PREDIKSI HASIL PRODUKSI TANAMAN PANGAN UNGGULAN DENGAN METODE TIME SERIES MENGGUNAKAN ALGORITMA KALMAN FILTER

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PREDIKSI HASIL PRODUKSI TANAMAN PANGAN UNGGULAN DENGAN METODE TIME SERIES MENGGUNAKAN ALGORITMA KALMAN FILTER"

Susanto Sutedja
6 tahun lalu
Tontonan:

KALMAN FILTER Nama NPM Jurusan Pembimbing : Eko

1 PREDIKSI HASIL PRODUKSI TANAMAN PANGAN UNGGULAN DENGAN METODE TIME SERIES MENGGUNAKAN ALGORITMA KALMAN FILTER Nama NPM Jurusan Pembimbing : Eko Nugroho : : Sistem Informasi : Dr. Fenni Agustina, SKom., MMSI

2 Latar Belakang Teknologi informasi ini memiliki banyak sekali peranan dan dampaknya dalam berbagai bidang, tak terkecuali dalam bidang pertanian dalam memproduksi bahan pangan. Peramalan produksi pangan dapat dilakukan dengan melihat history hasil produksi pangan di tahun-tahun sebelumnya semakin banyak data historynya semakin bagus hasil prediksinya, untuk prediksi pangan diperlukannya sebuah algoritma tertentu. Berdasarkan hal tersebut maka dilakukan Prediksi Hasil Produksi Tanaman Pangan Unggulan dengan Metode Time Series Menggunakan Algoritma Kalman Filter.

3 Batasan Masalah Pembuatan aplikasi Prediksi dengan menggunakan metode Kalman Filter dan menggunakan bahasa pemrograman HTML, CSS, PHP dan Database MySQL. Data yang akan di kelola dari data Tanaman Pangan Pulau Sumatera dari tahun 2008 sampai dengan tahun Tanaman Pangan yang diprediksi adalah Kacang Hijau, Kacang Tanah, Kedelai, Padi, Ubi Jalar, Ubi Kayu.

4 Tujuan Penulisan Tujuan dari penulisan ini yaitu membuat aplikasi prediksi dari data produksi tanaman pangan unggulan Pulau Sumatera. Aplikasi ini menggunakan metode Kalman Filter. Dimana aplikasi Prediksi ini dapat dimanfaatkan oleh pelaku bisnis, khususnya para investor dalam membuat keputusan startegis sebelum berinvestasi dalam bidang tanaman pangan unggulan dan aplikasi Prediksi ini bisa berguna untuk pemerintah daerah dalam membuat kebijakan di bidang tanaman pangan unggulan.

5 UML : Usecase Diagram

6 UML : Activity Diagram

7 UML : Sequence Diagram

8 UML : Sequence Diagram (lanj.)

9 Struktur Navigasi

10 Uji Coba Pengujian yang dilakukan dalam aplikasi ini yaitu menggunakan pengujian black box testing Pada black box testing bertujuan untuk menunjukkan fungsi aplikasi tentang cara beroperasinya, apakah pemasukan data dan keluaran data telah berjalan sesuai dengan yang diharapkan.

11 Output Program Halaman Log In Halaman Admin Halaman Home

12 Output Program Halaman Data Provinsi Halaman Data Kabupaten

13 Output Program Halaman Jenis Pangan Halaman Jenis Pangan Halaman Produksi

14 Output Program Halaman Profil Admin Halaman Grafik Halaman Informasi

15 Kesimpulan Kesimpulan Pada penulisan ini telah dibuat aplikasi prediksi produksi tanaman Pangan untuk melihat produksi tanaman Pangan di tahun selanjutnya dan juga melihat grafik dari setiap Provinsi di Pulau Sumatera dengan menggunakan algoritma kalman filter. Aplikasi ini telah diuji menggunakan metode black box. Uji coba yang dilakukan yaitu pada fungsi setiap halaman yang tersedia pada aplikasi ini, diantaranya adalah halaman login, menu home, admin, jenis pangan, data provinsi, data kabupaten, produksi, peramalan, grfaik dan bantuan. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode ini dari setiap halaman, semua halaman sukses ditampilkan sesuai dengan harapan. Serta fungsi tombol yang ada pada setiap halaman dapat berjalan sesuai harapan Informasi hasil prediksi dapat digunakan sebagai salah satu masukkan dalam membuat keputusan strategis dalam berinvestasi bagi pembisnis dan untuk pemerintah daerah dalam membuat kebijakan dalam bidang pangan unggulan.

16 Saran Untuk mengakses aplikasi ditambahkannya level admin agar keamanan pengguna lebih terjaga. Pada aplikasi peramalan ini ditambahkannya indikator lain. Menyediakan fasilitasi pencarian data pada halaman data kabupaten dan halaman produksi agar mempermudah dalam mencari data. Diharapkan aplikasi peramalan ini dapat dikombinasikan dengan peramalan curah hujan berdasarkan lokasi yang diinginkan agar peramalan produksi tanaman pangan unggulan lebih akurat.

dokumen-dokumen yang mirip

Pembuatan Website Media Online Lontar Nusantara Menggunakan PHP dan MySql

Pembuatan Website Media Online Lontar Nusantara Menggunakan PHP dan MySql Nama : Lalitya Pramudita NPM : 13110958 Jurusan : Sistem Informasi Pembimbing : Dr. Brahmantyo Heruseto, SKom., MMSI. Latar Belakang