Pengembangan Knowledge Management System Pemilihan Pupuk.

Abstract

Pupuk adalah bahan kimia atau organisme yang berperan dalam penyediaan unsur hara bagi keperluan tanaman secara langsung atau tidak langsung baik berupa pupuk anorganik maupun pupuk organik yang ditambahkan ke dalam tanah untuk memberikan unsur esensial tertentu bagi pertumbuhan tanaman secara normal. Penambahan pupuk sebagai unsur hara tanah tersebut bisa melalui akar ataupun daun dengan kriteria dan pemilihan yang tepat. Pemilihan pupuk yang tepat sangat menentukan tingkat penghasilan suatu komoditas pertanian, sehingga pengetahuan pemilihan pupuk ini perlu digali lebih jauh dan tentunya harus berasal dari pakar (expert) yang bisa dipertanggungjawabkan. Informasi mengenai pupuk sudah banyak tersedia baik pada media fisik atau offline serta di media online internet, akan tetapi keberadaanya masih tersebar bebas. Oleh karena itu dibutuhkan suatu wadah untuk menampungnya secara khusus dalam Knowledge Management System (KMS) pemilihan pupuk. Dalam penelitian ini KMS pemilihan pupuk dikembangkan dengan menggunakan metode Knowledge Management System Life Cycle (KMSLC) dan diimplementasikan menggunakan aplikasi berbasis Web. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan pendekatan object oriented yang terdiri dari beberapa class dengan fitur utama adanya nofikasi atau sistem pemberitahuan kepada pengguna apabila ada pengetahuan baru yang diunggah ke dalam sistem. Adapun pengetahuan dalam sistem ini diperoleh dari entry data explicit dari pakar dan unggahan berkas dari pengguna yang harus divalidasi oleh pakar. Proses validasi oleh pakar dilakukan dengan sistem persetujuan (approval), komunikasi lewat pesan dan percakapan. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi berbasis web yang sudah diuji oleh pakar dan pengguna dengan rata-rata penilaian teruji dengan baik. Aplikasi KMS ini sudah memiliki standar fitur klasifikasi KMS yaitu knowledge capture dan knowledge sharing kecuali knowledge discovery pengetahuan yang belum disertakan dikarenakan data explicit yang dibutuhkan masih sangat sedikit dan masih sulit diperoleh. Sehingga sangat memungkinkan untuk dikembangkan pada penelitian selanjutnya yaitu dengan menambahkan fasilitas discovery pengetahuan menggunakan algoritme yang sesuai.