Penentuan Jenis Tanaman Berdasarkan Kemiringan Lahan Pertanian Menggunakan Adopsi Linier Programming Berbasis Pengolahan Citra - Dengen, Christin Nandari; Nurcahyo, Azriel Christian; Kusrini, Kusrini (Universitas Atma Jaya Yogyakarta, 2019)
Abstract. The slope is a measure of the slope of the land relative to the flat plane which is generally expressed in percent or degree. Agricultural land that has a slope of more than 15 ° can be more easily damaged. In this study, a value of 2.5 ° was used in determining the normal slope. The process of implementing a decision support system used linear programming adoption in determining the slope and rotation of the slope of the land and determining whether the normalization of the image input was necessary or not. The purpose of this research is to determine the time needed to determine the plant types based on angle rotation setting determined by the user. The results of the study shows that the greater height and width of an object, the longer time needed to determine the plant types, land price and the land slope. The results of the study were obtained in conducting five tests. Tests 1 and 2 images with height and image width ranged from 150-480 obtained time for normalization of 15-30, testing 3.4.5 images with height and image widths ranging from 322 and 788 requiring 54- 108.Keywords: Slope, Adopting Linear Programming, Decision Support SystemsAbstrak. Kemiringan lereng merupakan ukuran kemiringan lahan relatif terhadap bidang datar yang secara umum dinyatakan dalam persen atau derajat. Lahan pertanian yang mempunyai kemiringan lebih dari 15° dapat lebih mudah rusak. Pada penelitian ini digunakan nilai 2,5 ° pada penentuan kemiringan normalisasi.Proses implementasi system pendukung keputusan menggunakan adopsi linier programing dalam menentukan sudut kemiringan lahan, rotasi kemiringan lahan dan menentukan perlu atau tidaknya normalisasi pada input citra tersebut. Tujuan dari penelitian ini menentukan waktu yang dibutuhkan dalam menentukan jenis tanaman berdasarkan rotasi atau sudut pengedukan yang ditentukan oleh user. Hasil penelitian menunjukkan semakin besar tinggi dan lebar suatu objek semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk menentukan jenis tanaman, harga lahan atau kemiringan lahan. Lima pengujian dilakukan dalam penelitian ini. Pada pengujian 1 dan 2, citra dengan tinggi dan lebar berkisar 150-480 didapatkan waktu untuk normalisasi 15-30. Pada pengujian 3,4,5 citra dengan tinggi dan lebar citra berkisar 322 dan 788 dibutuhkan waktu 54-108.Kata Kunci: Kemiringan lereng, Adopsi Linear Programming, Sistem Pendukung Keputusan