## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN POTENSI WILAYAH PETERNAKAN MENGGUNAKAN WEIGHTED OVERLAY
Nisa’ul Awalin Khusnawati 1 , Abdi Pandu Kusuma 2 1,2 Teknik Informatika S1 Universitas Islam Balitar anisawalin66@gmail.com

## ABSTRAK
Beternak  ayam  ras  petelur  menjadi  salah  satu  usaha  yang  banyak  diminati  masyarakat  termasuk  masyarakat  di Kabupaten Blitar karena seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk dan kesadaran tentang pentingnya mengkonsumsi protein maka kebutuhan akan konsumsi protein hewani juga semakin meningkat. Berdasarkan data dari Dinas Peternakan dan Perikanan Kabupaten Blitar, jumlah populasi ayam ras petelur selama 4 tahun terakhir mengalami peningkatan. Data pada tahun 2019 menunjukkan populasi ayam ras petelur mencapai angka 17.076.200 ekor, hal ini menunjukkan Kabupaten Blitar  semakin  berkembang  dalam  usaha  beternak  unggas.  Pendirian  peternakan  harus  melihat  aspek-aspek  yang  tidak meresahkan masyarakat, kesalahan dalam menentukan lokasi peternakan juga dapat mengakibatkan ternak mudah terkena virus ataupun penyakit yang dapat merugikan masyarakat. Oleh karena itu diperlukannya sebuah sistem informasi geografis pemetaan potensi wilayah peternakan. Metode yang digunakan adalah metode weighted overlay , metode ini bekerja dengan cara mengoverlaykan beberapa peta yang menjadi parameter kondisi suatu wilayah yang diberikan nilai bobot pada masing –  masing  parameter  berdasarkan  kepentingannya  menggunakan  metode  Analitycal  Hieararchy  Process  (AHP).  Data alternatif yang digunakan pada penilitian ini adalah 22 kecamatan yang ada di kabupaten blitar. Sistem yang telah selesai dibuat kemudian diuji dengan metode blackbox testing untuk menguji fungsionalitas tombol dan fitur pada aplikasi dengan perolehan nilai sebesar 91% yang berarti program tergolong sangat baik untuk dioperasikan.
Keyword : Ayam Ras Petelur, Sistem Informasi Geografis, Weighted Overlay, Analitycal  Hieararchy Process (AHP)
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kabupaten  Blitar  merupakan  suatu  wilayah yang  terus  mengalami  perkembangan  dalam berbagai  bidang,  termasuk  di  bidang  peternakan. Sektor  peternakan  masih  menjadi  primadona  bagi masyarakat  untuk  mengembangkan  bisnis  demi mendapatkan keuntungan  yang sebesar  – besarnya. Karena  kebutuhan  akan  konsumsi  protein  hewani yang semakin meningkat seiring dengan bertambahnya  jumlah  penduduk  dan  kesadaran tentang  pentingnya  mengkonsumsi  protein.  Dari segi  kebermanfaatan  berbisnis  ternak  sendiri tentunya mendukung banyak hal seperti menyediakan  peluang  kerja  bagi  masyarakat, menyediakan  bahan  pangan,  serta  mendorong kemajuan perekonomian bangsa. (Pappa, 2020) Beternak  ayam  ras  petelur  menjadi  salah  satu usaha  yang  banyak  diminati  masyarakat  termasuk masyarakat  di  Kabupaten  Blitar.  Berdasarkan  data dari  Dinas  Peternakan  dan  Perikanan  Kabupaten Blitar,  jumlah  populasi  ayam  ras  petelur  selama  4 tahun  terakhir  mengalami  peningkatan  yang  cukup signifikan.  Data  pada  tahun  2019  menunjukkan bahwa  populasi  ayam  ras  petelur  sudah  mencapai angka  17.076.200  ekor,  hal  tersebut  tidak  bisa dipungkiri  bahwa  Kabupaten  Blitar  memang semakin berkembang dalam usaha beternak unggas.
Dari  hasil  wawancara  dengan  Ibu  Rita  yang merupakan  salah  satu  karyawan  dari  Dinas Peternakan  dan  Perikanan  di  Kabupaten  Blitar, mengemukakan bahwa faktor utama yang
mempengaruhi  usaha  peternakan  adalah  pemilihan lingkungan  (lahan)  yang  mendukung,  sebab  pada daerah perkotaan sudah sangat tidak mungkin untuk dijadikan sebagai lahan peternakan karena beberapa penyebab  seperti  minimnya  lahan  untuk  beternak serta  padatnya  populasi  penduduk,  hal  ini  telah diatur dalam Perda Rt/Rw Kabupaten Blitar.
Dengan  demikian  dapat  diketahui  bahwa pendirian  usaha  peternakan  di  Kabupaten  Blitar masih sangat disarankan mengingat lahan yang ada di  Kabupaten  Blitar  masih  sangat  luas.  Selain  itu pendirian  peternakan  harus  melihat  aspek-aspek yang  tidak  meresahkan  masyarakat  terutama kebisingan  dari  ternak  dan  juga  kotoran  ternak. Kesalahan  dalam  menentukan  lokasi  peternakan dapat  mengakibatkan  ternak  mudah  terkena  virus ataupun penyakit yang dapat merugikan masyarakat. Pendirian  wilayah  usaha  peternakan  yang  ideal tentunya harus memenuhi segala aspek yang sesuai dari segi teknis, ekonomis dan juga sosial.
Salah  satu  permasalahan  yang  ada  di Kabupaten Blitar adalah persoalan  mengenai  lahan untuk  wilayah  peternakan,  dimana  kurangnya informasi  yang  didapat  oleh  masyarakat  mengenai lahan  yang  tepat  untuk  dijadikan  sebagai  wilayah peternakan.  Oleh  karena  itu  dengan  memanfaatkan teknologi  yang  sudah  ada.  Maka  dibuatlah  Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  Potensi  Wilayah Peternakan Menggunakan Weighted Overlay, untuk memberikan  informasi  yang  bermanfaat  sebagai langkah awal dalam menentukan wilayah peternakan yang tepat
Copyright (c) 2020 Jurnal Mnemonic

## 1.2 Pembatasan Masalah
Dari  masalah  yang  sudah  diuraikan,  agar proses penelitian dan pembahasan tidak terlalu luas, maka  masalah  yang  ada  harus  dibatasi.  Berikut adalah batasan masalah pada penelitian ini:
1. Alternatif yang digunakan adalah data dari 22 kecamatan yang ada di kabupaten Blitar
2. Parameter  yang  digunakan  ada  enam  yakni, ketinggian  wilayah,  kelembaban,  jenis  tanah, luas wilayah, jumlah penduduk, serta kepadatan  penduduk  per  kecamatan  di kabupaten Blitar
3. Metode  yang  digunakan  adalah  metode weighted overlay
4. Pengujian  aplikasi  menggunakan  metode blackbox testing.
2. LANDASAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka Penelitian ini didasarkan pada penelitian yang telah dilakukan sebelumnya oleh Muhammad Panji Romadhoni  (2018)  dengan  judul  “Perancangan Aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan Lokasi  Rawan  Banjir  di  Wilayah  Kabupaten Tulungagung”.  Permasalahan  yang  muncul  pada penelitian ini adalah proses pendataan daerah rawan banjir  yang  masih  dilakukan  secara  manual  oleh BPBD  Kabupaten  Tulungagung  dan  masyarakat masih kesulitan dalam mencari informasi mengenai daerah yang rawan terjadi banjir. Sehingga peneliti merancang  sistem  informasi  geografis  tersebut untuk memudahkan masyarakatnya untuk mengetahui  daerah  mana  saja  yang  rawan  akan bencana  banjir  di  Kabupaten  Tulungagung. Penentuan  wilayah  rawan  banjir  dilakukan  dengan menggunakan  metode  overlay,  setiap  faktor  akan diberi  bobot  dan  variabel  dari  setiap  faktor  akan diberi  nilai  skor  berdasarkan  kepekaan  terhadap banjir,  maka  dengan  metode  ini  dapat  dihasilkan  3 kelas  tingkatan  kerawanan,  yakni  kerawanan rendah, sedang dan tinggi.
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Dede Handoko,  dkk  (2017)  dengan  judul  “Kajian Pemetaan  Kerentanan  Kota  Semarang  Terhadap Multi  Bencana  Berbasis  Pengindraan  Jauh  Dan Sistem  Informasi  Geografis”.  Belum  adanya penelitian  yang  mengangkat  kerentanan  sosial, ekonomi, fisik, dan lingkungan yang dipresentasikan  melalui  aplikasi  sistem  informasi geografis  di  Kota  Semarang  yang  kemudian dianalisis  sehingga  menjadi  kerentanan  Kota Semarang  terhadap  multi  bencana  sebagai  langkah untuk  mengurangi  dan  mengantisipasi  kerugian yang kemudian mendasari pembuatan penelitian ini. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode  analisis  spasial  pada  perangkat  lunak  SIG dan  pengindraan  jauh.  Serta  metode  scoring  dan pembobotan  yang  berpatokan  pada  Peraturan Kepala  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana
Nomor 2 Tahun 2012 (Perka BNPB Nomor 2 Tahun 2012)  tentang  pedoman  umum  pengkajian  risiko bencana.
Selanjutnya  adalah  penelitian  dari  Fahrunnisa Wulandari  Adininggar,  dkk  (2016)  yang  berjudul “Pembuatan  Peta  Potensi  Lahan  Berdasarkan Kondisi  Fisik  Lahan  Menggunakan  Metode Weighted  Overlay”.  Informasi  yang  ditampilkan dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui kondisi  fisik  lahan  dan  pemanfaatan  lahan  sebagai dasar pengembangan kawasan perkotaan di wilayah Kecamatan  Kota  Kendal,  Kecamatan  Brangsong, dan  Kecamatan  Kaliwungu.  Selain  itu  untuk mengetahui besaran persentase kecocokan penggunaan  lahan  di  Kecamatan  Kota  Kendal, Kecamatan Brangsong, dan  Kecamatan  Kaliwungu terhadap RT/RW Kabupaten Kendal dan potensinya berdasarkan  kondisi  lahan.  Salah  satu  cara  yang dapat  digunakan  untuk  menentukan  potensi  lahan berdasarkan  kondisi  fisik  lahan  yaitu  dengan menggunakan  metode weighted overlay, cara kerja dari  metode  ini  adalah  dengan  mengoverlaykan beberapa peta raster yang menjadi parameter kondisi lahan  yang  sudah  diberikan  nilai  dan  bobot  pada masing – masing parameter berdasarkan kepentingannya.  Sebelum  melakukan  weighted overlay,  hal  –  hal  yang  harus  diperhatikan  adalah, peta yang digunakan harus berbentuk raster dengan proyeksi dan mempunyai ukuran piksel yang sama.

## 2.2 Landasan Teori
2.2.1 Sistem Informasi Geografis Dalam  perkembangannya  sistem  informasi memiliki banyak sekali cabang, salah satunya adalah sistem  informasi  geografis  yang  berfokus  pada geografis.  Sistem  Informasi  Geografis  merupakan suatu  sistem  informasi  yang  berbasis  komputer, yang dirancang untuk bekerja dengan menggunakan data  yang  memiliki  informasi  spasial.  Sistem  ini dapat  meng-capture,  mengecek,  mengintegrasikan, memanipulasi, menganalisa, dan menampilkan data secara spasial  yang  mereferensikan kepada kondisi bumi. (Setyawan, 2014).
Hal  ini  juga  disampaikan  oleh  Budiyanto (2016) Sistem Informasi Geografis diartikan sebagai sistem  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk mengolah,  menyusun,  menyimpan,  memanipulasi, menampilkan dan menganalisis informasi geografis dengan berbagai atribut yang menyertainya.
Berdasarkan dua pendapat yang telah dijelaskan  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem informasi  geografis  merupakan  sistem  informasi berbasis  komputer  yang  berfokus  pada  geografis suatu wilayah, yang dapat digunakan serta dirancang untuk  menyusun,  menyimpan,  memanipulasi, mengolah,  menampilkan  dan  menganalisis  data yang  memiliki  informasi  spasial  (bereferensi keruangan).

## 2.2.2 Weighted Overlay
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode weighted overlay . Metode weighted overlay  merupakan  analisis  data  spasial  dengan menggunakan  teknik  overlay  beberapa  peta  raster yang berkaitan dengan faktor-faktor yang berpengaruh  terhadap  penilaian  kerentanan  suatu masalah.  Salah  satu  fungsi  dari  metode  ini  adalah untuk  menyelesaikan  masalah  yang  memiliki banyak  kriteria  seperti  pemilihan  lokasi  yang optimal  atau  pemodelan  kesesuaian.  Weighted Overlay dapat mengkombinasikan berbagai macam input  dalam  bentuk  peta  grid  dengan  pembobotan dari  metode  Analitycal  Hieararchy  Process  (AHP). (Adininggar, Andri & Arwan, 2016) Rumus  umum  dari  metode  weighted  overlay  dapat dilihat pada perhitungan 2.1:
𝑍 = (𝑤1 𝑥 𝑐1) + (𝑤2 𝑥 𝑐2) + ⋯ + (𝑤𝑛 𝑥 𝑐𝑛) 𝑤1 + 𝑤2 + ⋯ 𝑤𝑛
Dengan keterangan : Z = kelas hasil w = bobot (rank) cn = kelas parameter dari 1 sampai n.
3. PERANCANGAN
3.1 Analisis Kebutuhan Sistem
3.2.1 Kebutuhan Pengguna Kebutuhan Pengguna:
karyawan Dinas Peternakan dan Perikanan Kabupaten Blitar.

## 3.2.2 Kebutuhan Sistem
Pengumpulan kebutuhan sistem dilakukan dengan mewawancarai ibu Rita Triastuti, S.Pt yang merupakan karyawan  bagian  penyusunan  program  dari  Dinas Peternakan dan Perikanan Kabupaten Blitar.

## 3.2 Perancangan Sistem
3.2.1 Flowchart
Berdasarkan  hasil  analisa,  maka  perlunya pembuatan aplikasi pemetaan potensi wilayah peternakan  di  kabupaten  blitar  menggunakan  sistem informasi  geografis  sehingga  dapat  membantu  Dinas Peternakan  dan  Perikanan  dalam  memetakan  wilayah yang berpotensi untuk dijadikan usaha peternakan ayam ras  petelur  dengan  melihat  bobot  total  setiap  kelas berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan
beberapa parameter yang telah ditetapakan sebelumnya. Berikut Flowchart sistem yang digunakan dalam aplikasi ditampilkan pada gambar 1 :
Gambar 1. Flowchart Sistem

## 3.2.2 Data Flow Diagram (DFD)
DFD  (Data  Flow  Diagram)  menjelaskan  kepada pengguna bagaimana nantinya fungsi-fungsi dari sistem informasi  secara  logika  akan  bekerja.  Arus  dari  data tersebut nantinya dapat dijelaskan dengan mengunakan kamus data. DFD sistem  yang dirancang, terdapat alur data dari  sistem  yang terdiri dari  input data dan proses yang  ada.  Pada  diagram  terlihat  kemana  saja  alur  dari rancangan sistem yang akan dibuat Data Flow Diagram dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Diagram Konteks

## 3.3 Pemodelan Data
ERD merupakan diagram yang menunjukkan informasi dibuat, disimpan dan digunakan dalam sistem. Dimana entity ERD saling memiliki keterikatan satu sama lainnya. Penjelasan mengenai ERD pada Sistem Informasi Geografis Pemetaan Potensi Wilayah Peternakan Menggunakan Weighted Overlay dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Entity Relationship Diagram (ERD)

## 3.4 Contoh Perhitungan menggunakan metode weighted overlay
Sebelum menggunakan metode weighted overlay,
langkah pertama adalah menentukan nilai skor dan bobot kriteria  dan  subkriteria  dengan  menggunakan  metode AHP. Terdapat enam kriteria yang telah disepakati oleh Ibu Rita dengan berpedoman pada buku yang ditulis oleh Johari  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu ketinggian,  kelembaban,  jenis  tanah,  luas  wilayah, jumlah penduduk, dan kepadatan penduduk.
1. Kriteria Ketinggian (KT)
Tabel 1. Kriteria Ketinggian No Inisialisasi Subkriteria 1 400 - 1000 400 mdpl – 1000 mdpl 2 <400 <400 mdpl 3 >1000 >1000 mdpl

## 2. Kriteria Kelembaban (KB)
Tabel 2. Kriteria Kelembaban No Inisialisasi Subkriteria 1 50% –70 % 50% – 70 % 2 >70% >70% 3 <50% <50%
3. Kriteria Jenis Tanah (JT) Tabel 3. Kriteria Jenis Tanah No Inisialisasi Subkriteria 1 TP Tanah Pasir 2 TB Tanah Batu 3 TL Tanah Lempung
4. Kriteria Luas Wilayah (LW) Tabel 4. Kriteria Luas Wilayah No Inisialisasi Subkriteria 1 >111 >111 km2 2 91 – 110 91 – 110 km2 3 71 – 90 71 – 90 km2 4 51 – 70 51 – 70 km2 5 30 – 50 30 – 50 km2 5. Kriteria Jumlah Penduduk (JP) Tabel 5. Kriteria Jumlah Penduduk No Inisialisasi Subkriteria 1 20.000 - 40.000 20.000 - 40.000 jiwa 2 41.000 - 60.000 41.000 - 60.000 jiwa 3 61.000 - 80.000 61.000 - 80.000 jiwa 4 81.000 - 100.000 81.000 - 100.000 jiwa 5 >100.000 >100.000 jiwa
6. Kriteria Kepadatan Penduduk (KP) Tabel 6. Kriteria Kepadatan Penduduk No Inisialisasi Subkriteria 1 200 - 400 200 - 400 jiwa/km 2 401 – 600 401 – 600jiwa/km 3 601 – 800 601 – 800 jiwa/km 4 801 – 1000 801 – 1000 jiwa/km 5 >1001 >1001 jiwa/km
7. Eigen Vector Kriteria Tabel 7. Eigen Vector Kriteria KT KB JT LW JP KP Jumlah Eigen Vector KT 0.4509  0.5138  0.4598  0.3681  0.3134 0.2759 2.3818 0.397 KB 0.2254 0.2569 0.3448 0.2945 0.2687  0.2414 1.6317 0.2719 JT 0.1127 0.0856 0.1149 0.2209 0.2239  0.2069 0.9649 0.1608 LW 0.0902 0.0642 0.0383 0.0736 0.1343  0.1379 0.5386 0.0898 JP 0.0644  0.0428 0.023 0.0245  0.0448  0.1034 0.303 0.0505 KP 0.0564  0.0367  0.0192  0.0184  0.0149  0.0345 0.18 0.03
8. Eigen Vector Subkriteria Ketinggian
Tabel 8. Eigen Vector Subkriteria Ketinggian 400 - 1000 <400 >1000 Jumlah Eigen Vector 400 - 1000 0.5714 0.5714 0.5714 1.7143 0.5714 <400 0.2857 0.2857 0.2857 0.8571 0.2857 >1000 0.1429 0.1429 0.1429 0.4286 0.1429
9. Eigen Vector Subkriteria Kelembaban
Tabel 9. Eigen Vector Subkriteria Kelembaban 50% –70 % >70% <50% Jumlah Eigen Vector 50% – 70 % 0.5455 0.5714 0.5 1.6169 0.539 >70% 0.2727 0.2857 0.3333 0.8918 0.2973 <50% 0.1818 0.1429 0.1667 0.4913 0.1638
10. Eigen Vector Subkriteria Jenis Tanah
Tabel 10. Eigen Vector Jenis Tanah TP TB TL Jumlah Eigen Vector TP 0.5455 0.5714 0.5 1.6169 0.539 TB 0.2727 0.2857 0.3333 0.8918 0.2973 TL 0.1818 0.1429 0.1667 0.4913 0.1638
11. Eigen Vector Subkriteria Luas Wilayah
Tabel 11. Eigen Vector Luas Wilayah >111 91 – 110  71 – 90  51 – 70  30 – 50  Jumlah Eigen Vector >111 0.5128 0.5902 0.5106 0.4348 0.375 2.4234 0.4847 91 – 110 0.1709 0.1967 0.2553 0.2609 0.25 1.1339 0.2268 71 – 90 0.1282 0.0984 0.1277 0.1739 0.1875 0.7156 0.1431 51 – 70 0.1026 0.0656 0.0638 0.087 0.125 0.4439 0.0888 30 – 50 0.0855 0.0492 0.0426 0.0435 0.0625 0.2832 0.0566
12. Eigen Vector Subkriteria Jumlah Penduduk
Tabel 12. Eigen Vector Jumlah Penduduk 20.000 - 40.000 41.000 - 60.000 61.000 - 80.000 81.000 - 100.000 >100.000 Jumlah Eigen Vector 20.000- 40.000 0.4545 0.4898 0.439 0.4348 0.375 2.1931 0.4386 41.000 - 60.000 0.2273 0.2449 0.2927 0.2609 0.25 1.2757 0.2551 61.000 - 80.000 0.1515 0.1224 0.1463 0.1739 0.1875 0.7817 0.1563 81.000 - 100.000 0.0909 0.0816 0.0732 0.087 0.125 0.4577 0.0915 >100.000 0.0758 0.0612 0.0488 0.0435 0.0625 0.2917 0.0583 13. Eigen Vector Subkriteria Kepadatan Penduduk
Tabel 13. Eigen Vector Kepadatan Penduduk
200-400   401– 600  601– 800  801– 1000 >1001 Jumlah Eigen Vector 200-400 0.438 0.4898 0.439 0.381 0.3333 2.0811 0.4162 401– 600 0.219 0.2449 0.2927 0.2857 0.2667 1.3089 0.2618 601– 800 0.146 0.1224 0.1463 0.1905 0.2 0.8053 0.1611 801– 1000 0.1095 0.0816 0.0732 0.0952 0.1333 0.4929 0.0986 >1001 0.0876 0.0612 0.0488 0.0476 0.0667 0.3119 0.0624
14. Setelah nilai skor dan bobot pada kriteria dan subkriteria  ditentukan  menggunakan  metode AHP,  maka  selanjutnya  digunakan  rumus weighted  overlay,  untuk  mendapatkan  hasil akhir dari perhitungan.
15. Contoh Kecamatan Bakung memiliki ketinggian  160  mdpl,  kelembapan  65%,  jenis tanah  adalah  tanah  berpasir,  luas  wilayah kecamatan adalah 111,24 km, memiliki jumlah penduduk  28.375  jiwa,  serta  kepadatan penduduk  mencapai  255  jiwa/km.  Setelah pengguna  mendapatkan  kriteria  kecamatan berdasarkan  data  yang  valid,  pengguna melakukan  identifikasi  kriteria  yang  dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14. Identifikasi Kriteria Kecamatan
KT KB JT LW JP KP Kec. Baku ng <40 0 md pl 50- 70 % Tana h pasir >11 1 km 2 20.0 00 - 40.0 00 Jiwa 200 - 400 jiwa/k m2 16. Setelah  didapatkan  kriteria  dari  Kecamatan
Bakung, kemudian pengguna tinggal memasukan  kriteria  tersebut  kedalam  sistem. Berikut merupakan perhitungan yang dilakukan oleh sistem untuk mendapatkan hasil persentasenya:
Tabel 15. Alternatif Kriteria Kecamatan Bakung
KT K B JT L W JP KP Kec. Baku ng <4 00 md pl 50 - 70 % Tan ah pasi r >1 11 km 2 20.0 00 - 40.0 00 Jiwa 200 - 400 jiwa/k m2
Tabel 16. Nilai Sub Kriteria Alternatif Kecamatan Bakung.
KT KB JT LW JP KP Kec. Baku ng 0,28 57 0,5 39 0,5
39 0,48 47 0,43 86 0,41 62
17. Dari  tabel  16.  masing-masing  sub  kriteria diubah menjadi bobot atau nilai sesusai dengan perhitungan  eigen  vektor  pada  tabel  8,  9,  10,
11,  12  dan  tabel  13.  Selanjutnya  sistem  akan menghitung  nilai  alternatif  dengan  cara mengalikan  masing-masing  eigen  vektor  dari kriteria dan sub kriteria kemudian dijumlahkan dan  dibagi  dengan  bobot  dari  alternatif  yang dijumlahkan:
Kecamatan  Bakung=  ((0,2857  *  0,397)  + (0,539  *  0,2719)  +  (0,539  *  0,1608)  + (0,4847 * 0,0898) + (0,4386 * 0,0505) + (0,4162  *  0,03))  /  (0,397  +  0,2719  + 0,1608 + 0,0898 + 0,0505 + 0,03)
Kecamatan Bakung = 0.42480810272498
18. Menurut  hasil  dari  perhitungan  diatas,  hasil akhir  masih  berupa  nilai  desimal  sehingga harus  dikalikan  dengan  nilai  100%  agar menjadi persentase,  jadi 0,42  x 100% =  42%. Maka hasil perhitungan dari kecamatan bakung adalah 42%.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi
4.1.1 Halaman Kriteria
Tampilan  halaman  kriteria  merupakan  tampilan yang  pertama  kali  muncul  setelah  pengguna  berhasil login  ke  Sistem  Informasi  Geografi  Pemetaan  Potensi Wilayah  Peternakan  Menggunakan  Weighted  Overlay. Berikut adalah tampilan halaman kriteria.

## Gambar 3. Halaman Kriteria

## 4.1.2 Halaman Perhitungan
Halaman perhitungan merupakan langkah terkahir dari aplikasi sistem informasi geografis pemetaan potensi wilayah  peternakan  untuk  mendapatkan  nilai  akhir berupa  persentase  kecocokan  wilayah.  Jika  pengguna menekan  tombol  perhitungan  maka  sebuah  panel  baru akan  muncul  dibawah  baris  table  yang  akan menampilkan  detail  perhitungan  kecocokan  sampai dengan nilai akhir perhitungan. Berikut adalah tampilan halaman perhitungan.
Gambar 4. Halaman Perhitungan
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  alternatif pada halaman perhitungan, persentase pada kolom hasil didapat dari rumus weighted overlay:
Tabel 17. Hasil Perhitungan Sistem No. Kecamatan Hasil 1. Bakung 42% 2. Wonotirto 42% 3. Panggungrejo 42% 4. Wates 43% 5. Binangun 38% 6. Sutojayan 37% 7. Kademangan 38% 8. Kanigoro 36% 9. Talun 36% 10. Selopuro 37% 11. Kesamben 31% 12. Selorejo 34% 13. Doko 34% 14. Wlingi 33% 15. Gandusari 37% 16. Garum 36% 17. Nglegok 38% 18. Sanankulon 37% 19. Ponggok 37% 20. Srengat 36% 21. Wonodadi 33% 22. Udanawu 33%
Dari hasil perhitungan diatas dapat diketahui bahwa nilai  presentase  yang  paling  tinggi  akan  menghasilkan warna biru gelap pada peta.

## 4.1.3 Halaman Peta
Halaman  ini  akan  muncul  setelah  pengguna melakukan aksi klik pada menu lihat peta. Pada halaman ini pengguna juga dapat melihat wilayah yang berpotensi untuk  dijadikan  wilayah  peternakan  dengan  indikasi semakin  berwarna  biru  gelap  pada  peta  maka  akan semakin berpotensi untuk di jadikan wilayah peternakan. Berikut adalah tampilannya:

## Gambar 5. Halaman Kriteria

## 4.2 Pengujian Sistem
Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Potensi
Wilayah  Peternakan  ini  menggunakan  satu  jenis pengujian  yakni blackbox  testing. Adapun  kelas  uji yang  diujikan  yakni  fungsi  login,  fungsi  pada halaman  kriteria,  fungsi  pada  halaman  subkriteria, dan fungsi pada halaman perhitungan.
Tabel 18. Kelas Uji Black box Data Uji Butir Uji Jenis Pengujian Fungsi l ogin Verifikasi proses login Black box Halaman kriteria a. Tambah data kriteria b. Lihat data kriteria
c. Perbandingan kriteria d. Analisis kriteria
Black box
Halaman subkriteria a. Lihat subkriteria b. Tambah
subkriteria c. Perbandingan subkriteria d. Analisis
subkriteria
Black box Halaman jasa
a. Lihat perhitungan
b. Perhitungan baru c. Lihat Peta
Black box
Setelah dilakukan pengujian dengan 4 kelas uji menggunakan  metode Blackbox yang  dilakukan dengan  satu  responden  yaitu  oleh  Ibu  Sri  Lestanti, S.Kom,  M.T  selaku  dosen  di  Jurusan  Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas  Isam  Balitar  maka  dihasilkan  nilai sebagai berikut.
Persentase keberhasilan = 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑢𝑗𝑖 1+𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑢𝑗𝑖 2+𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑢𝑗𝑖 𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥 100%
Persentase keberhasilan = 2+7+7+5 23 𝑥 100% = 91%
Data hasil Persentase total kemudian dicocokan dengan pedoman interprestasi skor untuk
mengetahui  seberapa  baik  program  yang  sudah  di test.  Adapun  Pedoman  Interpretasi  Skor  Setelah Dikonversi seperti pada tabel berikut Tabel 19. Pedoman Interpretasi Skor Setelah Dikonversi Angka (dalam %) Klasifikasi 0 - 20 Sangat Tidak Baik 21 - 40 Tidak Baik 41 - 60 Cukup Baik 61 - 80 Baik 81 - 100 Sangat Baik (Sumber: Riduwan, 2009)
Dari  hasil  pengujian blackbox dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  aplikasi  sistem  informasi geografis pemetaan potensi wilayah peternakanyang dibangun bebas dari kesalahan sintak dan fungsional mengeluarkan  hasil  dengan  nilai  keseluruhan  dari setiap  fungsi  fungsi  sebesar  91%  yang  berarti program tergolong sangat baik untuk dioperasikan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Perancangan  aplikasi  sistem  informasi  geografis pemetaan potensi wilayah peternakan di kabupaten blitar  menggunakan  weighted  overlay  dilakukan dengan beberapa tahap  yakni  membuat flowchart sistem, menentukan kriteria dan subkriteria.
2. Pengimplementasian  aplikasi  sistem  informasi geografis  pemetaan  potensi  wilayah  peternakan, pengguna  atau  user  terlebih  dahulu  harus memasukkan  kriteria  dan  subkriteria  yang  akan dihitung nilai eigen vektornya dengan menggunakan metode AHP. Kemudian nilai eigen vektor  yang  telah  diperoleh  kemudian  dihitung untuk  memperoleh  hasil  akhir  berupa  persentase kecocokan wilayah.
3. Pengujian  aplikasi  sistem  informasi  geografis pemetaan  potensi  wilayah  peternakan ini menggunakan  metode  pengujian blackbox dan mendapatkan  nilai  total  sebesar  100%  hal  ini menunjukkan penilaiannya tergolong ‘Baik'.

## 5.2 Saran
Berdasarkan  analisis  dan  kesimpulan  dari penelitian  ini,  beberapa  saran  yang  ingin  disampaikan antara lain:
1. Pada aplikasi sistem informasi geografis pemetaan potensi  wilayah  peternakan  ini  masih  belum dinamis dikarenakan program QGIS versi terbaru sudah  tidak  support  MySQL  sedangkan  penulis membuat aplikasi web ini menggunakan database MySQL,  maka  pada  penelitian  kedepannya diharapkan  aplikasi  web  menggunakan  database yang didukung oleh QGIS juga atau QGIS diganti dengan GeoJSON.
2. Untuk  penelitian  selanjutnya  sistem  informasi geografis juga bisa diterapkan bukan hanya untuk pemetaan  potensi  wilayah  peternakan  saja,akan tetapi  juga  dapat  untuk  menyeleksi  obyek permasalahan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Pappa,  Suryadi,  2020,  21  Peluang  Usaha
Ternak yang Patut Kamu Coba, https://paktanidigital.com/artikel/21-peluang- usaha-ternak-yang-patut-kamu-coba,  diakses tgl 12 Juni 2020.
[2]   Romadhoni,  M.  P,  2018, Perancangan Aplikasi Sistem Informasi Geografis Pemetaan Lokasi  Rawan  Banjir  di  Wilayah  Kabupaten Tulungagung ,  Fakultas  Teknologi  Informasi: Universitas Islam Balitar
[3]   D.  Handoko,  A.  Nugraha,  and  Y.  Prasetyo, 2017, Kajian  Pemetaan  Kerentanan  Kota Semarang  Terhadap  Multi  Bencana  Berbasis Pengindraan  Jauh  Dan  Sistem  Informasi Geografis ,  Jurnal  Geodesi  Undip.  Vol:6,no:3, (ISSN : 2337-845X)
[4]   Adininggar F.W, Andri S, Arwan P.W. 2016. Pembuatan  Peta  Potensi  Lahan  Berdasarkan Kondisi  Fisik  Lahan  Menggunakan  Metode Weighted  Overlay .  Jurnal  Geodesi  Undip. Vol:5, No 2, (ISSN : 2337-845X)
[5]   Setyawan,  D.A.  2014. Pengantar  Sistem Informasi  Geografis  (Manfaat  SIG  dalam Kesehatan  Masyarakat) .  Surakarta:  Prodi  D4 Kebidanan Surakarta
[6]   Budiyanto,  E. 2016. Sistem Informasi Geografis dengan Quantum GIS . Yogyakarta:
Andi