SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BUDIDAYA TANAMAN CABAI BERDASARKAN PREDIKSI CURAH HUJAN
SKRIPSI
Untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Komputer
Disusun oleh:
Hilal Imtiyaz NIM:105090606111001
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS BRAWIJAYA
MALANG
2017
ii
PENGESAHAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BUDIDAYA TANAMAN CABAI BERDASARKAN PREDIKSI CURAH HUJAN
SKRIPSI
Diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Komputer
Disusun Oleh : Hilal Imtiyaz NIM:105090606111001
Skripsi ini telah diuji dan dinyatakan lulus pada 2 Juni 2017
Telah diperiksa dan disetujui oleh:
Dosen Pembimbing I
Barlian Henryranu Prasetio, S.T., M.T.
NIK:2011028210241001
Dosen Pembimbing II
Nurul Hidayat, S.Pd., M.Sc.
NIK:196804302002121001
Mengetahui
Ketua Jurusan Teknik Informatika
Tri Astoto Kurniawan, S.T., M.T., Ph.D.
NIP: 19710519200321001
iii
PERNYATAAN ORISINALITAS
Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa sepanjang pengetahuan saya, di dalam naskah skripsi ini tidak terdapat karya ilmiah yang pernah diajukan oleh orang lain untuk memperoleh gelar akademik di suatu perguruan tinggi, dan tidak terdapat karya atau pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang lain, kecuali yang secara tertulis disitasi dalam naskah ini dan disebutkan dalam daftar pustaka.
Apabila ternyata di dalam naskah skripsi ini dapat dibuktikan terdapat unsur- unsur plagiasi, saya bersedia skripsi ini digugurkan dan gelar akademik yang telah saya peroleh (sarjana) dibatalkan, serta diproses sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku (UU No. 20 Tahun 2003, Pasal 25 ayat 2 dan Pasal 70).
Malang, 2 Juni 2017
Hilal Imtiyaz
NIM: 105090606111001
iv
KATA PENGANTAR
Segala puji bagi Allah yang telah melimpahkan rahmat, karunia dan hidayah- ELJĂ ƐĞŚŝŶŐŐĂ ƉĞŶƵůŝƐ ĚĂƉĂƚ ŵĞŶLJĞůĞƐĂŝŬĂŶ ƐŬƌŝƉƐŝ ĚĞŶŐĂŶ ũƵĚƵů ͞^/^d D
PENDUKUNG KEPUTUSAN BUDIDAYA TANAMAN CABAI BERDASARKAN PREDIKSI
hZ,,h:E͘͟
Skripsi ini diajukan sebagai syarat ujian seminar skripsi dalam rangka untuk memperoleh gelar Sajana Komputer di Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika/Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Malang. Penulis mengucapkan rasa terimakasih atas terselesaikan skipsi ini kepada:
1. Bapak Barlian Henryranu prasetio, S.T., M.T. dan Bapak Nurul Hidyat, S.Pd., M.Sc. selaku Dosen Pembimbing yang telah meluangkan waktu dan memberikan arahan dan pelajaran bagi penulis.
2. Bapak Wayan Firdaus Mahmudy, S.Si., M.T., Ph.D. selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer.
3. Bapak Agus Wahyu Widodo, S.T., M.Cs. selaku Ketua Program Studi Informatika/Ilmu Komputer Universitas Brawijaya.
4. Bapak Reza Andria Siregar, S.T., M.Kom selaku dosen penasehat akademik.
5. Segenap Bapak dan Ibu dosen yang telah mendidik dan mengajarkan ilmunya kepada penuis selama menempuh pendidikan di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya.
6. Segenap Staff dan Karyawan Fakultas Ilmu Komputer Universits Brawijaya yang telah banyak membantu penulis dalam penyusunan skripsi ini.
7. Kedua orang tua, adik-adik dan keluarga yang dengan dengan sabar membimbing serta memberikan dukungan dalam proses pengerjaan skripsi.
8. Semua sahabat dan teman-teman Ilmu Komputer 2010 yang terus memotivasi dan saling memberikan dukungan.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini tentunya tidak terlepas dari berbagai kekurangan dan kesalahan. oleh karena itu, segala kriti dan saran yang membangun sangat penulis harapkan dari berbagai pihak demi penyempurnaan skripsi ini.
Akhirnya penulis berharap agar skripsi ini dapat memberikan sumbangan dan manfaat bagi semua pihak yang berkepentingn.
Malang, 2 Juni 2017
Penulis
v
ABSTRAK
Cabai merupakan salah satu produk hortikultura yang sehari-hari dibutuhkan oleh masyarakat Indonesia. Masyarakat Indonesia menggunakan cabai sebagai bumbu masakan. Pasokan cabai tidak setiap waktu dapat memenuhi permintaan. Hal itu menyebabkan kenaikan harga sesuai dengan hukum permintaan dan penawaran. Lonjakan harga yang tinggi ketika pasokan menipis dirasakan setiap tahun. Salah satu penyebab tidak tersedianya pasokan cabai sepanjang tahun adalah gagal panen karena perencanaan budidaya cabai yang kurang baik. Perencanaan budidaya cabai harus memperhatikan curah hujan karena berkaitan dengan ketersediaan air. Tanaman cabai tidak akan tumbuh dengan baik jika kekurangan air, begitu juga jika air yang diberikan terlalu banyak. Hal itu akan mengganggu pembuahan dan rentan terhadap hama.
Sumber pengairan utama tanaman cabai adalah hujan. Pengetahuan terhadap kondisi curah hujan yang akan datang akan membantu petani dalam perencanaan budidaya. Penelitan ini membahas sistem pendukung keputusan budidaya tanaman cabai berdasarkan prediksi curah hujan dengan menggunakan metode regresi linear sederhana. Metode regresi digunakan untuk memprediksi curah hujan dengan memodelkan data curah hujan pada tahun-tahun sebelumnya. Berdasarkan data curah hujan ramalan, selanjutnya ditentukan cara budidaya cabai yang tepat. Hasil prediksi curah hujan menggunakan metode regresi linear sederhana mempunyai tingkat akurasi sebesar 91,6% yang berpengaruh terhadap cara budidaya tanaman cabai.
Kata Kunci: SPK (Sistem Pendukung Keputusan), Cabai, regresi linear sederhana, curah hujan.
vi
ABSTRACT
Chili is one of holticultura product wich is needed every day by Indonesian people. They use chili for spice in cooking. Chili supply not any time to meet demand. It causes price increases in accordance with the law of demand and supply. The surge in prices because of limited supplies occur every year. One of the problems that cause unavailability of supply throughout of year is chili crop failure cause chili cultivation is not good. pepper cultivation planning must consider the rainfall so that water for plants is available. Chili plants would not grow well if the plants lack of of water or if the water is too much. It will disturb chili growth, fertilization and crop becomes susceptible to pests. The main source off plants irrigation is rain. Knowledge of rainfall in the future will help farmers in cultivating planning. This research will discuss about decision support systems of chilli cultivation based on the rainfall prediction using simple linear regression method. Regression method used to predict the rainfall with modeling rainfall data in previous years. Based on the data the rainfall forecasts, system will recomanded best ways of pepper cultivation. Results of rainfall prediction using simple linear regression method has the accuracy rate of 91.6% which inluantial to the good of chili cultivation.
Keywords: Decision Support Systems, Chili, Simple Linear Regression, Rainfall.
vii
DAFTAR ISI
PENGESAHAN ... ii
PERNYATAAN ORISINALITAS ... iii
KATA PENGANTAR ... iv
ABSTRAK ... v
ABSTRACT ... vi
DAFTAR ISI ... vii
DAFTAR TABEL ... x
DAFTAR GAMBAR ... xii
BAB 1 PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 2
1.3 Tujuan ... 2
1.4 Manfaat ... 2
1.5 Batasan Masalah ... 3
1.6 Sistematika Pembahasan ... 3
BAB 2 LANDASAN KEPUSTAKAAN ... 4
2.1 Kajian Pustaka ... 4
2.2 Cabai... 4
2.2.1 Syarat Tumbuh ... 5
2.2.2 Cara Budidaya ... 6
2.3 Curah Hujan ... 11
2.4 Penentuan Musim Hujan dan Musim Kemarau ... 12
2.5 Sistem Pendukung Keputusan ... 12
2.6 Regresi ... 13
2.6.1 Regresi Linear ... 14
2.7 Pengujian ... 14
2.7.1 Pengujian Fungsional ... 14
2.7.2 Pengujian Kesesuaian ... 15
BAB 3 METODOLOGI ... 16
3.1 Studi Literatur ... 16
viii
3.2 Analisa Kebutuhan ... 16
3.3 Pengumpulan Data ... 17
3.4 Tahap Desain ... 17
3.5 Metode Sistem Pendukung Keputusan ... 18
3.6 Implementasi ... 21
3.7 Pengujian ... 21
3.8 Kesimpulan dan Saran ... 21
BAB 4 PERANCANGAN ... 22
4.1 Analisa Kebutuhan ... 22
4.1.1 Identifikasi Aktor ... 22
4.1.2 Daftar Kebutuhan Fungsional ... 22
4.1.3 Daftar Kebutuhan Non Fungsional ... 23
4.1.4 Use case diagram ... Error! Bookmark not defined. 4.2 Perancangan Sistem Pendukung Keputusan ... 24
4.2.1 Flowchart ... Error! Bookmark not defined. 4.2.2 Data flow diagram ... Error! Bookmark not defined. 4.2.3 Entity Relationship Diagram (ERD) ... 36
4.2.4 Perancangan Antarmuka ... 38
4.3 Perhitungan Manual ... 42
4.3.1 Mencari Persamaan Regresi Linear Setiap Bulan ... 42
4.3.2 Penentuan Musim Hujan dan Kemarau ... 43
4.3.3 Penentuan Cara Budidaya ... 44
BAB 5 IMPLEMENTASI ... 46
5.1 Implementasi Database ... 46
5.1.1 Tabel Curah Hujan ... 46
5.1.2 Tabel Data Ramalan ... 47
5.1.3 Tabel User... 47
5.2 Implementasi Perhitungan Ramalan ... 48
5.2.1 Perhitungan Variabel A dan B ... 48
5.2.2 Perhitungan Sigma dan Sigma Kali ... 49
5.2.3 Perhitungan Curah Hujan Ramalan ... 50
5.2.4 Perhitungan Persentase Keberhasilan ... 51
ix
5.3 Implementasi Penentuan Cara Budidaya ... 52
5.3.1 Implementasi Penentuan Ukuran Parit dan Bedengan ... 52
5.3.2 Imlementasi Penentuan Jarak Tanam ... 53
5.4 Implementasi Antarmuka ... 54
5.4.1 Antarmuka Login ... 54
5.4.2 Antarmuka Memasukan Data Curah Hujan ... 54
5.4.3 Antarmuka Beranda ... 55
5.4.4 Antarmuka Halaman User ... 55
5.4.5 Antarmuka Hasil Ramalan ... 56
5.4.6 Antarmuka Halaman Petunjuk ... 58
BAB 6 ANALISA HASIL DAN PENGUJIAN ... 59
6.1 Pengujian Fungsional ... 59
6.2 Pengujian Keseuaian ... 61
BAB 7 KESIMPULAN DAN SARAN ... 63
7.1 Kesimpulan ... 63
7.2 Saran ... 63
DAFTAR PUSTAKA ... 64
x
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Kadar pemberian dolomit ... 6
Tabel 2. 2 Cara budidaya tiap bulan ... 9
Tabel 2.3 Derajat hujan dan intensitas curah hujan ... 11
Tabel 2.4 Keadaan curah hujan dan intensitas curah hujan ... 12
Tabel 3.1 Data curah hujan sepuluh tahun terakhir ... 18
Tabel 3.2 Selisih nilai curah hujan berdasarkan bulan yang sama ... 19
Tabel 3.3 Selisih nilai curah hujan berdasarkan bulan sebelumnya ... 19
Tabel 4. 1 Identifikasi aktor ... 22
Tabel 4.2 Kebutuhan fungsional ... 22
Tabel 4.3 Tabel user ... 37
Tabel 4.4 Tabel curah hujan ... 37
Tabel 4.5 Tabel curah hujan ramalan ... 37
Tabel 4.6 Mencari persamaan regresi ... 42
Tabel 4.7 Varibel a dan b setiap bulan ... 43
Tabel 4.8 Hasil penentuan musim setiap bulan ... 44
Tabel 4.9 Keadaan musim pada satu kali masa tanam ... 44
Tabel 5.1 Tabel database curah hujan ... 46
Tabel 5.2 Tabel database data ramalan ... 47
Tabel 5.3 Tabel database user ... 47
Tabel 5.4 Source code mencari variabel A dan B ... 48
Tabel 5.5 Perhitungan sigma ... 49
Tabel 5.6 Source code menghitung curah hujan ramalan ... 50
Tabel 5.7 Perhitungn persentase keberhasilan ... 52
Tabel 5.8 Penentuan ukuran parit dan bedengan ... 53
Tabel 5.9 Implementasi penentuan jarak tanam ... 53
Tabel 6.1 Pengujian login ... 59
Tabel 6.2 Pengujian logout ... 59
Tabel 6.3 Pengujian tambah data curah hujan ... 59
xi
Tabel 6.4 Input tanggal tanam ... 60
Tabel 6.5 Pengujian hasil curah hujan ramalan ... 60
Tabel 6.6 Pengujian hasil persentase keberhasilan ... 60
Tabel 6.7 Pengujian hasil rekomendasi cara budidaya ... 60
Tabel 6.8 Pengujian halaman beranda ... 61
Tabel 6.9 Pengujian halaman petunjuk ... 61
Tabel 6.10. Tingkat keseuaian data ramalan dan data sebenarnya ... 61
xii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 3. 1 Flowchart metodologi ... 16
Gambar 3. 2 Diagram proses ... 17
Gambar 4. 1 Use case ... 23
Gambar 4.2 Flowchart sistem ... 24
Gambar 4.3 Flowchart mencari persaamaan regresi ... 25
Gambar 4.4 Flowchart fungsi sigma ... 26
Gambar 4.5 Fowchart fungsi sigma kali ... 27
Gambar 4.6 Flowchart perhitungan curah hujan ramalan ... 28
Gambar 4.7 Flowchart menghitung musim ... 29
Gambar 4.8 Menghitung musim kemarau ... 30
Gambar 4.9 Pembuatan parit dan bedengan ... 31
Gambar 4.10 Flowchart jarak tanam ... 32
Gambar 4.11 Flowchart menghitung persentase keberhasilan ... 33
Gambar 4.12 DFD level 0 ... 34
Gambar 4.13 DFD perhitungan ramalan ... 35
Gambar 4.14 DFD cara budidaya ... 36
Gambar 4.15 ERD ... 36
Gambar 4.16 Desain antarmuka login ... 38
Gambar 4.17 Desain antarmuka masukan file curah hujan ... 39
Gambar 4.18 Desain antamuka beranda ... 40
Gambar 4.19 Desain antarmuka halaman user ... 40
Gambar 4.20 Desin antarmukan hasil ramalan ... 41
Gambar 4.21 Desain antarmuka petunjuk ... 42
Gambar 5.1 Gambar antarmuka login ... 54
Gambar 5.2 Antarmuka input data curah hujan ... 55
Gambar 5.3 Antarmuka beranda ... 55
Gambar 5.4 Antarmuka masukan tanggal tanam ... 56
Gambar 5.5. Hasil ramalan ... 56
xiii
Gambar 5.6 Tabel persentase keberhasilan pada hasil ramalan ... 57 Gambar 5.7 Antarmuka tabel cara budidaya ... 57 Gambar 5.8 Antarmuka halaman petunjuk ... 58
1
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Harga cabai yang fluktuatif sering menimbulkan inflasi. Harga cabai sepanjang tahun tidak pernah stabil. Perubahan harga cabai justru sangat fluktuatif.
Menjelang Ramadhan pada bulan Mei 2015, cabai menyumbang inflasi sebesar 0,10 persen terhadap total inflasi sebesar 0,5 persen. Hal ini disebabkan karena harga cabai mengalami kenaikan sebesar 22,22 persen (Surya, 2015 ).
Fluktuasi harga cabai berlangsung setiap tahunnya. Data pada tahun 2014 menunjukkan harga cabai pada bulan Juni-Juli di Pasar Induk Keramat Jati adalah Rp.4000-Rp.5000/kg. Harga mulai naik pada bulan Agustus dan mencapai puncak tertinggi pada Bulan Desember menjadi Rp.65.000-Rp.90.000/kg (Suhendra, 2014).
Perubahan harga cabai terjadi karena ketidakstabilan pasokan. Pasokan cabai pada suatu waktu melimpah, tetapi pada waktu yang lain justru menipis.
Produksi cabai pada tahun 2014 tidak bisa memenuhi permintaan sebesar 14.466 ton. Pasokan cabai setiap bulan pada tahun 2014 mengalami defisit kecuali pada bulan Mei dan Juni (Pujiastuti, 2015).
Ketidakstabilan pasokan cabai salah satunya disebabkan kurangnya perencanaan dalam budidaya tanam cabai. Kesalahan perencanaan akan berdampak pada hasil panen yang kurang bahkan bisa menyebabkan gagal panen. Budidaya tanaman harus disesuaikan dengan keadaan iklim agar sesuai dengan lingkungan yang dibutuhkan tumbuhan cabai untuk tumbuh dengan baik.
Kondisi suhu, kelembaban, dan curah hujan mempengaruhi tingkat kesuburan dan produksi buah cabai. Pengaruh perubahan iklim terhadap produksi tanaman cabai terlihat pada penelitian yang dilakukan di kecamatan pagu kediri yang menyebutkan bahwa terjadi penurunan rata-rata produksi cabai rawait pada tahun 2009 yang mencapai 1.237 kg, turun menjadi 615 kg pada tahun 2010.
Penurunan produksi tersebut menyebabkan kelangkaan sehingga harga cabai naik dari Rp 8.427 pada tahun 2009 menjadi Rp 54.146 pada tahun 2010 (Maulidah, 2012).
Pengaruh curah hujan terhadap pasokan cabai sehingga menyebabkan fluktuasi harga terlihat pada penelitian yang dilakukan Rintan dan Adatul Mukarromah. Mereka meneliti fungsi transfer harga cabai merah yang dipengaruhi oleh curah hujan di Surabaya. Hasilnya adalah prediksi harga cabai yang masih sangat fluktuatif dari harga Rp.14.000- Rp.58.000 per kilogram (Rintan & Mukaromah, 2013).
Tidak semua petani mengetahui kondisi cuaca yang akan datang. Petani hanya menanam sesuai dengan tradisi yang sudah umum dilakukan. Petani belum bisa memperkirakan kondisi cuaca yang akan datang sehingga produksi cabai selanjutnya juga tidak menentu. Petani cendrung menanam cabai setelah padi sebagai upaya menambah nilai pakai lahan daripada lahan dibiarkan kosong.
2
Ketika sudah musim hujan biasanya petani tidak akan menanam cabai karena semua lahan akan ditanami dengan padi. Hal ini berimbas pada turunnya pasokan cabai karena tidak ada produksi.
Penelitian ini membahas prediksi curah hujan yang membantu petani mengetahui informasi kondisi curah hujan sehingga mampu mengatur perencanaan budidaya tanaman cabai. Prediksi iklim dalam penelitian ini menggunakan metode regresi linear. Metode ini termasuk salah satu metode prediksi untuk mendapatkan informasi kejadian yang akan datang berdasarkan data-data sebelumnya. Data-data tersebut akan diolah untuk melihat pola-pola yang terbentuk. Pola-pola tersebut digambarkan dalam bentuk sebuah garis lurus yang selanjutnya ditulis dalam bentuk persamaan linear. Data yang baru dapat dimasukan ke dalam persamaan sehingga dapat memprediksi nilai yang terbentuk selanjutnya (Sugiarto, 1992).
1.2 Rumusan Masalah
Rumusan masalah berdasarkan uraian latar belakang di atas adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana perancangan sistem pendukung keputusan budidaya tanaman cabai berdasarkan prediksi curah hujan.
2. Bagaimana penerapan metode regresi linear sederhana dalam sistem pendukung keputusan budidaya tanaman cabai berdasarkan prediksi curah hujan.
3. Bagaimana tingkat akurasi dari implementasi metode regresi linear sederhana dalam sistem pendukung keputusan budidaya tanaman cabai berdasarkan prediksi curah hujan.
1.3 Tujuan
Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah:
1. Merancang sistem pendukung keputusan budidaya tanaman cabai berdasarkan prediksi curah hujan menggunakan metode regesi liner sederhana.
2. Menerapkan metode regresi linear sederhana dalam sistem pendukung keputusan budidaya tanaman cabai berdasarkan prediksi curah hujan.
3. Mengetahui tingkat akurasi dari implementasi metode regresi linear sederhana dalam sistem pendukung budidaya tanaman cabai berdasarkan prediksi curah hujan.
1.4 Manfaat
Manfaat yang dapat diperoleh pada penelitian ini adalah:
1. Membantu petani memprediksi keadaan curah hujan sehingga bisa mengantisipasinya dengan menerapkan cara budidaya tanaman yang sesuai.
3
2. Membantu ketersediaan stok cabai dengan menerapkan perencanaan budidaya tanaman yang baik sehingga mengurangi fluktuatif harga cabai.
1.5 Batasan Masalah
Batasan masalah pada penilitian ini adalah:
1. Data curah hujan yang digunakan berasal dari stasiun pemantau BMKG Karangploso Malang.
2. Faktor penentu budidaya tanaman cabai yang dipakai adalah hanya faktor curah hujan tanpa memperhatikan faktor jenis tanah dan pemupukan.
1.6 Sistematika Pembahasan
Sistematika penulisan penelitian ini meliputi:
BAB 1 Pendahuluan
Berisikan tentang latar belakang, identifikasi masalah, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan, manfaat, dan sistematika penulisan.
BAB 2 Landasan Teori
Landasan teori berisikan studi literatur tentang teori yang mendukung penelitian.
BAB 3 Metodologi
Metodologi membahas mengenai langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penelitian yang dimulai dari observasi, studi lieratur, analisa kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian dan analisis, dan pengambilan kesimpulan.
BAB 4 Perancangan
Bab ini membahas Perancangan perangkat keras dan perangkat lunak seperti database dan interface.
BAB 5 Implementasi
Bagian Implementasi dilakukan dengan mengacu kepada perancangan aplikasi.
BAB 6 Analisa Hasil dan Pengujian
Bagian ini membahas mengenai hasil pengujian dan evaluasi unjuk kerja dai sistem yang telah dibuat.
BAB 7 Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan diambil berdasarkan hasil Pengujian dan Analisis. Bagian ini juga berisi saran yang berisi tentang masukan terhadap kekuarangan dalam penelitian dan saran untuk pengembangan lebih lanjut.
4
BAB 2 LANDASAN KEPUSTAKAAN
2.1 Kajian Pustaka
Metode regresi pernah digunakan dalam beberapa penelitian sebelumnya.
Tujuan penggunaan metode regresi adalah untuk memprediksi suatu nilai di masa yang akan datang.
Penelitian yang menggunakan metode regresi pernah dilakukan oleh Rifal Purbaya dengan judul Perbandingan Analisis Regresi Linear Berganda dengan Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani Dalam Memprediksi Berat Badan Ideal.
Penelitian itu dilakukan untuk melihat metode yang lebih baik dalam melakukan prediksi berat badan ideal. Data yang digunakan adalah data dari 100 mahasiswa fakultas MIPA Universitas Brawijaya umur 18-23 tahun. Pada metode regresi, variabel terikatnya adalah berat badan sedangkan variabel bebasnya adalah tinggi badan, lama waktu tidur, lama olah raga, dan frekuensi makan perhari.
Variabel-variabel tersebut dimodelkan menggunakan metode Ordinary Least Square sehingga menghasilkan persamaan regresi. Model yang terbentuk akan diuji menggunakan uji T dan F. Pada metode fuzzy mamdani, langkahnya adalah dengan melakukan fuzzifikasi dan dibuat aturan sebanyak n sample. Aturan yang saling konflik akan diselesaikan menggunakan tabel look-up sceme. Aturan yang telah dibentuk dengan proses implikasi fungsi min, kemudian digabungkan dengan proses agregasi dengan fungsi max. Output diperoleh berdasarkan hasil defuzzifikasi (Purbaya, 2014).
Hasil kedua metode akan dibandingkan dengan melihat hasil dari Mean Square Error (MSE) tiap metode. Hasilnya adalah metode regresi memiliki nilai MSE sebesar 56,54%, sedangkan metode Fuzzy Mamdani Memiliki nilai MSE sebesar 69,45%. Hasil tersebut memperlihatkan bahwa regresi memiliki nilai MSE lebih kecil sehingga bisa dikatakan lebih baik dibandingkan dengan metode Fuzzy Mamdani (Purbaya, 2014).
Penelitian selanjutnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Maftahatul Hakimah yang berjudul Rancang Bangun Aplikasi Peramalan Persediaan Barang dengan Metode Trend Projection. Metode trend projection digunakan untuk meramalkan stok barang yang akan disediakan agar tercapai efisiensi penggunaan gudang, biaya oprasional, dan optimasi keuntungan. Data yang digunakan adalah data penjualan barang selama tiga tahun. Data tersebut dimodelkan dengan metode kuadrat terkecil sehingga membentuk persamaan regresi. Persamaan yang terbentuk bisa digunakan untuk proyeksi kebutuhan stok barang yang di masa yang akan datang. Pengujian yang dilakukan memperlihatkan hasil pengujian sistem mencapai 99% dan tingkat akurasi 86%
(Hakimah, Muhima & Yustina, 2015 ).
2.2 Cabai
Cabai adalah tanaman yang berasal dari benua Amerika, yaitu Meksiko dan Amerika Tengah, serta wilayah Andes di Amerika Selatan. Cabai kemudian
5
menyebar ke Eropa dan sampai Ke Indonesia melalui orang-orang portugis. Cabai masuk ke indonesia sekitar abad ke-15. Nama latin dari cabai adalah Capsicum sp.
Tanaman cabai dalam klasifikasi botani adalah sebagai berikut (Zulkarnaen, 2013):
Divisi : Spermatofita Subdivisi : Angiospermeae Kelas : Dikotiledon Ordo : Solanales Famili : Solanaceae Genus : Capsicum Spesies : capsicum sp.
Penanaman cabai di indonesia dilakukan di dataran rendah sampai dataran tinggi. Rata-rata produksi perhektarnya adalah 6-7 ton. Cabai banyak digunakan sebagai bumbu masak yang dapat memberikan rasa pedas pada masakan. Selain sebagai bumbu masak, cabai juga mempunyai berbagai khasiat karena mengandung zat capsaicin dapat menghalangi bahaya pada sel trachea, bronchial, dan bronchconstriction yang disebabkan oleh asap rokok dan berbagai polutan. Cabai juga mengandung zat mucokinetik yang dapat mengeluarkan lendir dari paru-paru (Prajnanta, 2011).
2.2.1 Syarat Tumbuh
Kondisi tanah yang baik untuk pertumbuhan cabai adalah tanah gembur.
Cabai bisa juga tumbuh pada jenis tanah yang lain asalkan tersedia cukup air dengan drainase yang baik. Kadar pH yang baik adalah 6-7. Budidaya tanaman cabai di indonesia bisa dilakukan di dataran rendah sampai dataran tinggi.
Tanaman ini dapat tumbuh dengan baik pada suhu 25-27 derajat celcius pada siang hari dan 18-20 derajat celcius pada malam hari. Tanaman cabai termasuk tanaman hari netral sehingga pembungaannya tidak terlalu dipengaruhi oleh fotoperiodesitas (Prajnanta, 2011).
Curah hujan bulanan yang cocok untuk tanaman cabai adalah 100-200mm per bulan (Suwandi, et al., 2009). Curah hujan yang tinggi akan mengganggu proses pembuahan pada cabai karena bunganya akan gugur jika terkena curah hujan yang terlalu tinggi (Zulkarnaen, 2013).
Kelembaban untuk tanaman cabai berkisar antara 60-80%. Kelembaban harus perlu dijaga agar tanaman tak mudah terserang penyakit. Kelembaban dapat mencapai 100% pada musim hujan sehingga perlu pengaturan jarak yang lebih renggang sehingga tanaman tidak bertumpuk dan mempermudah penguapan (Rostini, 2011).
6
2.2.2 Cara Budidaya
Budidaya tanaman cabai dimulai dari tahap pembenihan, penyiapan lahan, penanaman, dan pemeliharaan.
2.2.2.1 Pembenihan
Benih yang dipilih untuk budidaya adalah benih unggul yang tahan terhadap penyakit dan produksinya banyak. Benih bisa disemai pada polibag setelah direndam dalam larutan fungisida Pervicur N dengan konsentrasi 2-3 ml/l air selama 4-6 jam. Penyemaian dilakukan dengan menyiapkan lahan dan media semai. Media semai yang baik adalah satu bagian pupuk kandang, dua bagian tanah, dan pupuk TSP secukupnya. Media tanam dimasukkan ke dalam polibag hingga sebanyak 90% penuh. Polibag di letakkan dibawah sungkup naungan (Prajnanta, 2011).
Benih yang sudah disemai harus dipelihara dengan baik dengan selalu mengontrol setiap perubahan yang terjadi pada benih. Benih yang sudah disemai ditutup dengan kain yang lembab untuk merangsang perkecambahan. Kain penutup bisa dibuka pada hari ke 4 ketika benih mulai berkecambah.Benih yang sudah berkecambah dilatih menerima sinar matahari pada umur tujuh hari.
Sungkup yang menaungi kecambah dibuka dari pagi sampai jam 10.30. kecambah ditutup kembali dan dibuka lagi pada sore hari pukul 15.00 sampai menjelang magrib. Penyiraman dilakukan secukupnya. Sungkup dibuka sepanjang hari saat benih berumur 16 hari setelah semai (Prajnanta, 2011).
Benih kemudian dapat ditanam pada lahan setelah memiliki 3-4 helai daun atau sekitar umur 21 hari setelah semai. Setiap varietas cabai memiliki tingkat kecepatan pertumbuhan yang berbeda-beda. Hal ini juga terjadi pada saat pertumbuhan bibit sehingga menyebabkan perbedaan umur bibit yang siap untuk ditanam pada lahan. Acuan yang umum dilakukan adalah ketika bibit telah memiliki 3-4 helai daun. Bibit terlebih dahulu diberikan insektisida dan fungisida 2-3 hari sebelum dipindah tanam ke lahan untuk menghindari serangan hama penyakit (Prajnanta, 2011).
2.2.2.2 Pengolahan Tanah
Pengolahan tanah dimulai dengan pembersihan lahan dari gulma. Tanah kemudian digemburkan dengan cangkul atau traktor sedalam 30-40 cm. Tanah kemudian dikeringkan selama 2 minggu agar hama yang ada mati. Tanah yang bersifat asam dapat ditambahkan dengan kapur pertanian atau dolomit sebanyak 2-4 ton perhektar. Penambahan dolomit tergantung derajat keasaman tanah. Tabel 2.1 adalah tabel kebutuhan dolomit berdasarkan tingkat keasaman tanah (Prajnanta, 2011).
Tabel 2.1 Kadar pemberian dolomit Derajat Keasaman Reaksi Tanah Kebutuhan Dolomit (ton/ha)
<4,0 Paling asam >10,2
7
4,0 Sangat asam 10,2
4,2 Sangat asam 9,3
4,4 Sangat asam 8,3
4,6 Asam 7,4
4,8 asam 6,5
5,0 Asam 5,5
5,2 Asam 4,5
5,4 Asam 3,6
5,6 Agak asam 2,7
5,8 Agak asam 1,7
6,0 Agak asam 0,8
6,1-6,4 Agak asam <0,8
6,2-7,5 netral -
7,5-8,5 Agak basa -
Sumber: Prajnanta (2011)
Langkah selanjutnya adalah pembuatan bedengan. Ukuran bedengan yang cocok adalah dengan panjang 12-15 m, lebar 1,0-1,1 m, tinggi 30-40 cm untuk musim kemarau, sedangkan tinggi untuk musim hujan 50-60 cm. Ukuran parit 50-55 cm untuk musim kemarau dan 60-70 cm saat musim hujan. Lebar parit keliling 75 cm dengan kedalaman 50-60 cm saat kemarau dan 70-80 cm saat musim hujan. Lahan ditaburi pupuk kandang 20-30 ton per hektar atau bisa letakkan pada setiap lubang tanam (Prajnanta, 2011).
Hasil yang lebih baik didapat dengan pemasangan mulsa plastik pada bedengan. Mulsa plastik dipasang menutupi bedengan kemudian dilubangi untuk lobang tanam cabai. Jarak lubang tanam pda musim hujan adalah 65x50 cm, sedangkan pada musim kemarau jaraknya adalah 50x50 cm. Setiap bedengan sebaiknya diperuntukkan untuk 2 lajur tanaman. Lajur tanaman yang lebih banyak pada setiap bedengan dapat menyebabkan kurangnya cahaya matahari yang didapat sebagian tanaman dan kelembaban tinggi sehingga tanaman mudah terserang penyakit (Prajnanta, 2011).
2.2.2.3 Penanaman
Penanaman cabai dilakukan dengan melihat faktor-faktor pembatas perkembangan tanaman khususnya keadaan iklim. Hal yang paling penting diperhatikan adalah ketersediaan air atau curah hujan. Kekurangan air pada fase pertumbuhan vegetatif dapat membuat tanaman menjadi kerdil. Pembentukan bunga juga bisa terganggu jika kebutuhan air pada fase generatif terganggu.
Sebaliknya, curah hujan yang tinggi dan kelembaban yang tinggi dapat menyebabkan tumbuhan sering terserang penyakit (Rahmat, 2002).
8
Waktu tanam cabai yang baik tergantung pada kondisi lahan. Waktu tanam untuk lahan kering (tegalan) dengan drainase yang baik adalah pada awal musim hujan, sedangkan pada lahan sawah adalah pada akhir musim hujan setelah tanaman padi. Penentuan waktu tanam penting untuk menghindari tanaman kekurangan air karena kurangnya curah hujan atau tanaman kelebihan air karena tanah terlalu becek dan lembab sehingga mudah terserang penyakit (Rahmat, 2002).
Penanaman dilakukan pada lubang tanam yang telah ditaburi pupuk. Lubang tanam disesuaikan dengan karakteristik varietas cabai agar tidak terlalu padat sehingga meningkatkan kelembaban dan terganggunya penyinaran matahari.
Sebaiknya penanaman dilakukan pada pagi atau sore hari untuk mengurangi stres tanaman terhadap lingkungan yang baru. Bibit cabai siap ditanam dengan terlebih dahulu menyobek bagian bawah polibag atau melepasnya. Posisi tanaman tegak, setelah itu tanah disekelilingnya dipadatkan. Penyiraman tanaman dilakukan secara teratur (Rahmat, 2002).
2.2.2.4 Pemeliharaan Tanaman
Pengairan tanaman dilakukan secara teratur sesuai dengan kebutuhan.
Tanaman pada fase pertumbuhan vegetatif membutuhkan keadaan tanah yag tetap lembab. Pengairan pada fase ini dapat dilakukan 1-2 kali sehari terutama pada musim kemarau. Kebutuhan air tanaman pada masa vegetatif adalah sebesar 200ml dan bertambah pada fase generatif sebanyak 400ml (Prajnanta, 2011).
Sedangkan pada fase generatif tumbuhan perlu dijaga agar tanahnya kering pada malam hari untuk menghindari hama atau cendawan. Suhu minimal pada fase pembuahan cabai pada malam hari yang paling ideal adalah 16 derajat celcius dan pada siang hari 23 derajat celcius, sedangkan suhu maksimalnya adalah 32 derajat celcius (Prajnanta, 2011).
Pemeliharaan selanjutnya yaitu melakukan perempelan tunas air pada ketiak daun ketika berumur 18-25 hari. Perempelan juga dilakukan pada bunga pertama yang muncul ditengah percabangan karena kondisi tanaman belum siap untuk berbuah sehingga zat makanan yang terserap dapat digunakan untuk kebutuhan percabangan yang lebih kokoh. Daun-daun di bawah percabangan juga dilakukan perempelan ketika tanaman sudah berbuah lebat, hal ini karena daun tersebut udah tua sehingga hanya membagi zat makanan ke bagian tanaman lainnya (Prajnanta, 2011).
Pengairan dilakukan sesuai dengan kondisi cuaca. Musim kemarau, pengairan dilakukan dengan cara penyiraman 2 - 3 hari sekali pada waktu pagi atau dengan cara dileb 7 ʹ 10 hari sekali. Pada musim hujan, kelebihan air apda lahan harus dibuang melalui parit saluran pembuangan (Suwandi, et al 2009).
Pemupukan susulan pada tanaman dilakukan dengan komposisi NPK (15:15:15) dan SP-36 dengan perbandingan 2:1 sebanyak 7,5 gr per tanaman.
Pemupukan juga bisa dilakukan dengan pupuk urea, SP-36, dan KCL dengan
9
perbandingan 1:3:1,5 sebanyak 12 gr campuran per tanaman. Tanaman juga harus dipelihara dari gulma dengan melakukan penyiangan pada parit diantara bedengan. Jenis cabai besar dan cabai keriting harus dipasangi ajir untuk menopang tanaman karena bobot tanaman akan bertambah terutama ketika berbuah. Ajir akan membantu batang tanaman agar tidak roboh ketika menahan berat buah yang lebat (Prajnanta, 2011).
Hal yang penting diperhatikan adalah mengontrol tanaman dengan melihat ciri-ciri tanaman yang terserang hama. Pengendalian hama bisa dilakukan dengan mengontrol sistem drainase dan penyemprotan pestisida dengan tepat.
Penyemprotan pestisida tidak perlu dilakukan secara terjadwal. Penyemproan hanya dilakukan apabila menemukan tanda-tanda tanaman terserang hama.
Jenis dari pesisida juga disesuaikan dengan jenis serangan (Prajnanta, 2011).
Cara budidaya berbeda pada musim hujan dan musim kemarau seperti yang terlihat pada Tabel 2.2.
Tabel 2. 2 Cara budidaya tiap bulan Cara budidaya Waktu Musim
Hujan Kemarau Penyiapan bibit 2 Direndam dalam larutan
fungisida Pervicur N dengan konsentrasi 2-3 ml/l air dan dicampur insektisida selama 4-6 jam.
Direndam dalam larutan fungisida Pervicur N dengan konsentrasi 2-3 ml/l air dan dicampur insektisida selama 4-6 jam.
Persiapan media semai
1 Siapkan Media semai dan pelihara PH tanah tetap netral. Media tanam dimasukkan ke dalam polibag hingga sebanyak 90% penuh.
Siapkan Media semai dan pelihara PH tanah tetap netral.
Media tanam dimasukkan ke dalam polibag hingga sebanyak 90% penuh.
Penyemaian 2 Semai satu bibit dalam tiap polibag.
Semai satu bibit dalam tiap polibag.
Pemeliharaan bibit semai
2-21 Tutup dengan kain lembab selama 4 hari Setelah hari ke 4, buka kain dan latih menerima sinar matahari.
Sungkup yang menaungi kecambah dibuka dari pagi sampai jam 10.30.
kecambah ditutup kembali dan dibuka lagi pada sore hari pukul 15.00 sampai menjelang magrib.
Sungkup dibuka sepanjang hari saat benih berumur 16 hari setelah semai. Tanam benih di lahan setelah memiliki 3-4 helai daun atau sekitar umur 21 hari
Tutup dengan kain lembab selama 4 hari Setelah hari ke 4, buka kain dan latih menerima sinar matahari. Sungkup yang menaungi kecambah dibuka dari pagi sampai jam 10.30.
kecambah ditutup kembali dan dibuka lagi pada sore hari pukul 15.00 sampai menjelang magrib.
Sungkup dibuka sepanjang hari saat benih berumur 16 hari setelah semai. Tanam benih di lahan setelah memiliki 3-4 helai daun atau sekitar umur 21 hari setelah semai.
10 setelah semai.
Penggemburan lahan dan penambahan
dolomite
3-7 Tanah digemburkan dengan cangkul atau trakor sedalam 30-40 cm Penambahan dolomit tergantung derajat keasaman tanah. Kadar pemberian dolomit seperti pada tabel sebelumnya.
Tanah kemudian dikeringkan selama 14 hari
agar hama yang ada mati.
Tanah digemburkan dengan cangkul atau trakor sedalam 30- 40 cm Penambahan dolomit tergantung derajat keasaman tanah. Kadar pemberian dolomit seperti pada tabel sebelumnya.
Tanah kemudian dikeringkan selama 14 hari agar hama yang ada mati.
Pembuatan bedengan
7-14 Panjang 12-15 m, lebar 1,0-1,1 m, tinggi 50-60 cm.
Panjang 12-15 m, lebar 1,0-1,1 m, tinggi 30-40 cm.
Pembuatan parit
7-14 Ukuran lebar parit 60-70 cm. Lebar parit keliling 75 cm dengan kedalaman 70- 80 cm.
Ukuran lebar parit 50-55 cm.
Lebar parit keliling 75 cm dengan kedalaman 50-60 cm.
Pemasangan
mulsa dan pembuatan
lubang tanam
20 Pemasangan mulsa plastik
pada bedengan.
Pembuatan Lubang tanam.
Jarak lobang tanam pada musim hujan adalah 65 x 50 cm. Setiap bedengan sebaiknya diperuntukkan untuk 2 lajur tanaman.
Pemasangan mulsa plastik pada bedengan. Pebmuatan Lubang tanam. Jarak lobang tanam pada musim kemarau adalah 50 x 50 cm. Setiap bedengan sebaiknya diperuntukkan untuk 2 lajur tanaman.
Penanaman 21 Bibit cabai siap ditanam dengan terlebih dahulu menyobek bagian bawah polibag atau melepasnya.
Bibit cabai siap ditanam dengan terlebih dahulu menyobek bagian bawah polibag atau melepasnya.
Perempelan ketiak daun
39-46 Merempel tunas air pada ketiak daun.
Merempel tunas air pada ketiak daun.
Pemasangan ajir
42 Menancapkan ajir di lubang tanam.
Menancapkan ajir di lubang tanam.
Pemupukan susulan pertama
28 Pemupukan susulan I dilakukan dengan pupuk kandang yang sudah masak 1 kg, diberi air ± 5 liter direndam 1 malam kemudian air rendaman diambil 1 liter dicampur dengan 10 liter air dikocorkan pada tanaman, per tanaman 200.
Pemupukan susulan I dilakukan dengan pupuk kandang yang sudah masak 1 kg, diberi air ± 5 liter direndam 1 malam kemudian air rendaman diambil 1 liter dicampur dengan 10 liter air
dikocorkan pada tanaman, per tanaman 200.
Pemupukan susulan ke dua
35 Pemberian pupuk
anorganik dengan dosis 5 kg NPK untuk 1.000 tanaman dengan cara dilarutkan 200 liter menggunakan jenis pupuk
Pemberian pupuk anorganik dengan dosis 5 kg NPK untuk 1.000 tanaman dengan cara dilarutkan 200 liter menggunakan jenis pupuk yang mengandung
11
yang mengandung (Komposisi pupuk NPK N 27 % P 10% K 9%).
(Komposisi pupuk NPK N 27 % P 10% K 9%).
Pemupukan susulan ke tiga
56 Tanaman dikocor dengan NPK dengan dosis dosis 8 kg NPK untuk 1.000 tanaman dengan cara dilarutkan 200 liter.
Menggunakan pupuk yang mengandung komposisi, unsur N 16 P 16 K 16.
Tanaman dikocor dengan NPK dengan dosis dosis 8 kg NPK untuk 1.000 tanaman dengan cara dilarutkan 200 liter.
Menggunakan pupuk yang mengandung komposisi,
unsur N 16 P 16 K 16.
Perempelan daun
96 Hilangkan daun di bawah percabangan.
Hilangkan daun di bawah percabangan.
Pengiran 21- selesai
Buang kelebihan air di parit sampai tuntas setiap hujan.
Penyiraman 2 - 3 hari sekali pada waktu pagi atau dengan cara dileb 7 ʹ 10 hari sekali
Pengendalian hama
21- panen berakh ir
Penyemprotan ketika ada tanda hama menyerang sesuai dengan jenis hama.
Penyemprotan ketika ada tanda hama menyerang sesuai dengan jenis hama.
Sumber: Prajnanta (2011)
2.3 Curah Hujan
Curah hujan adalah air baik dalam bentuk cair atau padat yang jatuh ke permukaan bumi seperti gerimis, hujan, salju, dan batu es hujan. Curah hujan merupakan faktor yang diutamakan selain suhu dalam klimatologi. Hal itu karena tanpa panas dan air, tumbuhan tidak dapat hidup. Selain itu, pengukuran curah hujan dan suhu sangat mudah dilakukan (Daldjoeni, 1983).
Pengukuran hujan menggunakan satuan inci atau milimeter. Artinya, tinggi hujan yang menutupi permukaan 1mm jika air tersebut tidak meresap ke dalam tanah atau menguap ke atmosfer. Penentuan hari hujan dapat dilihat dari jumlah curah hujan pada hari itu. Jika curah hujan kurang dari 0,5 mm per hari, maka tidak disebut hari hujan, hari hujan tidak terlalu berpengaruh terhadap tanaman karena akan habis menguap jika terkena angin. Tetapi, bila curah hujan suatu hari yang curah hujannya kurang dari 2,5 mm dan dapat dimanfaatkan tanaman, maka disebut hari hujan tanaman (Gunarsih, 2012).
Derajat hujan berdasarkan intensitas curah hujan setiap menit dapat dilihat pada Tabel 2.3.
Tabel 2.3 Derajat hujan dan intensitas curah hujan Derajat hujan Intensitas
curah hujam (mm/min)
Kondisi
12 Hujan sangat
lemah
<0,02 Tanah agak basah atau dibasahi sedikit
Hujan lemah 0,02-0,05 Tanah menjadi basah semuanya, tetapi sulit membuat puddel
Hujan normal 0,05-0,25 Dapat dibuat puddel dan bunyi curah hujan terdengar Hujan deras 0,25-1 Air tergenang di seluruh permukaan tanah dan bunyi
keras terdengar dari genangan Hujan sangat
deras
>1 Hujan seperti ditumpahkan, saluran dan drainasi meluap
Sumber: Gunarsih (2012)
Penggolongan hujan berdasarkan intensitas curah hujan setiap jam dan setiap hari dapat dilihat pada Tabel 2.4.
Tabel 2.4 Keadaan curah hujan dan intensitas curah hujan Keadaan curah hujan Intensitas curah hujan
(mm/1jam)
Intensitas curah hujan (mm/24 jam)
Hujan sangat ringan <1 <5
Hujan ringan 1-5 5-20
Hujam normal 5-20 20-50
Hujan lebat 10-20 20-100
Hujan sangat lebat >20 >100 Sumber: Gunarsih (2012)
2.4 Penentuan Musim Hujan dan Musim Kemarau
Musim hujan dan musim kemarau dapat ditentukan dengan menghitung jumlah curah hujan dasarian. Perhitungannya adalah dengan melihat tiga dasarian berturut-turut atau dengan melihat jumlah curah hujan dalam satu bulan (Giarno, Dupe, & Mustofa, 2012).
Musim hujan ditandai dengan jumlah curah hujan 50mm diikuti dengan tiga dasarian berikutnya di mana setiap dasarian memiliki 3 hari hujan. Bisa juga secara sederhana dihitung dengan curah hujan dalam satu bulan 150mm.
sedangkan musim kemarau ditandai dengan curah hujan yang turun 50mm begitu juga dengan tiga dasarian berikutnya. Artinya jumlah curah hujan dalam satu bulan 150mm (Giarno, Dupe, & Mustofa, 2012).
2.5 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah sistem yang dapat menawarkan alternatif solusi dari suatu masalah sehingga dapat dijadikan pertimbangan bagi pengambil keputusan untuk memilih solusi yang tepat. Solusi yang ditawarkan bukanlah jawaban mutlak dari suatu masalah. Pengambil keputusanlah yang menentukan tindakan berdasarkan pertimbangan dari output sistem (Kusrini, 2007).
13
Sistem pendukung keputusan harus mengikuti prosedur dalam proses pengambilan sebuah keputusan. Tahap pengambilan keputusan dimulai dengan tahap intellegece yang di dalamnya terdapat kegiatan mengamati fakta sehingga masalah yang ada dapat didefinisikan. Tahap selanjutnya yaitu tahap desain, di mana masalah yang sudah ditemukan dianalisis dan dimodelkan sehingga ditemukanlah beberapa jawaban daari masalah tersebut. Selanjutnya, solusi- solusi yang ditawarkan akan dipertimbangkan dan dipilih salah satu solusi yang dirasa paling tepat untuk dieksekusi pada tahap implementasi (Kusrini, 2007).
Bagian yang menyusun siste pendukung keputusan ada tiga, yaitu (Kusrini, 2007):
1. Data Management
Bagian ini berisikan data yang akan diolah untuk menghasilkan keputusan. Data-data yang mendukung pengambilan keputusan dimasukkan ke dalam tabel-tabel database yang telah disusun. Data-data ini yang tersusun ini disebut sebagai data warehouse.
2. Model Management
Model management adalah tempat untuk memproses data warehouse supaya menghasilkan keluaran yang berupa solusi. Pada bagian inilah model penyelesaian masalah dirancang. Data dari warehouse akan dimodelkan dan hasilnya akan disampaikan ke user melalui antarmuka sistem.
3. User Interface
User interface adalah tempat user memberikan input kepada sistem dan menerima output dari sestem.
2.6 Regresi
Regresi adalah salah satu cara untuk melakukan prediksi yang melibatkan dua atau lebih variabel yaitu variabel pemberi pengaruh dan variabel terpengaruh.
Variabel-variabel tersebut bersifat saling terkait atau ada hubungan sebab akibat. Metode regresi akan menjelaskan hubungan antar variabel tersebut (Sugiarto, 1992).
Hubungan antar variabel dalam regresi akan membentuk pola. Hal itu karena terjadi karena nilai variabel yang satu akan berubah seiring dengan perubahan nilai variabel yang lain. Sebuah garis yang diperkirakan dapat mewakili persamaan garis hubungan antar variabel bisa ditarik berdasarkan pola yang terbentuk. Perubahan nilai variabelnya juga dihitung untuk mengetahui kedekatan antar variabel saling mempengaruhi. Apabila nilai perubahan variabel tepengaruh konstan terhadap nilai variabel pemberi pengaruh, maka dapat diselesaikan dengan model regresi linear. Tetapi, apabila nilainya tidak konstan maka dapat diselesaikan dengan model regresi non linear (Sugiarto, 1992).
14
2.6.1 Regresi Linear
Regresi linear dibagi menjadi dua yaitu regresi linear sederhana dan regresi linear berganda. Regresi linear sederhana hanya menggunakan satu variabel pemberi pengaruh yang mempengaruhi variabel terpengaruh dalam tahap pemodelannya. Sedangkan, regresi linear berganda merupakan regresi yang menggunakan beberapa variabel pemberi pengaruh untuk membentuk persamaan regresi (Susanto, & Suryadi, 2010).
Regresi linear memperlihatkan hubungan variabel dependent dan independent dengan grafik berupa garis lurus. Melalui perhitungan regresi linear akan menghasilkan persamaan yang dapat dijadikan acuan untuk memperkirakan nilai variabel dependent di waktu mendatang dengan memasukan nilai variabel independent ke dalam persamaan. Perhitungan untuk mendaatkan garis lurus regresi linear dapat menggunakan Persamaan 2.1 dengan terlebih dahulu mendapatkan konstanta a dengan Persamaan 2.2 dan konstanta b dengan Persamaan 2.3. (Susanto, & Suryadi, 2010).
ܻ ൌ ܽ ܾܺ (2.1)
Keterangan:
Y adalah variabel dependent X adalah variabel independent a dan b adalah bilangan konstanta.
Konstanta a dan b dapat dicari dengan menggunakan persamaan:
ܽ ൌሺσ ሻ൫σ మ൯ିሺσ ሻሺσ ሻ
ேሺσ మሻିሺσ ሻమ (2.2)
ܾ ൌ ே σ ିሺσ ሻሺσ ሻ
ே σ మିሺσ ሻమ (2.3)
2.7 Pengujian
Pengujian dilakukan untuk memastikan kualitas dari suatu aplikasi. Melalui pengujian pengembang mencoba menemukan masalah yang ada pada aplikasi.
Melalui pengujian juga akan diketahui sejauh mana kemampuan sistem bekerja (Simamata, 2010).
2.7.1 Pengujian Fungsional
Pengujian fungsional merupakan pengujian yang dilakukan untuk memastikan terpenuhinya kebutuhan fungsional sebuah aplikasi. Setiap fungsi yang telah ditentukan akan diperiksa satu per satu dan dipastikan telah bekerja dengan semestinya. Pengembang akan menentukan bagaimana seharusnya tiap fungsi bekerja atau merespon setiap tindakan yang diberikan user. Selanjutnya akan diperiksa dengan metode pengujian ini apakah setiap bagian sudah memenuhi ketentuan yang telah dibuat oleh pengembang (Simamata, 2010).
15
2.7.2 Pengujian Kesesuaian
Pengujian keseuaian digunakan untuk melihat tingkat akurasi atau kedekatan hasil data hasil analisis dengan data yang sebenarnya. Semakin dekat nilai hasil anailis dengan nilai sebenarnya, maka tingkat kesesuaiannya semakin tinggi. Cara menghitung tingkat akurasi dapat dilihat pada Persamaan 2.4.
ൌ ௧௬௦௦௨
௨ௗ௧ ܺͳͲͲ (2.4)
16
BAB 3 METODOLOGI
Bab Metodologi Penelitian membahas langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitiann. Tahap yang dijalankan meliputi studi literatur, analisa kebutuhan, pengumpulan data, perancangan, implementasi dan pengujian seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3.1.
3.1 Studi Literatur
Tahap penulisan skripsi ini yaitu dengan mencari refrensi yang mendukung penelitian. Refrensi yang dibutuhkan adalah tentang cabai dan cara budidayanya.
Karakteristik, syarat tumbuh, dan cara penanaman akan dibahas pada bagian ini.
Selanjutnya adalah mencarai refrensi terkait cara budidaya tanaman cabai yang selama ini sering digunakan. Literatur tentang curah hujan sebgai faktor penting yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman cabai juga diperlukan untuk penelitian ini. Terakhir adalah refrensi tentang metode yang digunakan yaitu metode regresi.
3.2 Analisa Kebutuhan
Analisa kebutuhan dilakukan untuk menentukan apa saja yang diperlukan dalam pengembangan sistem. Analisa kebutuhan meliputi kebutuhan software dan hardware, input dan output, dan kebutuhan fungsionalnya.
Mulai
Studi Literatur
Analisa Kebutuhan
Pengumpulan Data
Perancangan
Implementasi
Analisa Hasil dan Pengujian
Selesai
Gambar 3. 1 Flowchart metodologi
17
3.3 Pengumpulan Data
Data yang diperlukan untuk penelitian ini adalah data curah hujan. Data ini di dapatkan dari BMKG Krang Ploso Malang dan digunakan sebagai data sampel untuk membentuk pola.
3.4 Tahap Desain
Desain sistem dimulai dengan deskripsi sistem secara umum. Selanjutnya adalah perancangan use case, perancangan database, perancangan pemodelan, dan perancangan antarmuka. Komponen sitem secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Data curah hujan adalah data yang diolah untuk memprediksi curah hujan di waktu yang akan datang. Curah hujan yang akan diprediksi adalah curah hujan pada waktu yang ditentukan oleh user yaitu berupa inputan tanggal tanam sebagai waktu yang akan diprediksi. Curah hujan ini diolah pada bagian proses untuk dimodelkan dan dicari prediksi hujan.
Bagian proses dimulai dengan pemodelan curah hujan mengggunakan rumus persamaan regresi. Menggunakan rumus persamaan regresi yang ditemukan selanjutnya digunakan untuk mencari curah hujan dengan memasukkan bulan yang akan diprediksi. Jumlah curah hujan ramalan tersebut akan menunjukkan jenis musim pada bulan tersebut. Selanjutnya, berdasarkan curah hujan tersebut juga akan diprediksi tingkat keberhasilan budidaya dan cara budidaya tanaman cabai.
Output Rekomen dasi Jadwal dan Cara Budidaya
Input Data curah hujan Tanggal mulai tanam
Prediksi curah hujan
Penentuan Musim
Penentuan persentase keberhasilan
Proses Cara Budidaya Pemodelan Regresi
Gambar 3. 2 Diagram proses
18
3.5 Metode Sistem Pendukung Keputusan
Data yang dipakai adalah data curah hujan bulanan dari tahun 2003-2012.
Data ini dibagi menjadi dua, yaitu data tahun latih dan data uji. Data uji dimulai dari tahun 2003-2010, sedangkan data uji adalah tahun dan tahun 2011 dan 2012. Tabel 3.1 adalah tabel yang memperlihatkan data curah hujan bulanan tersebut.
Tabel 3.1 Data curah hujan sepuluh tahun terakhir
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Januari 240 333 155 312 117 207 258 351 139 286 Februari 426 349 225 388 235 316 436 218 182 422 Maret 281 328 289 280 175 460 82 209 339 214 April 32 44 205 168 236 66 68 529 160 47 Mei 103 103 3 166 5 63 101 341 231 24
Juni 20 8 13 22 15 2 70 30 5 16
Juli 1 1 69 1 7 0 39 92 2 0
Agustus 0 0 14 8 1 48 0 135 0 4
September 0 33 14 1 10 9 4 188 2 0 Oktober 46 21 75 15 51 92 34 141 63 109 November 222 342 170 26 272 176 200 334 276 150 Desember 648 215 280 210 424 241 225 261 268 482
Metode yang digunakan untuk meramal curah hujan ini adalah metode regresi linear sederhana. Variabel yang digunakan adalah curah hujan sebagai variable terikat dan tahun sebagai variabel bebas. Curah hujan didasarkan dengan menggunakan data curah hujan pada bulan yang sama setiap tahunnya.
Hal itu karena kedekatan nilainya lebih tinggi jika dibandingkan dengan nilai kedekatan jika peramalan didasarkan dengan curah hujan pada bulan sebelumnya. Perbandingannya adalah 96.1 berbanding 97.6.
Selisih jumlah curah hujan berdasakan bulan yang sama setiap tahunnya dapat dilihat pada Tabel 3.2.
19
Tabel 3.2 Selisih nilai curah hujan berdasarkan bulan yang sama 2003/
2004
2004/
2005
2005/
2006
2006/
2007
2007/
2008
2008/
2009
2009/
2010
2010/
2011
2011/
2012
rata-rata perbulan Janua
ri
93,0 178 157 195 90 51 93 212 147 135,1
Febru ari
77,0 124,0 163,0 153,0 81,0 120,0 218,0 36,0 240,0 134,7
Mare t
47,0 39,0 9,0 105,0 285,0 378,0 127,0 130,0 125,0 138,3
April 12,0 161,0 37,0 68,0 170,0 2,0 461,0 369,0 113,0 154,8 Mei 0,0 100,0 163,0 161,0 58,0 38,0 240,0 110,0 207,0 119,7 Juni 12,0 5,0 9,0 7,0 13,0 68,0 40,0 25,0 11,0 21,1 Juli 0,0 68,0 68,0 6,0 7,0 39,0 53,0 90,0 2,0 37,0 Agust
us
0,0 14,0 6,0 7,0 47,0 48,0 135,0 135,0 4,0 44,0
Septe mber
33,0 19,0 13,0 9,0 1,0 5,0 184,0 186,0 2,0 50,2
Okto ber
25,0 54,0 60,0 36,0 41,0 58,0 107,0 78,0 46,0 56,1
Nove mber
120,0 172,0 144,0 246,0 96,0 24,0 134,0 58,0 126,0 124,4
Dese mber
433,0 65,0 70,0 214,0 183,0 16,0 36,0 7,0 214,0 137,6
rata-rata keseluruhan 96,1
Selisih jumlah curah hujan berdasarkan bulan sebelumnya pada tahun yang sama dapat dilihat pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Selisih nilai curah hujan berdasarkan bulan sebelumnya 200
3
200 4
2005 200 6
20 07
200 8
200 9
201 0
201 1
201 2
rata-rata keseluruha jan/feb 186 16 70 76 11 n
8
109 178 133 43 136
feb/mar 145 21 64 108 60 144 354 9 157 208 mar/apr 249 284 84 112 61 394 14 320 179 167 apr/mei 71 59 202 2 23
1
3 33 188 71 23
mei/jun 83 95 10 144 10 61 31 311 226 8 jun/jul 19 7 56 21 8 2 31 62 3 16 jul/ags 1 1 55 7 6 48 39 43 2 4
20
ags/sep 0 33 0 7 9 39 4 53 2 4 sep/okt 46 12 61 14 41 83 30 47 61 109 okt/nov 176 321 95 11 22
1
84 166 193 213 41
nov/des 426 127 110 184 15 2
65 25 73 8 332
des/jan 408 118 125 102 30 7
34 33 90 129 196
rata-rata per tahun
150, 833 3
91,1 666 7
77,66 66666 7
65,6 666 7
10 2
88,8 333 3
78,1 666 7
126, 833 3
91,1 666 7
103, 666 7
97,6
Penentuan cara budidaya cabai didasarkan pada kondisi musim ketika menanam. Terlebih dahulu user memilih tanggal mulai budidaya. Selanjutnya diprediksi kondisi curah hujan untuk satu musim tanam yaitu 6 bulan ke depan.
Jumlah curah hujan memperlihatkan musim tiap bulan. Musim digolongkan menjadi dua yaitu musim hujan dan musim kemarau. Masing-masing musim memiliki perlakuan yang berbeda. Tahap budidaya yang memiliki perbedaan perlakuan untuk setiap musim adalah pada tahap pembuatan bedengan, pembuatan parit, jarak tanam, dan teknik pengairan.
Variabel yang dipakai dalam prediksi curah hujan adalah tahun sebagai variabel bebas dan jumlah curah hujan sebagai variabel terikat. Jumlah curah hujan pada masing-masing bulan diambil setiap tahun dan menjadi variabel terikat atau ariabel Y, sedangkan tahunnya menjadi variabel X. Setiap bulan dimodelkan dan menghasilkan persamaan regresi sendiri. Persamaan regresi terbentuk dengan perhitungan menggunakan rumus persamaan 2.2 dan persamaan 2.3. Data curah hujan dan tahun pengambilan yang sudah dihitung menggunakan rumus persamaan regresi membentuk persamaan regresi bisa digunakan untuk memprediksi jumlah curah hujan dengan memasukkan tahun yang diramalkan.
Langkah yang dilakukan selanjutnya setelah menemukan curah hujan ramalan adalah menentukan jumlah bulan musim hujan dan bulan musim kemarau. Jumlah bulan tiap musim mempengaruhi cara budidaya cabai.
Penentuan ukuran bedengan dan parit dilakukan dengan terlebih dahulu melihat jumlah bulan yang termasuk musim kemarau dan musim hujan. Jika jumlah bulan musim hujan lebih banyak dibandingakan dengan jumlah bulan musim kemarau atau jumlah bulannya sama, maka ukuran mengikuti musim hujan. Jika jumlah bulan yang termasuk musim kemarau lebih banyak dibandingkan bulan yang termasuk musim hujan, maka ukuran mengikuti musim kemarau.
Penentuan jarak tanam dilakukan dengan terlebih dahulu melihat ukuran jumlah bulan yang termasuk musim kemarau dan musim hujan. Jika jumlah bulan
21
musim hujan lebih banyak dibandingakan dengan jumlah bulan musim kemarau, maka ukuran mengikuti musim hujan. Jika jumlah bulan yang termasuk musim kemarau lebih banyak dibandingkan bulan yang termasuk musim hujan, maka ukuran mengikuti musim kemarau. Jika jumlah bulan musim hujan dan kemarau sama, maka dilihat rata-rata tiga bulan terakhir karena waktu itu memasuki masa berbuah di mana kondisi tanaman semakin lebat dengan daun buah. Kondisi ini rentan terhadap penyakit jika terkenan kelembaban yang tinggi. Jika rata-rata curah hujan lebih besar dari 150mm, maka jarak tanam mengikuti musim hujan.
Jika kurang dari sama dengan 150mm maka jarak tanam mengikuti musim kemarau. Tahap pengairan sendiri didasarkan dengan kondisi curah hujan tiap bulannya. Jika musim hujan maka dilakukan pembuangan kelebihan air. Jika musim kemarau maka dilakukan pengairan dengan Penyiraman 2 - 3 hari sekali pada waktu pagi atau dengan cara dileb 7 ʹ 10 hari sekali.
3.6 Implementasi
Implementasi dilakukan dengan mengacu kepada perancangan yang telah dilakukan. Rancangan yang sudah ada akan diterapkan dengan penulisan kode program.
3.7 Pengujian
Pengujian sistem dilakukan untuk menilai implementasi yang dilakukan.
Tahap pengujian akan memperlihatkan apakah implementasi telah dilakukan dengan baik atau tidak serta untuk menemukan kesalahan dan kekurangan dalam sistem.
3.8 Kesimpulan dan Saran
Setelah melakukan tahapan-tahapan diatas, maka akan dilakukan pengambilan kesimpulan. Kesimpulan diambil dari hasil pengujian dan analisis terhadap sistem yang dibangun. Tahap terakhir adalah penyampaian saran yang bertujuan untuk pengembangan berikutnya.
22
BAB 4 PERANCANGAN
4.1 Analisa Kebutuhan
Analisa kebutuhan menjelaskan tentang identifikasi aktor, daftar kebutuhan fungsional, dan use case diagram.
4.1.1 Identifikasi Aktor
Aktor yang terlibat dalam sistem dan penjelasnnya dapat dilihat pada Tabel 4.1.
Tabel 4. 1 Identifikasi aktor User Definisi
Admin Admin bertugas mempersiapkan data curah hujan dan dimasukkan untuk diproses oleh sistem.
Petani Petani memasukkn tanggal mulai tanam dan akan mendapatkan perkiraan iklim dan rekomendasi cara budidaya tanaman cabai setelah memasukkan data iklim terkini.
User yang dilibatkan dalam sistem pendukung keputusan budidaya tanaman cabai ini ada dua yaitu admin dan petani. Admin betugas mempersiapkan data curah hujan bulanan dan terus meng-update data terbau setiap bulan. Petani adalah user yang akan mencari rekomendasi cara budidaya berdasakan hasil ramalan curah hujan.
4.1.2 Daftar Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan fungsional sistem ini dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Kebutuhan fungsional
Kebutuhan Hak Akses
Sistem menyediakan fungsi login admin Admin Sitem menyediakan fungsi logout admin Admin Sistem mampu menambahkan data curah hujan Admin
Sistem menyediakan fungsi inputan tanggal tanam oleh user Admin dan Petani Sistem mampu menghitung prediksi curah hujan yang akan datang Sistem
Sistem mampu menampilkan prediksi curah hujan yang akan datang Admin dan Petani Sistem mampu merekomendasikan budidaya tanaman berdasarkan
curah hujan
Sistem
Sistem mampu menampilkan rekomendasi budidaya tanaman berdasarkan curah hujan
Admin dan Petani
Sistem mampu menampilkan halaman beranda Sistem Sistem mampu menampilkan halam petunjuk sistem
23
4.1.3 Daftar Kebutuhan Non Fungsional
Daftar kebutuhan non fungsional aplikasi ini adalah:
1. Aplikasi dikembangkan menggunakan framework laravel yang menggunakan bahasa PHP.
2. Aplikasi menggunakan database server MySQL.
4.1.4 Use case diagram
Peran setiap aktor dalam sistem dijelaskan dengan use case diagram seperti yang terlihat pada Gambar 4.1.
Use case diagram memperlihatkan siapa saja yang terlibat dalam sistem serta fungsi yang dapat dijalankannya. Aktor yang terlibat dalam sistem adalah admin dan petani. Perbedaan kedua aktor terlihat pada fungsi input data curah hujan di mana hanya admin saja yang bisa mengakses fungsi input data curah hujan dengan terlebih dahulu melakukan login.
Admin
Petani
Input tanggal tanam
Lihat rekomendasi budidaya
Llihat prediksi curah hujan bulanan
Lihat perhitungan
Login Input data curah hujan
Gambar 4. 1 Use case
