Kerangka Sistem Informasi Pembangunan Pe

(1)

SISTEM INFORMASI

“Sistem Informasi Pengaruh Iklim Terhadap Pola

Tanam pada Pertanian”

OLEH :

ANDI RIANSYAH

30000413410025

MAGISTER SISTEM INFORMASI

PROGRAM PASCA SARJANA

UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

(2)

Sistem Informasi Pengaruh Iklim Terhadap Pola Tanam pada Pertanian 1

1. Sistem Informasi

Sistem Informasi Pengaruh Iklim Terhadap Pola Tanam pada Pertanian

2. Pendahuluan

Pertumbuhan dan produksi tanaman pada suatu periode dengan lingkungan tanah dan iklim tertentu produksi tanaman akan sangat tergantung pada interaksi antara iklim, tanah, tanaman dan pengelolaannya, dengan kata lain produksi tanaman dengan sistem pengelolaan tertentu merupakan fungsi dari berbagai parameter karakteristik lahan disekitarnya. Iklim sebagai fungsi parameter lingkngan tersebut dapat diprediksi untuk menentukan waktu perkiraan curah hujanmenggunakan berbagai metode. Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu cara prediksi yang diakui keunggulannya, terutama prediksi banyak parameter dengan bentuk hubungan fungsional yang tidak linier dan saling bekerja secara simultan.

Variabilitas iklim dan perubahan iklim merupakan dua fenomena anomaly iklim yang kini menjadi isu strategis dan perhatian serius karena diyakini mempunyai dampak besar bagi kehidupan di berbagai sektor. Variabilitas iklim merupakan fluktuasi unsur-unsur iklim yang terjadi pada rentang waktu tertentu seperti variasi musiman atau tahunan (musim hujan dan kemarau yang bergeser waktunya atau durasinya) serta kejadian iklim ekstrim sedangkan perubahan iklim merupakan fenomena perubahan komposisi atmosfer secara gradual yang akan memperbesar variabilitas iklim yang teramati pada periode yang cukup panjang. Pada suatu saat terjadi penurunan curah hujan yang mengakibatkan terjadinya kekeringan dan pada saat yang lain mengakibatkan tingginya curah hujan sehingga dapatmenimbulkan banjir.

3. Tujuan Penelitian

(3)

dalam menentukan jenis tanaman yang tepat untuk pertanian pada kondisi curah hujan tertentu.

4. Manfaat Penelitian

Sistem informasi ini dapat digunakan oleh pihak menegerial pada sebuah pertanian sebagai bahan pendukung referensi suatu proses pembangunan pertanian yang lebih efektif dan efisien. Proses dalam penentuan pola tanam tanaman pada pertanian yang tepat, akan menjadikan tanaman berkembang dengan yang diharapkan, sehingga hasil yang didapat dari pertanian bisa lebih baik.

5. Perancangangan Sistem

Sebuah sistem informasi yang dapat membantu dalam proses menentukan waktu perkiraan curah hujan sehingga dapat digunakan untuk mengatur pola penanaman tanaman pada sebuah pertanian, karena musim tanam tidak lagi bisa berpatokan pada anggapan dulu, yakni musim hujan setiap Oktober-Maret dan musim kemarau setiap April-September. Sektor pertanian memang perlu mendapat perhatian serius karena sangat rentan terhadap perubahan iklim. Penanaman jenis tanaman tertentu pada saat curah hujan yang tidak tepat dapat menyebabkan perkembangan tanaman menjadi buruk. Kerentanan ini terutama dari tiga faktor, yakni peningkatan suhu udara, terjadinya iklim ekstrem, dan naiknya permukaan air laut. Peningkatan suhu udara akan berdampak terhadap penurunan produktivitas tanaman, terutama tanaman semusim. Selain itu juga akan meningkatkan populasi beberapa jenis hama penyakit tanaman. Adapun iklim ekstrem akan menyebabkan kegagalan panen dan luas panen. Sementara naiknya permukaan laut akan menyebabkan menciutnya lahan pertanian pantai dan peningkatan salinitas tanah di sekitar pantai.

(4)

datawarehouse yang kemudian akan dimuat dan didapatkan suatu informasi. Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu metode prediksi yang diakui keunggulannya, terutama untuk prediksi yang melibatkan banyak parameter yang bekerja secara simultan dengan bentuk hubungan fungsional yang tidak linier. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan suatu struktur komputasi yang dikembangkan berdasarkan proses sistem jaringan syaraf biologi dalam otak. JST merupakan penjabaran fungsi otak manusia (biological neuron) dalam bentuk fungsi matematika yang menjalankan proses perhitungan secara paralel.

Penggunaan metode JST diperkirakan dapat memberikan jawaban yang lebih baik dalam memprediksi produksi tanaman perkebunan sebagai fungsi parameter karakteristik/kualitas lahan dan iklim. Sifat non–linier yang merupakan kekuatan jaringan syaraf tiruan yang lain dapat mengatasi kekurangan dari metode konvensional yang rumit dan tidak disukai apabila memasuki model yang non– linier.

Gambar 1. Kerangka Sistem Informasi Pengaruh Iklim Terhadap Pola Tanam pada Pertanian

(5)

a. Input :

Pada perancangan sistem informasi peramalan beban listrik ini, terdapat dua jenis sumber data, yaitu data beban listrik dan data cuaca.

1. Curah Hujan

Kepentingan tanaman terhadap besarnya curah hujan sudah dirasakan sejak panen. Adapun titik yang kritis adalah saat pembungan. Apabila saat pembungaan banyak hujan turun, maka proses pembungaan akan terganggu. Tepung sari menjadi busuk dan tidak mempunyai viabilitas lagi. Kepala putik dapat busuk karena kelembaban yang tinggi. Selain itu,aktivitas serangga penyerbuk juga berkurang saat kelembaban tinggi.apabila trjadi kerusakan pada tepung sari dan kepala puti berarti penyerbukan telah gagal. Hal ini juga berarti bahwa pembuahan dan selanjutnya,panen, telah gagal dan harus menunggu tahun berikutnya 2. Panjang Hari

Terdapat tiga penggolongan tanaman yang lazim, yaitu tanaman berhari pendek (short day),tanaman berhari panjang (long day), dan tanaman berhari netral (day netral). Respon pembungaan tanaman terhadap lamanya penyinaran berbeda. Tanaman yang digolongkan tanaman hari pendek (short day) adalah tanaman yang baru berbunga apabila periode gelap lebih lama/ panjang dari kritisnya (misalnya 12 jam). Sebaliknya, tanaman hari panjang (long day) adalah golongan tanaman yang hanya mau berbunga apabila periode gelap kurang/ dibawah dari periode kritisnya. Pentingnya variasi panjang hari dalam menentukan waktu pembungaan nyata berkaitan dengan latitud, tanaman berhari pendek yang memiliki fotoperiode kritikal lebih dari 12 jam berbunga jauh lebih dini di latitud yang lebih tinggi daripada latitud yang rendah. Panjang hari dilaporkan berkorelasi dengan nisbah bunga jantan/ betina dalam tanaman berhari-pendek.

3. Radiasi Sinar Matahari

(6)

penyerbuk. Pembukaan bunga dan aktivitas lebah ditingkatkan oleh radiasi matahari yang cerah, wilayah yang sering berawan berpotensi kurang untuk produksi benih.

b. Output

Output dari sistem informasi ini adalah waktu dan data perkiraan curah hujan yang dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi pihak manajemen untuk mengambil keputusan dalam hal :

1. Menentukan pola tanam pada suatu pertanian.

2. Menentukan jenis tanaman yang akan di tanam pada suatu lahan pertanian.

6. Metodelogi

(7)

terbaik yang diperoleh pada saat training dengan menggunakan data input yang berbeda.

7. Jurnal

(8)

Minat baru dalam perubahan iklim menimbulkan pertanyaan pada skala tertentu dan dampak pada pertanaman musiman. Dalam konteks ini kemudian diikuti dengan analisis catatan curah hujan sejarah untuk empat lokasi , tiga kepentingan tertentu untuk pertanian lokal dan keempat lebih meteorologi minat yang lebih luas , konteks global , hingga 103 musim , 188 % 1889 sampai 1990-1991 . Perbedaan curah hujan musiman dan hari hujan diidentifikasi selama periode ini . Tapi , semakin tinggi variabilitas yang terjadi untuk periode dua minggu yang relevan dalam musim mencegah identifikasi setiap kecenderungan atau perbedaan untuk ini rentang waktu yang lebih pendek. Umumnya , probabilitas ini menurun dengan peningkatan jarak yang drastis, dengan peningkatan ambang batas dan berbeda antara periode dua minggu. Lapangan lokal menunjukkan dua kriteria untuk disemai dan kriteria curah hujan lain untuk kerusakan tanaman pada saat panen. Analisis kejadian mereka menekankan keragaman dalam musim, meskipun perbedaan tidak dapat dideteksi antara catatan periode. Analisis juga menunjukkan relatif kelangkaan kriteria curah hujan ini menabur selama periode dalam musim. Sebaliknya, curah hujan peristiwa yang bisa berdampak buruk pada kualitas tanaman pada saat panen terjadi pada semua musim . Dengan demikian , terlepas dari perubahan iklim lebih lanjut catatan memberikan bukti yang cukup variabilitas curah hujan dan karenanya dalam kondisi untuk pertanian di wilayah tersebut. Produsen perlu merespon dengan cepat terhadap terjadinya kondisi yang tepat dan analisis ini menggarisbawahi kesulitan dalam melakukan hal ini (W.S Mollah, 1995).

(9)

data. Keakuratan prosedur diverifikasi dengan memperkenalkan kesalahan yang dikenal ke dalam dataset yang tersedia, keaslian, dan dengan menghitung probabilitas benar mengklasifikasikan data divalidasi atau tidak divalidasi (G. Sciuto, 2009).

8. _{Daftar Pustaka}

Anna M. Szyniszewska, P. R. (2012). Determining the daily rainfall characteristics from the monthly rainfall totals. ScienceDirect , 17.

G. Sciuto, B. B. (2009). Quality control of daily rainfall data with neural network. ScienceDirect , 10.