BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL INTISARI ABSTRACT

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

1 Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1. Adakalanya proses penalaran mengandung data-data atau informasi yang mengandung

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya air yang digunakan oleh

BAB 1 PENDAHULUAN. Berbagai cabang ilmunya telah membantu manusia menyelesaikan pekerjaan dengan

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang

DRAFT HAK CIPTA : KARYA TULIS METODA UNTUK MENGIDENTIFIKASI PEMODELAN PERTUMBUHAN TANAMAN VIRTUAL BERBASIS LINGKUNGAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Penerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Dalam Memprediksi Volume Pemakaian Air Bersih

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. kendali dengan campur tangan manusia dalam jumlah yang sangat kecil.

BAB 1 PENDAHULUAN. saham harus memperhatikan dengan baik keadaan ekonomi yang sedang berlangsung.

PERKEMBANGAN ARSITEKTUR I PeRAN Digital didalam Rancangan Arsitektur (Materi pertemuan 9)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Kemajuan dalam bidang teknologi informasi yang semakin pesat telah

BAB I PENDAHULUAN. Machine learning (ML), bagian dari kecerdasan buatan (artificial

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1 BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence sejak pertama kali

METODOLOGI PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I-1

Bab I Pendahuluan I.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. manusia akan teknologi tepat guna. Teknologi tepat guna yang mampu memenuhi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Sistem Pakar (Expert System), Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network), Visi

1.1. LATAR BELAKANG MASALAH

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SISTEM MANAJEMEN AHLI

BAB 1 PENDAHULUAN. Setiap orang, dari setiap golongan, selalu mendambakan tubuh yang sehat.

PREDIKSI LUAS PANEN DAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN BANYUMAS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM

PRAKIRAAN BEBAN PUNCAK JANGKA PANJANG PADA SISTEM KELISTRIKAN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM

PREDIKSI CURAH HUJAN TAHUNAN MENGGUNAKAN ANFIS DENGAN PENGELOMPOKAN DATA (Studi Kasus Pada Stasiun Meteorologi Bandara Jalaluddin Gorontalo)

2014 ESTIMASI BEBAN PUNCAK HARIAN BERDASARKAN KLUSTER TIPE HARI BERBASIS ALGORITMA HYBRID SWARM PARTICLE-ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

3.5.1 Komponen jaringan syaraf Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Simulink MATLAB Mikrokontroler...

3. METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran

BAB I PENDAHULUAN. Dalam beberapa tahun terakhir, logika samar telah digunakan dalam berbagai

Bab I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I-1

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. berpikir untuk melakukan dan mengatasi segala permasalahan yang dihadapi dengan bantuan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. kebutuhan utama dalam kehidupan sehari-hari. Hal ini dapat dilihat dari maraknya

BAB I PENDAHULUAN. Uang adalah alat pembayaran dalam transaksi jual beli barang atau jasa. Pada

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Gambar I-1 Jaringan Regulatori Genetik

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. jaringan ikat pada payudara. Terdapat beberapa jenis kanker payudara antara lain

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

BAB I PENDAHULUAN Tujuan Merancang dan merealisasikan robot pengikut dinding dengan menerapkan algoritma logika fuzzy.

BAB 2 LANDASAN TEORI. waktu yang diperlukan. Pengukuran waktu yang diperlukan dalam mengeksekusi suatu

Struktur Kurikulum 2008 per Prodi. Fakultas. Struktur Kurikulum 2008 Program Studi Informatika. Mata Kuliah Wajib Non Jalur Pilihan

BAB I PENDAHULUAN. Stabilitas Marshall adalah kemampuan suatu campuran aspal untuk

LATAR BELAKANG Keindahan dari tanaman menarik untuk diteliti Keinginan untuk memodelkan pertumbuhan tanaman yang lebih nyata/riil Keinginan agar visua

BAB I PENDAHULUAN. berbagai variasi prosedur perencanaan. Perencanaan operasi meliputi metodologi

BAB 1 PENDAHULUAN. sangat luas. Sistem navigasi kendaraan, sistem komunikasi satelit di luar angkasa,

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MILIK UKDW. Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

STRUKTUR DATA KULIAH KE : 3 ALGORITMA

BAB I PENDAHULUAN. cara berpikir manusia yang disebut sebagai artificial intelligence atau lebih

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pengenalan suara (voice recognition) dibagi menjadi dua jenis, yaitu

BAB I PENDAHULUAN. untuk bergerak secara dinamis untuk dapat memenangkan persaingan dan

BAB I PENDAHULUAN. secara lebih aktual dan optimal. Penggunaan teknologi informasi bertujuan untuk

BAB I PENDAHULUAN. paling sering digunakan oleh manusia adalah komputer. Komputer telah merambah. digunakan sebagai media menyampaikan informasi.

BAB 1 PENDAHULUAN. teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi. Hampir

BAB I PENDAHULUAN. berbagai potensi yang ada dalam diri seseorang. Dalam proses memperoleh

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. cukup lama dan memakan biaya yang cukup mahal serta tidak konsisten. Penjadwalan

BAB I PENDAHULUAN. yang menyerupai otak manusia yang dikenal dengan jaringan syaraf tiruan.

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PREDIKSI TINGGI MUKA AIR BENDUNGAN RIAM KANAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

BAB II NEURAL NETWORK (NN)

BAB 2 LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. dunia industri diperhadapkan pada suatu persaingan (kompetisi). Kompetisi dapat

BAB III TEORI DASAR SISTEM PAKAR DAN SISTEM KONTROL BERBASIS SISTEM PAKAR 20 BAB III TEORI DASAR SISTEM PAKAR DAN SISTEM KONTROL BERBASIS SISTEM PAKAR

Sistem Pendukung Keputusan. Oleh: Ade Sarah H., M.Kom

3.1.2 Analisis Kebutuhan... Error! Bookmark not defined Perancangan... Error! Bookmark not defined Pengujian... Error!

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

Sistem Pendukung Keputusan / Decision Support System PENGAMBILAN KEPUTUSAN, SISTEM, PEMODELAN DAN DUKUNGAN

BAB I PENDAHULUAN. Indonesia memiliki keanekaragaman budaya dan kesenian, dengan

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1

BAB I PENDAHULUAN. pendidikan tinggi berbasis Information and Communications Technology (ICT)

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN RBF PADA SISTEM KONTROL VALVE UNTUK PENGENDALIAN TINGGI MUKA AIR

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PEMANFAATAN ALGORITMA FUZZY EVOLUSI UNTUK PENYELESAIAN KASUS TRAVELLING SALESMAN PROBLEM

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Gambar 3.1 merupakan desain penelitian yang akan digunakan pada

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. banyak digunakan sebagai media menyampaikan informasi. ini telah berkembang semakin pesat sehingga membuat kehidupan manusia

KECERDASAN BUATAN Artificial Intelligence (AI)

Transkripsi:

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Indonesia memiliki kekayaan hayati dengan beranekaragam tanaman. Indonesia juga dikenal sebagai negara agraris, dimana budidaya tanaman menjadi mata pencaharian sebagian besar penduduknya. Dengan bentangan alam dari pantai hingga puncak gunung, maka setiap wilayah di Indonesia memiliki keunikan kondisi alamnya masing-masing. Keunikan kondisi alam suatu daerah mempengaruhi pola hidup atau pola tumbuh suatu tanaman. Untuk suatu jenis tanaman yang sama, akan berbeda pertumbuhannya jika kondisi lingkungannya berbeda-beda. Karena itu, agar budidaya tanaman bisa mencapai hasil optimal, dibutuhkan perlakuan budidaya yang spesifik dan memperhitungkan kondisi lingkungannya (Guo, 2007). Lebih lanjut Guo (2007) menyatakan, pemodelan pola tumbuh tanaman, yang merupakan gabungan dari multidisiplin keilmuan mencakup: botani, agronomi, fisiologi tanaman, meteorologi, soil science, serta matematika dan ilmu komputer, telah disepakati secara global sebagai perangkat yang sangat berguna dalam mendukung tatakelola budidaya tanaman, dan telah dimanfaatkan secara luas dalam bidang pertanian, termasuk didalamnya untuk mendukung sistem pengambilan keputusan. Pertumbuhan tanaman dikategorikan dalam dua fase, yaitu fase vegetatif (yang mencakup pertumbuhan akar, batang/cabang, dan daun), dan fase generatif (yang ditandai dengan pertumbuhan bunga dan buah). Sedangkan parameterparameter yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman adalah faktor internal (genetik), dan faktor eksternal (lingkungan), yang meliputi air, cahaya matahari, tanah, dan unsur hara / nutrisi (Lakitan, 2011). Balai penelitian pertanian memberikan acuan penanganan budidaya tanaman secara garis besar (generalisasi), dan penyesuaian lebih spesifik terhadap kondisi 1

2 lingkungan tanaman dilakukan oleh para penyuluh pertanian maupun oleh para petani sendiri, dengan cara mengujicobakan secara langsung pada tanaman. Cara ujicoba secara langsung ini memiliki kekurangan : - memakan waktu, minimal satu kali masa hidup tanaman - berpotensi merugikan secara finansial, jika ujicoba ternyata gagal (Lakitan, 2011). Maka dibutuhkan suatu media simulasi yang bisa membantu memprediksi pengaruh perubahan-perubahan lingkungan terhadap pola tumbuh tanaman. Sehingga dimungkinkan dibuat model-model pola tumbuh tanaman yang unik dan spesifik, yang disesuaikan dengan tatacara budidaya maupun kondisi lingkungan setempat. Suyantohadi (2010) menyatakan bahwa studi tentang karakteristik model pertumbuhan tanaman bersifat dinamis dan sangat kompleks, sehingga sangat sulit didekati menggunakan persamaan matematis dan geometrik konvensional. Pemodelan pertumbuhan tanaman tersebut mencakup proses alami sistem hidup tanaman secara biologis, berikut pengaruh karakteristik lingkungannya. Untuk itu digunakan pendekatan sistem kecerdasan buatan (artificial intelligent), yang salah satunya adalah metode neuro-fuzzy. Sistem neuro-fuzzy, menurut Jang et al. (1997), adalah mekanisme fuzzy inference system yang dipetakan ke dalam arsitektur artificial neural network (jaringan syaraf tiruan). Keunggulan fuzzy inference system adalah kesederhanaannya dalam merelasikan sifat-sifat suatu sistem menjadi relasi if-then yang cukup mudah dipahami. Sedangkan di sisi lain, keunggulan dari artificial neural network adalah kemampuan untuk pengenalan pola dari masukan berupa data set dengan jumlah data sangat besar. Sehingga dengan menggabungkan kedua metoda tersebut menjadi neuro-fuzzy, diharapkan dapat menggabungkan keunggulan masing-masing metode, untuk dapat menangani pemodelan pertumbuhan tanaman yang bersifat dinamis. Dalam bidang komputasi grafis, sudah banyak metode simulasi dan visualisasi yang diterapkan hingga saat ini, mulai dari Teorema Fraktal, Selular Automata, hingga Lindenmayer system, dimana formulasi matematis tentang struktur

3 pertumbuhan tanaman yang banyak diterapkan adalah Lindenmayer system (Lsystem) ini. Hasil dari L-system adalah berupa string grammar L-system. Untuk menampilkan secara grafis 3-dimensi, butuh ditranslasikan kedalam formasi koordinat 3-dimensi menggunakan metode turtle-geometry (Prusinkiewicz et al., 1996, Rodkaew et al., 2004). Dengan ditampilkan secara 3-dimensi, representasi model pertumbuhan tanaman sebagai fungsi faktor lingkungan diharapkan bisa lebih mudah dipahami. 1.2. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang diatas, permasalahan yang dirumuskan adalah bagaimana memodelkan pertumbuhan tanaman, yang dapat merepresentasikan pengaruh perubahan besaran faktor internal (genetik) dan faktor eksternal (lingkungan), terhadap pola pertumbuhan tanaman. Untuk itu dibutuhkan beberapa tahap pemrosesan, yaitu : - pemodelan pola tumbuh tanaman sebagai fungsi dari faktor lingkungannya, termasuk didalamnya permasalahan penentuan parameter lingkungan sebagai input sistem, dan parameter pertumbuhan tanaman sebagai output sistem. - dan visualisasi pola tumbuh tanaman dalam tampilan 3-dimensi, yaitu membentuk struktur gabungan antara model pertumbuhan dengan struktur L-system, termasuk permasalahan interpretasi 3-dimensi dari model baku string L-system. 1.3. Batasan Masalah Batasan permasalahan dalam tesis ini adalah : a. Dalam tesis ini tidak dilakukan ujicoba penanaman dan pengamatan pertumbuhan tanaman secara langsung. Model pertumbuhan tanaman diperoleh dari tinjauan pustaka mengenai faktor-faktor (parameter) yang mempengaruhi pertumbuhan dan produksi tanaman. Ujicoba dilakukan

4 dengan menggunakan model pertumbuhan tanaman kedelai (soybean, Glycine max L Merril) yang telah diketahui data-data pertumbuhannya dari penelitian-penelitian terdahulu. b. Pemodelan tanaman dilakukan untuk fase vegetatif saja, yang meliputi pertumbuhan panjang batang (sebanding dengan tinggi tanaman), pertumbuhan lebar daun (sebanding dengan luas penampang daun), dan pertambahan jumlah cabang. c. Sebagai input sistem, yaitu faktor lingkungan yang memperngaruhi pola tumbuh tanaman, dibatasi pada faktor kandungan nutrisi (pupuk) N-P-K, yang memiliki korelasi langsung dengan pertumbuhan tanaman. d. Sebagai output sistem, adalah efek perbedaan tinggi tanaman secara proporsional (L), lebar daun (W), dan jumlah percabangan (B), sesuai fungsi pertumbuhan yang dihasilkan sistem. Efek yang ditampilkan tidak mencakup output tentang efek daun layu, cabang/ranting mengering, dan lain sebagainya. 1.4. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model pertumbuhan tanaman dengan metode Neuro-fuzzy, kemudian divisualisasikan dengan metode Lindenmayer system yang direpresentasikan secara 3-dimensi menggunakan Turtle Geometry. 1.5. Manfaat Penelitian Berdasarkan manfaat pemodelan pola tumbuh tanaman sebagai interaksi dengan lingkungannya yang dinyatakan oleh Guo (2007), maka manfaat secara lebih spesifik dari penelitian ini diharapkan meliputi : - Bagi petani dan pelaku budidaya tanaman, bisa membantu memprediksi penggunaan pupuk dengan kandungan N-P-K dan efeknya terhadap pertumbuhan tanaman, sehingga bisa dimungkinkan efisiensi waktu tanam dan biaya pemeliharaan tanaman.

5 - Bagi penyuluh pertanian, dengan simulasi kombinasi kandungan nutrisi yang berbeda-beda dan menampakkan efeknya pada pertumbuhan tanaman, akan memudahkan menyampaikan pembelajaran kepada petanipetani bianaannya. - Bagi peneliti di bidang budidaya tanaman, bisa membantu proses membangun pustaka (library) karakteristik pertumbuhan tanaman, berdasar faktor internal (genetik / jenis tanaman) maupun eksternal tanaman (terkait lokasi dan kondisi alamnya). 1.6. Keaslian Penelitian Sebelumnya sudah ada sejumlah penelitian tentang tema pemodelan matematis pertumbuhan tanaman dan visualisasinya secara 3-D. Namun metode yang digunakan dalam membangun model pola tumbuh tanaman adalah sigmoidal curve approximation, dan juga artificial neural network. Sedangkan pada tesis ini akan meneliti penerapan metode neurofuzzy (ANFIS). 1.7. Metode Penelitian Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Studi literatur, yaitu pengumpulan data dengan mempelajari buku-buku atau jurnal yang berhubungan dengan permasalahan yang diambil. b. Analisis dan definisi kebutuhan, pada tahap ini dilakukan analisis terhadap masalah disertai dengan penyelesaiannya, perancangan dan penyusunan algoritma. c. Desain sistem dan perangkat lunak, pada tahap ini akan dilakukan desain input, proses dan output. Desain interface didasarkan pada hasil analisa kebutuhan aplikasi. d. Implementasi dan pengujian unit. Pengujian ini mengidentifikasi dan memverifikasi setiap unit program untuk memastikan bahwa masing-

6 masing unit program sudah sesuai dengan spesifikasi kebutuhan dari unit program tersebut. e. Integrasi dan pengujian sistem, tiap unit-unit program disatukan menjadi sistem yang utuh dan diuji secara keseluruhan untuk melihat bahwa sistem sudah berjalan sesuai dengan kebutuhan perangkat lunak yang diinginkan. 1.8. Sistematika Penulisan Penulisan tesis ini dibagi menjadi 7 bab. Pembagian bab tersebut dapat dijelaskan dengan struktur sebagai berikut : a. BAB 1. PENDAHULUAN Bab I mengenai latar belakang dari permasalahan yang akan dibahas, pembatasan masalah, tujuan, dan manfaat yang diperoleh dari penulisan, metode yang digunakan, dan gambaran umum tiap bab serta sistematika penulisan. b. BAB II. KAJIAN PUSTAKA Bab II berisi tentang sumber-sumber teori yang dijadikan acuan dalam penulisan tesis yang memuat uraian sistematis tentang informasi hasil penelitian yang disajikan dalam pustaka dan menghubungkannya dengan masalah penelitian yang sedang diteliti. c. BAB III. LANDASAN TEORI Bab III ini menguraikan secara garis besar beberapa teori yang menjadi dasar tesis, diantaranya: lindenmayer system, neurofuzzy, dan turtle geometry. d. BAB IV. RANCANGAN PENELITIAN Bab IV berisi tentang analisis terhadap pola pertumbuhan tanaman sebagai fungsi dari perubahan input nutrisi (pupuk), perancangan model pertumbuhan tanaman menggunakan metode neurofuzzy, integrasi growth function terhadap struktur L-system, analisis intepretasi string L-system ke dalam struktur 3-dimensi menggunakan turtle geometry, dan perancangan visualisasinya secara 3-dimensi.

7 e. BAB V. IMPLEMENTASI Bab V menguraikan tentang proses implementasi dari pembahasan Rancangan Penelitian pada bab sebelumnya, yaitu implementasi pemodelan pola tumbuh tanaman dengan metode neurofuzzy, proses integrasi fungsi pertumbuhan kedalam struktur L-system, dan proses visualisasi secara 3- dimensi. f. BAB VI. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Bab VI menyajikan informasi ilmiah yang diperoleh dalam penelitian yang disusun secara sistematis disertai alasan yang rasional tentang masalah penelitian. Pembahasan terhadap hasil penelitian yang diperoleh disajikan dalam bentuk uraian teoritik. g. BAB VII. PENUTUP Bab VII berisi kesimpulan berdasarkan uraian-uraian yang diperoleh sebelumnya dan saran untuk perbaikan serta pengembangan lebih lanjut.