## SISTEM REKOMENDASI PERTANIAN PADA ARSITEKTUR AGRIBUSINESS E-MARKETPLACE
Erna Piantari 1* ; Herdi Ashaury 3 ; Enjun Junaeti 2
Departemen Pendidikan Ilmu Komputer 1,2 Universitas Pendidikan Indonesia www.upi.edu
erna.piantari@upi.edu 1 ; enjun@upi.edu 2
Teknik Informatika 3
Universitas Jenderal Achmad Yani herdi.ashaury@lecture.unjani.ac.id 3
*Contributor Author
Abstract — Currently the development of information technology has driven the development of  e-commerce  which  is  quite  promising  in Indonesia.  This  development  has  brought  an  era  of new digital-based creative developments. Agriculture  as  one  of  the  economic  and  community welfare  bases  in  Indonesia  needs  to  be  developed and  supported  with  digital  finance.  Several agricultural  markets  have  been  established  in Indonesia  to  help  farmers  to  participate  in  digital economic  activities.  Some  e-commerce  systems that have  been  built  in  Indonesia  only  help  the downstream process or the marketing process. While farmers  need  information  that  can  help  them  for agricultural  purposes.  Machine  learning technology uses  data  collected  in  the  agricultural  marketplace system  to  be  used  in  building  a  social  assessment system. Recommendations for agricultural activities are  adjusted  to  the  cost  of  agriculture,  location  of agriculture,  pricing  of  agricultural  commodities  at the  time  of  receipt  and  timing  of  agricultural activities. In this research an analysis and design of an agricultural e-commerce system will be provided to provide farmers to sell their agricultural products at  competitive  prices  and  help  farmers  to  obtain information  that  can  be  used  to  plan  further agricultural activities.
Keywords :  E-Commerce,  Requirement    Analyst, Agriculture, Recommendation System
Intisari — Saat ini perkembangan teknologi informasi  telah  mendorong  perkembangan  e- commerce  yang  cukup  menjanjikan  di  Indonesia. Perkembangan  tersebut  telah  membawa  era perekonomian  kreatif  baru  yang  berbasis  digital. Pertanian  sebagai  salah  satu  basis  perekonomian dan  kesejahteraan  masyarakat  di  Indonesia  perlu ikut berkembang dan sejalan dengan perekonomian  digital.  Beberapa marketplace
pertanian  telah  dibangun  di  Indonesia  untuk membantu petani untuk ikut serta dalam kegiatan ekonomi digital. Beberapa sistem e-commerce yang sudah  dibangun  di  Indonesia  hanya  membantu proses hilir atau proses pemasaran saja. Sedangkan petani  membutuhkan  informasi  yang  dapat membantu  mereka  untuk  merencanakan  kegiatan pertanian. Teknologi machine learning memungkinkan  untuk  menggunakan  data  yang dihimpun  dalam  sistem  marketplace  pertanian untuk  digunakan  dalam  membangun  suatu  sistem rekomendasi  kegiatan  pertanian  yang  dapat menguntungkan  petani.  Rekomendasi  kegiatan pertanian  ini  disesuaikan  dengan  biaya  pertanian, lokasi  pertanian,  harga  prediksi  komoditas pertanian  saat  panen  dan  waktu  kegiatan pertanian.  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan analisis  dan  perancangan  sistem e-commerce pertanian  yang  memungkinkan  petani  untuk menjual produk pertaniannya sesuai dengan harga yang  bersaing  serta  membantu  petani  untuk memperoleh  informasi  yang  dapat  digunakan untuk  melakukan  perencanaan  kegiatan  pertanian selanjutnya. .
Kata  Kunci :  E-Commerce,  Analisis  Kebutuhan, Pertanian, Sistem Rekomendasi

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  telah mendorong  perkembangan  e-commerce  yang cukup  baik  di  Indonesia.  Perkembangan  tersebut telah  membawa  era  perekonomian  kreatif  baru yang berbasis digital. Pertanian sebagai salah  satu basis perekonomian dan kesejahteraan masyarakat di  Indonesia  perlu  ikut  berkembang  dan  sejalan dengan perekonomian digital. Beberapa marketplace pertanian telah dibangun di Indonesia
untuk  membantu  petani  untuk  ikut  serta  dalam kegiatan ekonomi digital.
Keberadaan marketplace tersebut  cukup dirasakan  manfaatnya  oleh  petani  maupun  oleh konsumen.  Hal  karena  karena marketplace yang telah  dibangun  telah  berhasil  memutus  rantai distribusi  produk  pertanian  sehingga  dapat meningkatkan
keuntungan
petani dan menurunkan  biaya  yang  harus  dibayar  konsumen (Wang  &  Tong,  2010).  Beberapa  sistem e- commerce yang sudah dibangun di Indonesia hanya membantu proses hilir atau proses pemasaran saja. Namun  selain  proses  pemasaran  dan  distribusi produk, petani juga memerlukan suatu sistem yang dapat  membantu  petani  merencanakan  kegiatan pertaniannya (Savla et al., 2015).
Petani  membutuhkan  informasi  yang dapat  membantu  mereka  untuk  merencanakan kegiatan  pertanian.  Perencanaan  yang  tidak  baik dapat  mengakibatkan  kerugian  bagi  petani. Kerugian  ini  tidak  hanya  karena  gagal  panen, namun  juga  kerugian  karena  hal  lainnya.    Sebagai contoh  pada  bulan  Januari  2019  para  petani  buah naga di Kabupaten Banyuwangi mengalami banyak kerugian.  Kerugian  ini  justru  terjadi  karena melimpahnya  hasil  panen  petani  buah  naga sedangkan  permintaan  komoditas  tersebut  tidak meningkat. Hal ini mengakibatkan harga komoditas  buah  naga  tersebut  menurun  drastis (Fanani Ardian, 2019). Pemerintah telah melakukan  berbagai  upaya  untuk  membantu petani melakukan perencanaan kegiatan pertanian sehingga  dapat  menghindari  berbagai  kondisi kerugian.  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan pemerintah adalah dengan melakukan pendampingan penyuluhan pertanian . Teknologi machine learning
memungkinkan  untuk  menggunakan  data  yang dihimpun  dalam  sistem marketplace pertanian untuk  digunakan  dalam  membangun  suatu  sistem rekomendasi  kegiatan  pertanian  yang  dapat menguntungkan  petani.  Rekomendasi  kegiatan pertanian  ini  disesuaikan  dengan  biaya  pertanian, lokasi  pertanian,  harga  prediksi  komoditas pertanian  saat  panen  dan  waktu  kegiatan pertanian (Zong & Zhu, 2012). Beberapa penelitian sebelumnya telah dilakukan untuk mengintegrasikan  sistem  e-commerce  dengan integrasi  teknologi  data  mining,  sistem  prediksi maupun  sistem  rekomendasi  (Yu  et  al., 2009)(Rastegari  &  Md.  Sap,  2008)(Savla  et  al., 2015).
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan analisis  dan  perancangan  sistem  e-commerce pertanian  yang  memungkinkan  petani  untuk menjual produk pertaniannya sesuai dengan harga yang  bersaing  serta  membantu  petani  untuk memperoleh  informasi  yang  dapat  digunakan
untuk  melakukan  perencanaan  kegiatan  pertanian selanjutnya .

## BAHAN DAN METODE
Pada  bab  ini  akan  dibahas  mengenai  metodelogi penelitian  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian ini.  Secara  umum  metodologi  penelitian  tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Sumber: (Piantari, Ashaury, & Junaeti, 2019)

## Gambar 1. Metodelogi Penelitian

## 1. Perumusan Masalah dan Tujuan
Pada  tahap  ini  dilakukan  perumusan masalah yang akan menjadi fokus dalam penelitian beserta  tujuan  dari  penelitian.  Tahap  ini  sudah dilakukan dan sudah disampaikan hasil perumusan masalah  dan  tujuan  penelitian  dalam  proposal penelitian ini.

## 2. Studi Literatur dan Analisis Kondisi
Proses  studi  literatur  dan  analisis  kondisi dilakukan  untuk  mengetahui  keadaan “as  is” pada saat  penelitian  ini  dilakukan.    Studi  literatur dilakukan  dengan  mempelajari  beberapa  kajian teori  maupun  penelitian-penelitian  terkait  yang pernah dilakukan. Sedangkan analisis kondisi yang dilakukan  adalah  dengan  melihat  kondisi marketplace dan  kondisi  pertanian  yang  menjadi objek kajian dalam penelitian ini.

## 3. Perancangan Model Proses Bisnis
Setelah  dilakukan  proses  studi  literatur  dan analisis  kondisi,  tahapan  selanjutnya  adalah merancang  model  proses  bisnis  yang  akan digunakan  untuk  membangun  sistem  berdasarkan tujuan  penelitian.  Proses  merancang  model  bisnis dilakukan  dengan  mempertimbangkan  hasil  dari studi literatur dan analisis kondisi.

## 4. Analisis Kebutuhan
Kebutuhan  sistem  akan  muncul  setelah perancangan model bisnis sistem dibangun. Secara umum  kebutuhan  sistem  terbagi  menjadi  tiga yaitu: a. Kebutuhan  data,  kebutuhan  ini  berhubungan dengan  tujuan  penelitian  untuk  membangun sistem e-commerce yang  mampu  memberikan rekomendasi kepada petani dalam menjalankan  kegiatan  pertaniannya.  Proses rekomendasi yang dilakukan adalah berdasarkan  data  riil  yang  dikumpulkan  oleh sistem.
b. Kebutuhan functional,
kebutuhan ini berhubungan  dengan  fungsi/fitur  yang  harus ada  dalam  sistem  untuk  dapat  menjalankan proses bisnis yang telah dibangun.
c. Kebutuhan  non-functional  lainnya,  yaitu kebutuhan  sistem  yang  tidak  berhubungan dengan  fungsi/fitur  sistem  seperti  kebutuhan security, ketersediaan sistem, dan sebagainya.
Pada  tahapan  analisis  kebutuhan  ini,  akan didefinisikan  kebutuhan-kebutuhan  sistem  untuk menjalankan  model  proses  bisnis  yang  telah dibangun.

## 5. Pembangunan Aplikasi
Tahapan  pembangunan  aplikasi  dari  sistem e-commerce  adalah  tahapan  implementasi  dari hasil  perancangan  model  proses  bisnis  dan  hasil analisis  kebutuhan.  Proses  pembangunan  aplikasi akan  dilakukan  dengan  mempertimbangkan teknologi terbaru berdasarkan hasil studi literatur.

## 6. Pengujian dan Evaluasi Framework
Pengujian  dan  evaluasi  rancang  bangun aplikasi  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui bagaimana rancangan framework yang dibangun.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
E-commerce merupakan suatu mekanisme transaksi  yang  terjadi  secara  online  dan e- marketplace merupakan suatu tempat berkumpulnya  beberapa  pelaku  transaksi  yang keberadaan  tempatnya  tersebut  dibuat  secara virtual melalui media elektronik. Dalam penelitian dilakukan  analisis  beberapa  e-commerce  maupun marketplace  serta  proses  bisnis  yang  terjadi  di dalamnya. Hasil analisis perbandingan e-commerce di Indonesia disajikan pada Tabel 1.
Dalam  penelitian  ini  juga  dilakukan  analisis e- commerce yang khusus dibangun untuk agricultur. Salah  satu  agriculture  e-commerce  yang  paling terkenal  di  Indonesia  adalah  TaniHub.  TaniHub merupakan e-commerce yang  menghubungkan petani  dengan  kapasitas  kecil  dengan  sekelompok
pelaku  bisnis  yang  membutuhkan  produk pertanian,  termasuk  hotel,  restoran  dan  penjual retail. Sebelumnya TaniHub menjual produknya di platform e-commerc e  lainnya  seperti  Tokopedia, namun  sejalan  dengan  perkembangan  bisnisnya, saat  ini  TaniHub  membuat  platform  sendiri  yang memfasilitasi  pembeli  untuk  melakukan  transaksi di  aplikasinya.  Namun  dilihat  dari market  share untuk TaniHub masih belum maksimal. Oleh sebab itu, model bisnis perancangan e-commerce taniHub perlu dievaluasi.

## Framework Agribisnis E-Marketplace
Berdasarkan  hasil  analisis  SCM  agricultur dan  analisis  perkembangan e-commerce di Indonesia  telah  dibangun  sebuah  framework, untuk e-marketplace agribisnis yang mengimplementasi-kan  model  bisnis  C2C,  B2C, B2B  dan  C2B  (Piantari  et  al.,  2019).    Selanjutkan dalam  penelitian  ini  dirancang  pula  framework  e- marketplace  agribisnis  dengan  menambahkankan proses data mining dalam arsitekturnya. Gambar 2 di  bawah  ini  adalah  framework  e-marketplace agribisnis.
Sumber: (Piantari, Ashaury, & Junaeti, 2019) Gambar 2. Framewrok E-marketplace Pertanian dengan mengimplementasikan Data Mining
Model  bisnis  yang  dibangun  untuk aristektur e-marketplace yang dirancang memungkinkan  untuk  menjalankan  model  bisnis C2C, B2C, B2B, C2B. Perancangan tersebut didasari bahwa  dari  hasil  analisis  yang  dilakukan,  model bisnis  yang  berkembang  untuk  e-commerce  di Indonesia  adalah  model  bisnis  e-marketplace dengan  mengkolaborasikan  berbagai  model  bisnis (Piantari  et  al.,  2019).  Sedangkan  untuk  model bisnis  taniHub  yang  hanya  menerapkan  B2C  dan B2B  masih  kurang  memperoleh marketshare yang maksimal.  Hal  lain  yang  perlu  diperhatikan  dalam
merancang framework  e-marketplace untuk agribisnis adalah:
1. Dengan  mengkolaborasikan  beberapa  model bisnis  maka  perlu  diperhatikan  karakteristik pelaku  bisnis  pertanian.  Terdapat  beberapa skala  pelaku  usaha  agribisnis.  Sesuai  dengan latar  belakang  penelitian,  pelaku  bisnis  yang akan  menjadi  prioritas  utama  adalah  petani. Sehingga  framework  e-marketplace  yang dibangun  akan  memberikan  peluang  yang sebesar-besarnya bagi petani untuk memperbaiki proses bisnis pertaniannya.
2. Komoditas  pertanian  memiliki  usia  ketahanan yang  sangat  singkat.  Oleh  karena  itu, komoditas  pertanian  adalah  komoditas  yang membutuhkan  perhatian  yang  lebih  pada proses  distribusi.  Dari  framework  yang dibangun  terdapat  8  jenis  distribusi  yang mungkin.
a. Petani skala kecil ke konsumen akhir
b. Petani skala besar ke konsumen akhir
c. Petani skala kecil ke industri
d. Petani skala besar ke industri
e. Retailer ke konsumen akhir
f. Retailer ke industri
g. Pedagang tradisional ke konsumen akhir
h. Pedagang tradisional ke industri
Proses  rekomendasi  aktivitas  pertanian dilakukan  dengan  menggunakan  perspektif penggunaan data mining engine untuk menghasilkan knowledge  based yang  dijadikan pengetahuan  untuk  proses  rekomendasi.  Proses umum data mining terdiri dari data collection , data processing, data mining, dan knowledge representation. Data  collection atau  pengumpulan  data adalah  seluruh  proses  bisnis  yang  ada  pada kegiatan  dalam  e-marketplace  yang  menghasilkan data. Data yang paling banyak dikumpulkan adalah data  transaksional  yang  disimpan  dalam  database transaksional  atau  RDB data  business. Data  yang telah  dikumpulkan,  kemudian  di  proses  secara historical  dalam  data warehousing .  Proses  ini merupakan  bagian  dari data  processing sebelum proses  data  mining  dilakukan.  Proses  data  mining dilakukan dengan menggunakan algoritma machine  learning  tertentu  yang  selanjutkan  akan menghasilkan  pola  yang  disimpan  di pattern reporsitory
dan direpresentasikan sebagai knowledge yang digunakan
untuk merekomendasikan aktifitas pertanian.
Perancangan Aplikasi Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan, terdapat 12 kebutuhan fungsional terhadap sistem rekomendasi  dan  pertanian  yang  akan  dibuat.
Kebutuhan-kebutuhan fungsional tersebut, dijelaskan dalam tabel 1.
Tabel 1 Kebutuhan Functional Kode FR Nama Keterangan FR01 Memilih lokasi Memasukan informasi lokasi user FR02 Melihat ketersediaan komoditas berdasarkan wilayah Mencari komoditas tertentu berdasarkan wilayah yang sudah ditentukan FR03 Melihat dan memilih komoditas tertentu Melihat komoditas tertentu tanpa dibatasi wilayah FR04 Chatbox Ruang untuk melakukan komunikasi live dengan user lain FR05 Transaksi Pembayaran Melakukan pembayaran transaksi yang dilakukan FR06 Memasang iklan kebutuhan komoditas Memasang iklan terhadap kebutuhan komoditas yang dicari FR07 Membuat account Sign up sebagai user tertentu FR08 Perencanaan pertanian Melakukan perencanaan komoditas pertanian, lahan pertanian, kebutuhan pertanian FR09 Memasang iklan komoditas Memposting iklan komoditas yang akan dijual FR10 Memasang iklan prediksi panen Memposting iklan komoditas tertentu yang diprediksi akan panen, dengan lokasi tertentu, lahan dan usia tanaman FR11 Konfirmasi notifikasi transaksi Melakukan konfirmasi transaksi penjualan FR12 Menarik hasil pembayaran Menarik nominal uang yang masuk kedalam account Sumber: (Piantari, Ashaury, & Junaeti, 2019)
Berdasarkan kebutuhan fungsional tersebut, dipetakan  menjadi  tujuh  aktivitas  utama  dalam sistem.  Aktivitas  yang  bisa  dilakukan  oleh  sistem, digambarkan  menggunakan  Usecase  diagram.
Gambar  2  adalah  gambaran  usecase  sistem  e- marketplace agribusiness yang dirancang berdasarkan  hasil  analisis  dari  framework  yang telah  dibangun.  Usecase  diagram  digunakan sebagai acuan dalam pengembangan Aplikasi yang akan  dibuat.  Penjelasan  untuk  setiap  usecase dijelaskan pada Tabel 2.
Sumber: (Piantari, Ashaury, & Junaeti, 2019)

## Gambar 2. Use Case Diagram
Tabel 2. Deskripsi Usecase Kode Usecase Nama Usecase Keterangan UC1 Konsumen akhir Pihak yang membeli barang untuk dikonsumsi UC2 Industri Pihak yang membeli barang untuk kebutuhan industry dengan skala besar UC3 User biasa User yang tidak memiliki account UC4 Petani rumah tangga Petani dengan skala produksi rumah tangga UC5 Petani besar Petani dengan skala besar UC6 Pedagang tradisional Pedagang eceran/warung UC7 Retailer Pedagang besar dengan jumlah komoditas lebih banyak dan beragam Sumber: (Piantari, Ashaury, & Junaeti, 2019)
Untuk  menunjukan  pemetaan  dari  hasil perancangan  menggunakan  usecase  dengan kebutuhan fungsional sistem, dijelaskan pada tabel 3.
Tabel 3 Mapping user pada setiap kebutuhan
functionalnya
Kode Usecase Kode UC1 FR01, FR02, FR03, FR05, FR04 UC2 FR03, FR04, FR05 UC3 FR02, FR07 UC4 FR04, FR08, FR09, FR11, FR12 UC5 FR04, FR08, FR09, FR10, FR11, FR12 UC6 FR04, FR09, FR11, FR12 UC7 FR04, FR09, FR11, FR12 Sumber: (Piantari, Ashaury, & Junaeti, 2019) Selanjutnya  fungsi-fungsi  sistem  tersebut akan  mendukung  arsitektur  e-marketpalce  yang digunakan untuk pembangunan sistem rekomendasi  pertanian  pada  sistem  marketplace agribusiness,  sehingga  fungsi  dari  sistem  dapat mencapai tujuan yang optimal secara bisnis proses yang  dijalankan  dan  secara  fungsi  sebagai  sistem rekomendasi pertanian .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  tren  ekonomi  dan pasar,  saat  ini  perekonomian  di  Indonesia didominasi  oleh  aktivitas  transaksi  yang  berjalan online  melalui  berbagai  platform,  dan  platform transaksi yang paling cepat berkembang  adalah e- marketplace.  Sejalan  dengan  tren  ini,  maka  dalam tulisan  ini,  kami  merancang  arsitektur  e- marketplace  untuk  agribisnis.  Model  bisnis  yang diterapkan dalam arsitektur yang dibangun adalah kombinasi  dari  B2B,  B2C,  C2B  dan  C2C.  Dengan menganalisis  karakteristik  argiculture  Supply Chain  Mmanagement,  hal  terpenting  yang  harus dipertimbangkan dalam membangun arsitektur ini adalah  proses  penyaluran.  Proses  distribusi  yang disediakan  dalam  e-marketpalce  ini  berbeda tergantung pada proses bisnis yang dilakukan. Dari hasil  analisis  diperoleh  4  layanan  distribusi  yang harus  tersedia  di  e-marketplace  pertanian. Selanjutkan  sistem  rekomendasi  dibangun  dengan mengerapkan  proses  data  mining  dari  data transaksional yang dihasilkan dari proses bisnis e- marketpalce  tersebut.  Hasil  dari  proses  data mining akan direpresentasikan sebagai knowledge based  untuk  sistem  rekomendasi  aktifitas pertanian  yang  dapat  digunakan  oleh  user khususnya petani.
Dari  perancangan  yang  telah  dilakukn secara umum terdapat 7 usecase utama dengan 12 fungsi  sistem  utama  yang  dapat  mendukung pembangunan sistem rekomendasi pertanian yang diterapkan pada sistem e-marketplace agribusiness.  Dengan  menerapakan  ke-7  usecase tersebut  dan  12  fungsinya,  maka  sistem  yang dibangun  dapat  optimal  secara  proses  bisnis maupun  secara  fungsinya  sebagai  sistem rekomendasi.

## REFERENSI
Fanani  Ardian.  (2019). Harga  Buah  Naga  di Banyuwangi Anjok, Ini Penyebabnya . Detik.Com.  https://finance.detik.com/berita- ekonomi-bisnis/d-4394385/harga-buah- naga-di-banyuwangi-anjlok-ini-penyebabnya
Piantari,  E.,  Ashaury,  H.,  Enjun,  &  Nagalla,  V.  H.
(2019).  An  Architecture  of  Market-Place Platform for Agribusiness In Indonesia. 2019 7th  Mathematics,  Science,  and  Computer Science  Education  International  Seminar (MSCEIS) .
Rastegari,  H.,  &  Md.  Sap,  M.  (2008).  Data  mining and e-commerce : methods, applications, and challenges. Jurnal Teknologi Maklumat , 20 (2),
116–128.
Savla,  A.,  Israni,  N.,  Dhawan,  P.,  Mandholia,  A., Bhadada, H., & Bhardwaj, S. (2015). Survey of classification algorithms for formulating yield prediction  accuracy  in  precision  agriculture. ICIIECS  2015  -  2015  IEEE  International Conference  on  Innovations  in  Information, Embedded  and  Communication  Systems ,  1–7. https://doi.org/10.1109/ICIIECS.2015.71931 20
Wang,  C.,  &  Tong,  H.  (2010).  Research  on psychological  dimensions  of  e-commerce customer  satisfaction. Proceedings  of  the International Conference on E-Business and E-
Government, ICEE 2010 , 2105–2108. https://doi.org/10.1109/ICEE.2010.532
Yu,  H.,  Huang,  X.,  Hu,  X.,  &  Wan,  C.  (2009). Knowledge  management  in  e-commerce:  A data  mining  perspective. 2009  International Conference  on  Management  of  E-Commerce and  e-Government,  ICMeCG  2009 ,  152–155. https://doi.org/10.1109/ICMeCG.2009.109
Zong, J., & Zhu, Q. (2012). Apply grey prediction in the agriculture production price. Proceedings -  2012  4th  International  Conference  on Multimedia  and  Security,  MINES  2012 ,  396–
399. https://doi.org/10.1109/MINES.2012.78