## RANCANG BANGUN APLIKASI INVESTASI BUDIDAYA IKAN LELE BERBASIS FINITE STATE AUTOMATA (FSA)

## Rozikin, Nahar Mardiyantoro, Muslim Hidayat
Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Sains Al-Qur’an Email : ikin7526@gmail.com

## ABSTRAK
Budidaya ikan lele merupakan salah satu peluang bisnis yang menarik bagi calon pengusaha mengingat semakin meningkatnya permintaan pasar terhadap ikan lele. Beberapa hal yang harus diperhatikan ketika akan memulai usaha budidaya ikan lele adalah pengetahuan teknis mengenai cara merawat ikan lele dan permodalan. Setiap pengusahan yang menjalankan usahanya pasti mengharapkan keuntungan, sehingga perlu  dilakukan  perhitungan  yang  matang  sebelum  mulai  usaha  agar  diperoleh  gambaran  modal  awal yang harus dipersiapkan, biaya operasional, sampai pada hasil penjualan ikan lele pada satu kali masa panen sehingga dapat dihitung return on investment (ROI) dari usaha yang akan dijalankan. Hinga saat ini, perhitungan ROI jarang dilakukan oleh calon pengusaha, terutama untuk usaha yang berskala kecil sehingga  calon  pengusaha  belum  mempunyai  gambaran  atas  prospek  usaha  yang  akan  dijalankan, utamanya dari sisi pemanfaatan aset secara maksimal. Metode Fanite State Automa (FSA)  adalah model matematika yang dapat menerima input dan mengeluarkan output yang memiliki state yang berhingga banyaknya  dan  dapat  berpindah  dari  satu state ke state lainnya  berdasarkan  input  dan  fungsi  transisi Aplikasi prediksi investasi budidaya ikan lele telah berhasil dibangun dengan menerapkan metode FSA sebagai penghitung ROI ( return on investment )   dengan mengunakan variable, luas kolam, jumlah bibit, dan hasil penen yang di jadikan 4 state yang di implementasikan pada fitur prediksi, dengan cara kerja kita  menginputkan    variable  luas  kolam,  jumlah  bibit  dan  hasil  panen  lalu  sistem  melakukan  proses perhitungan dan diperoleh output hasil prospek budidaya ikan lele sehingga petani budidaya ikan lele dapat mengetahui hasil prospek dengan mudah.
Kata Kunci :  Budidaya ikan lele, Return On Investment (ROI), Finite State Automata (FSA)

## ABSTRACT
Catfish farming is an attractive business opportunity for prospective entrepreneurs given the increasing market demand for catfish. Some things that must be considered when starting a catfish farming business are  technical  knowledge  about  how  to  care  for  catfish  and  capital.  Every  businessman  who  runs  his business is sure to expect a profit, so it is necessary to do a careful calculation before starting a business in order to obtain an overview of the initial capital that must be prepared, operational costs, to the results of selling catfish at one harvest so that the return on investment (ROI) can be calculated. of the business to be carried out. Until now, prospective entrepreneurs rarely calculate ROI, especially for small-scale businesses, so that prospective entrepreneurs do not yet have a picture of the prospects for the business to  be  carried  out,  especially  in terms  of  maximizing asset  utilization.  The  Fanite  State  Automa  (FSA) method is a mathematical model that can accept input and issue outputs that have a large number of states and can move from one state to another based on input and transition functions. as a calculation of ROI (return on investment) by using variables, pool area, number of seeds, and yield which are made into 4 states which are implemented in the prediction feature, by working we input the variable pool area, number  of  seeds  and  yields  then  the  system  performs  the  calculation  process  and  the  output  of  the prospect of catfish farming is obtained so that catfish farming farmers can find out the prospect results easily
Keywords : Budidaya ikan lele, Return On Investment (ROI), Finite State Automata (FSA) .

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa  hal  yang  harus  diperhatikan ketika  akan  memulai  usaha  budidaya  ikan  lele adalah  pengetahuan  teknis  mengenai  cara merawat  ikan  lele  dan  permodalan.  Setiap pengusahan  yang  menjalankan  usahanya  pasti mengharapkan  keuntungan,  sehingga  perlu dilakukan  perhitungan  yang  matang  sebelum mulai  usaha  agar  diperoleh  gambaran  modal awal yang harus dipersiapkan, biaya operasional,  sampai  pada  hasil  penjualan  ikan lele  pada  satu  kali  masa  panen  sehingga  dapat dihitung return on investment (ROI) dari usaha yang akan dijalankan (Purnamasari, 2015).
Hinga  saat  ini,  perhitungan  ROI  jarang dilakukan oleh calon pengusaha, terutama untuk usaha  yang  berskala  kecil  sehingga  calon pengusaha  belum  mempunyai  gambaran  atas prospek usaha yang akan dijalankan, utamanya dari  sisi  pemanfaatan  aset  secara  maksimal. Dengan  mengetahiu  rasio  ini,  akan  dapat diketahui    apakah  perusahaan    efisien    dalam memanfaatkan    aktivanya    dalam    kegiatan operasional  perusahaan (Giyantoro, 2018).
Berdasarkan uraian latar belakang masalah di atas, maka yang menjadi permasalahan  adalah  belum  adanya  sistem aplikasi penghitungan ROI (return on investment)  menggunakan  metode  FSA  pada budidaya  ikan  lele,  sehingga  para  calon pengusaha  budidaya  ikan  lele  belum  bisa mengetahui hasil prospek usaha budidaya ikan lele yang akan di jalankan.
a. Meminimalisir  kerugian  selama  usaha budidaya ikan lele.
b. Memberikan informasi return on investment  dari  usaha  ikan  lele  yang  akan dijalankan.
c. Menerapkan metode FSA sebagai langkah- langkah menghitung ROI.
d. Membangun  aplikasi  sistem  prediksi investasi budidaya ikan lele.
Ikan  lele  merupakan  salah  satu  budidaya yang memiliki berbagai  kelebihan, diantaranya adalah perkembangan yang begitu  dan memiliki kemampuan  beradaptasi  terhadap  lingkungan yang tinggi (Aldo, 2019).
Finite  State  Automata (FSA)  adalah model  perhitungan  matematika  yang  dapat menerima  masukan  (input)  dan  mengeluarkan (output)  yang  memiliki  state,  yang  banyaknya dan  dapat  berpindah  dari  satu  state  ke  state
lainnya  berdasarkan  input  dan  fungsi  transisi (Maulana, 2019).

## 2. METODE
Obyek yang digunakan pada penelitian ini adalah perhitungan Return On Investment (ROI) dengan Finite State Automata (FSA). Penelitian ini  bersifat  baru  dan  bukan  merupakan pengembangan  dari  proses  manual,  sehingga penulis  lebih  leluasa  dalam  menentukan variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini, utamanya  yang  berkaitan  dengan  faktor-faktor yang mempengaruhi ROI (Ayuni, 2018).
Pada  penelitian  ini,  variabel  yang digunakan  untuk  menghitung  ROI  adalah pengadaan kolam terpal beserta kelengkapannya,  pengadaan  bibit,  pengadaan pakan,  biaya  pemeliharaan,  jumlah  lele  yang dipelihara  dan  perkiraan  pendapatan  yang diperoleh selama masa panen. Berikut merupakan  contoh  perhitungan  ROI  usaha ternak lele:
Berdasarkan tabel perkiraan modal  dan  investasi  ternak  lele  di  atas, diperoleh parameter perhitungan Return On Investment (ROI) sebagai berikut:
Investasi Kolam dan Perlengkapan
= Rp. 11.910.000,- Modal Usaha Ternak   = Rp. 18.985.000,- Penjualan  Sekali  Panen  =  Rp. 37.406.250,- Pendapatan Sekali Panen
= Rp. 37.406.250 - Rp. 18.985.000 = Rp. 18.451.250,- Sehingga diperoleh Return On Investment (ROI) sebagai berikut:
ROI=((Pendapatan  Sekali  Panen)/(Modal Usaha Ternak))x100%
ROI=(18.451.250/18.985.000)x100% = 97,03% Perkiraan
kembali
investasi =
(11.910.000/18.451.250) = 0,65 (kurang dari 1 kali  masa  panen  sudah  dapat  mengembalikan modal).
Metode pengumpulan data yang digunakan  penulis  dalam  menyusun  laporan tugas akhir ini antara lain:
a. Wawancara
Pada proses ini, penulis melakukan tanya jawab  kepada  pengusaha  dan  calon  pengusaha ternak  lele  untuk  mengetahui  pertimbangan- pertimbangan yang digunakan sebelum membuka usaha ternak lele serta variabel yang digunakan dalam perhitungan tersebut.
Hasil  yang  diperoleh  dari  wawancara tersebut  adalah  gambaran  faktor-faktor  atau variabel-variabel yang diperlukan sebagai bahan perhitungan yang nantinya akan diimplementasikan  ke  dalam  sistem  yang  akan dibangun.
b. Observasi
Pada  proses  observasi,  peneliti  terjun langsung  ke  beberapa  peternak  lele  guna mendapatkan  informasi  mengenai  usaha  ternak lele.
c. Studi Pustaka
Pada  proses  studi  pustaka,  peneliti mengumpulkan dan mempelajari  materi-materi yang berkaitan dengan usaha ternak lele, metode FSA,  metodologi  pengembangan  perangkat lunak,  perancangan  sistem,  pengujian  sistem dan teori pendukung lain. Selain itu, diperlukan juga studi pustaka mengenai bahasa pemrograman  yang  akan  digunakan  beserta pendukungnya,  seperti  materi  PHP,  MySQL, dan basis data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah awal untuk memulai merancang aplikasi  yaitu  dengan  membuat  diagram  state sebagai  acuan  alur  program  yang  akan memudahkan  dalam  mengembangkan  dan memahami  fungsi  saat  menggunakan  program. Diagram  state  ini  dibuat  untuk  memberikan
gambaran berupa  grafik  keadaan  yang berbeda dan bagaimana mereka berinteraksi.
Input  yang  digunakan  berupa  luas kolam,  jumlah  bibit,  dan  jumlah  panen  dan output  adalah  modal  kolam,  modal  bibit,  dan pendapatan.  Diagram state terlihat seperti pada Gambar 1
Gambar 1. Rancangan diagram transisi aplikasi Prediksi Investasi Budidaya Ikan Lele Berbasis Finite State Automata (FSA) Pendefinisian didefinisikan dengan tiga . M=(Q,Σ, 𝛿 ,S,F) dengan:
Q: himpunan state
Σ: himpunan simbol input 𝛿 : fungsi transisi
S: state awal F: string akhir ( finish) Sehingga dapat didefinisikan sebagai
berikut:
Q ={q0, q1, q2, q3}
Σ ={0,1 } S ={q0} f ={q3} Keterangan:
o : tidak ada q0 : prediksi 1 = menu prediksi otomatis menuju q1 (luas kolam)
q1 : masukan luas kolam 0 = inputan di bawah batas minimum luas kolam2 M²
1 = inputan sama dengan batas minimum luas kolam 2 M² atau lebih dari batas minimum luas kolam.
q2: masukan jumlah bibit 0 = inputan di bawah batas minimum jumlah bibit 1 ekor, dan jika inputan jumlah bibit melebihi rasio jumlah bibit dan luas kolam tidak ideal ( rasio ideal 1 : 350 ).
1 = inputan sama dengan batas minimum jumlah bibit 1 ekor atau lebih dari  batas
minimum jumlah bibit dan jika inputan sama dengan atau kurang dari rasio jumlah bibit dan luas kolam ideal ( rasio ideal 1 : 350 ). q3: masukan jumlah panen 0 = inputan jumlah panen melebihi dari jumlah bibit
1 = inputan jumlah panen sama dengan jumlah bibit atau kurang dari jumlah bibit.
Cara kerja diagram FSA aplikasi prediksi investasi budidaya ikan lele :
a. Mula – mula dalam state q0 = prediksi
b. Jika  dari  prediksi  (q0)  menerima  1  :  maka akan lanjut ke state luas kolam (q1)
c. Jika  dari  luas  kolam  (q1)  menerima  0 (inputan luas kolam di Bawah minimal yaitu 2  M²)    :  maka  akan  kembali  ke  state  luas kolam (q1)
d. Jika  dari  luas  kolam  (q1)  menerima  1 (inputan luas kolam di atas minimal yaitu 2 M2)   : maka akan lanjut ke state jumlah bibit
(q2)
e. Jika  dari  jumlah  bibit  (q2)  menerima  0 (inputan  di  bawah  batas  minimum  jumlah bibit  1  ekor,  dan  jika  inputan  jumlah  bibit melebihi  rasio  jumlah bibit dan luas kolam tidak ideal ( rasio ideal 1 : 350 ) : maka akan kembali ke state jumlah panen (q2)
f. Jika  dari  jumlah  bibit  (q2)  menerima  1 (inputan  sama  dengan  batas  minimum jumlah  bibit  1  ekor  atau  lebih  dari    batas minimum jumlah bibit dan jika inputan sama dengan  atau  kurang  dari  rasio  jumlah  bibit dan luas kolam ideal ( rasio ideal 1 : 350 ) : maka akan lanjut ke state jumlah panen (q3)
g. Jika  dari  jumlah  panen  (q3)  menerima  0 (inputan jumlah panen melebihi dari jumlah bibit)  : maka sistem akan kembali ke jumlah panen (q3)
h. Jika  dari  jumlah  panen  (q3)  menerima  1 (inputan jumlah panen sama dengan jumlah bibit atau kurang dari jumlah bibit.)   : maka sistem finish pada jumlah panen (q3).
Berat ikan lele dalam sekali panen kurang lebih 1,5 ons dalam jangka panen 2 ½ bulan.
Perancangan aplikasi inverstasi budidaya ikan lele berbasis finite state automata (FSA)
Gambar 2. Rancangan aplikasi Prediksi Investasi Budidaya Ikan Lele  Berbasis Finite State Automata (FSA)
a. Rancangan  Halaman  Prediksi:  Masukan Nama
Gambar 3 Rancangan Halaman Prediksi: Masukan Nama
b. Rancangan Halaman Prediksi: Luas Kolam
Gambar 4 Rancangan Halaman Prediksi:
Luas Kolam
c. Rancangan Halaman Prediksi: Jumlah Bibit
Gambar 5 Rancangan Halaman Prediksi:
Jumlah Bibit
d. Rancangan Halaman Prediksi: Harga Jual
Gambar 6 Rancangan Halaman Prediksi:

## Harga Jual
e. Rancangan Halaman Hasil Prediksi
Gambar 7 Rancangan Halaman Hasil Prediksi Halaman prediksi pada aplikasi budidaya ikan lele berbasis Finite State Automata (FSA)

## Gambar 8 Tampilan Halaman Prediksi
4. PENTUTUP
4.1. Kesimpulan
a. Sistem aplikasi Prediksi Investasi Budidaya Ikan Lele bisa mendeteksi variabel jumlah bibit  yang melebihi rasio luas kolam  yaitu 1:350  sehingga  jumlah  kematian  bisa diminimalisir  dan  pertumbuhan  ikan  lele bisa lebih maksimal.
b. Aplikasi  prediksi  investasi  budidaya  ikan lele  telah  berhasil  dibangun  dengan menerapkan metode FSA sebagai
penghitung  ROI  (return  on  investment) dengan  mengunakan  variable,  luas  kolam, jumlah  bibit,  dan  hasil  penen  yang  di
jadikan  4  state  yang  di  implementasikan pada  fitur  prediksi,  dengan  cara  kerja  kita menginputkan  variable luas kolam, jumlah bibit dan hasil panen lalu sistem melakukan proses  perhitungan  dan  diperoleh  output hasil  prospek  budidaya  ikan  lele  sehingga petani budidaya ikan lele dapat mengetahui hasil prospek dengan mudah. c. Keluaran  dari  aplikasi  yang  dibangun sesuai  dengan  hasil  perhitungan  manual sebagaimana  tertuang  pada  BAB  III  yaitu menghitung  nilai  Return  On  Investment (ROI)  dan  Return  On  Equity  (ROE) menggunakan metode Finite State Automata (FSA)
d. Hasil  pengujian  menggunakan  metode black box yaitu semua fungsi pada aplikasi berjalan dengan baik dan sesuai
4.2. Saran
a. Pengembangan  aplikasi  untuk  platform mobile (iOS atau Android).
b. Penambahan  fitur  masukan  data  jumlah panen  dalam  satuan  kilogram  sehingga dapat meningkatkan akurasi perhitungan.
c. Pengembangan aplikasi agar dapat menerima  masukan  jumlah  jumlah  pakan dan  vitamin  sehingga  akan  memperluas variasi hasil perhitungan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Aldo,  D.  (2019).  Pemilihan  bibit  lele  unggul dengan  menggunakan  metode  weighted product.  Jurnal  Teknologi  dan  Open Source, 2(1), 15-23.
Ayuni,  N.  M.  S.,  &  Supriyatni,  P.  (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Return On Investment (ROI) pada PT. Gaia-Oasis. ARTHA  SATYA  DHARMA,  11(1),  163- 181.
Giyantoro,  R.  (2018).  APLIKASI  SIMULASI PERHITUNGAN BALIK MODAL USAHA DENGAN PENDEKATAN ANALISIS ROI (RETURN ON INVESMENT) (Doctoral dissertation, Universitas Siliwangi).
Maulana,  A.  S.  (2019).  Implementasi  Finite State  Automata  (FSA)  dengan  Simulasi Vending  Machine  pada  Aplikasi  Android. Jurnal Edukasi Elektro, 3(2).
Purnamasari,  D.  K.  (2015).  Analisis  Rasio Keuangan  Yang  Berpengaruh  Terhadap Return On Investment (ROI) Pada Koperasi Serba Usaha Di Kabupaten Boyolali Tahun 2011-2013 (Doctoral dissertation,
Universitas Muhammadiyah Surakarta).