Maziyah, Ais Maulidia (1995) Penggunaan Regresi Robust Dengan Estimasi-S Dan Estimasi-Mm Dalam Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Guna Memprediksi Tingkat Produksi Padi. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
Buku TA 1213100119_Ais Maulidia M.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Pertanian merupakan sektor paling utama bagi Indonesia karena nasi merupakan makanan pokok masyarakat Indonesia yang berasal dari padi. Kebutuhan akan pangan akan terus meningkat sejalan dengan pertumbuhan penduduk dan peningkatan konsumsi per kapita. Manajemen produksi padi yang tepat sangat diperlukan untuk mendukung upaya ketahanan pangan nasional terutama di Jawa Timur, karena Jawa Timur adalah provinsi penghasil padi terbesar di Indonesia. Produksi padi didapatkan berdasarkan luas panen yang dipengaruhi oleh beberapa faktor, salah satunya adalah curah hujan. Metode yang bisa memodelkan hubungan antara luas panen dengan curah hujan sangat dibutuhkan agar bisa memprediksi tingkat produksi padi. Dibutuhkan juga proses perhitungan secara otomatis untuk menghitung prediksi produksi tersebut, dikarenakan proses perhitungan yang dilakukan secara manual membutuhkan waktu yang sangat lama dan memungkinkan banyaknya human error. Tugas Akhir ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web, yang dapat digunakan untuk memprediksi tingkat produksi padi di Jawa Timur menggunakan model regresi robust dengan estimasi-S dan estimasi-MM. Hasil dari Tugas Akhir ini menunjukkan bahwa sebagian tingkat produksi pada masing-masing kabupaten di setiap subround tergolong tinggi, beberapa tergolong sedang, dan tidak ada yang tergolong tingkat rendah. Hal ini dikarenakan kabupaten yang menjadi sampel pada penelitian ini adalah limakabupaten sentra penghasil padi di Jawa Timur, yaitu Banyuwangi, Jember, Lamongan, Bojonegoro, dan Ngawi. Perangkat lunak yang dikembangkan berbasis web yang juga menampilkan hasilnya dalam bentuk grafik dan peta tematik agar mempermudah pengguna dalam mengakses sistem, sehingga mampu memberikan pertimbangan kepada berbagai pihak dalam mengambil setiap kebijakannya terkait hal pertanian padi dan ketahanan pangan di Jawa Timur.
============================================================
Agriculture is the most important sector for Indonesia because rice is the staple food of Indonesian people. The need for food will continue to increase in line with the population growth and increased per capita consumption. Appropriate rice production management is needed to support national food security efforts, especially in East Java because East Java is the largest rice producing province in Indonesia. Rice production is obtained based on harvested area affected by several factors, one of which is rainfall. Some methods are needed that can model the relationship between harvested area and rainfall to predict the level of rice production. It takes the calculation process automatically to calculate the risk prediction because the calculation process which is done manually will take a very long time and allows the number of human error. This final project aims to develop web-based decision support system, which can be used to predict rice production level in East Java using robust regression model with S-estimator and MM-estimator. The results of this research indicate that some of the production level in each district in each sub round are high, some are the moderate level, and there is no low level. It is because the districts sampled in this research were five districts of rice producing centres in East Java, namely Banyuwangi, Jember, Lamongan, Bojonegoro, and Ngawi. Web-based software development that also displays the results in graphs and thematic maps to facilitate users in accessing the system, so as to give consideration to various parties in taking any policy related to rice farming and food security in East Java.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Curah Hujan, Estimasi-MM,Estimasi-S, Luas Panen,Pendukung Keputusan,Pengembangan, RegresiRobust, Sistem Prediksi, Tingkat Produksi |
| Subjects: | Q Science Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Ais Maulidia Maziyah |
| Date Deposited: | 08 Jan 2018 02:58 |
| Last Modified: | 23 Jul 2018 01:42 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/47622 |
Actions (login required)
 |
View Item |