Generator Model Keputusan Penentuan Wilayah yang Memiliki Potensi Nilai Ekonomis bagi Komoditas Perkebunan di Wilayah Kabupaten Semarang Berbasis Sistem Informasi Geografi
Muji Sukur dan Dewi Handayani Untari Ningsih Informatic Engineering Department, Faculty Information Technology, Stikubank University email: muji.sukur@gmail.com, zahradw@gmail.com

## Abstrak
Identifikasi  potensi  area  perkebunan  dilakukan  berdasarkan  klasifikasi  dengan  melakukan skoring  berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi  tanaman  perkebunan. Rekomendasi pemilihan wilayah-wilayah di Kabupaten Semarang sesuai dengan kebutuhan dan karakterisik  jenis-jenis  tanaman  perkebunan.  Pemodelan  dengan  berbantuan  Sistem  Informasi Geografi  menawarkan  satu  mekanisme  untuk  mengintegrasikan  banyak  skala  data  yang dikembangkan untuk tujuan penelitian pertanian.
Kata kunci : generator model keputusan,potensi wilayah,sistem informasi geografi

## PENDAHULUAN
Pertanian  berkelanjutan  bukanlah  pilihan tapi  merupakan keharusan  yang perlu dilakukan jika kita ingin terus dapat melakukan pembangunan.  Untuk  memahami  sumber  daya alam  pertanian  mana  yang  dapat  dikembangkan oleh  pengambil  kebijakan,  maka  perlu  untuk mengetahui  dan  mengevaluasi  potensi  sumber daya  alam  suatu  wilayah.  Tanpa  kajian  tentang potensi  yang  menyeluruh,  dapat  mengakibatkan pengambilan keputusan yang justru membahayakan  bagi  kelestarian  lingkungan dan tidak ekonomis.
Lahan  merupakan  bagian  bentang  alam (landscape) yang mencakup pengertian dari fisik termasuk  ilkim,  topografi  ( relief ),  hidrologi  dan keadaan  vegetasi  alami (natural  vegetation) yang  semuanya  secara  potensial  berpengaruh terhadap penggunaan lahan (Djaenudin, 1997).
Kabupaten  Semarang  memiliki  banyak lahan potensi  yang dapat dikembangkan, karena dari  luas  sekitar  95.020,674  Ha    tercatat 70.602,7348  Ha  merupakan  wilayah  bukan diperuntukkan    sebagai  lahan  pertanian  maupun perkebunan  (74,3%),  sementara  areal  pertanian
dan  perkebunan  hanya  seluas  24.417,9392  Ha (25,7%).
Kabupaten Semarang berada pada ketinggian  318  meter  dpl  hingga  1450  dpl memiliki agroklimat yang sesuai untuk berbagai macam komoditi perkebunan. Perkebunan rakyat  di  Kabupaten  Semarang,  utamanya  di dominasi  oleh  perkebunan  kelapa,  cengkeh  dan kopi  robusta.  Dari  ketiga  perkebunan  rakyat utama  di  Kabupaten  Semarang  yang  disebutkan di atas, masih banyak lagi perkebunan yang ada di  Kabupaten  Semarang,  seperti  perkebunan kapuk,    Kapulaga,  Jahe  Empirit,  Kunir  dan Strawberry.
Terdapat  banyak  tanaman    perkebunan yang  belum  dikembangkan  secara  maksimal, padahal  banyak  tanaman  perkebunan  memiliki nilai  ekonomis  tinggi  dan  dapat  dikembangkan menjadi salah satu  pengembangan usaha dalam bidang  agrobisnis  dan  agrowisata.    Selama  ini penentuan  lahan  lebih  sering  dilakukan  dengan cara “tradisional” kebanyakan dengan sistem uji coba.  Belum  dilakukan  dengan  perencanaan secara  tata  guna  lahan  yang  berbasis  pada pemilihan letak geografis. Sehingga tidak jarang
hasil panennya kurang memuaskan. Dan jika hal seperti  ini  berlanjut  maka  bisa  dipastikan komoditi yang diusahakan tidak akan berkembang dengan pesat.
Kemampuan penggunaan lahan
merupakan kesanggupan lahan untuk memberikan  hasil  penggunaan  pertanian  pada tingkat produksi tertentu. (FAO, 1976 ; Sanchez, 1993).
Sistem Informasi Geografi (SIG)
merupakan  sistem  informasi  berbasis  komputer yang digunakan secara digital untuk menggambarkan dan menganalisa ciri-ciri geografi  yang  digambarkan  pada  permukaan bumi  dan  kejadian-kejadiannya  (  atribut-atribut non  spasial  untuk  dihubungkan  dengan  studi mengenai
geografi)
(Feick et
all,1999;Tuman,2001).
Identifikasi  potensi  area  perkebunan dengan  studi  area  di  wilayah  kabupaten Semarang berhubungan dengan produksi tanaman  perkebunan  seperti  tanah,  air,  dan serapan  cahaya  matahari.  Klasifikasi  dilakukan dengan  melakukan  skoring  berdasarkan  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  produksi  tanaman perkebunan.
Rekomendasi  pemilihan  wilayah-wilayah di Kabupaten Semarang sesuai dengan kebutuhan  dan  karakterisik  jenis-jenis  tanaman perkebunan.  Aplikasi  ini  dimaksudkan  untuk mendukung  proses  pengambilan  keputusan wilayah  yang  efektif  oleh  pengguna  dalam menentukan  wilayah  untuk  membuka  usaha perkebunan    baru  di  bidang  agrobisnis  dengan menggunakan Sistem Informasi Georafi.
Pemodelan dalam Sistem Informasi Geografi  menawarkan  satu  mekanisme  untuk mengintegrasikan  banyak  skala  data  yang dikembangkan untuk tujuan penelitian pertanian. Pengaksesan  data  meliputi  hasil  pemodelan, yang  dikembangkan  ke  satu  sistem  keputusan ”decision  system”  atau  perangkat  keputusan untuk  menggabungkan  model-model  proses (dimana  yang sesuai/mungkin) dan data biofisik (  karakteristik  keadaan  iklim,  struktur  Tanah, daerah/areal).  Keakuratan  database  spasial memungkinkan  untuk  memberikan  sifat  yang khas pada satu lahan pertanian.
Pemodelan  pemetaan  wilayah    yang memiliki  potensi  perkebunan  dengan  nilai ekonomis  tinggi  berbantuan  sistem  informasi geografis    dapat  memetakan  wilayah  sesuai dengan kesesuaian tanaman perkebunan berdasar  kondisi  geomorfologis  dan  geografis suatu wilayah.
Pemilihan  jenis  tanaman  berdasarkan:1. kondisi  agroklimat  setempat,  2.  Jenis  tanaman yang  sesuai  dengan  kondisi  sosial  ekonomi masyarakat (tanaman disenangi petani, teknologinya mudah, tidak memerlukan masukan  tinggi,  sesuai  dengan  ketersediaan air),sejalan dengan kebijakan pemerintah daerah setempat,  mendukung  usaha  konservasi  tanah dan air.
Aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis bertujuan  untuk  memformulasikan  kesuaian kondisi  lahan  suatu  wilayah  dengan  jenis tanaman  perkebunan  yang  paling  sesuai  dalam bentuk display pemetaan wilayah.

## METODE PENELITIAN

## Obyek Penelitian
Obyek penelitian wilayah kecamatan Ungaran  dan  Bandungan  yang  memiliki  potensi untuk  dikembangkan  menjadi  lahan  perkebunan yang  memiliki  nilai  ekonomis  tinggi  sesuai dengan syarat tumbuh dari komoditas tersebut

## Data dan alat
Data yang digunakan adalah :
a. Peta Topografi  Kota Semarang tahun 2008
b. Peta  Rupabumi    tahun  2005  skala  1:25.000 (Bakosurtanal)
c. Data  DEM  di  lokasi  studi  digunakan  peta topografi skala 25.000 dari Bakorsurtanal
Alat yang digunakan antara lain:
a. Seperangkat komputer berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG).
b. Software  SIG  (Arc  View  versi  3.3)  untuk layout.
c. Spatial Analysis Extention for ArcView
d. Geoprocessing for ArcView
Metode Sikus Pengembangan Sistem
Informasi Geografis ( GIS Development Cycle )
Tahapan-tahapan  dalam  siklus  pengembangan Sistem Informasi Geografi adalah berikut :
1. Penaksiran kebutuhan
Penaksiran  Kebutuhan SIG dirancang untuk menghasilkan dua informasi penting, jumlah fungsi-fungsi SIG yang diperlukan dan Data Geografi
2. Survey data
Aktivitas ini akan menginventarisasikan dan mendokumentasikan peta-peta dan data lain yang dibutuhkan
3. Survey perangkat SIG
Hampir  semua  program-program  SIG  akan bertumpu  pada  perangkat  lunak  SIG  yang tersedia.  Selama  aktivitas  ini,  setiap fungsionalitas  system SIG yang  ada didokumentasikan untuk dievaluasi kemudian 4. Implementasi SIG
Implementasi SIG mencakup konsep, perancangan,  pengembangan,  operasi  dan audit
5. Penggunaan dan pemeliharaan SIG
SIG  bersifat  dinamis,  dengan  demikian diperlukan  prosedur-prosedur  formal  dalam mengelola  aktivitas-aktivitas  pemeliharaan dan  updating  data  untuk  memastikan keberhasilan operasi-operasi system SIG.
Gambar 1. Diagram Metodologi Siklus Pengembangan SIG ( GIS AsiaPacific, June/July & August/September 1998; and New York State Archives GIS Development Guides,1996 ).

## Metode  Zonasi  Wilayah    Potensi  Tanaman Perkebunan
Berdasarkan  Nath  S.S  et  All  (2000), mengemukakan  bahwa  dalam  mengembangkan kerangka  analisis  untuk  proyek  SIG  terdiri  dari beberapa metode yang digunakan untuk mengintegrasikan  informasi  spasial  kedalam format  yang  bermanfaat  untuk  analisa  dan pembuatan  keputusan.  Metode  analisa  ini  bisa digunakan  untuk  menentukan  zonasi  wilayah yang berpotensi bagi tanaman perkebunan yaitu:

## Classification
Klasifikasi  adalah  bagian  penting  dari proses  reduksi  data  ,  dimana  sekumpulan  data hasil  pengamatan  yang  komplek  dibuat  untuk mudah dipahami. Meskipun dalam setiap proses klasifikasi  bisa  kehilangan  beberapa  informasi, skema  yang  baik  tidak  hanya  bertujuan  untuk meminimalkan  kehilangan  informasi,  tetapi dengan  mengidentifikasi  kelompok  alam  yang memiliki  sifat-sifat  umum,  menyediakan  sarana yang nyaman penanganan dan transfer informasi (Burrough, 1986). Dalam setiap proses klasifikasi, harus diambil untuk menjaga tingkat detail  sesuai  dengan  yang  diperlukan  sampai pada  tahap    pengambilan  keputusan  (Burrough, 1986; Aguilar-Manjarrez,1996; Ross, 1998).
Aguilar-Manjarrez  (1996)  memberikan ulasan  yang  lengkap  lima  metode  yang  telah dieksplorasi untuk mengklasifikasikan data pada jenis lahan untuk berbagai penggunaan yaitu :
1. Metodologi  evaluasi  Lahan    berdasar  FAO yang menilai kesesuaian lahan dari sekumpulan  attribut  yang  terkait  dengan kegiatan yang berbeda.
2. Metode  Limitasi  yaitu  dimana  setiap karakteristik  lahan  dievaluasi  berdasarkan pada skala yang terbatas.
3. Metode  Parametrik  yaitu  dimana  batasan untuk  setiap level karakteristik dinilai pada skala  0  sampai  1,  dengan  indeks  tanah  (%) dihitung sebagai
produk  dari  nilai-nilai  rating  individu  dari semua karakteristik. 4. Metode persamaan Boolean yang
mengasumsikan  bahwa  semua  pertanyaan
yang berkaitan dengan pemanfaatan kesesuaian tataguna lahan
yang  bisa  dijawab  dalam  mode  biner,  dan semua  perubahan  penting  yang  terjadi  pada batas kelas yang dikenali,
5. Metode  Fuzzy  digunakan  untuk  menilai dampak  masing-masing  karakteristik  tanah. Teknik  fuzzy  kemudian  digunakan  untuk menggabungkan evaluasi setiap karakteristik lahan  sampai    indeks  akhir  yang  sesuai. Selain  itu  metode  himpunan  fuzzy  juga memberikan    informasi  mengenai  sejauh mana  tanah  tertentu  adalah  milik  unit masing-masing kelas.
Untuk  aplikasi  SIG,  salah  satu  metode  di atas  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan sumber  data  ke  dalam  empat  atau  lima  skala kesesuaian  (dengan  salah  satunya  yang  paling cocok) dengan menggunakan formula sbb :
Daerah Potensi  = a _ NV (Lu) + b _ NV (Tp) + c _ NV (So) + d _ NV (Ro)
Keterangan:
a, b, c, d = Bobot masing-masing variabel
NV = Nilai Variabel
Lu = Curah Hujan
Tp = Iklim
So = Jenis Tanah Ro = Jenis batuan/geologi Namun, pilihan antara metode
klasifikasi tergantung pada jenis data dan tujuan luaran informasi. Klasifikasi memungkinkan  normalisasi  semua  level  data, sebuah  prasyarat  penting  untuk  model  lebih lanjut. Contoh adalah pengelompokan data tanah ke  dalam  empat  kelas  berdasarkan  sejumlah property  penting  untuk  konstruksi  telaga (Kapetsky dan Nath, 1997)

## MODEL ANALISIS PENENTUAN WILAYAH
1. Peta Kabupaten Semarang
Gambar 2. Peta Kabupaten Semarang
2. Survey Data

## Data Administrasi Wilayah
Berdasarkan data administrasi yang diperoleh dari Dinas Bappeda wilayah Kabupaten  Semarang  terbagi  menjadi  delapan belas kecamatan.
Tabel 1. Tabel Administrasi Wilayah No  Kecamatan Luas (Ha) 1 Getasan 6580 2 Tengaran 4729 3 Susukan 4866.2 4 Kaliwungu 2995.59 5 Suruh 6402.43 6 Pabelan 4796.59 7 Tuntang 5624 8 Banyubiru 5440.74 9 Jambu 5162.7 10 Sumowono 6856.61 11 Ambarawa 2839 12 Bawen 4247.3 13 Bringin 5882.3 14 Bancak 3717.7 15 Pringapus 7809.92 16 Bergas 3732.7 17 Ungaran 6566.9

## Data Curah Hujan
Berikut  adalah  data  curah  hujan  di  setiap kecamatan  yang  berada  di  wilayah  Kabupaten Semarang diurutkan menurut bulan selama tahun 2008/2009  yang diperoleh dari Dinas Pertanian.

## Tabel 2. Tabel curah hujan

## Data Ketinggian Tempat
Berikut adalah data ketinggian tempat yang diperoleh dari Dinas Pertanian.
Tabel 3. Ketinggian Tempat
No  Kecamatan  Tinggi Tempat (m) 1 Getasan 1450 2 Tengaran 729 3 Susukan 497 4 Kaliwungu 497 5 Suruh 660 6 Pabelan 584 7 Tuntang 480
8 Banyubiru 478 9 Jambu 572 10 Sumowono 900 11 Ambarawa 514
12 Bawen 650 13 Bringin 357 14 Bancak 357 15 Pringapus 400 16 Bergas 400 17 Ungaran 318 18 Bandungan 690

## Jenis Tanah
Berikut adalah jenis tanah yang diperoleh dari
Dinas Pertanian. Tabel 4. Jenis Tanah No  Kecamatan Jenis Tanah 1 Getasan Andosol kelabu tua 2 Tengaran Latosol coklat tua 3 Susukan Latosol coklat tua 4 Kaliwungu Latosol coklat tua 5 Suruh Latosol coklat tua 6 Pabelan Latosol coklat tua 7 Tuntang Andosol coklat tua 8 Banyubiru Aluvial coklat tua 9 Jambu Latosol coklat tua 10 Sumowono  Latosol coklat tua
11 Ambarawa Latosol coklat tua 12 Bawen Aluvial coklat tua 13 Bringin Latosol coklat tua 14 Bancak Latosol coklat tua 15 Pringapus Latosol merah kuning 16 Bergas Latosol merah kuning 17 Ungaran Latosol coklat tua 18 Bandungan  Latosol coklat tua

## Kedalaman Solum
Kedalaman  solum  menunjukkan  kedalaman zona perakaran, yaitu semakin kedalam semakin sesuai  untuk  budidaya  tanaman  pertanian ataupun  perkebunan.  Berikut  adalah  data kedalaman  solum  yang  diperoleh  dari  Dinas Bappeda.
Tabel 5. Kedalaman Solum
No Kecamatan Solum (cm) 1 Getasan > 90 2 Tengaran 60 – 90
3 Susukan 60 – 90 4 Kaliwungu > 90 5 Suruh > 90 6 Pabelan 60 -90 7 Tuntang > 90 8 Banyubiru > 90 9 Jambu > 90
10 Sumowono > 90
11 Ambarawa > 90 12 Bawen > 90 13 Bringin 60 - 90 14 Bancak > 90 15 Pringapus > 90 16 Bergas > 90 17 Ungaran > 90 18 Bandungan
> 90

## Kebutuhan Data Spasial
Layer Kabupaten Semarang
Gambar 3 . Layer Kabupaten Semarang
Tabel 6. Atribut Kabupaten

## 3. Kebutuhan Data Non Spasial SIG
Struktur tabel kabupaten Semarang terdiri dari  field  id,  kecamatan,  luas,  tinggi,  solum, hujan, tanah.
Tabel  7. Tabel Kabupaten Semarang

## 4. Model Analisis
Analisis  spasial  pada  sistem  ini  2  metode. Adapun metode yang digunakan adalah :
a. Pembobotan
Pembobotan  dilakukan  dengan  melakukan perbandingan antara nilai-nilai yang ada pada database  spasial  dari  tiap  kecamatan  dengan nilai-nilai  kriteria  yang  sudah  ditentukan sebelumnya.  Untuk  lebih  jelasnya  lihat  tabel berikut ini :
Tabel 8. Klasifikasi curah hujan
No. Curah Hujan / tahun Harkat  Bobot  Skor 1 Sangat tinggi ( > 1885 mm) 5 2
10 2 Tinggi 1414  –  1885 mm 4 8 3 Sedang 943 – 1413 3 6 4 Rendah 472 – 942 2 4 5 Sangat Rendah < 471 1 2
Tabel 9. Klasifikasi tinggi permukaan No. Ketinggian Dpl (m) Hark at Bobo t Sko r
1 >908 5 2 10 2 681 – 907 4 8 3 454 – 680 3 6 4 227 – 453 2 4 5 <226 1 2 Tabel 10. Klasifikasi jenis tanah No. Jenis Tanah Harkat  Bobot  Skor 1 Latosol coklat tua 5 4 20 2 Latosol merah kuning 4 16 3 Andosol kelabu tua 3 12 4 Andosol coklat tua 2 8 5 Aluvial coklat tua 1 4 Tabel. 11. Klasifikasi solum No. Solum (cm) Harkat Bobot Skor 1 > 90 3 2 6 2 60 – 90 2 4 3 < 60 1 2 b. Pembobotan Tiap Kecamatan Setelah mendapatkan pembobotan untuk masing-masing  kriteria  penilaian,  kemudian dilakukan  pembobotan  untuk  tiap  kecamatan sesuai dengan kriteria yang sudah ada berdasarkan  (a).    tabel  3.8  Klasifikasi  Curah Hujan,  (b).  tabel  3.9  Klasifikasi  Tinggi Permukaan,  (c)  tabel  4  Klasifikasi  Jenis  Tanah dan (d) tabel 4.1 Klasifikasi Kedalaman solumn
Tabel. 12. Perhitungan Skor Tiap Kecamatan
Kecama tan Kriteria / Data Spasial Skor Getasan Curah hujan   = 2.683 Ketinggian   = 1.450 Jenis Tanah = Andos ol 10 10 12 6 ∑ = 38
kelab u tua Solum = > 90 Tengara n Curah hujan   = 2.276 Ketinggian   = 729 Jenis Tanah = Latosol coklat   tua Solum   = 60 – 90 10 8 20 4 ∑ = 42 Susukan  Curah hujan   = 994 Ketinggian   = 497 Jenis Tanah = Latosol coklat   tua Solum   = 60 – 90 6 6 20 4 ∑ = 36 Kaliwun gu Curah hujan   = 993 Ketinggian   = 497 Jenis Tanah = Latosol coklat   tua Solum   = > 90 6 6 20 6 ∑ = 38 Suruh Curah hujan   = 798 Ketinggian   = 660 Jenis Tanah  = Latosol coklat   tua Solum   = > 90 4 6 20 6 ∑ = 36 Pabelan Curah hujan   = 2.404 Ketinggian   = 584 Jenis Tanah = Latosol coklat   tua Solum   = 60 – 90 10 6 20 4 ∑ = 40 Tuntang Curah hujan   = 1.758 Ketinggian   = 480 Jenis Tanah = Andosol coklat   tua Solum   = > 90 6 6 8 6 ∑ = 26 Banyubi ru Curah hujan   = 1.944 Ketinggian   = 478 Jenis Tanah = Aluvial coklat   tua 10 6 4 6 Solum   = > 90 ∑ = 26 Jambu Curah hujan   = 2.188 Ketinggian   = 572 Jenis Tanah = Latosol coklat   tua Solum   = > 90 10 6 20 6 ∑ = 42 Sumow ono Curah hujan   = 1.849 Ketinggian   = 900 Jenis Tanah = Latosol coklat   tua Solum   = > 90 6 8 20 6 ∑ = 40 Ambara wa Curah hujan   = 1.384 Ketinggian   = 514 Jenis Tanah = Latosol coklat   tua Solum   = >  90 6 6 20 6 ∑ = 38 Bawen Curah hujan   = 1.619 Ketinggian   = 650 Jenis Tanah  = Aluvial coklat   tua Solum   = > 90 6 6 4 6 ∑ = 22 Bringin Curah hujan   = 2.030 Ketinggian   = 357 Jenis Tanah  = Latosol coklat   tua Solum   = 60 – 90 10 4 20 4 ∑ = 38 Bancak Curah hujan   = 995 Ketinggian   = 357 Jenis Tanah  = Latosol coklat   tua Solum   = > 90 6 4 20 6 ∑ = 36 Pringap us Curah hujan   = 3.155 Ketinggian   = 400 Jenis Tanah = Latosol merah kuning Solum   = > 90 10 4 16 6
∑ = 36
Bergas Curah hujan   = 1.155 Ketinggian   = 400 Jenis Tanah = Latosol coklat kuning Solum   = > 90 6 4 16 6 ∑ = 34 Ungaran  Curah hujan   = 1.333 Ketinggian   = 318 Jenis Tanah = Latosol coklat   tua Solum   = > 90 6 4 20 6 ∑ = 36 Bandun gan Curah hujan   = 1.577 Ketinggian   = 690 Jenis Tanah  = Latosol coklat   tua Solum   = > 90 6 8 20 6
∑ = 40
Sedangkan untuk pembagian klasifikasi kesesuaian  lahan  untuk  perkebunan  dibagi menjadi  5  tingkat.  Untuk  mencari  nilai  interval dari tiap tingkat digunakan rumus :
Ket :
Ki = Kelas Interval    Xt =Data Tertinggi
Xr =Data Terendah    k    =Jumlah  kelas  yang diinginkan
Dimana  data  tertinggi  (Xt)  dan  data  terendah (Xr) didapat dari perhitungan total skor tertinggi dan  terendah  dari  tiap  keriteria  yang  sudah ditetapkan sebelumnya.
Nilai kelas interval
Data tertinggi  = 46
Data terendah  = 10
Jumlah kelas   = 5
Ki      = (46-10)/5 = 7
Tabel. 13. Tingkat Keseuaian Lahan No Tingkat Kesesusian Skor 1 Sangat Sesuai > 38 2 Sesuai 31 – 38 3 Cukup sesuai 23 – 30 4 Kurang sesuai 15 – 22 5 Tidak sesuai 7 – 14
Kemudian skor pembobotan total tiap kecamatan akan  disesuaikan  dengan  skor  yang  ada  pada Tabel  4.3  sehingga  dapat  diketahui  tingkat kesesuaian  lahan  suatu  kecamatan  di  wilayah Kabupaten Semarang.
c. Overlay (Tumpang tindih)
Overlay  dilakukan  untuk  menghasilkan  unit pemetaan baru  yang digunakan sebagai analisis. Pada  setiap  unit  analisis,  data  yang  digunakan adalah  data  tabular  yaitu  data  kriteria  dan  data spasial dari suatu kecamatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1.  Perancangan konseptual Sistem Informasi Geografi
Sistem  Informasi  Geografi  (  SIG  )  ini,  dapat  di manfaatkan  untuk  menginput,  menyimpan, mengolah, dan memberikan informasi mengenai daerah-daerah  yang  memiliki  potensi  untuk dikembangkan  menjadi  perkebunan  terutama tanaman strawberry. Sistem ini dapat di jalankan oleh  dua  macam  pengguna,  yaitu  operator  dan pengguna umum. Operator dapat menginputkan, mengubah,  menyimpan  perubahan  pada  Sistem Informasi Geografi. Sedangkan pengguna umum hanya dapat melihat dan mendapatkan informasi dari system Informasi Geografi.

## 2. Perancangan Basis Data
Basis  Data  Sistem  Informasi  Geografi  ini, berupa  sekumpulan  table  dalam  format  dBase format  (  *.dbf  ),  dalam  Sistem  Informasi Geografi ini table – table yang diperlukan antara lain  :  Table  curah  hujan,  Table  solumn,  Tabel jenis  tanah,  Tabel  tinggi  permukaan,  dan  Tabel hasil analisis

## a.  Perancangan Tabel curah hujan
Tabel 14. Tabel Rancangan bentuk tabel curah hujan No Keterangan Field name Type Width 1. Nama Kecamatan Kecamatan String 16 2. Luas kecamatan Luas Number   6 3. Curah Hujan C_hujan Number 6 4. Kriteria Hujan Kri_hujan String 16 5. Skor Skor Number 4
b.  Perancangan Tabel Kedalaman Solumn Tabel 15. Tabel Rancangan bentuk tabel No Keterangan Field name Type Width 1. Kedalaman Solumn Solumn  Number  4 2. Skor Skor Number  4 c.   Perancangan Tabel jenis tanah
Tabel 16. Tabel Rancangan bentuk tabel jenis tanah No Keterangan Field Name Type Width 1. Jenis Tanah  J_tanah String 16 2. Skor Skor Number 4 d.   Perancangan Tabel Tinggi Permukaan Tabel 17. Tabel Rancangan bentuk tabel tinggi permukaan No  Keterangan Field Name Type Width 1. Tinggi Permukaan T_tempat  Number  4 2. Skor Skor Number  4 e.   Struktur Data Tabel Hasil Analisis Tabel 18. Tabel Rancangan Bentuk Tabel Hasil Analisis No Keterangan Field Name Type Width 1. Nama Kecamatan Kecamatan String 16 2. Luas Kecamatan Luas Number 6 3. Curah Hujan C_Hujan Number 6 4. Kriteria Curah Hujan Kri_Hujan String 16 5. Skor Curah Hujan Skor_Hujan Number 4 6. Kedalaman Solum Solum Number 4 7. Skor Ked. Solum Skor_Solum Number 4 8. Jenis Tanah J_Tanah String 16 9. Skor Jenis Tanah Skor_Tanah Number 4 10. Tinggi Permukaan T_Tempat Number 6 11. Skor Tinggi Skor_Tinggi Number 4

## 3. Hasil Running Program
Gambar 4. Hasil penentuan wilayah yang memiliki potensi hasil perkebunan bernilai ekonomis tinggi
Setelah  menentukan  kesesuaian  lahan  maka langkah  berikutnya  adalah  menentukan  jenis tanaman yang paling sesuai dengan menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan untuk  menentukan  tanaman  yang  paling  sesuai, dengan  cara  menginputkan  jenis  tanaman  dan kriteria  yang  diinginkan,  sehingga  dapat  di peroleh prioritas tanaman sebagai berikut:
Gambar 5. Prioritas Tanaman
Selain  itu  pengguna  juga  dapat  menentukan tanaman  menggunakan  rasio  umur  tanaman, hasil  panen  dan  biaya  tanam,  sehinga  hasilnya dapat dilihat seperti gambar di atas.

## KESIMPUAN DAN SARAN
1. Generator  model  keputusan  dibuat  untuk tujuan penggerak pembuatan sistem pengambil  keputusan  penentu  potensi wilayah  yang  memiliki  nilai  ekonomis tinggi  bagi  komoditas  perkebunan  di  suatu wilayah.
2. Model  diimplementasikan  dalam  suatu aplikasi berbantuan sistem informasi geografi  yang  bisa  memberikan  gambaran lokasi hasil analisis berupa wilayah-wilayah yang  memiliki  potensi  bernilai  ekonomis tinggi untuk komoditas perkebunan perkecamatan di wilayah Kabupaten Semarang.
3. Aplikasi  dapat  membantu  user  dalam menentukan  pengambilan  keputusan  dalam penentuan  lokasi  perkebunan  dan  jenis tanaman yang dianggap paling cocok untuk dikembangkan disetiap kecamatan yang ada di kabupaten semarang.

## DAFTAR PUSTAKA
Aguilar-Manjarrez, J., (1996). Development and evaluation  of  GIS-based  models  for planning  and  management  of  coastal aquaculture:  a  case  study  in  Sinaloa, Me´xico. PhD Thesis. Institute of Aquaculture, University of Stirling, Scotland, UK. Aguilar-Manjarrez,  J.,  Ross,  L.G.,  (1995). Geographical  information  systems  (GIS), environmental  models  for  aquaculture development  in  Sinaloa  state,  Mexico. Aquaculture Int. 3, 103–115 Aronoff, Stanley. (1989). Geographic Information  System  :  A  Managemnet Perspektive .WDL Publication,
Ottawa,Canada,1989
Burrough, P.A. (1986). Principles of Geographic Information  Systems  for  Land  Resource Assessment.  Monographs  on  Soil  and Resources Survey No. 12, Oxford Science Publications, New York.
Burrough,  P.A., Principles  of  Geographical Information  Systems  for  Land  Resources Assessment, Oxford:  Oxford  University Press,  19865.  (ISBN  0-19-854563-0); ISBN 0-19-854592-4 paperback),
Burrough,  P.A.,  McDonnell,  (1998).  Principles of  Geographic  Information  Systems,  2nd ed. Oxford University Press, New York
Djaenudin,  D.,  H.  Marwan,  H.  Subagjo,  dan  A. Hidayat. (2003). Petunjuk Teknis Evaluasi Kesesuaian Lahan untuk Komoditas Pertanian. Balai Penelitian Tanah, Bogor.
ESRI,  (2001).  “Capabilities  of  a  GIS”, http://www.esricanada.com/k-12/gis/ capabilities.html
Feick,  Robert  D.  and  Hall,  G.  Brent,  (1999).” Consensus-building  in  a  Multi-participant Spatial Decision Support System”, URISA Journal, Volume 11, Number 2,  Pages 17 – 23
FAO  (Food  and  Agriculture  Organization).
(1976).  Framework  for  Land  Evaluation. Soil Resources Management and
Conservation  Service  land  and  water Development Division. FAO Soil Bulletin No. 32. FAO-UNO, Rome.
Kapetsky, J.M., (1998). Geography and constraints on inland fishery
enhancements.  In:  Petr,  T.  (Ed.),  Inland Fishery  Enhancements.  Papers  presented at  the  FAO:DFID  Expert  Consultation  on Inland  Fishery  Enhancements.  Dhaka, Bangladesh,  7–11  April  1997.  FAO Fisheries Technical Paper. No.374. Rome, FAO. pp. 37–63.
Kapetsky,  J.M.,  Nath,  S.S.,  (1997).  A  strategic assessment  of  the  potential  for  freshwater fish farming in Latin America. COPESCAL Technical Paper N. 10. FAO,
Rome
Nath,  S.S.,  (1996).  Development  of  a  decision support system for pond aquaculture. PhD
Dissertation,  Oregon  State  University, Corvallis, OR.
Prahasta, Eddy. (2005). Konsep-konsep Dasar Sistem Informasi Geografis. Bandung : Informatika
Sanchez, P A. (1993). Sifat dan Pengelolaaan Tanah Tropika. Penerbit ITB. Bandung
Tuman, (2001). ”Overview of GIS”, http://www.gisdevelopment.net/tutorials/ tuman006.htm