukan pada tahap ini yang melibatkan evaluasi dan peninjauan sistem secara konsisten untuk memperkuat keamanan dan memberikan rekomendasi apabila diperlukan perbaikan. Saat ini SIG dan basis data spasial produksi padi masih tersimpan dalam lingkungan stand alone untuk kebutuhan pengujian sistem lebih lanjut dan belum diinstalasi pada server. SIG produksi padi ini akan di-hosting di server Departemen Ilmu Komputer IPB.
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Sistem informasi geografis berbasis web untuk data produksi padi di Indonesia menggunakan OpenGeo Suite 3.0 berfungsi untuk menampilkan informasi mengenai luas panen, produksi, dan produktivitas padi di Indonesia. Sistem ini dibangun dengan metode penelitian Web-based Development Life Cycle (WDLC) dan diimplementasikan pada sistem operasi Windows 7, perangkat lunak OpenGeo Suite 3.0, dan PosgreSQL sebagai manajemen basis data, serta ter-integrasi dengan Google Maps. Berdasarkan hasil pengujian, SIG yang telah dibangun telah berfungsi dengan baik dalam mengelola data produksi padi dan menampilkannya dalam bentuk tabel, grafik dan peta. SIG ini dapat digunakan sebagai alternatif yang memudahkan pengguna untuk mendapatkan informasi luas panen, produksi, dan produktivitas padi di Indonesia.
Saran
Sistem informasi geografis (SIG) berbasis web untuk produksi padi telah berhasil dibuat dan menjalankan fungsinya dengan baik, namun terdapat beberapa kekurangan. Pertama, saat pengguna memilih untuk memunculkan hasil produksi padi berdasarkan provinsi, peta yang ditampilkan masih peta utuh wilayah Indonesia. Diharapkan pada penelitian selanjutnya apabila memilih untuk menampilkan hasil produksi padi berdasarkan provinsi, maka peta yang tampil langsung pada provinsi yang dipilih. Kedua, SIG ini telah terintegrasi dengan Google Maps, namun belum terdapat pilihan untuk mengubah jenis layer Google Maps. Pada pengembangan sistem selanjutnya, diharapakan untuk menambahkan menu untuk mengubah layer pada Google Maps. Ketiga, proses praproses data yang dilakukan secara manual. Diharapkan pada penelitian selanjutnya tahapan praproses dilakukan menggunakan aplikasi ETL (extract, transform, load).
14
DAFTAR PUSTAKA
Abdul-Aziz A, Koronios A, Gao J, dan Sulong MS. 2012. A methodology for the development of web-based information system: web development team perspective. Di dalam: Abdul-Aziz A, Koronios A, Gao J, and Sulong MS, editor. Proceedings of the Eighteenth Americas Conference on Information System [Internet]. 2012 Agustus 9-12, Seattle. Washington (US): AIS Electronic Library (AISeL), hlm 1-9; [diunduh 2013 Nov 18]. Tersedia pada: http://aisel.aisnet.org/amcis2012/proceedings/SystemAnalysis/11 Barus SV. 2014. Sistem informasi berbasis web untuk data histori hotspot di
Indonesia menggunakan OpenGeo Suite 3.0 [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Chang KT. 2002. Introduction to Geographic Information System. New York (US): McGraw-Hill.
Departemen Pertanian. 2005. Prospek dan Arah Pengembangan Agribisnis Padi. Jakarta (ID): Badan Litbang Pertanian
Han J, Kamber M, and Pei J. 2012. Data Mining: Concept and Techniques. Massachussetts (US): Morgan Kaufmann.
Hidayat. 2013. WebGis penutupan lahan Kalimantan Tengah menggunakan OpenGeo Suite 3.0 [skripsi]. Bogor(ID): Institut Pertanian Bogor.
OpenGeo. 2014. Introduction to OpenGeo. [Internet]. [diunduh 2014 Jan 14]. Tersedia pada: http://suite.opengeo.org/opengeodocs/introduction/index. html#introduction.
Vullo G, Innocenti P, Ross S. 2010. Interoperability for digital repositories: towards a policy and quality framework. Di dalam: Vullo G, Innocenti P, Ross S, editor. International Conference on Open Repositories 5th [Internet]. 6-9 Juli 2010, Madrid. Madrid (ES): International Conference on Open Repositories. hlm 1-13; [diunduh 2014 Jan 14]. Tersedia pada: http ://biecoll.ub.uni-bielefeld.de/volltexte/2011/5089/pdf/abs_vullo_intero perability.pdf.
15
LAMPIRAN
Lampiran 1 Karakteristik pengguna SIG produksi padi Pengguna Hak Akses Tingkat
Keterampilan Tanggung Jawab Keterangan Pengguna Umum - Melihat menu yang telah disediakan SIG. - Melakukan query hasil produksi padi. - Menggunakan tombol zoom – in, zoom – out, dan pan map pada halaman tampilan peta. - Melihat peta, tabel, dan grafik. - Me-reset map. - Dapat mengoperasi-kan komputer. - Terbiasa menggunakan aplikasi internet. Pengguna adalah pihak yang ingin mengetahui informasi produksi padi. Adminis-trator - Memiliki semua akses yang dimiliki pengguna umum. - Mengelola basis data produksi padi. - Dapat mengoperasi-kan komputer dengan baik. - Terbiasa menggunakan aplikasi internet. - Mampu menggunakan OpenGeo Suite. - Mampu merancang pembuatan peta dengan Open Layers. - Mengerti proses pembuatan basis data di PostgreSQL. - Mengelola basis data produksi padi. - Mengelola seluruh perancang-an peta di Open Layers. Administrator ialah pihak yang bertanggung jawab membuat dan merawat SIG yang telah dibuat.
16
Lampiran 2 Perancangan fisik SIG produksi padi untuk data kabupaten
Atribut Tipe Keterangan
gid serial Not null Id untuk masing – masing
kabupaten di Indonesia
nama_kab Varchar(25)) Nama – nama kabupaten
di Indonesia
nama_prop Varchar(20) Nama – nama provinsi di
Indonesia geom geometry
(MultiPolygon) Int()
Geometry kabupaten di Indonesia
Lampiran 3 Perancangan fisik SIG produksi padi untuk data produksi padi
Atribut Tipe Keterangan
nama_kab1 Varchar(30) Nama – nama kabupaten
di Indonesia
luas_panen Varchar(30)
Luas area panen padi di masing – masing kabupaten di Indonesia kat_luas_panen Varchar(30) Kategori luas area panen
padi
produksi Varchar(30)
Jumlah produksi padi di masing –masing
kabupaten
kat_produksi Varchar(30) Kategori jumlah produksi
produktivitas Varchar(30)
Produktivitas padi di masing – masing kabupaten
kat_produktivitas Varchar(30) Kategori produktivitas padi
17
18
19
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Lamongan pada tanggal 25 Februari 1991 yang merupakan anak ke-1 dari 2 bersaudara dengan ayah bernama Rasyid Widodo dan Ibu bernama Supiani. Pada tahun 2009, penulis lulus dari SMA Negeri 1 Waren, Waropen, Papua dan diterima di Institut Pertanian Bogor sebagai mahasiswa Pra-Universitas melalui jalur Beasiswa Utusan Daerah (BUD). Pada tahun 2010 penulis diterima sebagai mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer Institut Pertanian Bogor. Pada tahun 2013 penulis melaksanakan kegiatan praktik kerja lapangan (PKL) di perusahaan media massa Republika Online, Jakarta Selatan, selama 35 hari kerja.
