MPTP : Pembangunan Sistem Informasi Tingkat Keanekaragaman Tumbuhan Vegetasi (Studi Kasus di Tanaman Nasional Way Kambas)

Judul Pustaka


Pembangunan Sistem Informasi Tingkat Keanekaragaman Tumbuhan Vegetasi (Studi Kasus di Tanaman Nasional Way Kambas)


Hasil Karya

Dhyana Nur (G06400026)


Source Link


Sistem Informasi Tingkat Keanekaragaman Tumbuhan Vegetasi ini adalah hasil penelitian dari Dhyana Nur, mahasiswa ILKOM IPB. Penelitian dilakukan di Taman Nasional Way Kambas. Sistem ini dikembangkan dengan metode Siklus Hidup Sistem ( System Life Cycle / SLC ). Sistem ini dibuat untuk mengelola semua data vegetasi yang ada di Way Kambas.


Dilihat dari tujuan pembuatan sistem, sistem yang dikembangkan oleh penulis ini adalah untuk mengubah pencatatan dari konvensional menjadi pencatatan menggunakan komputer. Hal ini akan sangat memudahkan pengguna yang membutuhkan data penyebaran vegetasi yang ada. Sebelum menerapkan pencatatan data dengan komputer, pencarian data akan suatu vegetasi akan memakan waktu yang relatif lama. Inilah masalah yang diangkat oleh penulis dalam skripsinya.


Sistem yang dikembangkan ini memiliki 3 fungsi utama, yaitu fungsi input data, fungsi hasil keluaran ( output ), dan fungsi pencarian data. Fungsi input data digunakan untuk memasukkan karakteristik dari vegetasi yang ingin dikelompokkan. Fungsi hasil keluaran ini disimpan pada database yang telah disiapkan dan menampilkannya kepada pengguna. Fungsi pencarian data untuk mencari lokasi vegetasi pada daerah tersebut.


Sistem diuji dengan metode black-box. Metode black-box adalah pengujian sebuah sistem yang dianggap sebagai "black-box" pada pesawat terbang dimana kita tidak perlu mengetahui struktur yang ada di dalam sistem tersebut. Pengujian ini dilakukan dengan cara memberikan input kepada sistem dan memperhatikan output yang dihasilkan apakah sesuai dengan yang diharapkan atau tidak. Hasil yang didapatkan adalah sistem bekerja dengan baik dan siap untuk digunakan.


Terlihat dari fungsi yang ada pada sistem, proses pengelompokan vegetasi ini masih belum menggunakan kecerdasan buatan. Dalam pengelompokannya masih memperhatikan kemiripan dari input yang ada tanpa memperhatikan bobot dari tiap karakteristik yang ada. Hal ini akan menyebabkan pengelompokan vegetasi kurang akurat.


Saran buat penelitian berikutnya adalah menggabungkan sistem ini dengan sistem kecerdasan buatan atau dengan SIG. Jika sistem ini digabungkan dengan kecerdasan buatan, diharapkan sistem akan dapat melakukan klasifikasi langsung berdasarkan input yang ada. Sedangkan gabungan dengan SIG akan dapat memberikan gambaran penyebaran sebuah vegetasi pada daerah langsung dengan peta daerah tersebut. Hal ini akan sangat membantu bagi pengguna sistem untuk memanajemen data yang ada.