Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.149 Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 123-132 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## ANDROID-BASED DECISION SUPPORT SYSTEM TO DETERMINE APPROPRIATE TIME FOR RICE CULTIVATION IN AGRICULTURAL LAND OF CENGKLIK RESERVOIR
Yusuf Sulistyo Nugroho *1 , Aldo Brian Granada 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia Email: 1 yusuf.nugroho@ums.ac.id , 2 L200170182@student.ums.ac.id ,
(Naskah masuk: 06 Februari 2022, Revisi: 16 Februari 2022, diterbitkan: 25 Februari 2022)

## Abstract
Cengklik  Reservoir  is  one  of  the  tourism  places  in  Ngemplak,  Boyolali  Regency,  Central  Java.  This  strategic location does not only attract the tourists to visit but is also used by farmers as a  source of irrigation for their rice fields. The use of farmland around the Cengklik Reservoir as agricultural land can reduce the problem of drought which has been rarely encountered by farmers. However, another problem arises when the water in the reservoir overflows due to the increased rainfall. This can result in potential damage to paddy fields and might cause crop failure. This study aims to develop the Agraria, an Android-based Decision Support System (DSS) to inform an appropriate period of time for farmers to cultivate crops so that can reduce the risk of crop failures. The system was developed by applying the Mamdani Fuzzy Logic method to process the data taken from public data on weather forecasts of the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency (BMKG). The results of the study show that the Android-based decision support system has been successfully developed. The accuracy test was carried out 10 times with an average value of 98.85%. This indicates that the system can be used to help farmers determine the appropriate time for planting so as to avoid the crop failure in the future.
Keywords : Android, Cengklik reservoir, crops cultivation, decision support system..

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BERBASIS ANDROID UNTUK MENENTUKAN WAKTU BERCOCOK TANAM PADI DI LAHAN PERTANIAN WADUK CENGKLIK

## Abstrak
Waduk  Cengklik  merupakan  salah  satu  tempat  wisata  yang  berada  di  Ngemplak,  Kabupaten  Boyolali,  Jawa Tengah. Lokasinya yang strategis tidak hanya menarik wisatawan untuk berkunjung, namun juga dimanfaatkan para petani sebagai sumber pengairan lahan persawahan. Penggunaan lahan di sekitar Waduk Cengklik sebagai lahan pertanian dapat mengurangi permasalahan kekeringan yang selama ini sangat jarang dijumpai oleh petani. Namun  masalah  lain  muncul  ketika  air  di  waduk  tersebut  meluap  akibat  curah  hujan  yang  meningkat.  Hal  ini dapat  mengakibatkan  potensi  kerusakan  lahan  sawah  dan  akibat  terburuknya  adalah  dapat  menyebabkan  gagal panen.  Berdasarkan  masalah  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  Sistem  Agraria,  yaitu  sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis Android yang dapat menginformasikan periode waktu yang tepat bagi  petani  untuk  bercocok  tanam  sehingga  dapat  mengurangi  risiko  gagal  panen.  Sistem  dibangun  dengan menerapkan metode Fuzzy Logic Mamdani untuk mengolah data yang diambil dari data terbuka prakiraan cuaca milik  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem pendukung  keputusan  berbasis  Android  telah  berhasil  dibangun.  Pengujian  akurasi  dilakukan  sebanyak  10  kali dengan nilai rata-rata sebesar 98.85%. Hal ini mengindikasikan bahwa sistem dapat digunakan untuk membantu para petani menentukan waktu yang tepat bercocok tanam sehingga dapat menghindari kegagalan panen di masa yang akan datang.
Kata kunci : Android, bercocok tanam, sistem pendukung keputusan, waduk Cengklik.

## 1. PENDAHULUAN
Secara  geografis,  Negara  Indonesia  berada pada 6⁰ Lintang utara – 11⁰ Lintang selatan serta 95⁰
bujur  timur  –  141⁰  bujur  timur.  Posisi  ini  membuat wilayah  Indonesia  berada  di  lintasan  garis khatulistiwa  yang  selalu  memiliki  penyinaran  setiap tahunnya  yang  mana  merupakan  salah  satu  faktor
pendukung  yang  penting  dalam  perkembangan sektor  agrikultur  di  Indonesia  [1].  Meskipun  secara geografis  Indonesia  hanya  memiliki  2  musim  yakni musim kemarau dan musim penghujan, hal ini tidak dapat  dipungkiri  bahwa  cuaca  dan  iklim  di  wilayah Indonesia  cenderung  sulit  diprediksi  hanya  dengan metode  pembagian  periodisasi  antara  musim kemarau dengan musim penghujan. Lokasinya yang terhimpit  oleh  daratan  benua  Asia  dan  benua Australia,  serta  Samudra  Pasifik  dan  Samudra Hindia  mengakibatkan  perbedaan  variabel  yang mempengaruhi  cuaca  di  tiap-tiap  bagian  wilayah Indonesia  [2].  Faktor  lain  yang  mempengaruhinya adalah  adanya  perubahan  iklim  ( climate  change ) akibat  suhu  bumi  yang  semakin  memanas  ( global warming )  [3]  [4]  [5].  Dalam  konteks  agrikultur, iklim  dan  pertanian  memiliki  kaitan  yang  erat  [6] [7]. Perubahan iklim dapat menyebabkan perubahan pada  seluruh  aspek  keseharian  [8],  termasuk  dalam sektor agrikultur [9] [10] [11]. Perubahan iklim juga dapat  menyebabkan  perubahan  pola  penggunaan  air [12]  [13],  jangka  waktu  umur  tanaman  [14],  serta penurunan kualitas dan produksi tanaman [15] [16].
Di sisi lain, Waduk Cengklik merupakan salah satu  destinasi  wisata  yang  sering  dikunjungi wisatawan  karena  keindahan  dan  keragaman  hayati yang  dimilikinya  [17].  Terlepas  dari  pemandangan eksotisnya,  dataran  subur  yang  mengelilingi  Waduk Cengklik  juga  mengundang  banyak  petani  lokal untuk  membudidayakan  produk  pertaniannya  di sekitar  waduk  tersebut.  Pemanfaatan  Waduk Cengklik  sebagai  sumber  pengairan  ladang  sawah, permasalahan  seperti  kekeringan  akibat  sedikitnya persediaan  air  [18]  menjadi  jarang  dijumpai  oleh para  petani.  Namun  curah  hujan  yang  meningkat drastis terutama saat musim hujan dapat menyebabkan  banjir  [19]  akibat  naiknya  ketinggian air  dalam  kurun  waktu  yang  singkat  di  Waduk Cengklik.  Hal  ini  tentunya  dapat  menimbulkan masalah lain, seperti meluapnya air  yang berpotensi menyebabkan  kerusakan  lahan  pertanian  [20], bahkan  kemungkinan  yang  terburuk  adalah  gagal panen  [21].  Kurangnya  pengetahuan  para  petani terhadap  iklim  dan  cuaca  ini  dapat  mempengaruhi kinerja  serta  angka  produktivitas  pertanian  [22]. Oleh karena itu, maka diperlukan sebuah solusi yang dapat  mengurangi  risiko  kegagalan  panen  akibat tingginya curah hujan yang bisa terjadi terutama saat musim hujan.
Beberapa penelitian terdahulu pernah dilakukan  terkait  permasalahan  pertanian  akibat cuaca.  Sebuah  penelitian  pengembangan  aplikasi telah  dilakukan  untuk  menentukan  jenis  tanaman pangan  yang  paling  optimal  untuk  ditanam berdasarkan  suhu,  kelembapan,  curah  hujan  dan ketinggian tempat pada periode waktu tertentu  [23]. Penelitian  serupa  juga  dilakukan  untuk  membangun sistem pendukung keputusan yang dapat menentukan  jenis  tanaman  dengan  menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP)
berdasarkan  suhu,  tekstur,  drainase,  PH,  dan  C organik  untuk  memperoleh  hasil  perhitungan  yang diubah  menjadi  nilai  matriks  [24].  Penelitian  lain untuk  menentukan  jenis  tanaman  juga  dilakukan dengan  menerapkan  metode Promethee yang menggunakan  variabel  kondisi  dan  karakteristik tanah  seperti  suhu,  curah  hujan,  kelembapan, drainase,  tekstur,  kedalaman  tanah,  ketebalan gambut,  pH  air,  salinitas,  alkalinitas,  kedalaman sulfidik  dan  lereng  [25].  Jenis  tanaman  yang dipilih sebagai  variabel  pengujian  yaitu  tanaman  jagung, padi, kacang tanah, dan kedelai.
Penelitian serupa juga dilakukan untuk menentukan jenis
tanaman buah-buahan menggunakan  metode Similarity [26].  Parameter yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  tekstur tanah,  jenis  tanah,  solum  tanah  dalam,  pH  tanah, curah  hujan  (mm/tahun),  lama  kondisi  kering (bulan),  suhu  dataran,  ketinggian  tempat,  warna tanah  dan  kondisi  tanah.  Jenis  tanaman  yang digunakan sebagai variabel penelitian yaitu mangga, rambutan,  durian,  pepaya  dan  salak.  Penelitian dilakukan dengan menggunakan karakteristik tempat sebagai  variabel  untuk  mengungkap  jenis  tanaman yang  terbaik  yang  dapat  dipilih  untuk  ditanam  atau dibudidayakan  di  tempat  tersebut.  Sebuah  sistem pendukung keputusan untuk menentukan lahan yang cocok untuk bercocok tanam cabai telah dikembangkan  pada  sebuah  penelitian  dengan menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  [27].  Penelitian  lain  untuk  merancang aplikasi  bercocok  tanam  berbasis  android  juga pernah dilakukan di kawasan perkotaan menggunakan  metode urban  agriculture [28]. Sistem  aplikasi  yang  dirancang  menampilkan informasi  dari  berbagai  jenis  tanaman  yang berfungsi sebagai sumber informasi dalam melakukan  proses  bercocok  tanam  bagi  para  petani yang menggunakan lahan di perkotaan.
Berdasarkan  masalah  yang  telah  dikemukakan dan  telaah  penelitian  terdahulu,  maka  penelitian  ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem Agraria. Sistem  ini  berupa  aplikasi  pendukung  keputusan untuk  membantu  para  petani  menentukan  waktu yang  sesuai  untuk  bercocok  tanam  sehingga  dapat mengurangi  risiko  gagal  panen  yang  disebabkan oleh  faktor  iklim  dan  cuaca.  Data  yang  digunakan pada  sistem  ini  adalah  data  prakiraan  cuaca  yang diambil  dari  data  terbuka  Badan  Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG).  Sistem dibangun  dengan  menggunakan  perangkat  lunak Android Studio dengan mengimplementasikan bahasa  pemrograman  Java.  Hasil  dari  penelitian adalah sistem Agraria sebagai pendukung keputusan dengan  nilai  akurasi  rata-rata  sebesar  98,85%.  Hal ini menunjukkan bahwa sistem dapat diimplementasikan  untuk  membantu  para  petani  di wilayah  Waduk  Cengklik  dalam  menentukan  waktu bercocok  tanam  tanaman  padi  sehingga  dapat mengurangi risiko terjadinya gagal panen..
Yusuf Sulistyo Nugroho, Android-Based Decision Support System to Determine … 125

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pengembangan Sistem
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem  Agraria  yang  berbasis  Android  sebagai pendukung  keputusan  menentukan  waktu  yang sesuai  untuk  bercocok  tanam  padi  di  lahan  Waduk Cengklik.  Sistem  Agraria  dikembangkan  dengan mengikuti  model Waterfall yang  merupakan  salah satu  model  dalam  metode System  Development  Life Cycle (SDLC).  Model Waterfall yang  memiliki  7 tahap  utama  [29],  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram model Waterfall [29]
Kebutuhan  Sistem  dan  Perangkat. Data terbuka  BMKG  yang  menyediakan  data  prakiraan cuaca  selama  3  hari  ke  depan  digunakan  sebagai nilai  input  pada  sistem.  Sistem  ini  dibuat  dengan menerapkan  Logika  Kabur (Fuzzy  Logic) untuk mengolah  data  prakiraan  cuaca  BMKG  yang menghasilkan nilai keluaran. Logika kabur diperkenalkan  dalam  sebuah  penelitian  terhadap teknik  elektro  pada  persimpangan  jalan  [30]  yang menjelaskan  hasil  komputasi  gerbang  logika  tidak selalu  bersifat True atau False .  Logika  kabur memungkinkan  adanya  nilai  yang  tidak  jelas  dalam sebuah  komputasi.  Sehingga  dalam  penerapannya bisa  digunakan  menyerupai  persepsi  manusia  dalam menentukan sebuah nilai dari informasi tertentu.
Telaah pustaka juga dilakukan untuk menyediakan  data  ilmiah  yang  dijadikan  dasar dalam pembentukan rules set dan batasan parameter dari  fungsi  keanggotaan  pada  tahapan  logika fuzzy . Parameter  atau  batasan  interval  dari  fungsi keanggotaan  ditentukan  berdasarkan  data  statistik Kabupaten  Boyolali  tahun  2019 yang  mencatat  data cuaca  bulanan  berupa  rata-rata  suhu,  kelembapan udara,  dan  kecepatan  angin  pada  tahun  2018  [31]. Data  tersebut  dipilih  dalam  penelitian  ini  karena merupakan  tahun  dengan  hasil  produksi  padi terbesar dibandingkan dengan wilayah lain [32].
Terkait  dengan  kebutuhan  perangkat,  sistem dikembangkan  dengan  memanfaatkan  perangkat seluler  untuk  memberikan  aksesibilitas  yang  mudah untuk  dioperasikan.  Kebutuhan  minimum  perangkat keras  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna  untuk menjalankan  aplikasi  adalah  sebuah  ponsel  pintar
dengan  RAM  2  GB  dengan  sistem  operasi  Android 7.1 ke atas. Adapun sistem ini dapat dijalankan jika terhubung ke jaringan internet dengan mengaktifkan fitur Global Positioning System (GPS). Pengumpulan  Data. Lahan  pertanian  di sekitar  Waduk  Cengklik  dipilih  sebagai  sampel penelitian  karena  lokasinya  yang unik  dan  memiliki banyak  kasus  gagal  panen  dengan  ciri  khas  unik. Survei  serta  kajian  pustaka  dilakukan  untuk memperoleh  faktor-faktor  yang  menjadi  hambatan dalam  bertani.  Berdasarkan  hasil  survei  yang diperoleh disimpulkan bahwa:
a) Lokasi  ladang  sawah  para  petani  berada  di tepian  waduk  sehingga  jika  intensitas  hujan yang naik tidak terprediksi dapat menyebabkan naiknya  ketinggian  air  pada  waduk  serta hilangnya petak sawah dan produk pertanian.
b) Waduk  memiliki  fungsionalitas  yang  baik dalam  menampung  air  sementara,  namun ditemukan kesulitan dalam pengendalian banjir yang  disebabkan  oleh  keterbatasan  sistem irigasi dan kapasitas saluran drainase [33].
c) Prakiraan  cuaca  berdasarkan  periode  musim tidak lagi relevan dan tidak bisa digunakan.
Adapun  kondisi  fisik  dari  Waduk  Cengklik yang  terletak  di  Desa  Ngargorejo,  Kecamatan Ngemplak,  Kabupaten  Boyolali  dijelaskan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Kondisi fisik Waduk Cengklik Waduk MA banjir EL. + 143.50 m, 278.00 ha, 11,08 juta m 3 MA normal EL. + 142.60 m, 253.00 ha, 9,773 juta m 3 MA minimum EL. + 133.49 m Volume efektif 9,773 juta m 3 Bendungan Tipe Urungan tanah homogen Elevasi Puncak EL. + 144.50 m Lebar Puncak 4.00 m Panjang Puncak 1693.00 m Tinggi Maksimum 14.50 m Pelimpah Tipe Pelimpah  ambang  lebar tanpa pintu Kapasitas Pelimpah 43.10 m 3 /s Elevasi mercu EL. + 142.60m, panjang 30.00 m Banjir desain 476.40 m 3 /s Bangunan Pengelak Tipe Conduit Bentuk Lingkaran Ukuran Diameter 0.80 m Jumlah 2 buah Panjang 75.00 m Tipe alat operasi Pintu sorong vertikal Garis tengah 0.80 mm
Desain  Program. Sistem  Agraria  dirancang secara sederhana
untuk mempermudah pengoperasian namun tanpa mengurangi fungsionalitasnya.  Sistem  ini  dapat  menyajikan informasi  yang  dapat  digunakan  sebagai pendukung keputusan dalam bercocok tanam padi dan informasi prakiraan  cuaca  bagi  para  petani  di  lokasi  sekitar Waduk Cengklik.
Gambar  2  menjelaskan  bahwa  sistem  Agraria dibuat  dengan  memiliki  tiga  menu  utama.  Menu pertama  adalah  menu  prakiraan  cuaca  yang menampilkan  informasi  prakiraan  cuaca  dalam periode  waktu  3  hari  ke  depan  yang  bersumber langsung  dari  halaman  data  terbuka  BMKG  [34]. Menu  kedua  adalah  rekomendasi  bercocok  tanam dengan menerapkan logika kabur untuk menentukan waktu  terbaik  untuk  bercocok  tanam  padi  dengan meninjau  variabel  karakteristik  prakiraan  cuaca. Sistem  logika  kabur  menggunakan internal  data sebagai acuan menentukan parameter dan rules yang digunakan  untuk  mengolah  data  prakiraan  cuaca milik  BMKG.  Menu  yang  ketiga  berisi  informasi tentang  aplikasi  yang  menampilkan  informasi aplikasi dan pengembang.
Gambar 2. Diagram use case sistem
Implementasi  Kode. Sistem  Agraria  dibuat menggunakan  perangkat  lunak  Android  Studio dengan  bahasa  pemrograman  Java.  Metode fuzzy logic  Mamdani diimplementasikan  dalam  kode program  untuk  membangun  sistem  sehingga  dapat mengolah data menjadi informasi yang dibutuhkan.
Pengujian Sistem. Demonstrasi sistem Agraria dilakukan dengan perangkat virtual android emulator untuk  menyesuaikan  spesifikasi  perangkat yang diinginkan. Uji coba yang dilakukan berupa uji validasi  terhadap  sistem  aplikasi  untuk  memastikan sistem  aplikasi  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  uji akurasi  untuk  memastikan  sistem  aplikasi  bekerja dengan sesuai dan akurat.
Pengujian  validitas  aturan  dilakukan  dengan cara membandingkan nilai output dari total 75 aturan pada sistem aplikasi dan membandingkannya dengan rancangan  aturan  yang  sudah  dibuat.  Pengujian validasi  data  pada  aplikasi  dilakukan  untuk memastikan  data  informasi  yang  digunakan  pada aplikasi  sudah  sesuai  memenuhi  kebutuhan  yang ada.  Dalam  kasus  ini,  data  yang  digunakan  pada sistem aplikasi dipastikan berasal dari data prakiraan cuaca  BMKG  pada  sektor  daerah  Boyolali,  Jawa Tengah.
Pengujian  akurasi  juga  dilakukan  untuk mengukur tingkat ketepatan aplikasi dalam mengoperasikan  perhitungan  yang  dilakukan  untuk memperoleh hasil akhir.
Operasi. Tahap  akhir  pada  penelitian  ini adalah  mempersiapkan  produk  akhir  yang  berupa file  instalasi  aplikasi  yang  dapat  diakses  secara
publik  yang  disertai  dengan  teks  panduan  aplikasi untuk  memberikan  arahan  dalam  mengoperasikan aplikasi.  File  instalasi  dan  teks  panduan  aplikasi dapat
diakses pada
laman
https://github.com/l200170182/agraria .

## 2.2. Implementasi Fuzzy Logic
Pengembangan sistem Agraria dilakukan dengan  menerapkan  metode Mamdani [35]  yang dalam  upayanya  untuk  mengendalikan  mesin  uap dan  ketel  uap  dengan  mengolah  aturan  kendali linguistik yang diperoleh dari operator manusia yang sudah  berpengalaman  [36].  Proses  implementasi metode Mamdani dilakukan dengan melalui beberapa  tahap  yaitu  Fuzzifikasi,  Inferensi,  dan Defuzzifikasi,  seperti  yang  dijelaskan  pada  Gambar 3.
Gambar 3. Tahap pada Fuzzy Logic Controller
Pada tahap Fuzzifikasi , nilai input akan diubah menjadi variabel linguistik ( input fuzzy ) menggunakan fungsi keanggotaan berdasarkan basis pengetahuan.  Data  variabel yang  digunakan  sebagai nilai  input  merupakan  nilai  rata  –  rata  suhu,  tingkat kelembapan,  dan  kecepatan  angin  yang  bersumber dari  data  terbuka  BMKG.  Sebagai  ilustrasi,  nilai input dari ketiga variabel tersebut akan dikategorikan  ke  dalam  fungsi  keanggotaan  yang dibentuk berdasarkan letak pada interval [0,1].
Gambar 4. Fungsi keanggotaan suhu
Fungsi  keanggotaan  variabel  suhu  pada Gambar 4 dapat dituliskan sebagai berikut:
𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐷𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 (𝑧) = { 1 ; 𝑧 ≤ 12 17 − 𝑧
5 ; 12 < 𝑧 < 17 0 ; 𝑧 ≥ 17 𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢𝐷𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 (𝑧) = { 0 ; 𝑧 ≤ 15 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑧 ≥ 25
𝑧 − 15 10 ; 15 < 𝑧 < 20 25 − 𝑧 10 ; 20 < 𝑧 < 25
1; 𝑧 = 20
𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑧) = {
0 ; 𝑧 ≤ 23 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑧 ≥ 33 𝑧 − 23 10 ; 23 < 𝑧 < 28 28 − 𝑧 10 ; 28 < 𝑧 < 33 1; 𝑧 = 28
𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠 (𝑧) = { 0 ; 𝑧 ≤ 31 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑧 ≥ 41 𝑧 − 31
10 ; 31 < 𝑧 < 36 41 − 𝑧 10 ; 36 < 𝑧 < 41
1; 𝑧 = 36 𝜇 𝑠𝑢ℎ𝑢𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠 (𝑧) = { 0 ; 𝑧 ≤ 39 𝑧 − 39 5 ; 39 < 𝑧 < 44 1 ; 𝑧 ≥ 44
Gambar 5. Fungsi keanggotaan kelembapan
Fungsi  keanggotaan  variabel  kelembapan  pada Gambar 5 dapat dituliskan sebagai berikut:
𝜇 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐾𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔 (𝑧) = { 1 ; 𝑧 ≤ 69 74 − 𝑧 5 ; 69 < 𝑧 < 74
0 ; 𝑧 ≥ 74
𝜇 𝑘𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔 (𝑧) =
{
0 ; (𝑧 ≤ 72)𝑎𝑡𝑎𝑢 (𝑧 ≥ 82) 𝑧 − 72 10 ; 72 < 𝑧 < 77 82 − 𝑧 10 ; 77 < 𝑧 < 82 1; 𝑧 = 77 𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑧) = {
0 ; (𝑧 ≤ 80)𝑎𝑡𝑎𝑢 (𝑧 ≥ 90) 𝑧 − 80 10 ; 80 < 𝑧 < 85 90 − 𝑧 10 ; 85 < 𝑧 < 90 1; 𝑧 = 85
𝜇 𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏 (𝑧) = {
0 ; (𝑧 ≤ 88)𝑎𝑡𝑎𝑢 (𝑧 ≥ 98) 𝑧 − 88 10 ; 88 < 𝑧 < 93 98 − 𝑧 10 ; 93 < 𝑧 < 98 1; 𝑧 = 93 𝜇 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐿𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏 (𝑧) = { 0 ; 𝑧 ≤ 96 𝑧 − 96 5 ; 96 < 𝑧 < 101 1 ; 𝑧 ≥ 101
Gambar 6. Fungsi keanggotaan kecepatan angin
Sedangkan fungsi keanggotaan variabel kecepatan  angin  pada  Gambar  6  dapat  dituliskan sebagai berikut:
𝜇 𝑙𝑎𝑚𝑏𝑎𝑡 (𝑧) = { 1 ; 𝑧 ≤ 2
7 − 𝑧 5 ; 2 < 𝑧 < 7 0 ; 𝑧 ≥ 7 𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑧) = { 0 ; (𝑧 ≤ 4)𝑎𝑡𝑎𝑢 (𝑧 ≥ 14)
𝑧 − 4 10 ; 4 < 𝑧 < 9 14 − 𝑧 10 ; 9 < 𝑧 < 14 1; 𝑧 = 9 𝜇 𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡 (𝑧) = {
0 ; 𝑧 ≤ 11 𝑧 − 11 5 ; 11 < 𝑧 < 16 1 ; 𝑧 ≥ 16 Pada tahapan Inferensi , terjadi proses pengolahan  nilai  input fuzzy menjadi  output fuzzy yang  mengikuti  struktur  logika  yang  terdiri  atas premis  dan  konklusi.  Data  input  dan  data  output yang masuk ke dalam fungsi keanggotaan dituliskan dalam bentuk kode. Tabel 2 menjelaskan keterangan nama  kode  dan  parameter  yang  digunakan  dalam pengembangan sistem pendukung keputusan.
Kombinasi dari seluruh kemungkinan parameter  yang  ada  pada  fungsi  keanggotaan
128 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 123-132
terhadap jumlah variabel yang digunakan membentuk sebanyak 75 aturan ( rules ).
Tabel 2. Kode parameter pada aturan Kode Parameter T 1 Suhu: sangat dingin T 2 Suhu: dingin T 3 Suhu: sedang T 4 Suhu: panas T 5 Suhu: sangat panas H 1 Kelembapan: sangat kering H 2 Kelembapan: kering H 3
Kelembapan: sedang H 4 Kelembapan: lembap H 5 Kelembapan: sangat lembap W 1 Kecepatan angin: lambat W 2 Kecepatan angin: sedang W 3 Kecepatan angin: cepat O 1 Output: Tidak
O 2 Output: Iya
Setelah  terbentuk  75  aturan,  berikutnya  adalah menentukan  nilai  aturan  berdasarkan  implikasi  nilai minimal.  Pada  fungsi  implikasi  minimal  digunakan operator AND .  Persamaan  fungsi  implikasi  minimal dituliskan pada persamaan (1).
∝ −𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑖 = min(𝜇 𝑎 [𝑥 1 ], … … , 𝜇 𝑛 [𝑥 𝑛 ]) (1)
dimana, 𝑖 merupakan aturan fuzzy ke- 𝑖 . Setelah diperoleh nilai aturan, langkah berikutnya  adalah  mencari  nilai  inferensi  dengan menghitung  fungsi  nilai  maksimal  dari  setiap  nilai aturan  pada  ketiga  variabel.  Operator  yang digunakan  pada  fungsi  ini  adalah OR .  Persamaan dari fungsi nilai inferensi dituliskan pada persamaan (2).
𝜇 𝑠𝑓 (𝑥 𝑖 ) = max (𝜇 𝑠𝑓 (𝑥 𝑖 ), 𝜇 𝑘𝑓 (𝑥 𝑖 )) (2)
dimana 𝜇 𝑠𝑓 (𝑥 𝑖 ) dinyatakan sebagai nilai keanggotaan  solusi fuzzy sampai  aturan  ke- 𝑖 ,  dan 𝜇 𝑘𝑓 (𝑥 𝑖 ) dinyatakan  sebagai  nilai  keanggotaan konsekuensi fuzzy aturan ke- 𝑖 . Pada  tahapan Defuzzifikasi ,  nilai output  fuzzy akan  diubah  menjadi output bernilai  tegas  yang mengikuti fungsi keanggotaan yang telah ditetapkan pada  basis  pengetahuan.  Metode  yang  digunakan dalam  proses  defuzzifikasi  yaitu  metode Centroid yang  menentukan  nilai  titik  pusat  daerah  dengan menentukan  luasan  daerah  dan  moment.  Formula dari  fungsi  defuzzifikasi  dituliskan  pada  persamaan (3).
𝑧 = 𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛1+ … +𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑛 𝑙𝑢𝑎𝑠1 + 𝑙𝑢𝑎𝑠𝑛
(3)
atau dapat dituliskan pada persamaan (4).
𝑧 = ∫ 𝜇(𝑧)𝑧 𝑑𝑧 𝑧
∫ 𝜇(𝑧) 𝑑𝑧 𝑧 (4)
dimana 𝑧 dinyatakan sebagai nilai hasil defuzzifikasi, 𝜇(𝑧) dinyatakan sebagai nilai
keanggotaan,  dan ∫ 𝜇(𝑧)𝑧 𝑑𝑧 𝑧 merupakan  nilai momen untuk seluruh daerah dari komposisi aturan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  pendukung  keputusan  waktu  tepat untuk  bercocok  tanam  padi  dibangun  dengan berbasis Android yang dapat beroperasi dan mampu menjalankan  komputasi  dengan  baik.  Adapun  hasil penelitian ini dibahas tentang sistem sebagai produk penelitian  dan  proses  uji  coba  yang  dilakukan  pada sistem tersebut.

## 3.1. Tampilan Sistem Pendukung Keputusan
Ini  Saat  sistem  Agraria  dijalankan,  halaman yang pertama kali ditampilkan adalah Splashscreen , seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Saat halaman ini ditampilkan, sistem melakukan background  data  process yang  bertujuan  untuk mengambil data prakiraan cuaca pada situs halaman BMKG.
Gambar 7. Tampilan halaman splashscreen
Setelah  proses  pengambilan  data  selesai  saat halaman splashscreen ditampilkan,  maka  sistem akan  menuju  ke  halaman  menu  secara  otomatis. Halaman menu menampilkan pilihan dari fitur yang tersedia  pada  sistem,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 8.
Halaman  menu  memiliki  3  tombol  yang memiliki fungsi berbeda, yaitu:
1. Tombol  cocok  tanam,  digunakan  untuk menjalankan  fitur  utama  pada  aplikasi  yaitu mencari  tahu  apakah  pada  saat  ini  proses bercocok  tanam  padi  dapat  dilakukan  secara optimal.
2. Tombol prakiraan cuaca, menampilkan halaman prakiraan cuaca.
3. Tombol tentang aplikasi, menampilkan halaman informasi terkait aplikasi dan pengembang
Gambar 8. Tampilan halaman menu
Hasil  perhitungan  data input prakiraan  cuaca ditampilkan pada halaman cocok tanam, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9. Pada halaman ini akan memberikan  dua  kemungkinan  jawaban,  yaitu ”cocok”  atau  ”tidak  cocok”  yang  menjelaskan tentang  kesesuaian  waktu  untuk  bercocok  tanam, dengan  informasi  tambahan  yang  berupa  suhu  rata- rata dengan satuan derajat celcius, kelembapan rata- rata dengan satuan persen, dan kecepatan angin rata- rata dengan satuan knot.
Gambar 9. Tampilan halaman ketepatan waktu untuk bercocok tanam
Sistem  pendukung  keputusan  waktu  bercocok tanam  juga  menampilkan  halaman  prakiraan  cuaca, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10. Halaman ini  untuk  memberikan  informasi  data  prakiraan cuaca  untuk  3  hari  berikutnya  yang  diperoleh  dari data  terbuka  BMKG  dengan  4  pembagian  waktu pada  tiap  harinya.  Informasi  yang  ditampilkan berupa tanggal, lokasi data yang digunakan, dan data terkait cuaca.

## Gambar 10. Tampilan halaman prakiraan cuaca

## 3.2. Pengujian Sistem Agraria
Sistem  Agraria  telah  selesai  dibangun.  Namun untuk  melihat  tingkat  keberhasilan  pengembangan sistem  pendukung  keputusan  ini,  dalam  penelitian ini  dilakukan  2  tahap  pengujian,  yaitu  uji  validitas dan uji akurasi.
Pengujian validitas dilakukan dengan memasukkan  nilai  input pada  sistem  untuk mendapatkan output sebanyak 75 kemungkinan yang berasal  dari  jumlah rules yang  digunakan  pada sistem. Hasil pengujian disederhanakan dalam Tabel 3 dengan memilih 5 data pengujian secara acak.
Tabel 3. Hasil pengujian validitas sistem Input Output Validity Suhu (°C) Kelembapan (%) Kecepatan Angin (knot) 27 86 8 Yes Benar 12 80 10 No Benar 44 96 4 No Benar 19 88 11 Yes Benar 37 93 2 Yes Benar
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dijelaskan pada  Tabel  3,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem aplikasi berjalan sesuai dengan semestinya dan tidak terjadi kesalahan pada komputasi gerbang logika.
Pada  tahap  pengujian  akurasi,  dilakukan pengukuran nilai akurasi output dari sistem aplikasi. Pengujian dilakukan dengan menggunakan perangkat  lunak  Matlab  sebagai  acuan  output  yang akurat.  Nilai  input  dapat  diatur  sehingga  pengujian dapat dilakukan  dengan memenuhi berbagai kemungkinan.
Tabel 4 menyajikan data hasil uji akurasi pada sistem.  Pada  tahap  pengujian  akurasi  ini  dilakukan 10  kali  pengujian  dengan  nilai input diambil  secara acak.  Hasil  pengujian  menunjukkan  terdapat
perbedaan  yang  tidak  signifikan  antara  nilai output perangkat lunak Matlab dengan output sistem. Nilai rata – rata akurasi yaitu 98.85% dengan nilai akurasi terendah berada di 93.76% dan nilai akurasi tertinggi mencapai 99.56%.
Adanya  perbedaan  nilai output pada  sistem pendukung  keputusan  dengan  yang  dihasilkan  dari perangkat  lunak  Matlab  disebabkan  oleh  proses
pembulatan  yang  terjadi  pada  proses parsing tipe variabel  pada  sistem  aplikasi  dan  proses  operasi penghitungan.  Walaupun  demikian  hasil  uji  akurasi membuktikan nilai akurasi masih berada di atas 93% sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  sistem Agraria dapat bekerja dengan baik.
Tabel 4. Hasil perbandingan pengujian akurasi Matlab dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
NO Input Output (0-10) Nilai Akurasi (%) Temperature (°C) Humidity (%) Wind Speed (knot) Matlab SPK 1 12 69 2 3.3 3.34 98.80 2 15 96 5 4.06 4.08 99.51 3 24 78 4 4.51 4.81 93.76 4 41 93 10 4.06 4.08 99.51 5 30 90 15 5.94 5.91 99.49 6 27 86 8 6.58 6.55 99.54 7 16 70 2 4.49 4.51 99.56 8 44 100 15 3.42 3.44 99.42 9 32 78 4 5.51 5.48 99.46 10 39 84 7 5.94 5.91 99.49 Rata – rata 98.85

## KESIMPULAN
Sistem  Agraria  sebagai  sistem  pendukung keputusan untuk menentukan waktu bercocok tanam padi  di  Waduk  Cengklik  telah  berhasil  dibangun. Berdasarkan  uji  validitas  yang  dilakukan,  diperoleh hasil  yang  sesuai  tanpa  terjadi  kesalahan  proses komputasi  dalam  sistem  aplikasi.  Pengujian  akurasi yang  dilakukan  terhadap  sistem  menghasilkan  nilai rata-rata  sebesar  98.85%.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan ini dapat  dimanfaatkan  untuk  membantu  para  petani  di lahan pertanian Waduk Cengklik dalam menentukan waktu yang optimal untuk bercocok tanam padi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Case,  F.  Ardiansyah  and  E.  Spector, "Climate  Change  in  Indonesia:  Implications for Humans and Nature," Climate change in Indonesia:  implications  for  humans  and nature, 2007.
[2] R.  Djalante,  J.  Jupesta  and  E.  Aldrian, Climate  Change  Research,  Policy  and Actions  in  Indonesia:  Science,  Adaptation and Mitigation, Springer Nature, 2020.
[3] R. O. Mendelsohn and E. Massetti, "The use of  cross-sectional  analysis  to  measure climate  impacts  on  agriculture:  theory  and evidence," Review of Environmental Economics and Policy, 2020.
[4] P. Bergquist and C. Warshaw, "Does global warming  increase  public  concern  about climate  change?,"  The  Journal  of  Politics, vol. 81, no. 2, pp. 686-691, 2019.
[5] L.  Al-Ghussain,  "Global  warming:  review on driving forces and mitigation," Environmental  Progress  &  Sustainable Energy, vol. 38, no. 1, pp. 13-21, 2019.
[6] S.  Chen  and  B.  Gong,  "Response  and adaptation  of  agriculture  to  climate  change: Evidence from China," Journal of Development Economics, vol. 148, 2021.
[7] T.-S.  Neset,  L.  Wirehn,  T.  Opach,  E.  Glaas and  B.-O.  Linner,  "Evaluation  of  indicators for  agricultural  vulnerability  to  climate change:  The  case  of  Swedish  agriculture," Ecological Indicators, vol. 105, pp. 571-580, 2019.
[8] C.  Amin,  S.  Sukamdi  and  R.  Rijanta, "Exploring migration hold factors in climate change  hazard-prone  area  using  grounded theory study: evidence from coastal Semarang,  Indonesia,"  Sustainability,  vol. 13, no. 8, p. 4335, 2021.
[9] S.  Ali,  Y.  Liu,  M.  Ishaq,  T.  Shah,  A.  Ilyas and  I.  Din,  "Climate  change  and  its  impact on  the  yield  of  major  food  crops:  evidence from  Pakistan,"  Foods,  vol.  6,  no.  6,  p.  39, 2017.
[10] A.  Raza,  A.  Razzaq,  S.  S.  Mehmood,  X. Zou, X. Zhang, Y. Lv and J. Xu, "Impact of climate  change  on  crops  adaptation  and strategies  to  tackle  its  outcome:  A  review," Plants, vol. 8, no. 2, p. 34, 2019.
[11] G.  S.  Malhi,  M.  Kaur  and  P.  Kaushik, "Impact  of  climate  change  on  agriculture and  its  mitigation  strategies:  A  review," Sustainability, vol. 13, no. 3, p. 1318, 2021.
[12] M.  Florke,  C.  Schneider  and  R.  I. McDonald,  "Water  competition  between cities  and  agriculture  driven  by  climate change and urban growth," Nature
Sustainability, vol. 1, no. 1, pp. 51-58, 2018.
[13] J.  L.  Hatfield  and  C.  Dold,  "Water-use efficiency:  advances  and  challenges  in  a changing  climate,"  Frontiers  in  plant science, vol. 10, p. 103, 2019.
[14] B.  Zhang  and  C.  L.  Brack,  "Urban  forest responses to climate change: A case study in Canberra," Urban Forestry & Urban Greening, vol. 57, 2021.
[15] A.  Ferrante  and  L.  Mariani,  "Agronomic management  for  enhancing  plant  tolerance to  abiotic  stresses:  High  and  low  values  of temperature,  light  intensity,  and  relative humidity," Horticulturae, vol. 4, no. 3, p. 21, 2018.
[16] M.  B.  Bisbis,  N.  Gruda  and  M.  Blanke, "Potential  impacts  of  climate  change  on vegetable production and product quality--A review," Journal of Cleaner Production, vol. 170, pp. 1602-1620, 2018.
[17] E.  Roziaty,  D.  H.  Aksiwi  and  N.  A.  D. Setyowati, "Keragaman Plankton di Wilayah Perairan  Waduk  Cengklik  Boyolali  Jawa Tengah,"  Bioeksperimen:  Jurnal  Penelitian Biologi, vol. 4, no. 1, pp. 69-77, 2018.
[18] M.  M.  Maipauw,  E.  Sediyono  and  S.  Y.  J. Prasetyo,  "Drought  Analysis  and  Forecast
Using Landsat-8 Sattelite Imagery, Standardized  Precipitation  Index  and  Time Series,"  Khazanah  Informatika:  Jurnal  Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 6, no. 1, pp. 58-65, 2020.
[19] S.  S.  Saputri  and  E.  Sudarmilah,  "Game Edukasi  Mitigasi  Bencana  Banjir-Tirta  Si Pejuang Banjir," Journal of Technology and Informatics  (JoTI),  vol.  1,  no.  1,  pp.  10-19, 2019.
[20] S.  Sudaryatno,  B.  Wiratmoko,  W.  Winanda and  S.  Y.  Saputri,  "Using  Hydrological Mapping to Evaluate the Effectiveness of the Bener Dam Development in Reducing Flood Risk  in  Purworejo  Regency,  Central  Java,"
Forum Geografi, vol. 34, no. 2, 2020.
[21] E.  Purbiyanti,  F.  Sjarkowi,  D.  Adriani,  M. Antoni,  I.  Alamsyah,  N.  Yudhistira  and  G. Utami,  "Water-system  changes  in  swampy rice agro-ecosystems area and their economic  impacts  on  farmers  in  South Sumatra,  Indonesia,"  in  IOP  Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science, 2021.
[22] B.  Soubry,  K.  Sherren  and  T.  F.  Thornton, "Are we taking farmers seriously? A review of  the  literature  on  farmer  perceptions  and climate  change,  2007--2018,"  Journal  of Rural Studies, vol. 74, pp. 210-222, 2020.
[23] Y. Yanuari, M. G. Husada and D. B. Utami, "Aplikasi  Rekomendasi  Jenis  Tanaman
Pangan Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW),"  Journal  of Information  Technology  and  Computer Science, vol. 3, no. 1, pp. 1-8, 2018.
[24] N.  M.  Mala,  A.  Muhibuddin  and  A. Sifaunajah,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Penggunaan  Jenis  Tanaman dengan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process (AHP),"  SAINTEKBU,  vol.  10,  no.  1,  pp. 64-74, 2018.
[25] W. N. Adila, R. Regasari and H. Nurwasito, "Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Pemilihan  Tanaman  Pangan  Pada  Suatu Lahan  Berdasarkan  Kondisi  Tanah  Dengan Metode  Promethee,"  Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer, vol. 2548, p. 964X, 2018.
[26] A.  Habibullah  and  S.  Winiarti,  "Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kesesuain Jenis  Lahan  Pertanian  Untuk  Budidaya
Tanaman Buah-Buahan Menggunakan Metode Similarity Berbasis Web," Universitas Ahmad Dahlan, 2014. [27] D.  S.  Anwar  and  D.  Rohpandi,  "Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Lahan Tanaman Cabai Dengan Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting," in Proceeding Seminar Nasional
Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Informasi, 2018.
[28] N.  A.  Pratama  and  D.  A.  P.  Putri, "Perancangan  Aplikasi  Bercocok  Tanam
Pada Kawasan Perkotaan Berbasis Android," Universitas Muhammadiyah Surakarta,
2021.
[29] W.  W.  Royce,  "Managing  the  development of  large  software  systems:  concepts  and techniques,"  in  Proceedings  of  the  9th international conference on Software Engineering, 1987.
[30] L.  A.  Zadeh,  "Electrical  engineering  at  the crossroads," IEEE Transactions on Education, vol. 8, no. 2, pp. 30-33, 1965.
[31] "Boyolali  dalam  angka  2018,"  Badan  Pusat Statistik Kabupaten Boyolali, 2019.
[32] "Luas  panen,  produksi,  dan  produktivitas padi  menurut  provinsi  2018-2020,"  2021. [Online].
Available: https://www.bps.go.id/indicator/53/1498/1/l uas-panen-produksi-dan-produktivitas-padi- menurut-provinsi.html. [Accessed July 2021]. [33] A. E. Widiyarto and S. Sunarjono, "Evaluasi Kinerja Operasi Dan Pemeliharaan Bendungan Cengklik Dengan Menggunakan Balanced Scorecard," Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2017. [34] "Data  Prakiraan  Cuaca  Terbuka  BMKG,"
132 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 123-132
Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika, 2021. [Online]. Available: https://data.bmkg.go.id/DataMKG/MEWS/D igitalForecast/DigitalForecast- JawaTengah.xml . [Accessed May 2021].
[35] E.  H.  Mamdani  and  S.  Assilian,  "An experiment  in  linguistic  synthesis  with  a fuzzy logic controller," International journal of man-machine studies, vol. 7, no. 1, pp. 1- 13, 1975.
[36] E. H. Mamdani, "Application of fuzzy logic to  approximate  reasoning  using  linguistic synthesis,"  IEEE  transactions  on  computers, vol. 26, no. 12, pp. 1182-1191, 1977.