BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT

II. TINJAUAN PUSTAKA. A. Ubi Jalar (Ipomoea batatas L.) Tanaman ubi jalar tergolong famili Convolvulaceae suku Kangkungkangkungan,

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Perbedaan tinjauan dengan penelitian yang diajukan terletak pada objek,

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Tabel 2.1. Perbandingan Tinjauan Pustaka. Penelitian Nurul. Fartindyyah dan. Subiyanto

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Multi atributte decision making (madm)

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan Decision support system atau sistem penunjang keputusan disingkat menjadi DSS, secara umum

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. berbagai alternatif untuk mencapai suatu tujuan atau beberapa tujuan. untuk membangun rencana kedepan. (Turban dkk.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Penelitian sejenis ini pernah dilakukan oleh : 1. Fitriani M. Yaqiyatum (2014) dari Universitas Dian

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 1 NEGERI KATON MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Evaluasi Lahan. proses perencanaan penggunaan lahan (land use planning). Evaluasi lahan

BAB 2 LANDASAN TEORI

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (Study Kasus SD Negeri 3 Patoman )

BAB II. KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS)

DECISION SUPPORT SYSTEMS

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Dosen merupakan tenaga akademik yang bertugas merencanakan dan

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Kesesuaian Lahan Jagung Pada Tanah Mineral dipoliteknik Pertanian Negeri Payakumbuh

Multi-Attribute Decision Making

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE SMART ARTIKEL SKRIPSI

Kata Kunci : Sistem pendukung keputusan; simple additive weighting; guru;, SMK

Evaluasi Lahan. Evaluasi Kemampuan Lahan

PEMILIHAN PEMAIN TERBAIK FUTSAL DENGAN METODE SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECNIQUE STUDI KASUS: TURNAMEN FUTSAL DI SAMARINDA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESERTA KAPAL PEMUDA NUSANTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DUTA MAHASISWA GENERASI BERENCANA BKKBN DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)

BAB II LANDASAN TEORI

RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)

kapabilitas komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan.

BAB II LANDASAN TEORI 2.1 PASKIBRAKA

Volume : II, Nomor : 1, Pebruari 2014 Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : X

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KANDIDAT KEPALA DIVISI YAYASAN AIRLANGGA BALIKPAPAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Gunawan 1), Vidy 2)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA. diidentifikasi atau untuk melayani suatu tujuan. masalah-masalah tidak terstruktur (Turban,dkk., 2005).

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

TINJAUAN PUSTAKA. yang mungkin dikembangkan (FAO, 1976). Vink, 1975 dalam Karim (1993)

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW DI SDN IV TUBUMURI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kajian Teoritis Gambaran Umum Lahan Pertanian di Area Wisata Posong Desa Tlahap terletak di Kecamatan Kledung,

I R A P R A S E T Y A N I N G R U M

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. dan hubungan dengan kelingkungan (Versatappen, 1983 dalam Suwarno 2009).

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI MA MA ARIF 8 BANGUNREJO.

TINJAUAN PUSTAKA. A. Lahan Pasir Pantai. hubungannya dengan tanah dan pembentukkannya.

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product

II. TINJAUAN PUSTAKA

Analisis Kesesuaian Lahan Pertanian dan Perkebunan

TINJAUAN PUSTAKA. fisik lingkungan yang hampir sama dimana keragaman tanaman dan hewan dapat

Modul : Sistem Pendukung Keputusan. Dicky Nofriansyah, S.Kom., M.Kom

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PEMASOK NATA DE COCO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH

BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan mengenai latar belakang, identifikasi masalah, tujuan, lingkup tugas akhir, metodologi pengerjaan tugas akhir,

II. TINJAUAN PUSTAKA A.

TINJAUAN PUSTAKA. A. Ubi Jalar (Ipomoea batatas L.)

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

Rudi Hartoyo ( )

III. BAHAN DAN METODE. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Lapang Terpadu Fakultas Pertanian

SISTEM PENILAIAN DOSEN TELADAN MENGGUNAKAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

I. TINJAUAN PUSTAKA. bahan induk, relief/ topografi dan waktu. Tanah juga merupakan fenomena alam. pasir, debu dan lempung (Gunawan Budiyanto, 2014).

PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN SIMPLE MULTI- ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE DALAM MENENTUKAN LAHAN TERBAIK UNTUK TANAMAN KARET SKRIPSI

TINJAUAN PUSTAKA. Survei Tanah. potensi sumber dayanya adalah survei. Sebuah peta tanah merupakan salah satu

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS

2013, No.1041 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

V. HASIL DAN PEMBAHASAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

BAB II. KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS) Tujuan dari DSS adalah (Turban, dkk., 2005):

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian digunakan

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

II. TINJAUAN PUSTAKA Pertumbuhan Penduduk dan Dampaknya terhadap Perkembangan Suatu Wilayah

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Penelitian terkait dengan Metode Weighted product oleh Syafitri (2015),

BAB I PENDAHULUAN. dalam Siswanto (2006) mendefinisikan sumberdaya lahan (land resource) sebagai

SISTEM INFORMASI PEMILIHAN JURUSAN PADA SMK N 1 KENDAL BERBASIS DECISION SUPPORT SYSTEM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II LANDASAN TEORI Sejarah dan Perkembangan Sistem Pendukung Keputusan

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD

BAB I PENDAHULUAN. peningkatan kebutuhan manusia akibat dari pertambahan jumlah penduduk maka

Transkripsi:

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pada dasarnya SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari Sistem Informasi Manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya. Interaktif dengan tujuan untuk memudahkan integrasi antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan seperti prosedur, kebijakan, analisis, pengalaman dan wawasan manajer untuk mengambil keputusan yang lebih baik (Theorema, 2011). 2.1.1. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem yang ditujukan untuk mendukung manajemen pengambilan keputusan (Subakti, 2002). Sistem Pendukung Keputusan juga dapat didefenisikan sebagai sebuah sistem informasi berbasis komputer yang menggabungkan model dan data dalam upaya untuk memecahkan masalah semi terstruktur dan beberapa masalah yang tidak terstruktur dengan campur tangan pengguna (Turban, et al. 2005). 2.1.2. Konfigurasi Sistem Pendukung Keputusan Dukungan keputusan dapat diberikan dalam banyak konfigurasi yang berbeda-beda. Konfigurasi tersebut tergantung pada sifat situasi keputusan manajemen dan teknologi spesifik yang digunakan untuk dukungan. Teknologi ini dirakit dari empat komponen dasar (masing-masing dengan beberapa variasi): data, model, antarmuka pengguna, dan (opsional) pengetahuan. Masing-masing komponen dikelola dengan perangkat lunak yang tersedia secara komersil atau harus diprogram untuk tugas spesifik. Cara 6

7 komponen tersebut dirakit menentukan kapabilitas utamanya dan sifat dukungan yang disediakan (Theorema, 2011). 2.1.3. Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan dapat dirumuskan sebagai berikut: 1. SPK ditujukan untuk membantu keputusan-keputusan yang kurang terstruktur dan umumnya dihadapi oleh para manajer yang berada di tingkat puncak. 2. SPK merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulan data. 3. SPK memiliki fasilitas interaktif yang dapat mempermudah hubungan antara manusia dengan komputer. 4. SPK bersifat luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan-perubahan yang terjadi (Sudirman & Widjajani 1996). 2.1.4. Tujuan Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan pada hakekatnya memiliki beberapa tujuan, yaitu: 1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semiterstruktur. 2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukan untuk menggantikan fungsi manajer. 3. Meningkatkan efektifitas keputusan yang diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya. 4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah. 5. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat, misalnya: semakin banyak data yang diakses, makin banyak juga alternatif yang bisa dievaluasi. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan (Turban, et al. 2005).

8 2.1.5. Tahapan Proses Pengambilan Keputusan Dalam mengambil keputusan dilakukan langka-langkah sebagai berikut: 1. Identifikasi masalah 2. Pemilihan metode pemecahan masalah 3. Pengumpulan data yang dibutuhkan untuk melaksanakan model keputusan tersebut 4. Mengimplementasikan model tersebut 5. Mengevaluasi sisi positif dari setiap alternatif yang ada 6. Melaksanakan solusi terpilih (Kusrini, 2007). 2.1.6. Komponen Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi sistem pendukung keputusan bisa terdiri dari beberapa subsistem, yaitu: 1. Subsistem Manajemen Data Subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk suatu situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut sistem manajemen database (DBMS/Data Base Management System). Subsistem manajemen data bisa diinterkoneksikan deengan data warehouse perusahaan, suatu repositori untuk data perusahaan yang relevan dengan pengambilan keputusan. 2. Subsistem Manajemen Model Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lain yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa pemodelan untuk membangun model-model kustom juga dimasukkan. Perangkat lunak itu sering disebut manajemen basis model (MBMS/Model Base Management System). Komponen tersebut dapat dikoneksiakan ke penyimpanan korporat atau eksternal yang ada pada model. 3. Subsistem Antarmuka Pengguna Pengguna berkomunikasi dengan memerintakan sistem pendukung keputusan melalui subsistem tersebut. Pengguna adalah bagian yang dipertimbangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa konstribusi unik dari sistem pendukung keputusan berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan.

9 4. Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan Subsistem tersebut mendukung semua subsistem lain atau bertindak langsung sebagai suatu komponen independen dan bersifat opsional. Selain memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan, subsistem terseut dapat diinterkoneksikan dengan reposistori pengetahuan perusahaan (bagian dari sistem manajemen pengetahuan), yang kadang-kadang disebut basis pengetahuan organisasional. Arsitektur SPK dapat ditunjukkan pada Gambar 2.1. (Kusrini, 2007). Gambar 2.1. Arsitektur SPK Beberapa metode pengambilan keputusan pada dasarnya mengambil konsep pengukuran kualitatif dan kuantitatif. Sebagai contoh metode pengambilan keputusan Weighted Product (WP) dan Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART). 2.2. Metode Weighted Product (WP) Metode WP mengunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses ini diberikan sebagai berikut:

10 ------------------------------ (1) Di mana: - S = Vektor S - i = Alternatif 1, 2,, m - j = Kriteria j,..., n - Xij = Matriks alternatif-kriteria - wj = Bobot kriteria, dengan total = 1 Wj adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya. Preferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan sebagai: ------------------------------ (2) Di mana: Contoh kasus: - V = vektor V - i = Alternatif 1, 2,..., m Misalkan nilai setiap alternatif pada setiap atribut diberikan berdasarkan data riil yang ada. perlu diidentifikasi terlebih dahulu jenis kriterianya, apakah termasuk kriteria keuntungan atau kriteria biaya. Tabel 2.1. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 2000 50 0,75 18 500 A2 1500 40 0,50 20 450 Kriteria C1 (kepadatan penduduk di sekitar lokasi) dan C2 (jarak dengan gudang yang sudah ada) adalah kriteria keuntungan. Sedangkan kriteria C3 (jarak dengan pasar terdekat), C4 (jarak dari pabrik), dan C5 (harga tanah untuk lokasi)

11 adalah kriteria biaya. Permasalahan kasus di atasakan diselesaikan dengan menggunakan metode Weighted Product (WP). Sebelumnya akan dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu. Bobot awal W = (3, 4, 5, 4, 2), akan diperbaiki sehingga total bobot Wj = 1, dengan cara: Kemudian vektor S dihitung berdasarkan persamaan sebagai berikut: Nilai vektor V yang akan digunakan untuk perankingan dapat dihitung berdasarkan persamaan sebagai berikut: Nilai terbesar ada pada V1 sehingga alternatif A1 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Dengan kata lain, alternatif A1 akan terpilih sebagai lokasi untuk mendirikan gudang baru (Kusumadewi, et al. 2006). 2.3. Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria. SMART menggunakan linear additive model untuk meramal

12 nilai setiap alternatif. SMART merupakan metode pengambilan keputusan yang fleksibel. SMART lebih banyak digunakan karena kesederhanaanya dalam merespon kebutuhan pembuat keputusan dan caranya menganalisa respon. Analisa yang terlibat adalah transparan sehingga metode ini memberikan pemahaman masalah yang tinggi dan dapat diterima oleh pembuat keputusan. 2.3.1. Proses Pemodelan SMART Adapun langkah dalam penyelesaian metode SMART yaitu : 1. Memasukkan jumlah kriteria dan bobotnya. 2. Perbaikan bobot dimana sistem secara default memberikan skala 0-100 berdasarkan prioritas yang telah diinputkan kemudian dilakukan normalisasi. wj Normalisasi = --------------------------- (3) w j Di mana: - w j adalah bobot suatu kriteria - wj adalah total bobot semua kriteria 3. Memasukkan nilai kriteria tiap alternatif. 4. Hitung utility tiap kriteria dengan menggunakan rumus berikut: ( C ui ( ai ) 100 ( C Di mana: max max C C outi min ) % ) - u i (a i ) adalah nilai utility kriteria ke-1 untuk kriteria ke-i - C max adalah nilai kriteria maksimal - C min adalah nilai kriteria minimal - C out i adalah nilai kriteria ke-i 5. Hitung nilai akhir masing-masing dengan menggunakan rumus berikut: u( a ) i m J 1 w u ( a ), j i i --------------------------- (4) --------------------------- (5) Di mana: - w j adalah nilai pembobotan kriteria ke-j dan k kriteria - u(a i ) adalah nilai utility kriteria ke-i untuk kriteria ke-i Pemilihan keputusan adalah mengidentifikasi mana dari n alternatif yang mempunyai nilai fungsi terbesar (Kustiyahningsih, 2010).

13 2.4. Evaluasi Kesesuaian Lahan 2.4.1. Konsep Evaluasi Kesesuain Lahan Evaluasi lahan adalah suatu proses penilaian sumber daya lahan untuk tujuan tertentu dengan menggunakan suatu pendekatan atau cara yang sudah teruji. Hasil evaluasi lahan akan memberikan informasi dan/atau arahan penggunaan lahan sesuai dengan keperluan. Sedangkan kesesuaian lahan adalah tingkat kecocokan sebidang lahan untuk penggunaan tertentu. Kesesuaian lahan tersebut dapat dinilai untuk kondisi saat ini (kesesuaian lahan aktual) atau setelah diadakan perbaikan (kesesuaian lahan potensial). Adapun kesesuaian lahan aktual adalah kesesuaian lahan berdasarkan data sifat biofisik tanah atau sumber daya lahan sebelum lahan tersebut diberikan masukanmasukan yang diperlukan untuk mengatasi kendala. Data biofisik tersebut berupa karakteristik tanah dan iklim yang berhubungan dengan persyaratan tumbuh tanaman yang dievaluasi. Kesesuaian lahan potensial menggambarkan kesesuaian lahan yang akan dicapai apabila dilakukan usaha-usaha perbaikan. Lahan yang dievaluasi dapat berupa hutan konversi, lahan terlantar atau tidak produktif, atau lahan pertanian yang produktivitasnya kurang memuaskan tetapi masih memungkinkan untuk dapat ditingkatkan bila komoditasnya diganti dengan tanaman yang lebih sesuai (Ritung, et al. 2007). 2.4.2. Kualitas dan Karakteristik Lahan Kualitas lahan adalah sifat-sifat pengenal atau yang bersifat kompleks dari sebidang lahan. Setiap kualitas lahan mempunyai keragaan (performance) yang berpengaruh terhadap kesesuaiannya bagi penggunaan tertentu dan biasanya terdiri atas satu atau lebih karakteristik lahan (land characteristics). Karakteristik lahan yang erat kaitannya untuk keperluan evaluasi lahan dapat dikelompokkan ke dalam 3 faktor utama, yaitu topografi, tanah dan iklim. Karakteristik lahan tersebut (terutama topografi dan tanah) merupakan unsur pembentuk satuan peta tanah (Ritung, et al. 2007).

14 2.4.2.1. Topografi Topografi yang dipertimbangkan dalam evaluasi lahan adalah bentuk wilayah (relief) atau lereng dan ketinggian tempat di atas permukaan laut. Relief erat hubungannya dengan faktor pengelolaan lahan dan bahaya erosi. Sedangkan faktor ketinggian tempat di atas permukaan laut berkaitan dengan persyaratan tumbuh tanaman yang berhubungan dengan temperatur udara dan radiasi matahari. Relief dan kelas lereng disajikan pada Tabel 2.2. Tabel 2.2. Relief dan kelas lereng No Relief Lereng (%) 1 Datar <3 2 Berombak/agak melandai 3-8 3 Bergelombang/melandai 8-15 4 Berbukit 15-30 5 Bergunung 30-40 6 Bergunung curam 40-60 7 Bergunung sangat curam >60 2.4.2.2. Iklim Suhu Udara Tanaman kina dan kopi, misalnya, menyukai dataran tinggi atau suhu rendah, sedangkan karet, kelapa sawit dan kelapa sesuai untuk dataran rendah. Pada daerah yang data suhu udaranya tidak tersedia, suhu udara diperkirakan berdasarkan ketinggian tempat dari permukaan laut. Semakin tinggi tempat, semakin rendah suhu udara rata-ratanya. Suhu udara rata-rata di tepi pantai berkisar antara. Curah Hujan Untuk keperluan penilaian kesesuaian lahan biasanya dinyatakan dalam jumlah curah hujan tahunan, jumlah bulan kering dan jumlah bulan basah. 2.4.2.3. Tanah Faktor tanah dalam evaluasi kesesuaian lahan ditentukan oleh beberapa sifat atau karakteristik tanah di antaranya fraksi kasar, kedalaman tanah, ketebalan gambut, salinitas, kedalaman sulfidik, batuan permukaan, dan singkapan batuan.

15 Fraksi Kasar Fraksi kasar adalah persentasi kerikil, kerakal atau batuan pada setiap lapisan tanah, dibedakan menjadi: sedikit : < 15 %, sedang : 15-35 %, banyak : 35-60 %, dan sangat banyak : > 60 %. Kedalaman Tanah Kedalaman tanah, dibedakan menjadi: sangat dangkal : < 20 cm, dangkal : 20-50 cm, sedang : 50-75 cm, dan dalam : > 75 cm. Ketebalan Gambut Ketebalan gambut, dibedakan menjadi: tipis : < 60 cm, sedang : 60-100 cm, agak tebal : 100-200 cm, tebal : 200-400 cm, dan sangat tebal : > 400 cm (Ritung, et al. 2007). Salinitas Kandungan garam terlarut pada tanah yang dicerminkan oleh daya hantar listrik. Kedalaman Sulfidik Dalamnya bahan sulfidik diukur dari permukaan tanah sampai batas atas lapisan sulfidik. Batuan Permukaan Volume batuan (dalam %) yang ada di permukaan tanah/lapisan olah. Singkapan Batuan Volume batuan (dalam %) yang ada dalam solum tanah (Djaenudin, et al. 2011).

16 2.4.3. Kriteria Kesesuain Lahan Kriteria kesesuain lahan untuk tanaman karet dapat dilihat pada Tabel 2.3. Tabel 2.3. Kriteria kesesuaian lahan tanaman karet

17 Keterangan: S1, sangat sesuai: Lahan tidak mempunyai faktor pembatas yang berarti atau nyata terhadap penggunaan secara berkelanjutan, atau faktor pembatas bersifat minor dan tidak akan berpengaruh terhadap produktivitas lahan secara nyata. S2, cukup sesuai: Lahan mempunyai faktor pembatas, dan faktor pembatas ini akan berpengaruh terhadap produktivitasnya, memerlukan tambahan masukan (input). Pembatas tersebut biasanya dapat diatasi oleh petani sendiri. S3, sesuai marginal: Lahan mempunyai faktor pembatas yang berat, dan faktor pembatas ini akan sangat berpengaruh terhadap produktivitasnya, memerlukan tambahan masukan yang lebih banyak daripada lahan yang tergolong S2. Untuk mengatasi faktor pembatas pada S3 memerlukan modal tinggi, sehingga perlu adanya bantuan atau campur tangan (intervensi) pemerintah atau pihak swasta. N, tidak sesuai: Lahan yang karena mempunyai faktor pembatas yang sangat berat dan/atau sulit diatasi (Djaenudin, et al. 2011).

18 Nilai data karakteristik lahan pada satuan peta tanah (SPT) 4 di kecamatan Aceh barat dapat dilihat pada Tabel 2.4. (Djaenudin, et al. 2011). Tabel 2.4. Nilai data karakteristik pada SPT 4 kecamatan Aceh Barat