Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: "Perancangan dan Pembangunan Model Pranata Mangsa Baru Berbasis Agroklimatologi Menggunakan Teknologi Mobile (Studi Kasus: Dinas Pertanian dan Perkebunan Kabupaten Boyolali)"

Perancangan dan Pembangunan Model Pranata Mangsa Baru

Berbasis Agroklimatologi Menggunakan Teknologi Mobile

(Studi Kasus: Dinas Pertanian dan Perkebunan

Kabupaten Boyolali)

Artikel Ilmiah

Diajukan kepada Fakultas Teknologi Informasi

untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Peneliti :

Willi Agung Prabowo (672011197) Dr. Sri Yulianto J. P., S.Si., M.Kom.

Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.

Program Studi Teknik Informasi

Fakultas Teknologi Informasi

Universitas Kristen Satya Wacana

7

Perancangan dan Pembangunan Model Pranata Mangsa Baru

Berbasis Agroklimatologi Menggunakan Teknologi Mobile

(Studi Kasus: Dinas Pertanian dan Perkebunan

Kabupaten Boyolali)

1)

Willi Agung Prabowo, 2)

Sri Yulianto J.Prasetyo, 3)Ramos Somya Fakultas Teknologi Informasi

Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia

Email: 1)gajah68@gmail.com,2)sriyulianto@gmail.com, 3)ramos.6005@gmail.com

Abstract effectively implemented because the climate changed and occured globally every year.Along with technology development, today application dna-based mobile can be used to convey information. Based on this condition, and somewhere up the application of new mobile pranata prey to ease ppl dept. of agriculture and plantation district boyolali get information pattern cropping in the field.Application was built using android platform, so that the application can provided easy alternative when accessing and conveying data that was needed by ppl, such as comparison information of new prey and old one, a pattern of transplanting information and symptoms nature information which is located in the district of boyolali.

Keywords: district boyolali, fuzzy logic, the application of new mobile pranata prey

Abstrak

Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Boyolali yang dominan adalah sektor pertanian sebesar 36%. Saat ini kondisi iklim dan cuaca seringkali menyebabkan kegagalan dan keberhasilan dalam usaha tani. Dalam penentuan pola tanam, petani menggunakan fenomena alam sebagai indikator dalam bentuk pengetahuan lokal yaitu pranata mangsa. Selama kurun waktu 20 tahun, sistem tersebut sudah tidak efektif diterapkan karena perubahan iklim yang terjadi secara global setiap tahunnya. Seiring dengan perkembangan teknologi, saat ini aplikasi berbasis mobile dapat digunakan untuk menyampaikan informasi. Berdasarkan kondisi tersebut, maka di bangun aplikasi mobile pranata mangsa baru untuk memudahkan PPL Dinas Pertanian dan Perkebunan Kabupaten Boyolali mendapatkan informasi pola tanam saat berada di lapangan. Aplikasi dibangun menggunakan Android platform, sehingga aplikasi ini dapat memberikan kemudahaan saat mengakses dan menyampaikan data yang dibutuhkan PPL seperti informasi perbandingan mangsa baru dan lama, informasi pola tanam, dan informasi gejala alam yang berada di Kabupaten Boyolali.

Kata Kunci : Kabupaten Boyolali, logika Fuzzy, aplikasi mobile pranata mangsa baru

1)

Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana

2)

Staff Pengajar Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana

3)

8

1. Pendahuluan

Kabupaten Boyolali merupakan salah satu kabupaten yang memiliki area persawahan yang luas sehingga salah satu sumbangan terhadap PDRB (Produk Domestik Regional Bruto) Kabupaten Boyolali yang dominan adalah sektor pertanian sebesar 36%. Saat ini kondisi iklim dan cuaca seringkali menyebabkan kegagalan dan keberhasilan dalam usaha tani. Dampak konkrit pengaruh iklim terhadap produksi pertanian khususnya tanaman pangan meliputi dua hal. Pertama, kegagalan panen akibat kekeringan atau banjir. Kedua, penurunan produksi pertanian akibat penyimpangan iklim yang mempengaruhi periode pertumbuhan [1]. Proses penentuan pola tanam, petani sudah menggunakan fenomena alam sebagai indikator dalam bentuk pengetahuan lokal yaitu pranata mangsa. Selama kurun waktu 20 tahun ini, sistem tersebut sudah tidak efektif lagi diterapkan karena perubahan iklim yang terjadi secara global setiap tahunnya. Indonesia juga terkena dampak dari el nino dan la nina, sehingga dalam pranata mangsa Indonesia, belum dimasukkan sebagai salah satu variabel penentu [2]. Berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan kepada PPL (Petugas Penyuluh Lapangan) yang berasal dari Dinas Pertanian dan Perkebunan Kabupaten Boyolali, Keterbatasan perangkat PC dan jaringan internet membuat PPL kesulitan dalam mengakses sebuah website yang menyediakan informasi mengenai pola tanam di beberapa kecamatan Kabupaten Boyolali sehingga diperlukan sistem informasi baru untuk memudahkan akses informasi pola tanam tersebut.

Perkembangan teknologi yang semakin maju berdampak juga terhadap perkembangan teknologi yang digunakan masyarakat untuk mengatasi masalah-masalah yang dihadapi dalam kehidupan sehari-hari, seperti halnya teknologi sistem operasi Android yang perkembangan teknologinya semakin maju di setiap perkembangan versi. Android merupakan sistem operasi mobile yang paling banyak digunakan di seluruh dunia dan terus berkembang setiap bulannya [3]. Selain itu, terdapat perangkat mobile Android yang memiliki harga terjangkau. Oleh karena itu banyak pengembang yang membuat aplikasi berbasis Android untuk mengatasi masalah sehari-hari, termasuk untuk media pembelajaran.

9

pergantian musim pada mangsa tertentu dimana hari pada mangsa sudah dapat dikatakan berganti apabila 2 mangsa berturut – turut nilai curah hujan rata – ratanya dikatakan dasarian dan sesuai dengan gejala alam yang terjadi di setiap kecamatan Kabupaten Boyolali.

Logika fuzzy merupakan logika yang mampu mengatasi ketidakpastian dalam menentukkan dasarian di suatu wilayah. Logika fuzzy merupakan pengembangan dari logika boolean atau klasik, dimana logika boolean menyatakan bahwa segala hal diekspresikan dalam istilah, sedangkan logika fuzzy menyatakan segala hal diekspresikan dalam istilah derajat keanggotaan.[4]

Untuk tidak memperluas area pembahasan, perlu adanya batasan-batasan untuk menyederhanakan masalah, yaitu: (1) Materi yang disampaikan berupa informasi pola tanam pranata mangsa baru, informasi gejala alam dalam pranata mangsa, informasi nilai curah hujan pada pranata mangsa baru dan lama berupa grafik; (2) Data Curah Hujan tersimpan pada file XML; (3) perhitungan dasarian menggunakan logika fuzzy.

2. Kajian Pustaka

Pada penelitian Perencanaan Kalender Tanam Berdasarkan Modifikasi Pranata Mangsa dan Klimatologi Menggunakan Metode Prediksi Exponential Smoothing, pada penelitian ini bertujuan mengembangkan simulasi komputer untuk pemodelan spasial strategi penanaman tanaman padi dan palawija tahun 2013 di Kabupaten Boyolali yang terdiri dari 4 kecamatan yaitu kecamatan Boyolali, Juwangi, Ngemplak dan kecamatan Musuk. Perencanaan strategi berdasarkan analisa prediksi curah hujan, dan Pranata mangsa. Penelitian ini dibagi dalam 3 tahapan, pertama tahap perencanaan data awal, kedua desain dan arsitektural simulasi dan ketiga pemodelan dan visualisasi. Data penelitian bersumber dari Pranata mangsa dan data besaran curah hujan Kabupaten Boyolali yang meliputi Kecamatan Boyolali, Musuk, Ngemplak dan Juwangi Kabupaten Boyolali Provinsi Jawa Tengah periode 2006-2011. Proses peramalan curah hujan menggunakan metode Exponential Smoothing untuk meramalkan besaran curah hujan sebagai acuan untuk melakukan perencanaan strategi penanaman pada tanaman padi dan palawija di Kabupaten Boyolali tahun 2013. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam menyusun strategi penanaman dibutuhkan prediksi curah hujan dan pranata mangsa beserta rasi bintang. [5].

10

dengan optimum. Aplikasi ini dibuat untuk pembelajaran mandiri bagi kelompok penyuluhan pertanian dalam meningkatkan pengetahuan dalam bidangnya mengunakan perangkat teknologi informasi. Secara khusus, aplikasi ini dapat menerapkan pola tanam yang efektif sehingga mengurangi terjadinya penurunan kualitas hasil tanam dan meningkatkan ketahanan pangan [2].

Berdasarkan penelitian-penelitian yang pernah dilakukan terkait aplikasi model pranata mangsa baru dan perhitungan dasarian dalam menentukan pola tanam yang efektif, maka dilakukan perancangan dan pembangunan Aplikasi Mobile Model Pranata Mangsa Baru berbasis Agroklimatologi, maka dari penelitian sebelumnya dilakukan pengembangan aplikasi di mana pada penelitian pertama diangkat pada perhitungan dasariannya dan penelitian kedua sebagai contoh pengembangan desain dalam menyampaikan informasi pranata mangsa baru. Aplikasi dibangun menggunakan teknologi Google Maps API dengan mamanfaatkan fitur yang ada berupa peta dasar yang tersimpan di dalam cache sehingga tidak diperlukan koneksi internet untuk menampilkan peta dasar serta penambahan marker sebagai icon nama setiap kecamatan Kabupaten Boyolali sesuai titik koordinat untuk menampilkan letak setiap kecamatan pada peta dan informasi pola tanam. Data curah hujan setiap kecamatan Kabupaten Boyolali disimpan pada file XML, sehingga memudahkan update data setiap tahunya pada mobile yang dilakukan secara lokal.

11

memanen hasil tanam padi dan pada mangsa ini menandakan terjadinya pergantian musim hujan ke musim kemarau.

Gambar 1 Penanggalan Pranata Mangsa Lama [6]

12

Gambar 2 Skema Dasar Fuzzy Logic [5]

Input fuzzy adalah berupa bilangan crisp (bilangan tegas) yang dinyatakan dalam himpunan input. Fuzzifier merupakan proses untuk mengubah bilangan crisp menjadi nilai keanggotaan dalam himpunan fuzzy. Fuzzy inference system merupakan bagian pengambilan kesimpulan (reasoning) dan keputusan. Knowledge/ rule base berisi aturan-aturan yang biasanya dinyatakan dengan perintah IF THEN. Defuzzifier merupakan proses untuk merubah nilai output fuzzy menjadi nilai crisp.

Fungsi keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa representasi kurva dalam fungsi keanggotaan, antara lain:

Pemetaan input derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Persamaan satu menunjukkan fungsi keanggotaan untuk representasi liniear.

Kurva bahu merupakan daerah yang terletak di tengah-tengah suatu variabel yang direpresentasikan dalam bentuk segitiga, pada sisi kanan dan kirinya akan naik dan turun. Representasi bentuk bahu ditunjukkan pada Gambar 3.

Gambar 3 Representasi Kurva Bahu [5]

Android adalah sebuah platform open source komprehensif yang dirancang untuk perangkat mobile. Android disebarluaskan oleh Google dan

13

dimiliki oleh Open Handset Alliance. Tujuan dari aliansi ini adalah untuk mempercepat inovasi pada mobile dan menawarkan pengalaman penggunaan perangkat mobile yang lebih banyak, lebih murah, dan lebih baik kepada para konsumen. Selain itu, Android merupakan sebuah platform yang memisahkan hardware dari software yang berjalan di dalamnya. Dengan adanya hal ini, maka Android memungkinkan bagi sebuah aplikasi untuk dijalankan pada banyak device dan menciptakan sebuah ekosistem yang lebih kaya bagi para developer dan konsumen [9].

XML (eXtensible Markup Language) adalah sekumpulan aturan-aturan yang mendefinisikan suatu sintaks yang digunakan untuk menjelaskan, dan mendeskripsikan teks atau data dalam sebuah dokumen melalui penggunaan tag. XML merupakan sebuah bahasa markup yang digunakan untuk mengolah metadata (informasi tentang data) yang menggambarkan struktur dan maksud/ tujuan data yang terdapat dalam dokumen XML, namun bukan menggambarkan format tampilan data tersebut. XML juga dapat digunakan untuk mendefinisikan domain tertentu lainnya, seperti musik, matematika, keuangan dan lain-lain yang menggunakan bahasa markup terstruktur [10].

Google Map Service adalah sebuah jasa peta global virtual gratis dan online yang disediakan oleh perusahaan Google. Google Maps yang dapat ditemukan di alamat http://maps.google.com.Google Maps menawarkan peta yang dapat diseret dan gambar satelit untuk seluruh dunia. Google Maps juga menawarkan pencarian suatu tempat dan rute perjalanan [11]. Google Maps API adalah sebuah layanan (service) yang diberikan oleh Google kepada para pengguna untuk memanfaatkan Google Map dalam mengembangkan aplikasi. Google Maps API menyediakan beberapa fitur untuk memanipulasi peta, dan menambah konten melalui berbagai jenis services yang dimiliki, serta mengijinkan kepada pengguna untuk membangun aplikasi enterprise di dalam websitenya.

3. Metode dan Perancangan Sistem

Metode penelitian yang dilakukan dalam merancang aplikasi menggunakan 4 tahapan penelitian yaitu: 1) Identifikasi Masalah. 2) Perancangan Sistem. 3) Pembuatan Aplikasi. 4) Implementasi dan Pengujian Sistem serta Analisis Hasil Pengujian. Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam metode penelitian ini dapat ditunjukkan pada Gambar 5.

14

Tahapan penelitian pada Gambar 4 dapat dijelaskan sebagai berikut: 1) Tahap pertama merupakan tahapan dimana peneliti melakukan identifikasi masalah pada penelitian yang akan dilakukan, selain itu pada tahap ini peneliti akan mencari tahu kebutuhan client (informasi pola tanam efektif) yang akan digunakan dalam tahapan perancangan sistem dan aplikasi yang akan dibangun. Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teknik wawancara. 2) Tahap kedua: Perancangan Sistem, perancangan sistem dilakukan menggunakan diagram Unified Modelling Language (UML). Perancangan sistem berupa diagram meliputi: use case diagram, class diagram. Selain perancangan sistem juga dilakukan perancangan user interface serta teknologi-teknologi apa saja yang akan digunakan dalam pembangunan aplikasi. 3) Tahap ketiga: Pembuatan Aplikasi, pada tahap ini dilakukan pembuatan aplikasi sesuai dengan perancangan sistem yang telah dibuat. Pembuatan aplikasi berbasis mobile dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman java, framework data chart, data berupa file XML, Google Maps API, dan penentuan pola tanam menggunakan logika fuzzy. 4) Tahap keempat: Implementasi dan Pengujian Sistem serta Analisis Hasil Pengujian, pada tahap ini dilakukan pengimplementasian aplikasi yang telah selesai dibuat pada mobile telah sesuai dengan perancangan yang dilakukan dan apakah output yang dihasilkan sesuai dengan pola tanam di setiap kecamatan Kabupaten Boyolali. Setelah tahapan pengimplementasian selesai, maka akan dilakukan pengujian pada sistem dan juga aplikasi yang telah dibangun. Hal ini dilakukan untuk mengetahui apakah aplikasi yang telah dibangun sudah sesuai dengan rancangan yang telah dibuat, jika belum sesuai maka dilakukan pembenahan pada bagian yang belum memenuhi kriteria perancangan baik sistem maupun aplikasi.

Pada tahap perancangan sistem menggunakan UML (Unified Modeling Language) yang berfungsi untuk menggambarkan prosedur dan proses kerja dari aplikasi. Use case diagram adalah gambaran graphical dari beberapa atau semua aktor, use case, dan interaksi diantara komponen-komponen tersebut yang memperkenalkan suatu sistem yang akan dibangun [12]. Use case diagram pada aplikasi ini terdapat 2 aktor utama yaitu admin dan user. Use case diagram user dapat dilihat pada Gambar 5.

Gambar 5 Use Case Diagram Aplikasi Mobile

Selain use case diagram kali ini juga akan dibahas flowchart yang telah dibangun untuk menggambarkan langkah-langkah yang dilakukan, dalam

15

membangun aplikasi mobile model pranata mangsa baru. Flowchart yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 6. Pada saat aplikasi dijalankan, maka akan muncul menu utama. Pada menu utama ini terdapat beberapa pilihan sub-menu, yang jenisnya terbagi menjadi 4 macam, yaitu informasi pranata mangsa lama dan baru, informasi pola tanam Kabupaten Boyolali, Informasi gejala alam pranata mangsa baru, dan update data.

User akan melakukan aksi onclick pada pilihan menu yang ada. Jika user memilih menu informasi pranata mangsa lama dan baru, maka aplikasi akan mengambil data curah hujan dari file data curah hujan yang tersimpan di mobile berupa file.xml, lalu memanggil framework data chart API untuk menampilkan nilai berupa grafik. Jika user memilih menu informasi pola tanam pranata mangsa baru, maka aplikasi akan menampilkan sub – menu berupa form pilih tanggal lalu memanggil Google Maps API untuk menampilkan marker peta wilayah Kabupaten Boyolali. User akan melakukan aksi onclick pada marker nama kecamatan untuk menampilkan informasi pola tanam, saat menampilkan informasi pola tanam aplikasi akan mengambil data curah hujan dari file data curah hujan yang tersimpan di mobile berupa file.xml.

MULAI Apakah ingin melihat informasi pola

tanam model pranata mangsa baru pada peta

Apakah ingin kembali ke form pilih tanggal

Apakah ingin kembali ke menu utama? SELESAI

Gambar 6 Flowchart Aplikasi Model Pranata Mangsa Baru

16

Gambar 7 Class Diagram

Gambar 7 merupakan class diagram dari aplikasi Model Pranata Mangsa Barus berbasis Agroklimatologi. Class diagram terdiri dari model, view dan controller. Model adalah penghubung antara fungsi dengan database. View adalah tampilan/user interface dari aplikasi. Controller adalah penggerak yang berfungsi menerima perintah dari view lalu meneruskan ke model. Pada class diagram sistem informasi pola tanam terdapat 3 class yaitu class view yang berupa user interface aplikasi, class controller berupa semua fungsi yang terdapat pada sistem informasi pola tanam dan class model berupa record data yang digunakan dalam sistem informasi pola tanam. Arsitektur sistem pada aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 8.

17

Pada Gambar 8 Aplikasi mobile diimplementasikan ke Android Platform dan ditujukan untuk digunakan oleh user, aplikasi mobile pranata mangsa baru terdapat logika fuzzy untuk perhitungan dasarian, data curh hujan berupa file.xml yang tersimpan pada device mobile dan Google Maps API untuk menampilkan peta wilayah Kabupaten Boyolali yang tersimpan pada cache sehingga tidak memerlukan koneksi internet.

4. Perancangan Algoritma dangan Logika Fuzzy

Algoritma yang digunakan dalam sistem ini adalah logika fuzzy. Logika fuzzy digunakan untuk menentukan perhitungan dasarian dari suatu wilayah kecamatan di Kabupaten Boyolali. Indikator atau komponen yang digunakan adalah curah hujan. Fungsi Keanggotaan Dasarian Domain himpunan fuzzy : Bukan dasarian nilai curah hujan < 50 mm dan Dasarian nilai curah hujan 50. Kurva untuk fungsi keanggotaan Dasarian dalam menentukan pola tanam model pranata mangsa baru ditunjukkan pada Gambar 9.

Gambar 9 Kurva Fungsi Keanggotaan Dasarian

Fungsi keanggotaan untuk Dasarian dengan Bukan Dasarian dan Dasarian, masing-masing ditunjukkan pada Persamaan 1 dan Persamaan 2.

5. Pembahasan

Berdasarkan rancangan yang telah dipaparkan, dikembangkan sebuah prototype aplikasi model pranata mangsa baru berbasis mobile, aplikasi mobile mengakses informasi berupa perhitungan dasarian untuk menentukan pola tanam efektif pada model pranata mangsa baru.

0 0,5 1

25 50 75

BUKAN DASARIAN

DASARIAN

(1)

18

Form utama pada aplikasi model pranata mangsa baru berbasis mobile ini berisi menu pilihan yang terdiri dari menu Lihat info Grafik, Pranata Mangsa, Informasi Gejala Alam, Update Data, dan Informasi Aplikasi, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10.

Gambar 10 Form Utama Pada Aplikasi

Form Pranata Mangsa berisi sebuah form pilih tanggal dan bulan untuk menentukan informasi pranata mangsa yang akan ditampilkan pada peta yang menunjukan beberapa lokasi setiap kecamatan Kabupaten Boyolali. Petayang ditampilkan pada aplikasi mobile ini diakses menggunakan implementasi dari teknologi Google Maps API.

Gambar 11 Informasi Pola Tanam Pada Peta (kanan)

Kode Program 1 Kode untuk Memanggil Data dalam file XML

1. private void parseXML(String namaKecamatan) {

2. String parsedData = ""; 3. try {

4. SAXParserFactory spf = SAXParserFactory.newInstance(); 5. SAXParser sp = spf.newSAXParser();

6. XMLReader xr = sp.getXMLReader();

7. ItemXMLHandler myXMLHandler = new ItemXMLHandler(); 8. xr.setContentHandler(myXMLHandler);

19

Data diambil dari setiap kecamatan Kabupaten Boyolali dalam Angka dari tahun 2004 – 2014. Dengan kriteria (gejala) yaitu : curah hujan , rata – rata curah hujan per 10 tahun pada setiap mangsa kecamatan Kabupaten Boyolali akan dipanggil dari file XMLpada kode program 1.

Dalam penelitian ini terdapat 3 pola tanam yaitu pola tanam padi, palawija dan olah tanam. dan terdapat 19 alternatif tempat untuk menentukan pola tanam tanaman pangan, yaitu Kecamatan Selo, KecamatanAmpel, Kecamatan Cepogo, Kecamatan Musuk, Kecamatan Boyolali, Kecamatan Mojosongo, Kecamatan Teras, Kecamatan Sawit, Kecamatan Banyudono, Kecamatan Sambi, Kecamatan Ngemplak, Kecamatan Nogosari, Kecamatan Simo, Kecamatan Karanggede, Kecamatan Klego, Kecamatan Andong, Kecamatan Kemusu, Kecamatan Wonosegoro, Kecamatan Juwangi. Fungsi dari logika fuzzy dalam Model Pranata Mangsa Baru berbasis Agroklimatologi menentukan pola tanam efektif dengan menrubah nilai rata – rata curah hujan per 10 tahun pada setiap mangsa menjadi nilai keanggotaan sehingga dapat ditarik keputusan dengan menggunakan kurva derajat keanggotaan untuk menentukan apakah nilai ( rata – rata curah hujan ) setiap mangsa termasuk dasarian atau bukan dasarian. Hasil dari perhitungan derajat keanggotaan akan menetukan dasarian dimana dasarian setiap mangsa 1 – 12 akan menentukan pola tanam setiap kecamatan Kabupaten Boyolali. Contoh perintah untuk menetukan dasarian ditunjukkan pada Kode Program 2.

Kode Program 2 Kode untuk Cek Dasarian

for (int i = 1; i < listMangsa.size(); i++) {

if (DKBukanDasa(listMangsa.get(i)) > DKDasa(listMangsa.get(i))) { hasil = false;

} else if (DKBukanDasa(listMangsa.get(i)) < DKDasa(listMangsa .get(i))) {

hasil = true;

} else if (DKBukanDasa(listMangsa.get(i)) == DKDasa(listMangsa .get(i))) {

private Double DKBukanDasa(Double nilaiMangsa) {

if (nilaiMangsa <= 25) {

return 1.0;

} else if (nilaiMangsa >= 25 && nilaiMangsa <= 75) {

return (75 - nilaiMangsa) / 50;

} else {

return 0.0;

} }

private Double DKDasa(Double nilaiMangsa) {

if (nilaiMangsa <= 25) {

return 0.0;

} else if (nilaiMangsa >= 25 && nilaiMangsa <= 75) {

return (nilaiMangsa - 25) / 50;

} else {

return 1.0;

20

Dalam menentukan pola tanam dan pergantian musim dapat dilihat pada Tabel 1. Musim hujan dimulai curah hujan pada hari teretentu telah mencapai antara 200 – 350 mm, awal musim hujan dapat kita lihat dari curah hujan harian sebesar 50 mm selama 10 hari berturut – turut yan kemudian diikuti dengan curah hujan diatas 50mm pada 10 hari berikutnya, pada saat ini petani dianjurkan untuk menanam padi.

Tabel 1 Analisa Curah Hujan Dalam Menentukan Pola Tanam dan Kalender Tanam Kecamatan Ngemplak

Selain menampilkan peta, salah satu menu utama lainnya form Informasi grafik mangsa baru dan lama. Form grafik ini berisi data mangsa baru dan mangsa lama. Data tersebut ditampilkan setelah user melakukan klik pada lihat data grafik yang ditunjukkan pada Gambar 12.

Gambar 12 Form Informasi Grafik Mangsa Baru dan Lama

21

dengan menerapkan metode logika fuzzy memberikan informasi pola tanam yang lebih efektif dan mencukupi kebutuhan PPL berupa informasi pola tanam yang sebelumnya sudah ada pada website Dinas Pertanian dan Perkebunan Kabupaten Boyolali.

Gambar 13 Informasi Grafik Mangsa Baru dan Lama Website Dinas Pertanian Kabupaten Boyolali

Gambar 13 menunjukan hasil output informasi grafik mangsa baru dan lama pada website Dinas Pertanian Kabupaten Boyolali. Pada informasi n grafik terdapat dua nilai curah hujan berdasarkan pranata mangsa lama oleh sukardi tahun 1979 – 1989 dan pranata mangsa baru tahun 2001 -2010. Output yang dihasilkan dari aplikasi mobile model pranata mangsa baru pada Gambar 12 menujukan persamaan hasil nilai curah hujan pada kecamatan Boyolali. Selain informasi grafik mangsa terdapat kesamaan output yang dihasilkan oleh kedua sistem tersebut yaitu informasi pola tanam pada Gambar 11 dan Gambar 14. Gambar 10 adalah output yang dihasilkan dari aplikasi mobile pranata mangsa baru berupa informasi pola tanam yang ada di kecamatan ampel yaitu pada mangsa 5 merupakan dasarian dan tanaman pangan yang ditanam adalah padi. Output yang dihasilkan website Dinas Pertanian Kabupaten Boyolali menujukan informasi pola tanam pada mangsa 5 di kecamatan ampel berwarna hijau yang menandakan tanaman pangan yang ditanam adalah padi, dapat dilihat pada Gambar 14.

22

Persamaan output yang dihasilkan dari kedua sistem informasi pola tanam di Kabupaten Boyolali, aplikasi mobile model pranata mangsa baru digunakan sebagai acuan PPL (Petugas Penyuluh Lapangan) dalam memberikan penyuluhan pola tanam kepada petani saat berada dilapangan dan menggantikan sistem informasi berupa website Dinas Pertanian Kabupaten Boyolali sudah 4 tahun digunakan sebagai acuan pola tanam.

Pengujian sistem berguna untuk melihat sejauh mana aplikasi ini dapat berjalan dan menemukan kesalahan yang mungkin terjadi pada aplikasi. Pengujian aplikasi mobile Model Pranata Mangsa Baru berbasis Agroklimatologi dilakukan dengan menggunakan dua teknik pengujian yaitu:

Pengujian alpha merupakan pengujian program yang dilakukan oleh pembuat aplikasi ataupun orang-orang yang terlibat di dalamnya. Pengujian yang dilakukan meliputi pengujian apakah aplikasi dapat dijalankan pada perangkat mobile, apakah aplikasi dapat mengakses Google Maps API untuk menampilkan marker yang trsimpan didalam chace, sehingga pada penggunaan Google Maps API tidak memerlukan pemanggilan ke Google Maps Service, dan apakah aplikasi dapat menampilkan informasi pola tanam pada peta, informasi pranata mangsa lama dan baru, informasi gejala alam. Tabel 2 merupakan hasil uji coba aplikasi yang digunakan oleh user.

Tabel 2 Hasil Pengujian Aplikasi Mobile

Fungsi yang

diuji Kondisi

Output yang

diharapkan _{dihasilkan sistem} Output yang

Status

Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada aplikasi mobile dapat dilihat status pengujian dari setiap fungsi valid, maka disimpulkan bahwa aplikasi ini berjalan dengan baik dan sesuai yang diharapkan.

23

atau tidak. Pengujian dilakukan dengan membagikan kuesioner kepada tiga puluh orang responden yang dipilih secara acak. Kuesioner memiliki sepuluh pernyataan dalam skala Likert dengan lima skala yaitu Sangat Setuju (SS), Setuju (S), Netral (N), Tidak Setuju (TS), dan Sangat Tidak Setuju (STS). Dari hasil perhitungan skala Likert, dapat diperoleh kesimpulan bahwa aplikasi mobile Pranata Mangsa Baru berbasis Agroklimatologi Kabupaten Boyolali pada platform Android dapat digunakan untuk membantu para pengguna untuk mempersiapkan rencana pola tanam dengan lebih efektif baik. Tampilan pada aplikasi dinilai baik oleh para pengguna aplikasi. Begitu pula dengan informasi yang diberikan oleh aplikasi mobile Model Pranata Mangsa Baru berbasis Agroklimatologi ini. Hasil perhitungan menggunakan skala Likert dapat dilihat pada Tabel 3.

Tabel 3 Hasil Perhitungan Skala Likert

No Pernyataan SS S N TS STS HASIL (membuka grafik, menampilkan informasi pada peta, dan untuk memberikan acuan pola tanam yang efektif

21 9 0 0 0 94,00

6. Simpulan

24

PPL berada dilapangan. 2) Output yang dihasilkan aplikasi mobile model pranata mangsa baru tidak berbeda jauh dengan hasil model pranata mangsa sebelumnya yang sudah diterapkan dan menjadi acuan oleh Dinas Pertanian Kabupaten Boyolali dalam menentukan pola tanam, sehingga aplikasi mobile model pranata mangsa baru bisa menjadi acuan pola tanam oleh Dinas Pertanian Kabupaten Boyolali. 3) Banyaknya jumlah data curah hujan di seluruh Kecamatan Kabupaten Boyolali memungkinkan terjadinya ketidakjelasan atau kekaburan informasi yang bersifat subjektif. Dengan penerapan logika fuzzy, informasi yang dihasilkan lebih akurat untuk menentukan pola tanam dan menentukan perpindahan musim karena logika fuzzy mengenal derajat.

Pengembangan yang dapat dilakukan pada penelitian ini di kemudian hari adalah membaca update data beru berupa file excel, saat ini aplikasi hanya membaca update data berupa file XML dan menambahkan beberapa desain user interface agar lebih menarik dalam penyampaian informasi pola tanam.

7. Pustaka

[1] Effendy Sobri, 2001, Urgensi Prediksi Cuaca dan Iklim di Bursa Komoditas Unggulan Pertanian, Program Pasca Sarjana / S-3, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

[2] Bistok H. Simanjuntak, Sri Yulianto J.P. dan Kristoko Dwi H. 2010. Penyusunan Model Pranata Mangsa Baru berbasis Agroklimatologi dengan menggunakan teknologi Learning Vector Quantization (LQV) untuk perencanaan pola tanam efektif, Laporan Akhir Hibah Bersaing Tahun ke 1. Salatiga: Universitas Kristen Satya Wacana, hlm. 8

[3] Kharas, Homi. 2010. The Emerging Middle Class in Developing Countries. Washington: Brookings Institution.

[4] Kusumadewi, Sri, Sri Hartati, Agus Harjoko, dkk., 2006,Fuzzy Multi-Attribute Decission Making (Fuzzy MADM), Yogyakarta: Graha Ilmu. [5] Wisnu Irawan, Arista, 2012, Perencanaan Kalender Tanam Berdasarkan

Modifikasi Pranata Mangsa dan Klimatologi Menggunakan Metode Prediksi Exponential Smoothing, Fakultas Teknik Informatika Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, Salatiga.

[6] Wiriadiwangsa Dedik, 2005, Pranata Mangsa masih penting untuk pertanian, Tabloid Sinar Tani,Edisi 9 – 15 Maret, Jakarta

[7] Irawan B.,2006, Fenomena Anomali Iklim El Nino La Nina : Kecenderungan Jangka Panjang dan Pengaruhnya Terhadap Produksi Pangan, Pusat Analisis Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian, Bogor. [8] Simanjuntak, Bistok,2009,Penyusunan Indikator dan Pemetaan Rawan

Pangan Kabupaten Semarang Tahun 2009, Semarang: Bappeda Kab. Semarang

[9] Gargenta, Marko dan Nakamura, Masumi. 2014. Learning Android, Edisi

2. California: O’Reilly Media.

[10] Tittel, E., & Dykes, L. XML for Dummies (4th ed.). Indianapolis: Wiley Publishing, Inc, 2005.

25

[12] Christine. 2014. Mengenal Use Case Diagram.

http://www.academia.edu/5295802/Mengenal_Use_Case_Diagram, diakses tanggal 27 Mei 2014.

[13] Joko. 2012. Fungsi Dan Pengertian UML.