• Tidak ada hasil yang ditemukan

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pemodelan Sistem Peramalan Produksi Tanaman Pangan Menggunakan Exponential Smoothing (Studi Kasus : Kabupaten Boyolali) T1 672008609 BAB I

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pemodelan Sistem Peramalan Produksi Tanaman Pangan Menggunakan Exponential Smoothing (Studi Kasus : Kabupaten Boyolali) T1 672008609 BAB I"

Copied!
4
0
0

Teks penuh

(1)

1

Bab 1

Pendahuluan

1.1

Latar Belakang

Indonesia adalah negara agraris yang mengandalkan sektor

pertanian untuk menunjang hidup masyarakatnya. Sektor pertanian

bergantung pada kondisi iklim dan cuaca yang seringkali

menyebabkan kegagalan dan keberhasilan dalam usaha tani (Effendy,

2001). Dampak konkrit pengaruh iklim terhadap produksi pertanian

khususnya tanaman pangan meliputi 2 hal. Pertama, kegagalan panen

akibat kekeringan atau banjir dan kedua, penurunan produksi

pertanian akibat penyimpangan iklim yapng mempengaruhi periode

pertumbuhan. Jika ini terjadi secara permanen, akan menyebabkan

kerugian pada petani dan pada akhirnya akan mengancam ketahanan

pangan nasional.

Saat ini telah berkembang teknologi informasi berupa map

server dan sistem informasi berupa agrometeorologi untuk

menggambarkan keadaan cuaca dan musim disuatu daerah tertentu.

Tetapi teknologi tersebut tidak dapat menjawab kebutuhan user akan

pergerakan peta yang dinamis. Maka diperlukanlah suatu metode

tertentu untuk membantu user menggambarkan keadaan meteorologi

yang selalu berubah-ubah (Bursa, 2010). Dengan menggunakan data

spasial ini diharapkan akan memperbaiki sistem. Dimana data spasial

memiliki keuntungan berupa penyimpanan yang ringkas, kecepatan

transfer dan proses data, kemudahan pembaharuan dan pemeliharaan

data serta analisa data yang dapat dilakukan secara dinamis.

(2)

2

Data spasial klimatologi yang akan dikembangkan dalam

penelitian ini luarannya berupa pemodelan sistem peramalan produksi

tanaman pangan yang dapat memberikan informasi dengan reliabilitas

dan validasi tinggi yang bermanfaat untuk menekan resiko kegagalan

usaha tani, peningkatan dan ketersediaan produksi pangan lokal.

1.2

Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian latar belakang masalah, dapat dirumuskan

permasalahan yang ada adalah :

− Apakah dengan sedikit pengetahuan mengenai data-data

pendukung yang akan digunakan, memungkinkan pemodelan

sistem peramalan produksi tanaman pangan ini dapat dibangun?

− Bagaimana menentukan parameter yang dapat dijadikan

pengukur pergeseran iklim dan dijadikan sebagai dasar

perhitungan peramalan produksi tanaman pangan.

− Bagaimana perancangan dan pembuatan pemodelan sistem

peramalan produksi tanaman pangan dapat dilaksanakan?

1.3

Tujuan

Tujuan umum dari skripsi ini adalah :

− Membangun pemodelan sistem peramalan produksi tanaman

pangan untuk menggambarkan tanaman pangan yang ditanam

dan cocok untuk daerah tertentu.

− Membantu petugas dinas penelitian memantau kondisi iklim dan

komoditas pertanian di daerah tertentu untuk perencanaan pola

tanam efektif.

− Pengurangan resiko gagal panen dan pencegahan biaya produksi

(3)

3

1.4

Manfaat

Manfaat dari skripsi ini adalah :

− Bagi IPTEKS, Penelitian ini diharapkan akan menghasilkan

sistem informasi yang mengkombinasikan data klimatologi, dan

data spasial yang diolah memanfaatkan sistem informasi

berbasis teknologi informasi sehingga menghasilkan luaran yang

dapat bermanfaat bagi masyarakat.

− Bagi Dinas Pertanian, diharapkan akan menghasilkan model

data klimatologi berbasis spasial untuk visualisasi iklim dan

tanaman pangan yang cocok ditanam untuk daerah tertentu dan

data agrometeorologi yang lebih akurat sehingga dapat

digunakan oleh berbagai pihak, khususnya petugas dinas

pertanian dan petani guna melakukan perencanaan pola tanam

yang efektif.

− Bagi Petani, luaran penelitian ini dapat digunakan oleh PPL untuk kemudian disampaikan kepada petani sehingga resiko

kegagalan pertanian dapat diminimalkan dan mencegah biaya

produksi tinggi.

1.5

Batasan Masalah

− Pada sistem ini tidak membahas tentang parameter kondisi tanah pada daerah penelitian dan prosedur pencegahan hama

pertanian di daerah penelitian.

− Data iklim yang digunakan pada penelitian ini adalah data sampel.

− Kecamatan yang digunakan pada penelitian ini menggunakan 3

(4)

4

− Jenis tanaman pangan yang digunakan sebagai sampel adalah padi, jagung dan kedelai.

1.6

Sistematika Penulisan

Bab 1: Pendahuluan

Pada bab ini berisi latar belakang, rumusan masalah,

tujuan dan manfaat, batasan masalah serta sistematika

penulisan.

Bab 2: Tinjauan Pustaka

Pada bab ini berisi tentang hasil penelitian orang lain

yang digunakan sebagai landasan teori yang menjelaskan

konsep dan teori dasar yang mendukung penulisan tugas

akhir ini seperti data spasial dan analisis exponential

smoothing.

Bab 3: Perancangan Sistem

Pada bab ini berisi penjelasan mengenai tahap-tahap

penerapan metode exponential smoothing, perancangan

interface dan database sistem yang digunakan pada

sistem.

Bab 4: Hasil dan Pembahasan

Pada bab ini memberikan uraian tentang hasil pembuatan

dan pembahasan sistem peramalan produksi tanaman

pangan.

Bab 5: Kesimpulan dan Saran Pengembangan

Pada bab ini berisi kesimpulan dan saran terhadap

Referensi

Dokumen terkait

penelitian lanjutan dengan metode yang lebih akurat sehingga dengan cara demikian,. diharapkan dapat menemukan masalah yang lebih akurat sehubungan

MAPE biasanya lebih berarti dibandingkan MAD karena MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan terhadap permintaan aktual selama periode tertentu yang akan

Exponential smoothing merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk meramalkan jumlah produksi yang akan datang, jenis double exponential smoothing dengan

Maka, metode pemulusan yang cocok digunakan apabila data mengalami trend dan fluktuasi (naik/turunnya) musiman adalah metode holt- winters exponential smoothing model

Berdasarkan nilai RMSE, MAPE maupun MAE dapat disimpulkan bahwa model Hybrid Exponential Smoothing Neural Network lebih baik dan lebih cocok untuk memprediksi jumlah data

Kementerian Pertanian melalui BB Padi melepas varietas unggul baru padi gogo yang tahan naungan sekaligus kekeringan sehingga cocok untuk ditanam sebagai tanaman

Diduga terjadi korelasi yang tinggi antara karakteristik-karakteristik tenaga kerja, sehingga analisis hubungan antara karakteristik tenaga kerja terhadap produksi tanaman

Kementerian Pertanian melalui BB Padi melepas varietas unggul baru padi gogo yang tahan naungan sekaligus kekeringan sehingga cocok untuk ditanam sebagai tanaman