Pengembangan Modul Backend pada Sistem Penilaian Agroekologi Kesesuaian Lahan untuk Bawang Putih (INA Agro-GARLIC)

Abstract

Indonesia masih bergantung pada impor bawang putih akibat perbedaan yang signifikan antara angka produktivitas dan tingkat konsumsi. Salah satu penyebab utamanya adalah sulitnya menemukan lahan yang sesuai untuk budidaya bawang putih. Penelitian sebelumnya telah mengembangkan modul backend pada sistem INA Agro-GARLIC untuk penilaian kesesuaian lahan, namun terdapat beberapa kekurangan, seperti ketidakakuratan data cuaca yang digunakan, ambiguitas dalam pemberian rekomendasi, dan penggunaan rumus penilaian lahan yang sudah kurang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kekurangan tersebut dengan mengembangkan fitur penilaian kesesuaian lahan berbasis data cuaca yang diperoleh melalui peta batas wilayah, memastikan rekomendasi yang lebih jelas, serta memperbarui rumus penilaian lahan untuk meningkatkan akurasi. Penelitian dilakukan melalui beberapa tahapan, yakni identifikasi dan analisis kebutuhan pengguna, pemodelan modul backend, pengembangan modul backend, serta pengujian dan implementasi modul. Penelitian ini berhasil menambahkan 12 tabel baru dalam basis data serta mengembangkan 12 endpoint baru. Seluruh endpoint telah diuji dan memenuhi kriteria fungsionalitas serta performa yang diharapkan. Penelitian berhasil memperbaiki penggunaan peta dalam pengambilan data cuaca, perumusan penilaian kesesuaian, dan pemberian rekomendasi kesesuaian lahan kepada pengguna.

Indonesia still relies on garlic imports due to a significant gap between productivity levels and consumption rates. One of the main causes is the difficulty in identifying suitable land for garlic cultivation. Previous research has developed a backend module for the INA Agro-GARLIC system to assess land suitability, but several shortcomings remain, such as inaccuracies in the weather data used, ambiguity in the recommendation process, and the use of outdated land assessment formulas. This study aims to address these issues by developing a land suitability assessment feature based on weather data obtained through administrative boundary maps, ensuring clearer recommendations, and updating the assessment formulas to improve accuracy. The research was carried out through several stages, including user needs identification and analysis, backend module modeling, backend module development, as well as testing and implementation. This study successfully added 12 new tables to the database and developed 12 new endpoints. All endpoints were tested and met the expected criteria for functionality and performance. The research successfully improved the use of maps in retrieving weather data, refined the land suitability assessment formulation, and enhanced the clarity of land suitability recommendations for users.