Penerapan Algoritma Dynamic Programming untuk Optimalisasi

Pemetaan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kawasan Pertanian

Kabupaten Semarang menggunakan GeoJSON

Artikel Ilmiah

Diajukan kepada

Fakultas Teknologi Informasi

Untuk memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Peneliti:

Gabriel Marcellino Excel Aror (672015180)

Yeremia Alfa Susetyo, S.Kom., M.Cs.

Program Studi Teknik Informatika

Fakultas Teknologi Informasi

Universitas Kristen Satya Wacana

Salatiga

2019

1

2

3

4

5

6

7

1. Pendahuluan

Perkembangan teknologi sangatlah pesat dari tahun ke tahun. Teknologi Informasi

tidak hanya berfungsi untuk membantu dalam peningkatan kinerja suatu bisnis atau

organisasi. Tetapi juga dapat meningkatkan pelayanan kepada individu tertentu. Untuk

mengoptimalkan proses bisnisnya, perusahaan maupun instansi tertentu memanfaatkan

teknologi informasi melalui pembangunan aplikasi, di mana aplikasi tersebut dapat

membuat bisnis perusahaan menjadi lebih efektif. Kota atau Kabupaten memiliki peran

penting dalam usaha pembangunan proses bisnis aplikasi, baik dalam bidang Sektor

Pertanian, Sektor Perikanan, Sektor Perdagangan, dsb.

Kabupaten Semarang terletak pada 110°14’54,75” sampai dengan 110°39’3” Bujur

Timur dan 7°3’57” sampai dengan 7°30’ Lintang Selatan, dengan luas wilayah seluas

950,21 km2. Wilayah Kabupaten Semarang sebagian besar merupakan dataran tinggi

dengan ketinggian rata-rata 544,21 meter diatas permukaan laut[7] . Sektor pertanian

adalah salah satu penopang pembangunan nasional. Sektor ini tidak hanya memiliki

peran yang besar dalam pembangunan di bidang perekonomian, namun juga diharapkan

mampu berkontribusi di bidang pembangunan lingkungan hidup dan sosial masyarakat.

Agar dapat berdampak pada tiga sektor: perekonomian, lingkungan dan sosial

masyarakat maka perencanaan pembangunan di bidang pertanian perlu dilakukan

secara komprehensif dengan perencanaan yang matang.

Kebijakan pembangunan di sektor pertanian juga harus menuruti arahan dari aturan

perundang-undangan guna terciptanya pembangunan pertanian yang berkelanjutan,

terencana dan efektif. Produk hukum yang biasa digunakan dalam perencanaan wilayah

atau kawasan adalah Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW). RTRW merupakan

rencana tata ruang yang bersifat umum yang berisi tujuan, kebijakan, strategi penataan

ruang wilayah, rencana struktur ruang, rencana pola ruang, penetapan kawasan

strategis, arahan pemanfaatan ruang, dan ketentuan pengendalian pemanfaatan ruang

wilayah baik tingkat nasional (RTRWN), provinsi (RTRWP) maupun RTRW kab/kota.

Tujuan RTRW merupakan arahan perwujudan visi dan misi pembangunan jangka

panjang pada aspek keruangan, yang pada dasarnya mendukung terwujudnya ruang

wilayah nasional aman, nyaman, produktif, dan berkelanjutan berlandaskan Wawasan

Nusantara dan Ketahanan Nasional[4].

Karena tingginya angka konversi lahan pertanian ke lahan non-pertanian, maka

diperlukan upaya untuk mewujudkan ketahanan dan kedaulatan pangan melalui

pengendalian alih fungsi lahan pertanian pangan, dengan perencanaan RTRW yang

lebih terencana. Upaya tersebut ditempuh melalui perlindungan, dengan

mempertahankan dan menambah luas lahan serta menetapkan kawasan pertanian

pangan berkelanjutan pada kawasan peruntukan pertanian. Penetapan lahan pertanian

pangan berlanjutan ini dimaksudkan agar lahan pertanian yang sudah ada dapat

dipertahankan keberadaannya bahkan dapat ditingkatkan baik luasan secara makro

maupun luas pengelolaan lahan per kapita petani[5].

Perencanaan tata guna lahan pertanian, terdapat korelasi dalam menentukan

kesesuaian lahan yang cocok untuk budidaya pertanian. Faktor-faktor tersebut

mencakup faktor klimatologi dan fisiologi suatu wilayah. Ketika kombinasi faktor-

faktor tersebut dilakukan, maka diharapkan dapat menentukan perencanaan pola tanam

potensial berskala ekonomi agar sistem usaha tani dapat berkesinambungan. Komponon

faktor-faktor tersebut terdiri dari curah hujan, jenis tanah, fisiografi atau bentuk

wilayah, dan ketinggian wilayah.

Berdasarkan latar belakang di atas, maka diperlukan model untuk membantu

perencanaan pertimbangan penyusunan RTRW sampai ke tahap implementasi. Model

yang dapat digunakan untuk optimalisasi luas kawasan pertanian adalah algoritma

8

Program Dinamik (Dynamic Programming). Pemrograman dinamik adalah teknik

matematis yang dapat digunakan untuk membuat suatu urutan keputusan yang saling

berkaitan. Atau merupakan metode pemecahan masalah dengan cara menguraikan

solusi menjadi beberapa tahapan (stage) sedemikian sehingga penyelesaiannya dapat

dipandang dari serangkaian keputusan yang saling berhubungan. Teknik pemrograman

dinamik dikenal juga dengan multistage programming. Pendekatan program dinamik

didasarkan pada prinsip optimasi suatu kebijakan optimal yang mempunyai sifat bahwa

apapun keadaan dan keputusan awal, keputusan berikutnya harus membentuk suatu

kebijakan optimal dengan memperhatikan keadaan dari hasil keputusan pertama[3].

Salah satu metode yang dapat digunakan dalam implementasi penyajian kebijakan

RTRW adalah menggunakan Sistem Informasi Geografis. Melalui perkembangan

teknologi secara umum dewasa ini, Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan salah

satu pilihan dalam pemetaan RTRW untuk pengembangan pembangunan pertanian.

SIG merupakan analisis secara spasial (keruangan) yang dapat memadukan beberapa

data dan informasi tentang kondisi iklim dan fisiografi dalam bentuk lapisan (layer)

yang nantinya dapat di jadikan hamparan (overlay) pada data yang lain, sehingga

menghasilkan suatu keluaran baru dalam bentuk peta tematik yang mempunyai tingkat

efisiensi dan akurasi yang cukup tinggi. Data yang bereferensi geografis merupakan

data yang berbentuk spasial dan data-data spasial tersebut berbentuk peta, yang

disajikan menggunakan OpenStreetMap, Leaflet dan GeoJSON. Leaflet merupakan

salah satu pilihan dalam melihat Peta Zona Hujan, Zona Ketinggian, Beserta Peta

RTRW. Leaflet merupakan aplikasi Open-Source JavaScript untuk peta web interaktif.

Pembuatan aplikasi WebGIS tentang Optimalisasi Pemetaan RTRW Kawasan

Pertanian Kabupaten Semarang akan didukung dengan struktur data GeoJSON yang

berfungsi untuk menampilkan Wilayah Kabupaten Semarang dengan menggunakan

titik koordinat. Namun, yang menjadi permasalahan dalam implementasi yaitu

Bagaimana mengidentifikasi dan membangun model optimalisasi Rencana Tata Ruang

Wilayah Kawasan Pertanian di Kabupaten Semarang menggunakan Algoritma Program

Dinamik, serta Bagaimana hasil identifikasi dan pemodelan tersebut dapat

diinformasikan melalui teknologi Sistem Informasi Geografis kepada masyarakat

umum. Adapun Tujuan dari penelitian ini untuk menerapkan Algoritma Dynamic

Programming untuk Optimalisasi luas Pemetaan Rencana Tata Ruang Wilayah

(RTRW) Kawasan Pertanian Kabupaten Semarang menggunakan GeoJSON.

2. Tinjauan Pustaka

Pada penelitian yang berjudul “Penyajian Informasi Komoditas Pertanian berbasis

WebGIS di Kabupaten Kendal” dilakukan pembuatan WebGIS dalam mendukung

Penyajian Informasi Komoditas Pertanian di Kabupaten Kendal. Hasil dari Pengujian

ini dengan menampilkan Peta Kabupaten Kendal beserta Informasi lengkap seputar

sektor Pertanian. Website Komoditas Pertanian di Kabupaten Kendal memiliki fasilitas

diantaranya Tampilan Web Mapping, Layer Produksi Padi, Layer Gabungan Kelompok

Tani, Layer Penggilingan Padi, beserta fitur search[13]. Persamaan Penelitian ini

dengan Penelitian terdahulu yaitu Melakukan Penelitian pada Sektor Pertanian dan

menggunakan aplikasi QGIS. Perbedaan Penelitian ini dengan Penelitian terdahulu

yaitu menggunakan Mapserver yang berbeda dimana pada Penelitian terdahulu

menggunakan MS4W sebagai aplikasi penunjang Mapserver.

Sementara itu, Penelitian lain yang berjudul “Sistem Informasi Geografis Pemetaan

Lahan Pertanian dan Komoditi Hasil Panen Kabupaten Kudus” membahas tentang

perancangan Sistem Informasi Geografis Lahan Pertanian dengan menggunakan

teknologi Google Maps API. Hasil dari Pengujian ini untuk membuat Website yang

9

dapat mempermudah Pengguna untuk Menambahkan Lahan. Website SIG Pemetaan

Lahan Pertanian Dan Komoditi Hasil Panen Kabupaten Kudus memiliki fasilitas

diantaranya Menampilkan Map, Menampilkan Digitasi Lahan, View Digitasi Pertanian

dan Menampilkan Data Kelompok Tani[12]. Persamaan Penelitian ini dan Penelitian

terdahulu yaitu Melakukan Penelitian pada Sektor Pertanian, Perbedaan Penelitian ini

dengan Penelitian terdahulu yaitu menggunakan Leaflet yang berbeda dimana pada

Penelitian Terdahulu menggunakan Google Maps API sebagai Leaflet untuk menunjang

aplikasi Lahan Pertanian Dan Komoditi Hasil Panen Kabupaten Kudus.

Pada Penelitian yang berjudul “Pemanfaatan WebGIS dalam mendukung Program

Desa Bersaudara di Kabupaten Magelang” dilakukan Pembuatan WebGIS untuk

menampilkan jalur evakuasi terdekat dari Zona Letusan Gunung Merapi. Hasil dari

Pengujian ini adalah tampilan peta jalur evakuasi yang bisa diakses siapapun tanpa

menggunakan aplikasi GIS. Website Program Desa Bersaudara di Kabupaten Magelang

memliki fasilitas diantaranya menampilkan basemap, menampilkan data GeoJSON dan

menampilkan Control Layer[11]. Persamaan Penelitian ini dengan penelitian terdahulu

yaitu menggunakan aplikasi QGIS. Perbedaan Penelitian ini dengan Penelitian

terdahulu yaitu terletak pada Fokus Penelitian dimana pada Penelitian Terdahulu

difokuskan untuk membantu Masyarakat Pengungsi dan Penggunaan Metode yang

berbeda.

Pada Penelitian yang berjudul “Penerapan Program Dinamik Untuk Simulasi

Perencanaan Pola Tanam” membahas tentang menghitung Optimasi Pola Tanam yang

ada di Daerah Kabupaten Lombok Timur. Tujuan dari Penelitian ini untuk

memaksimalkan keuntungan produksi pertanian dengan mengalokasikan volume air

yang tersedia dan volume air di tampungan efektif untuk setiap musim tanam[15].

Persamaan Penelitian ini dengan Penelitian terdahulu yaitu menggunakan metode yang

sama. Perbedaan Penelitian ini dengan Penelitian yang terdahulu yaitu metode yang

berbeda dimana Pada Penelitian terdahulu menggunakan Program Dinamik

Deterministik untuk menghitung hasil akhir.

Pemrograman Dinamik adalah sebuah himpunan persamaan-persamaan rekursif

yang diparameterisasi, yang dalam hal ini mengekspresikan biaya dari segmen-segmen

program yang dioptimasikan dalam hal segmen-segmen program yang lebih pendek

yang dioptimasikan[1]. Tujuan dari penggunaan teknik pemrograman dinamik adalah

untuk memperbaiki efisiensi dari pattern matching, karena teknik ini mengabaikan

bagian-bagian yang berulang dari urutan-urutan yang dicocokkan. Tujuan utama model

ini ialah untuk mempermudah penyelesaian persoalan optimasi yang mempunyai

karakteristik tertentu. Pemrograman dinamik memberikan prosedur yang sistematis

untuk menentukan kombinasi pengambilan keputusan yang memaksimalkan

keseluruhan efektivitas[3]. Pada Penelitian ini dilakukan Pendataan Tinggi Tempat

(Meter) dan Curah Hujan (Milimeter) dan Luas Panen di Setiap Wilayah di Kabupaten

Semarang.

10

Decision 1 Decision 2 Decision N

STATE 1 STATE 2 STATE N

Gambar 1 Tahap – tahap Program Dinamik

Pada Gambar 1, Terdapat tiga hal penting yang terkait Program Dinamik, yaitu:

1. STAGE (Tahapan) dari persoalan yang dihadapi dan ingin dicari solusinya.

2. STATE (Kondisi) yang menjadi faktor penentu keputusan dari tiap tahapan.

3. DECISION (Keputusan) yang harus diambil dari tiap tahap untuk sampai pada

kebijakan optimal.

Sistem Informasi Geografis adalah sistem yang dapat mengintegrasikan data spasial

(pada vektor dan citra digital), atribut (sistem basis data), dan properties lainnya.

Fungsionalitas dari sistem informasi geografis adalah kemampuan dalam menjawab

hal-hal terkait analisis (query). SIG dapat memecahkan masalah-masalah analisis

spasial, atribut, dan kombinasinya. SIG mempunyai kemampuan untuk menangani data

bereferensi geografi, yaitu pemasukan data (data input), manajemen data penyimpanan

(store and management) dan pemanggilan (retrieve), analisis dan manipulasi, serta

menghasilkan data (data output)[2]. Sub Sistem dari sistem informasi geografis dapat

dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2 Kerangka Sistem Informasi Geografis

Sistem Informasi Geografis, menghubungkan unsur-unsur yang terdapat dalam peta

dengan atribut-atributnya dalam sebuah satuan, yang disebut layer. Layer dapat berupa

batas-batas administrasi atau kondisi alam. Sistem informasi yang dirancang akan

menggabungkan layer-layer tersebut beserta atributnya sehingga membentuk suatu

basis data, Sistem juga melakukan analisis spasial sehingga dapat memberikan

informasi yang dibutuhkan oleh pengguna.

STAGE 1 STAGE 2 STAGE 3

11

Gambar 3 Sub Sistem dalam SIG

Pada Sistem Informasi Geografis, terdapat beberapa sub sistem diantaranya :

- Input data, merupakan sub sistem dalam SIG yang berfungsi untuk memasukkan

data spasial.

- Output data, merupakan sub sistem dalam SIG yang berfungsi untuk menampilkan

informasi berupa peta, tabel, dan laporan lain.

- Manipulasi data, merupakan sub sistem SIG yang berfungsi untuk menentukan

informasi apa saja yang akan dihasilkan dan ditampilkan. Selain itu, sub sistem ini

bertugas untuk manipulasi dan pemodelan data, sehingga menjadi informasi yang

diharapkan.

GeoJSON merupakan encoding open format data geografis bertipe JavaScript Open

Notation yang dirancang untuk mewakili fitur geografis sederhana, bersama dengan

atribut non-spasialnya. GeoJSON ini disupport beberapa database antara lain ESRI

Personal Geodatabase, ODBC, Postgre, dan MySQL. Beberapa kasus penggunaan

database HTML5 dalam GIS memanfaatkan GeoJSON[10]. Contoh Kode Program

untuk membuat Polygon dapat dilihat pada Kode Program I.

Kode Program 1 Membuat Koordinat Berbentuk Polygon pada GeoJSON 1. { "type": "Feature", "properties": { "KECAMATAN": "Ambarawa", "KODEDESA": "001"

2. }, "geometry": { "type": "Polygon", "coordinates": [ [ [ 110.39280013744032,

3. -7.281166464064206 ], [ 110.3925900976091, -7.281166182313334 ],

4. [110.39230357644111, -7.281241981956233 ],[ 110.392131546039, -7.281375073853674

5. ], [ 5. 110.39184492203559, -7.281527057187354 ], [ 110.39150119446026, -

6. 7.281545641539514 ], [ 110.39117653528693, -7.281583297105244 ],[

7. 110.39075655739171, -7.28150654798298 ], [ 110.39045125034086, -7.281353768375367

8. ], [ 110.39012702874906, -7.281067640698707 ], [ 110.38954641893265, -

9. 7.280623760236153 ], [ 110.38912703589558, -7.280108950905437 ],

Pada Kode Program 1 merupakan titik Koordinat yang digunakan untuk

menunjukkan salah satu wilayah yang ada di Kabupaten Semarang, yaitu Ambarawa

dimana setiap sisinya terdiri dari longitude dan latitude.

Leaflet adalah JavaScript Library terkemuka yang bersifat opensource untuk

membangun peta interaktif yang Mobile Friendly. Leaflet menyediakan Map API

(Application Programming Interface) yang memudahkan web developer untuk

menampilkan peta berbasis Tile pada halaman web. Pengguna peta juga dapat

berinteraksi dengan menggunakan fungsi yang telah disediakan oleh Leaflet[8].

Implementasi Leaflet dalam HTML5 dapat dilihat pada Kode Program II.

12

Kode Program 2 Implementasi Leaflet pada HTML5 1.var map = L.map('map').setView([51.005, -0.09], 13);

2.L.tileLayer('http://(s).tile.osm.org/{z}/{x}/{y}.png', {

3.attribution: '&amp;copy; <a href="http://osm.org/copyright">OpenStreetMap</a>

4.contributors'

5.}).addTo (map);

Kode Program 2 merupakan tampilan peta yang menggunakan

http://osm.org/copyright sebagai acuan. Pada baris ke 1 setView berfungsi untuk

mengarahkan tampilan awal atau default peta menuju daerah Kabupaten Semarang,

Purworejo, Boyolali, Surakarta, Purwodadi, dan Temanggung.

3. Tahapan Penelitian

Secara umum penelitian terbagi ke dalam empat tahap, yaitu: (1) tahap

pengumpulan data, (2) tahap analisis data, (3) tahap perancangan sistem (4) tahap

implementasi model. Seperti Pada Gambar 3.

Gambar 4 Tahapan Penelitian

Tahap pertama pada penelitian ini adalah tahap pengumpulan data. Adapun data

sekunder yang diperlukan adalah:

- Data/ Peta Digital Zona Hujan Kabupaten Semarang

- Data/ Peta Digital Zona Ketinggian Kabupaten Semarang

- Data Luas Panen Komoditas Pertanian Kabupaten Semarang

- Peta RTRW Kabupaten Semarang

Tahap kedua adalah data yang diperoleh pada tahap pertama akan dianalisis. Analisis

data dimulai dengan identifikasi, pengelompokan, dan digitasi data, sehingga pada

akhirnya data dapat berupa data spasial. Data spasial yang dihasilkan selanjutnya akan

digunakan sebagai dasar analisis geospasial statistik.

Gambar 5 Indikator-indikator Penyusun Sistem dan Analisis Program Dinamik

Shapefile ESRI

Peta Zona Hujan

Convert To GeoJSON

Shapefile ESRI

Peta Zona Ketinggian

Convert To GeoJSON

Shapefile ESRI

Peta RTRW

Convert To GeoJSON

Data Luas Panen

Kawasan Pertanian

Tahap Pengumpulan Data

Tahap Analisis Data

Tahap Perancangan Sistem

Tahap Implementasi Model

13

Pada tahap ini, akan dianalisis peta digital untuk sebaran masing-masing

indikator(ditunjukkan pada Gambar 5) peta digital zona curah hujan, peta digital zona

ketinggian dan peta digital RTRW Kabupaten Semarang. Selain ketiga peta tersebut,

juga akan dianalisis luas panen pada kawasan pertanian untuk masing-masing zona

hujan dan zona ketinggian berdasar peta RTRW Kabupaten Semarang menggunakan

Algoritma Program Dinamik. Setelah melakukan Analisis, maka akan dibuat

pengelompokkan wilayah berdasarkan Zona Hujan dengan menghitung luas Panen dan

Tinggi Tempat yang nantinya akan menghasilkan keputusan Optimal setiap keadaan

untuk setiap Zona yang telah ditentukan.

Pada tahap ketiga, dilakukan perancangan sistem yang dibuat sesuai dengan data

yang telah dianalisa dan dikelompokkan sesuai dengan tahap sebelumnya. Perancangan

proses menggunakan UML yang merupakan singkatan dari Unified Modelling

Languange yang berarti Pemodelan Bahasa Terpadu[6]. Blok Pembangunan utama

UML adalah diagram. Yang pertama dibuat Use Case Diagram yaitu menggambarkan

external view dari sistem yang akan kita buat modelnya yang terdiri dari 3 Komponen

yaitu Aktor, Use Case, dan Link yang menjelaskan hubungan aktor dengan Use Case.

Gambar 6 Use Case Diagram

Gambar 6 menjelaskan bahwa User dapat melakukan Login dan Logout. Apabila

User masuk ke dalam menu Login maka User akan langsung melihat Tampilan Peta

Area Kabupaten Semarang beserta pembagian zona berdasarkan warna Peta. User juga

dapat melihat Tabel Wilayah yang berisi data lengkap yang berkaitan dengan Zona

Kabupaten Semarang dengan menggunakan fungsi PopOver.

Pada bagian selanjutnya, akan dibuat Class Diagram. Berbeda dengan Use Case

Diagram, Class Diagram menggambarkan kelas-kelas dalam sebuah sistem dan

hubungannya antara satu dengan yang lain yang kemudian akan ditambahkan Atribut

dan Operasi untuk masing-masing kelas.

14

Gambar 7 Class Diagram

Gambar 7 menunjukkan bahwa terdapat 3 kelas utama yaitu User yang berisi

informasi tentang akun User , tb_wilayah yang memuat data berhubungan dengan

Wilayah beserta Hasil Produksi setiap wilayah , tb_zona yang terdiri dari Id_zona,

ketinggian, zona, nilai_max berdasarkan Id_wilayah dan tabel view_detail yang

merupakan gabungan data dari tb_wilayah dan tb_zona.

Pada bagian ketiga akan dibuat bentuk Sequence Diagram yang biasanya

dipergunakan untuk menggambarkan interaksi antara class atau objek class dan juga

bisa digunakan dalam aktifitas pengujian perangkat lunak[9].

Gambar 8 Sequence Diagram

Gambar 8 menjelaskan tentang Tahapan User dalam menggunakan Website

Optimalisasi Pemetaan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kawasan Pertanian

Kabupaten Semarang, User terlebih dahulu masuk ke dalam form login sesuai dengan

yang tertera di database. Setelah itu, User akan langsung masuk ke dalam Website

dimana akan ada Tampilan Peta berbentuk OpenStreetMap beserta Data Wilayah &

Zona yang ada pada Tabel Wilayah.

Pada tahap selanjutnya, data peta digital dari semua indikator yang dihasilkan pada

tahap sebelumnya akan dikonversi dalam bentuk GeoJSON yang kemudian dijadikan

15

satu sebagai satu sistem dengan bantuan OpenStreetMap dan Leaflet. Secara spesifik

sistem ini mengacu kepada prinsip Sistem Informasi Geografi yang terdiri dari beberapa

modul:

- Input data, adalah sub sistem yang bertugas untuk mengelola input atau masukan

data spasial yang ada. Terdiri dari tiga input spasial yaitu: data zona curah hujan,

data zona ketinggian, serta luas panen kawasan pertanian.

- Output data, yaitu menampilkan informasi luas panen kawasan pertanian paling

optimal berupa peta, tabel dan grafik.

- Manajemen data, adalah sub sistem yang mengorganisasikan data spasial maupun

atribut ke dalam basis data.

- Pengolahan data, adalah sub sistem yang berfungsi untuk menentukan informasi-

informasi apa saja yang akan dihasilkan dan ditampilkan. Selain itu, sub sistem ini

berfungsi untuk manipulasi dan pemodelan data, sehingga menjadi informasi yang

diharapkan.

4. Pembahasan dan Hasil Pengujian Hasil dari Pengujian Optimalisasi Pemetaan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW)

Kawasan Pertanian Kabupaten Semarang yang akan dibahas dengan menggunakan

Arsitektur Aplikasi.

Gambar 9 Desain Arsitektur Aplikasi

Pada Gambar 9 dijelaskan alur pengerjaan dari Sistem Optimalisasi Pemetaan

Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kawasan Pertanian Kabupaten Semarang

dengan menggunakan MySQL sebagai Penyimpanan Database, kemudian GeoJSON

dan OpenStreetMap sebagai tampilan peta, ditampilkan dengan menggunakan

Algoritma Program Dinamik dan WebGIS.

Tabel 1 Pendataan Tinggi Tempat dan Curah Hujan

Tinggi Tempat Curah Hujan

(mdpl) 1000 mm 2000 mm 3000 mm 4000 mm

100 - Suruh,

Pabelan

- -

200 - - Susukan -

300 Bringin Bancak Kaliwungu,

Ungaran Barat,

Ungaran Timur

-

400 Banyubiru - Tuntang,

Pringapus

Bergas

500 - Jambu, Ambarawa - -

600 - Bawen - -

700 - Tengaran - -

800 - - - -

16

900 - Bandungan Sumowono -

1000 - - - Getasan

Pada Tabel 1 ditampilkan Hasil Pendataan Tinggi Tempat dan Curah Hujan Wilayah

Kabupaten Semarang[14], dengan dibulatkan nilai masing-masing Wilayah. Kemudian

Nama Wilayah akan diganti dengan Luas Panen Wilayah.

Tabel 2 Pendataan Luas Panen Wilayah

Tinggi Tempat Zona Hujan

(mdpl) 1000 mm 2000 mm 3000 mm 4000 mm

100 - 5.226 ha - -

200 - - 4.321 ha -

300 3.701 ha 2.012 ha 1.792 ha -

400 2.095 ha - 2.315 ha 1.529 ha

500 - 1.138 ha - -

600 - 1.953 ha - -

700 - 1.270 ha - -

800 - - - -

900 - 1.207 ha 610 ha -

1000 - - - 15 ha

Berdasarkan Tabel 2 Wilayah yang terletak pada Kelompok Tinggi Tempat dan

Curah Hujan yang sama akan mengikuti Wilayah yang memiliki Data Luas Panen

Wilayah tertinggi di Kelompok tersebut. Kemudian Setiap Wilayah dikelompokkan

lagi berdasarkan Zona Hujan. Pada daerah Zona Hujan 1000mm, dibutuhkan Luas

Lahan Pertanian dengan total 5.796 Hektar untuk hasil panen yang optimal. Pada daerah

Zona Hujan 2000mm, dibutuhkan Luas Lahan Pertanian dengan total 12.806 Hektar

untuk hasil panen yang optimal. Pada daerah Zona Hujan 3000mm, dibutuhkan Luas

Lahan Pertanian dengan total 9.038 Hektar untuk hasil panen yang optimal. Sedangkan

daerah Zona Hujan 4000mm, dibutuhkan Luas Lahan Pertanian dengan total 1.544

Hektar untuk hasil panen yang optimal.

Tabel 3 Keputusan Optimal Setiap Keadaan

Alokasi Keadaan (Wilayah Zona

Hujan)

Tinggi Tempat

(mdpl)

Luas Panen (Hektar)

1000 300 3.701

2000 100 5.226

3000 200 4.321

4000 400 1.529

TOTAL 1000 14.777

Berdasarkan Tabel 3, dapat diambil Kesimpulan, pada Zona Hujan 1000 memliki

ketinggian tempat rata-rata 300 Meter diatas permukaan laut(mdpl) dan dapat

menghasilkan luas panen sekitar 3.701 Hektar, Zona Hujan 2000 memiliki ketinggian

tempat rata-rata 100 mdpl dengan luas panen sebesar 5.226 Hektar, Zona Hujan 3000

memliki ketinggian tempat rata-rata 200 mdpl dengan luas panen 4.321 Hektar, Zona

Hujan 4000 memiliki ketinggian tempat rata-rata 400 mdpl dengan Luas Panen 1.529

Hektar, dengan total Luas Panen yang ada di Wilayah Kabupaten Semarang sebesar

14.777 Hektar.

17

Gambar 10 Kabupaten Semarang GeoJSON

Gambar 10 merupakan tampilan GeoJSON dari Kabupaten Semarang yang

berfungsi sebagai Highlight zona ke dalam Website Leaflet GIS dengan menggunakan

aplikasi WebGIS dan akan digabung dengan peta OpenStreetMap.

Tabel 4 Wilayah Kabupaten Semarang

Nama Wilayah KodeDesa

Ambarawa 01

Bancak 02

Bandungan 03

Banyubiru 04

Bawen 05

Bergas 06

Bringin 07

Getasan 08

Jambu 09

Kaliwungu 10

Pabelan 11

Pringapus 12

Sumowono 13

Suruh 14

Susukan 15

Tengaran 16

Tuntang 17

Ungaran Barat 18

Ungaran Timur 19

Tabel 4 merupakan Keseluruhan dari Kabupaten Semarang yang terdiri dari 19

Wilayah yang akan dibagikan ke dalam Kelompok Zona Hujan, Kemudian akan

ditampilkan ke dalam Tabel Wilayah WebGIS.

18

Gambar 11 Tampilan Website Leaflet GIS

Gambar 11 merupakan tampilan Utama dari Leaflet GIS ketika dibuka

menggunakan browser. Halaman ini yang diakses User setelah melakukan Login untuk

melihat data yang ada pada Tabel Wilayah, beserta Zona yang telah dikelompokkan

sesuai dengan Zona Hujan dengan menggunakan Perhitungan Algoritma Program

Dinamik.

Gambar 12 Data Wilayah & Zona

Gambar 12 merupakan tampilan view secara lengkap tentang Sektor Pertanian

Kabupaten Semarang yang terdiri dari Nama Wilayah, Luas Panen, Produksi,

Produktivitas Ketinggian, Zona Hujan serta Nilai Maximum dari Setiap Wilayah.

Kode Program 3 Fungsi Layer

1. geojsonLayer.addTo(map);

2. document.getElementById("dataid1").addEventListener("change", function(){

3. //checkbox

4. if (document.getElementById(this.id).checked == true){

5. geojsonLayer.addTo(map);

6. } else {

7. geojsonLayer.remove(map);

8. }

9. });

Kode Program 3 merupakan perintah untuk menampilkan fungsi layer pada Website.

Baris 5 berfungsi untuk menambahkan bentuk GeoJSON Wilayah Kabupaten Semarang

ke dalam OpenStreetMap dan baris 7 berfungsi untuk menghilangkan bentuk GeoJSON

Wilayah Kabupaten Semarang.

19

Kode Program 4 Fungsi Popover 1. $(function(){

2. // Enabling Popover Example 2 - JS (hidden content and title capturing)

3. $("#popoverExampleTwo").popover({

4. html : true,

5. container: 'body',

6. content: function() {

7. return $('#popoverExampleTwoHiddenContent').html();

8. },

9. title: function() {

10. return $('#popoverExampleTwoHiddenTitle').html();

11. }

12. });

13. });

Kode Program 4 merupakan bentuk tabel Popover yang terletak pada Tombol

Tabel Wilayah Website Optimalisasi Pemetaan Rencana Tata Ruang Wilayah Kawasan

Pertanian Kabupaten Semarang. Baris 7 dan 9 berfungsi untuk menampilkan informasi

Seputar Kawasan Pertanian Kabupaten Semarang.

5. Simpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dari Hasil Penelitian Website Optimalisasi

Pemetaan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kawasan Pertanian Kabupaten

Semarang dengan menggunakan Algoritma Program Dinamik dapat menghasilkan

empat Kelompok Zona Hujan yaitu Kelompok 1000, 2000, 3000 dan 4000. Daerah

Zona Hujan 1000 terdiri dari Kecamatan Bringin dan Banyubiru dengan Luas Panen

sekitar 3.701 Hektar. Daerah Zona Hujan 2000 terdiri dari Kecamatan Bawen,

Bandungan, Ambarawa, Jambu, Bancak, Pabelan, Suruh dan Tengaran dengan Luas

Panen sekitar 5.226 Hektar. Daerah Zona Hujan 3000 terdiri dari Kecamatan Pringapus,

Sumowono, Tuntang, Kaliwungu, Susukan, Ungaran Barat dan Ungaran Timur dengan

Luas Panen sekitar 4.321 Hektar. Daerah Zona Hujan 4000 terdiri dari Kecamatan

Bergas dan Getasan dengan Luas Panen sekitar 1.529 Hektar. Aplikasi ini sangat

membantu dalam merencanakan pembangunan pertanian yang berkelanjutan,

terencana, dan efektif dengan menggabungkan Algoritma Program Dinamik yang

berfungsi untuk mempermudah penyelesaian persoalan optimasi dan GeoJSON sebagai

Shape Coordinate untuk menampilkan Wilayah Kabupaten Semarang ke dalam

WebGIS.

6. Daftar Pustaka [1] Barr, Avron, and Edward Beigenfaum (eds.), 1982, The Handbook of Artificial Intelligence Volume

2, Reading, MA: Addison-Wesley

[2] Aronoff, Stan, 1989, Geographic Information System; A Management Perspective, Ottawa, WDL,

Publications.

[3] Rangkuti, Freddy, 2014, Analisis SWOT Teknik Membedah Kasus Bisnis, Jakarta: Gramedia Pustaka

Utama.

[4] Taufiq, A., 2015, Peningkatan Pemahaman Perangkat Kelurahan dan Kecamatan terhadap Rencana

Tata Ruang Wilayah kajian di Kecamatan Tembalang Kota Semarang,

https://ejournal.undip.ac.id/index.php/politika/article/view/10712. Diakses 16 Juli 2019.

[5] Djoni, D., Rina Oktaviani dan Kirbrandoko, 2016, Factors Affecting The Sales Performance Of PT.

SKP ( A Case Study of Sales Force of Moorlife Indonesia in Jabodetabek), Indonesian Journal of

Business and Entrepreneurship, http://journal.ipb.ac.id/index.php/ijbe/article/view/13058. Diakses

tanggal 17 Juli 2019.

[6] Darmawikarta, Djoni, 2016, Oracle SQL: A Beginner’s Tutorial, Second Edition, Brainly Software

Inc.

[7] BPS, 2017, Length of road by of Government responsibility Indonesia, 1987- 2016 (Km), BPS Data,

https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/808. Diakses 16 Juli 2019

[8] Awangga, Rolly, 2019, Pengantar Sistem Informasi Geografis: Sejarah, Definisi dan Konsep Dasar,

Bandung, Indonesia.

20

[9] Ziadi, Tewfik, Marcos Aurelio Almeida Da Silva, Lom Messan Hillah and Mikal Zinae, 2011, A

Fully Dynamic Approach to the Reverse Engineering of UML Sequence Diagrams, https://ieeexplore.ieee.org/document/5773385. Diakses tanggal 17 Juli 2019.

[10] Debalano, Muhammad, Andri Suprayogi dan Moehammad Awaluddin, 2015, Penggunaan

PostgreSQL dan OPENSTREETMAP dalam Pembangunan WEBGIS tentang persebaran lapangan

futsal dan lapangan sepak bola Kota Semarang, Jurnal Geodesi

Undip,https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/8954. Diakses tanggal 18 Juli

2019.

[11] Zarodi, Humam, Muhammad Anshori dan Asisi Widanto, 2017, Pemanfaatan WEBGIS dalam

mendukung Program Desa Bersaudara di Kabupaten Magelang,

https://www.researchgate.net/publication/323123980, Diakses tanggal 20 Juli 2019.

[12] Susanto, Arief, Ahmad Kharis dan Tutik Khotimah, 2016, Sistem Informasi Geografis Pemetaan

Lahan Pertanian dan Komoditi Hasil Panen Kabupaten Kudus,

https://www.neliti.com/id/publications/103299/, Diakses tanggal 20 Juli 2019

[13] Pertiwi, Adinda, Andri Suprayogi dan Ir.Hani’ah, 2013, Penyajian Informasi Komoditas Pertanian

Berbasis WebGIS di Kabupaten Kendal,

https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/2216/2236, Diakses tanggal 21 Juli

2019.

[14] Trianto, Bambang, Yeni Rosiyanti, 2017, Kabupaten Semarang Dalam Angka 2017, Semarang,

Indonesia

[15] Ritonga, Alven, 2016, Penerapan Program Dinamik Untuk Simulasi Perencanaan Pola Tanam,

https://www.researchgate.net/publication/301692963, Diakses tanggal 26 Juli 2019.