Model Penunjang Keputusan berbasis Fuzzy untuk Penentuan Lokasi yang Terbaik Jenis Tanaman Pangan Tertentu
Penulis
Dr.rer.nat. Ditdit Nugeraha Utama
Computer Science Department, BINUS Graduate Program-Master of Computer Science, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia 11480
ditdit.utama@binus.edu
Utama et al. (2020) telah berhasil membangun model penunjang keputusan (MPK) berbasis logika fuzzy yang dapat memberikan saran terbaik dan logis mengenai lokasi tanam. Lokasi tanam ini adalah lokasi yang terbaik bagi sebuah jenis tanaman pangan tertentu untuk tumbuh dan dipanen. Data yang berhasil dikumpulkan dan dibangun, mencakup data lahan tanam di seluruh kabupaten dan kota madya di seluruh Indonesia, yang berjumlah 514 daerah administratif di 34 provinsi. Nilai-nilai data berhasil dikumpulkan dan dibuat dalam bentuk dataset berdasarkan data primer dan sekunder. Sedangkan, lima jenis tanaman pangan yang digunakan di dalam eksperimen model adalah padi, jagung, kedelai, kacang hijau, dan kacang tanah.
Logika fuzzy adalah merupakan metode utama di dalam pengembangan model ini. Dimana, motode ini digunakan untuk mem-fuzzifikasi dan mem-de-fuzzifikasi tujuh jenis nilai-nilai parameter yang dilibatkan di dalam model. Ketuju parameter tersebut adalah kadar air tanah, suhu dan kelembaban udara, ketinggian dan kemiringan tanah, curah hujan, dan daya serap tanah. Sedangkan, metode perhitungan jarak Euclidean digunakan di dalam menghitung tingkat similaritas dari dua kubu parameter yang terlibat, yaitu parameter-parameter lahan dan tanaman pangan.
Sehingga, di akhir ujicoba model, model dapat menyarankan jenis daerah mana yang paling cocok ditanami jenis tanaman pangan apa. Misal, model pada akhrinya menyarankan bahwa Kabupaten Karawang paling cocok ditanami Kacang hijau. Atau, kabupaten Kaur paling tepat jika ditanamin kacang tanah.
Metode-metode pemodelan keputusan yang lain (seperti metode optimasi) masih dapat digunakan untuk studi lanjutannya. Begitu juga pelibatan parameter-parameter baru, seperti jumlah populasi, intensitas sinar matahari, dan kadar nutrisi di dalam tanah, dapat dipertimbangkan untuk memperkaya MPK yang dikembangkan. Selain itu, pemberian nilai bobot (weight) untuk setiap parameter yang digunakan dengan pendekatan (misal) penilaian pakar, sangat layak untuk memperkaya model tersebut.
Referensi
- N. Utama, A. Z. Taufan, A. G. Hartzani, H. Haidi, Y. R. Lubis, dan W. Sardjono. 2020. A fuzzy decision support model for cropland recommendation of food cropping in Indonesia. Journal of Computer Science, 16(4), pp. 518-531.