Pembangunan Sistem Zona Agroekologi (ZAE) menggunakan Logika Fuzzy pada Wilayah Pertanian Kabupaten Semarang Berbasis Data Spasial

Transkripsi

1 Pembangunan Sistem Zona Agroekologi (ZAE) menggunakan Logika Fuzzy pada Wilayah Pertanian Kabupaten Semarang Berbasis Data Spasial 1) Yerymia Alfa Susetyo, 2) M. A. Ineke Pakereng, 3) Sri Yulianto J. Prasetyo Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia 1) 2) 3) Abstract Agroecology zone is the result of grouping the soil characteristics and climate in a region. The groupings of soil and climate characteristics are helpful in establishing an area of agricultural systems. Semarang District as a district which has decreased the conversion of agricultural land is requires the handling of agricultural planning. Fuzzy logic as a method to determine the zoning based on the degree of membership. The output of fuzzy logic is an agroecology zone of the region. By knowing the agroecology zone of a region and presented in spatial data, then the planning of agricultural development will be more planned carefully. Keywords: Agroecology Zone, Fuzzy Logic, Spatial Data 1. Pendahuluan Pembangunan pertanian sebagai salah satu dasar bagi pembangunan nasional, tidak hanya cukup menjadi sektor yang berperan tangguh pada persoalan pembangunan perekonomian, akan tetapi juga harus berperan dalam pembangunan lingkungan dan sosial masyarakat. Dalam bidang pertanian terdapat hubungan yang erat antara faktor klimatologis, bentuk kewilayahan, dan tanah. Pengelompokan suatu wilayah berdasarkan keadaan fisik lingkungan yang hampir sama, dimana keragaman tanaman dan hewan dapat diharapkan tidak ada perbedaan secara nyata, disebut sebagai Agroekologi. Komponen utama agroekologi adalah iklim, fisiografi atau bentuk wilayah, dan tanah. Tujuan yang hendak dicapai pada penetapan zona agroekologi (ZAE) adalah untuk menetapkan komoditas potensial berskala ekonomi agar sistem usaha tani dapat berkelanjutan.[1] Untuk tujuan perencanaan pembangunan pada wilayah pertanian, saat ini belum mampu menjangkau sampai skala aplikatif di lapangan. Oleh karena itu diperlukan karakterisasi potensi sumber daya lahan zona agroekologi (ZAE) tingkat semi detail di tingkat kabupaten, kecamatan, dan desa. Berdasarkan uraian latar belakang tersebut, maka muncullah keinginan untuk melakukan karakterisasi, deliniasi, dan penyusunan database sumber daya lahan, serta menyusun pola pewilayahan komoditas pertanian berdasar zona 61

2 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 8. No.1, Februari 2011 : agroekologi dengan menggunakan logika fuzzy dan diimplementasikan dalam data spasial berbasis web.logika fuzzy merupakan logika yang mampu mengatasi ketidakpastian dalam menentukkan zona agroekologi 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. Kabupaten Semarang mengalami permasalahan berkaitan dengan konversi lahan pertanian. Luas lahan sawah Kabupaten Semarang tahun 2009 tercatat seluas ,46 Ha dibandingkan tahun 2008 terjadi penurunan konversi lahan sawah seluas 3,54 Ha. Keprihatinan akan cepatnya penurunan konversi lahan di Kabupaten Semarang ini benar-benar membutuhkan perhatian serta penanganan yang komprehensif dari semua kalangan. Hal ini mengingat posisi Kabupaten Semarang yang merupakan daerah penunjang ketersediaan pangan di Jawa Tengah pada khususnya dan Indonesia pada umumnya. Selain itu juga mengingat semakin gencarnya isu penanganan pemanasan global. [2] Pembangunan sistem zona agroekologi ini, diimplementasikan di wilayah Kabupaten Semarang.Wilayah Kabupaten Semarang dipilih karena merupakan salah satu pendukung lumbung pangan Provinsi Jawa Tengah yang memiliki potensi yang cukup besar di bidang pertanian. Di samping itu, pada saat ini potensi tersebut belum dimanfaatkan secara maksimal. 2. Kajian Pustaka Dalam jurnal lain yang berjudul Penggunaan Metode Fuzzy dalam Penentuan Lahan Kritis dengan Menggunakan Sistem Informasi Geografis di Daerah Subdas Cipeles dinyatakan bahwa SIG adalah sistem yang dapat digunakan untuk memasukkan,menyimpan,memeriksa,mengintegrasikan,memanipulasi, menganalisis,dan menampilkan data yang berhubungan dengan posisi-posisi permukaan bumi. Kemampuan SIG yang paling menonjol adalah dalam pengolahan data spasial antara lain teknik overlay (tumpang-susun). Dalam jurnal yang sama pula, dituliskan bahwa hasil interpretasi data melalui metode fuzzy dengan defuzzifikasi Centre of Grafity (COG) menunjukkan bahwa metode fuzzy mampu mengatasi ketidakpastian dalam klasifikasi data lahan kritis yang disajikan dalam bentuk diskrit, dimana dari hasil uji Wilcoxon interpretasi hasil analisis fuzzy mendekati kondisi yang sebenarnya di lapangan. [3] Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah sistem yang dapat mengintegrasikan data spasial (pada vektor dan citra digital),atribut (sistem basis data),dan properties lainnya. [4] Fungsionalitas dari sistem informasi geografis adalah kemampuan dalam menjawab hal-hal terkait analisis (query). SIG dapat memecahkan masalah-masalah analisis spasial, atribut, dan kombinasinya.sistem informasi geografis, menghubungkan unsur-unsur yang terdapat dalam peta dengan atribut-atributnya ke dalam sebuah satuan yang disebut layer. Layer dapat berupa batas-batas administrasi atau kondisi alam. Sistem informasi yang dirancang akan menggabungkan layer-layer tersebut beserta atributnya sehingga membentuk suatu basis data. Sistem juga melakukan analisis spasial sehingga dapat memberikan informasi yang dibutuhkan oleh pengguna. Pada sistem informasi geografis, terdapat beberapa sub sistem yang masing masing 62

3 Pembangunan Sistem (J. Prasetyo, dkk) memiliki fungsi yang spesifik. Sub sistem dalam sistem informasi geografis yaitu a).input data, adalah sub sistem yang bertugas untuk mengelola input atau masukan data spasial yang ada; b).output data, adalah menampilkan informasi, baik berupa peta, tabel, atau laporan lain; c).manajemen data, adalah sub sistem yang mengorganisasikan data spasial maupun atribut ke dalam basis data; d).manipulasi data, adalah sub sistem yang berfungsi untuk menentukan informasi-informasi apa saja yang akan dihasilkan dan ditampilkan. Selain itu, sub sistem ini bertugas untuk manipulasi dan pemodelan data, sehingga menjadi informasi yang diharapkan. Secara skema, sub sistem dalam sistem informasi geografis ditunjukkan pada Gambar 1. Manipulasi Data Input Data Sistem Informasi Geografis (SIG) Output Data Manajemen Data Gambar 1 Sub Sistem dalam SIG [5] MapServer adalah lingkungan pengembangan software yang bersifat open source yang dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi-aplikasi internetbased yang melibatkan data spasial atau peta digital. Aplikasi yang dibangun menggunakan MapServer memiliki tipikal arsitektur seperti yang ditunjukkan Gambar 2. HTTP/CGI request Internet File HTML HTTP Server (Apache, IIS, etc) MapServer Browser MapServ CGI,or MapScript + PHP Or MapScript + Perl, or etc Map File HTML Tempate Map Data External Data Gambar 2 Arsitektur Web SIG dengan MapServer [4] Pada mulanya, browser (client) mengirimkan request (melalui jaringan internet atau intranet) ke web server dalam bentuk request terkait spasial. Kemudian, oleh web 63

4 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 8. No.1, Februari 2011 : server, request terkait spasial ini dikirimkan ke server aplikasi (yang dibangun dengan menggunakan pemrograman script yang telah tersedia) dan MapServer. Setelah itu, MapServer akan membaca mapfile, data peta, dan data eksternal (jika ada) untuk membentuk gambar yang sesuai dengan request. Setelah gambar ini di-render, file images yang bersangkutan akan dikirimkan ke web server, dan akhirnya ke browser milik client sesuai dengan format tampilan template-nya. Arsitektur MapServer ini cenderung bersifat thin-client atau fokus pada server side hingga prosedur-prosedur yang terkait pengelolaan data dan analisis diproses di server, sementara browser hanya menerima hasil request dalam bentuk file HTML beserta file images-nya. [4] Agroekologi adalah pengelompokan suatu wilayah berdasarkan keadaan fisik lingkungan yang hampir sama dimana keragaman tanaman dan hewan dapat diharapkan tidak akan berbeda dengan nyata. Komponen utama agroekologi adalah iklim, fisiografi atau bentuk wilayah, dan tanah.sistem pertanian berkelanjutan akan terwujud apabila lahan digunakan untuk sistem pertanian yang tepat dengan cara pengelolaan yang sesuai. Apabila lahan tidak gunakan dengan tepat, produktivitas akan cepat menurun dan ekosistem menjadi terancam kerusakan. Penggunaan lahan yang tepat selain menjamin bahwa lahan dan alam ini memberikan manfaat untuk pemakai pada masa kini, juga menjamin bahwa sumberdaya alam ini bermanfaat untuk generasi penerus di masa mendatang. Dengan mempertimbangkan keadaan agroekologi, penggunaan lahan berupa sistem produksi dan pilihan-pilihan tanaman yang tepat dapat ditentukan.metode penyusunan Zona Agroekologi (ZAE) dilakukan melalui penggabungan antara karakteristik fisiografi lahan (kelerengan, drainase, tinggi tempat) dan iklim (curah hujan dan suhu). Data karakteristik fisiografi lahan dan iklim diperoleh melalui pengolahan peta kontur, peta ketinggian tempat, dan data curah hujan menjadi peta digital kemiringan, kelembaban, rejim suhu, dan drainase. Peta-peta digital yang telah dihasilkan tersebut ditumpang-susunkan sehingga diperoleh Zona Agroekologi (ZAE) sebagai satuan pemetaan. Struktur Zona Agroekologi dapat dilihat pada Gambar 3. Tahap-tahap dalam menentukan Zona Agroekologi (ZAE) adalah: 1. Pengelompokan zona utama, yang didasarkan pada peta digital kemiringan lereng. Wilayah dikelompokkan dalam empat zona berdasarkan kemiringan lereng, yaitu a) Zona Satu : Kemiringan < 8%, dengan fisiografi datar hingga agak datar; b) Zona Dua : Kemiringan 8-15%, dengan fisiografi berombak dan lereng agak curam; c) Zona Tiga : Kemiringan 15-40%, dengan fisiografi berbukit dan lereng curam; d) Zona Empat : Kemiringan > 40%, dengan fisiografi bergunung dan lereng sangat curam. 2. Pengelompokan atas dasar rejim suhu udara maka wilayah terbagi menjadi tiga kelompok yaitu a).panas (simbol A) yaitu daerah pada ketinggian 500 mdpl atau memiliki rataan suhu udara tahunan > 26 C; b).sejuk (simbol B) yaitu daerah pada ketinggian mdpl atau memiliki rataan suhu udara tahunan 26 C-23 C; c).dingin (simbol C) yaitu daerah pada ketinggian >1000 mdpl atau memiliki rataan suhu udara tahunan < 23 C. 3. Pengelompokan sub zona rejim kelembaban, dibedakan berdasarkan jumlah bulan kering (curah hujan<60 mm) dalam satu tahun atau didasarkan pada 64

5 Pembangunan Sistem (J. Prasetyo, dkk) besarnya curah hujan. Sedangkan rejim suhu didasarkan pada ketinggian tempat dari permukaan laut yang mengikuti proses lapse rate adiabatic. Berdasarkan data rejim kelembaban yang didasarkan pada data bulan kering atau curah hujan, maka wilayah dibagi menjadi tiga kelompok yaitu a) Kering (X) yaitu jika bulan kering>7 bulan dalam satu tahun atau curah hujan tahunan <1500 mm; b).lembab (Y) yaitu jika bulan kering antara empat sampai tujuh bulan dalam setahun atau curah hujan tahunan antara mm; c).basah (Z) yaitu bulan kering < 3 bulan dalam setahun atau curah hujan tahunan >3000 mm. 4. Pengelompokan sub zona Drainase. Berdasarkan keadaan drainase tanah (mudah tidaknya air hilang dari tanah) maka wilayah dikelompokkan atas a) Drainase baik (simbol satu) yaitu daerah yang tanahnya tidak tergenang; b) Drainase buruk (simbol dua) yaitu daerah yang tanahnya selalu tergenang. Zona Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 KELERENGAN DRAINASE Sub Zona 1. Baik 2. Buruk Sub Zona A. Panas B. Sejuk Zona Agroekologi Sub Zona X. Basah Y. Lembab C. Dingin SUHU KELEMBABAN Z. Kering Gambar 3 Struktur Zona Agroekologi [6] Lotfi A. Zadeh memperkenalkan teori himpunan fuzzy, yang secara tidak langsung mengisyaratkan bahwa tidak hanya teori probabilitas saja yang dapat digunakan mempresentasikan masalah ketidakpastian.namun demikian,teori himpunan fuzzy bukanlah pengganti dari teori probabilitas. Pada teori himpunan fuzzy, komponen utama yang sangat berpengaruh adalah fungsi keanggotaan. Fungsi keanggotaan merepresentasikan derajat kedekatan suatu objek terhadap atribut tertentu, sedangkan pada teori probabilitas lebih pada penggunaan frekuensi relatif. [6] Proses dalam logika fuzzy dapat dilihat pada Gambar 4. 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. 65

6 Gambar 4 Skema Dasar Fuzzy Logic [7] Ada beberapa representasi kurva dalam fungsi keanggotaan, antara lain Representasi Linear Pemetaan input dimana derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Persamaan 1 menunjukkan fungsi keanggotaan untuk representasi liniear. (1) Representasi Kurva Segitiga, pada dasarnya merupakan gabungan antara dua garis (linear), seperti terlihat pada Gambar 5. Gambar 5 Representasi Kurva Segitiga [7] Fungsi keanggotaan menggunakan rumus pada Persamaan 2. (2) Representasi Bentuk Bahu. 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 6.

7 Pembangunan Sistem (J. Prasetyo, dkk) Gambar 6 Representasi Kurva Bahu 3. Perancangan Sistem Dalam sistem ini,terdapat dua pengguna yakni, admin dan user.untuk masuk ke dalam sistem, admin harus login terlebih dahulu. Sedangkan, untuk user tida perlu login. User di sini adalah pegawai Bappeda Kabupaten Semarang,atau pegawai Dinas Pertanian, Perkebunan, dan Kehutanan Kabupaten Semarang. Sedangkan admin adalah pegawai Bappeda Kabupaten Semarang, atau pegawai Dinas Pertanian, Perkebunan, dan Kehutanan Kabupaten Semarang yang diberi otoritas untuk mengolah atau me-manage database. Secara umum, use case diagram untuk sistem ini ditunjukkan pada Gambar 7. User Sistem ZAE <<include>> Admin Login Manage Database Gambar 7 Use Case Diagram Sistem Use Case Diagram untuk user dan admin secara detail ditunjukkan pada Gambar 8. Gambar 8 dalam use case diagram untuk user, terdapat lima fungsi yang dapat dilakukan oleh user. Fungsi lihat informasi pembagian wilayah Kabupaten Semarang berfungsi untuk melihat peta pembagian wilayah Kabupaten Semarang per kecamatan, serta untuk mendapatkan informasi berupa batas-batas wilayah Kabupaten Semarang, dan luas wilayah masing-masing kecamatan. Fungsi lihat informasi kelerengan Kabupaten Semarang berfungsi untuk melihat peta kelerengan wilayah dan melihat informasi kelerengan minimal dan maksimal di masing-masing

8 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 8. No.1, Februari 2011 : kecamatan. Fungsi lihat informasi ketinggian dan fungsi lihat informasi curah hujan Kabupaten Semarang pada intinya sama dengan fungsi lihat informasi kelerengan Kabupaten Semarang, bedanya dalam fungsi ini, sebagai data yang diolah adalah data ketinggian atau curah hujan. Fungsi lihat hasil ZAE berfungsi untuk melihat peta zona agroekologi pada suatu kecamatan dengan satuan per desa, kemudian juga untuk melihat gambaran umum zona tersebut dan melihat komoditas pertanian yang cocok dibudidayakan pada daerah tersebut. Fungsi untuk admin pada use case diagram Gambar 8, terdapat enam fungsi. Fungsi-fungsi tersebut sama dengan fungsi milik user akan tetapi, untuk admin, ada tambahan, yakni fungsi edit data kelerengan, ketinggian, dan curah hujan. Edit Data Kelerengan, Ketinggian dan Curah Hujan Lihat Informasi Pembagian WilayahKab. Semarang User Lihat Informasi Kelerengan Kab. Semarang Admin Lihat Informasi Ketinggian Kab. Semarang Lihat Informasi Curah Hujan Kab. Semarang Lihat Hasil Zona Agroekologi Gambar 8 Use Case Diagram untuk User dan Admin 4. Perancangan Algoritma dangan Logika Fuzzy Algoritma yang digunakan dalam sistem ini adalah logika fuzzy. Logika fuzzy digunakan untuk menentukan zona agroekologi dari suatu wilayah desa di Kabupaten Semarang. Indikator atau komponen yang digunakan adalah kelerengan atau kemiringan lahan, ketinggian tempat, dan curah hujan. Fungsi keanggotaan fisiografi lahan Domain himpunan fuzzy yang terdiri dari Fisiografi Datar (<8%); Fisiografi Agak Curam (8%-15%); Fisiografi Curam (15%-40%); Fisiografi Sangat Curam (>80%). Sedangkan kurva untuk fungsi keanggotaan fisiografi lahan ditunjukkan pada Gambar 9. 68

9 Pembangunan Sistem (J. Prasetyo, dkk) Gambar 9 Kurva Fungsi Keanggotaan Fisiografi Lahan Fungsi keanggotaan untuk fisiografi lahan datar ditunjukkan pada Persamaan 3. (3) Fungsi keanggotaan untuk fisiografi lahan agak curam ditunjukkan pada Persamaan 4. (4) Fungsi keanggotaan untuk fisiografi lahan curam ditunjukkan pada Persamaan 5. (5) Fungsi keanggotaan untuk fisiografi lahan sangat curam ditunjukkan pada Persamaan 6. (6) Fungsi keanggotaan ketinggian tempat. Domain himpunan fuzzy terdiri dari suhu panas (<500 mdpl); suhu sejuk (500 mdpl-1000 mdpl) dan suhu dingin (> 1000 mdpl). Kurva untuk fungsi keanggotaan ketinggian tempat ditunjukkan pada Gambar 10. Gambar 10 Kurva Fungsi Keanggotaan Ketinggian Tempat 69

10 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 8. No.1, Februari 2011 : Fungsi keanggotaan untuk ketinggian tempat dengan suhu panas ditunjukkan pada Persamaan 7. (7) Fungsi keanggotaan untuk ketinggian tempat dengan suhu sejuk ditunjukkan pada Persamaan 8. (8) Fungsi keanggotaan untuk ketinggian tempat dengan suhu dingin ditunjukkan pada Persamaan 9. (9) Fungsi Keanggotaan Curah Hujan. Domain himpunan fuzzy terdiri dari kelembaban kering (<1500 mm); kelembaban lembab (1500 mm-3000 mm); kelembaban basah (>3000 mm). Kurva untuk fungsi keanggotaan curah hujan ditunjukkan pada Gambar 11. Gambar 11 Kurva Fungsi Keanggotaan Curah Hujan Fungsi keanggotaan untuk curah hujan dengan kelembaban kering ditunjukkan pada Persamaan 10. (10) Fungsi keanggotaan untuk curah hujan dengan kelembaban lembab ditunjukkan pada Persamaan 11. (11) 70

11 Pembangunan Sistem (J. Prasetyo, dkk) Fungsi keanggotaan untuk curah hujan dengan kelembaban basah ditunjukkan pada Persamaan 12. (12) 5. Hasil Pembahasan dan Implementasi Dalam Sistem Zona Agroekologi Kabupaten Semarang ini, terdapat lima menu utama, yaitu: Home, Informasi, ZAE, Data, dan Help. Tampilan Sistem Zona Agroekologi Kabupaten Semarang ditunjukkan pada Gambar 12. Gambar 12 Tampilan Halaman Home Halaman informasi pembagian wilayah memiliki tiga navigasi yaitu: pembagian wilayah kecamatan, pembagian wilayah Kabupaten Semarang per kecamatan, dan pembagian wilayah per desa. Halaman informasi kelerengan/kemiringan lahan memiliki dua navigasi yaitu: kelerengan wilayah kecamatan, dan kelerengan wilayah Kabupaten Semarang. Gambar 13 Tampilan Peta Kelerengan Lahan 15,1% - 25% Kabupaten Semarang 71

12 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 8. No.1, Februari 2011 : Dalam halaman informasi kelerengan wilayah Kabupaten Semarang terdapat combo box yang berisi klasifikasi kelerengan (kemiringan <8%, kemiringan 8%-15%, kemiringan 15,1%-25%, kemiringan 25,1%-40%, dan kemiringan >40%).Keti ka user memilih salah satu item dari combo box tersebut, maka akan ditampilkan peta kelerengan berdasarkan item yang dipilih. Misalkan user memilih kelerengan 15,1%- 25%, maka tampilan peta kelerengan adalah seperti yang ditunjukkan Gambar 13. Halaman zona agroekologi merupakan halaman utama dari Sistem Zona Agroekologi Kabupaten Semarang. Dalam halaman ini, pertama kali akan ditampilkan peta Kabupaten Semarang, kemudian user memilih salah satu kecamatan untuk ditampilkan ZAE kecamatan tersebut. Gambar 14 Tampilan Peta Zona Agroekologi Kecamatan Getasan Misalkan user memilih Kecamatan Getasan untuk diketahui zona agroekologinya, maka setelah proses pemilihan kecamatan, sistem akan melakukan perhitungan algoritma dengan logika fuzzy. Hasil perhitungan logika fuzzy akan ditampilkan dalam data spasial seperti yang ditunjukkan pada Gambar 14. Selain ditampilkan peta zona agroekologi tersebut, juga ditampilkan dalam bentuk tabel, keterangan zona agroekologi dari masing-masing desa di Kecamatan Getasan. Tampilan tabel zona agroekologi ditunjukkan pada Gambar 15. Sistem Pertanian dan kesesuaian komoditas di suatu daerah direkomendasikan berdasarkan kelerengan atau kemiringan tanah (fisiografi), akan menentukan sistem pertanian yang layak diusahakan. Karakteristik iklim (curah hujan, bulan basah-bulan kering, suhu udara) dapat digunakan untuk menentukan kesesuaian jenis tanaman yang dapat dikembangkan diwilayah ZAE.Hal-hal yang dijelaskan dalam detail zona agroekologi setiap desa adalah kelerengan/kemiringan, etinggian tempat, curah hujan, semua zona agroekologi yang ada di desa tersebut, penjelasan umum masing-masing zona, sistem pertanian yang direkomendasikan berdasarkan ZAE.Penerapan logika fuzzy dalam Sistem Zona Agroekologi Kabupaten Semarang adalah dengan mengambil nilai kelerengan, ketinggian, dan curah hujan dari database kemudian nilai tersebut 72

13 Pembangunan Sistem (J. Prasetyo, dkk) akan diproses pada fungsi untuk menghitung derajat keanggotaan. Gambar 15 Tampilan Tabel Zona Agroekologi Kecamatan Getasan Contoh perintah untuk menghitung derajat keanggotaan ditunjukkan pada Kode Program 1 dimana merupakan salah satu fungsi/ method untuk menentukan derajat keanggotaan. Dalam baris enam sampai dengan baris tiga belas merupakan blok kondisi untuk menghitung nilai crisp sesuai dengan klasifikasi nilai tersebut. Setelah dihasilkan nilai derajat keanggotaan, kemudian nilai-nilai tersebut akan masuk ke dalam proses fuzzy inference system dengan menggunakan operasi Zadeh min yaitu mencari nilai paling kecil. Kode Program 1 Perintah untuk Menghitung Derajat Keanggotaan... 1 function DKRendah($x,$y,$n){ 2 $f=new fuzzymachine(); 3 $bawah=$f->nilaibawah($x,$y); 4 $tengah=$f->nilaitengah($x,$y); 5 $atas=$f->nilaiatas($x,$y); 6 if($n<=$bawah){ 7 return 1; 8 } 9 else if(($n>=$bawah)&&($n<=$tengah)){ 9 return (($tengah-$n)/($tengah-$bawah)); 10 } 11 else { 12 return 0; 13 } 14 }... Kode program untuk menghitung nilai minimal ditunjukkan pada Kode Program 2. Kode Program 2 Kode Program untuk Menghitung Nilai Minimal 73

14 Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 8. No.1, Februari 2011 : function operatormin($n1,$n2,$n3) 2 { 3 return min($n1,$n2,$n3); 4 } Proses terakhir adalah proses deffuzifikasi menggunakan metode MOM (Mean Of Maximum) dengan mencari nilai rata-rata terbesar. Kode program untuk mencari nilai maksimum ditunjukkan pada Kode Program 3. Kode Program 3 menunjukkan proses pencarian nilai tertinggi menggunakan perintah sorting yang ditunjukkan pada baris satu. Baris kedua sampai baris tujuh merupakan pengisian nilai-nilai yang telah diurutkan dari tertinggi ke terendah ke dalam array. Setelah diketahui zona agroekologi dari suatu wilayah, maka sistem akan menampilkan peta zona agroekologi, beserta penjelasan-penjelasan sistem pertanian yang cocok diusahakan dan beberapa komoditas pertanian yang layak dibudidayakan. Kode Program 3 Kode Program untuk Mencari Nilai Maksimum 1 array_multisort($dk, SORT_DESC, $zona, SORT_ASC, $data); 2 for ($x=0;$x<count($zona);$x++) 3 { 4 $res[$x][0]=$zona[$x]; 5 $res[$x][1]=$dk[$x]; 6 $res[$x][2]=$x+1; 7 } 8 return $res; 6. Simpulan Berdasarkan pembahasan di atas, maka dapat disimpulkan bahwa Dengan pembangunan Sistem Zona Agroekologi Kabupaten Semarang, dapat diketahui karakteristik suatu daerah hingga tingkat desa baik kondisi tanah maupun iklim sehingga dapat direkomendasikan sistem pertanian yang cocok diusahakan dan komoditas pertanian yang cocok dibudidayakan. Melalui identifikasi zona agroekologi di suatu wilayah, pembangunan sektor pertanian juga dapat lebih terencana sehingga dapat menghasilkan sistem usaha tani yang berkelanjutan di setiap desa demi kesejahteraan masyarakat di Kabupaten Semarang. Banyaknya jumlah data kelerengan, ketinggian, dan curah hujan di seluruh Kabupaten Semarang memungkinkan terjadinya ketidakjelasan atau kekaburan informasi yang bersifat subjektif. Dengan penerapan logika fuzzy, informasi yang dihasilkan lebih akurat karena logika fuzzy mengenal derajat keanggotaan suatu nilai terhadap informasi tertentu. Data-data tentang kelerengan, ketinggian, dan curah hujan, serta hasil akhir proses perhitungan logika fuzzy disajikan dalam data spasial sehingga lebih interaktif dan user lebih mudah memahami informasi yang disampaikan. Selain itu dengan proses pewarnaan pada data spasial user dapat mengetahui dan membandingkan pola kelerengan, ketinggian, curah hujan, serta zona agroekologi suatu daerah dengan daerah di sekitarnya. 74

15 Pembangunan Sistem (J. Prasetyo, dkk) 7. Daftar Pustaka [1] Balitbang Pertanian.1999.Panduan Metodologi Analisis Zone Agro Ekologi. Diakses tanggal 4 Februari [2] BPS Kab. Semarang.2010.Kabupaten Semarang Dalam Angka Tahun 2010.Semarang: Badan Pusat Statistik Kab. Semarang. [3] Kastaman, Roni, 2007, Penggunaan Metode Fuzzy dalam Menentukan Lahan Kritis dengan Menggunakan Sistem Informasi Geografis di Daerah Subdas Cipeles. publikasi_dosen/no.16%20jurnal%20ftip-roni%20vol.1%20no pdf. Diakses tanggal 10 Februari [4] Prahasta, Eddy.2002.Sistem Informasi Geografis: Tutorial Arc View. Bandung: Informatika [5] Papilaya, Frederik Samuel.2006.Sistem Informasi Geografis Pemilihan Umum (Studi Kasus Pilpres Tahap II di Jawa Tengah).AITI Jurnal Teknologi Informasi (3/2), [6] Simanjuntak, Bistok.2009.Penyusunan Indikator dan Pemetaan Rawan Pangan Kabupaten Semarang Tahun 2009.Semarang: Bappeda Kab. Semarang. [7] Kusumadewi, Sri, Sri Hartati, Agus Harjoko, dkk Fuzzy Multi- Attribute Decission Making (Fuzzy MADM).Yogyakarta: Graha Ilmu. 75