Pengembangan Modul Backend pada Sistem Pendukung Keputusan Spasial Kesesuaian Lahan Bawang Putih

Abstract

Bawang putih merupakan salah satu komoditas hortikultura yang memiliki beragam manfaat dan banyak dikonsumsi. Permasalahan dalam meningkatkan produksi bawang putih bermutu adalah sulitnya menentukan lahan yang sesuai, karena bawang putih tidak dapat tumbuh di sembarang tempat. Lahan yang tidak sesuai mengakibatkan pertumbuhan tanaman bawang putih tidak optimal sehingga menurunkan angka produktivitas bawang putih. Penelitian ini bertujuan untuk pengembangan modul backend dari sistem pendukung keputusan spasial sebagai inovasi teknologi untuk mengevaluasi kesesuaian lahan serta menampilkan visualisasi data hasil evaluasi dalam bentuk gambar atau peta. Sistem dikembangkan dengan menggunakan framework Express.js dan basis data PostgreSQL dalam pembuatan REST API, serta metode Prototyping sebagai metode pengembangannya. Penelitian ini mengembangkan module backend untuk penentuan penanaman lahan bawang putih yang telah menghasilkan 12 URI API dan 1 scheduler yang telah berhasil diuji dengan menggunakan metode blackbox testing

Garlic is one of the horticultural commodities that has various benefits and widely consumed. The problem faced when you want to increase the production of qualified garlic is the difficulty of determining the appropriate land, because garlic cannot just grow anywhere. The inappropriateness of the land used will result in the suboptimal growth of garlic plants and reducing the productivity. This study focuses on the development of the backend module of a spatial decision support system as a technological innovation to evaluate the suitability of garlic land and display the visualization of the evaluation data in images or maps. The system is developed using the Express.js framework and PostgreSQL database in making the REST API, and also the Prototyping method as the development method. This study develops a backend module for determining garlic plantations which has produced 12 API URIs and 1 scheduler that has been successfully tested using the blackbox testing method