RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN LAHAN GARAPAN KELOMPOK TANI PADA HUTAN KEMASYARAKATAN DESA KARANG SIDEMEN BERBASIS MOBILE - Abdusysyakir Wajdi; Sri Endang Anjarwani; Nadiyasari Agitha (Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mataram, 2023)
Hutan adalah sumber daya alam yang strategis dan seharusnya dikelola secara berkelanjutan agar dapat memberi manfaat sebesar-besarnya bagi rakyat Indonesia. Salah satu upaya untuk mencapai tujuan tersebut adalah memberikan kepercayaan kepada masyarakat setempat untuk mengusahakan hutan negara sesuai dengan kebutuhan dan kemampuannya melalui program Hutan Kemasyarakatan (HKm). Desa Karang Sidemen merupakan salah satu desa yang telah menjalankan program HKm dan dikelola oleh Gabungan Kelompok Tani (Gapoktan) HKm sesuai dengan Keputusan Bupati Lombok Tengah Nomor 39 Tahun 2010 tentang Izin Usaha Pemanfaatan Hutan Kemasyarakatan (IUPHKm). Pada tahun 2019 HKm Desa Karang Sidemen telah memiliki peta lokasi garapan, namun peta tersebut dibuat berdasarkan blok-blok yang dikelola oleh 17 kelompok tani dan berbasis kertas. Sedangkan kebutuhan pada tahun 2021 adalah adanya peta lahan garapan masing-masing anggota yang menggambarkan lokasi dan luas lahan garapan berbasis teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Informasi Geografis yang dapat menampilkan peta lahan garapan masing-masing Anggota Gapoktan Wana Lestari. Sistem ini dibangun berupa aplikasi android menggunakan metode pengembangan Extreme Programming dan mengintegrasikan Google Maps API. Pengujian sistem dilakukan dengan metode User Acceptance Test (UAT) guna dilakukan verifikasi terhadap fungsi sistem dan metode penskalaan Guttman digunakan untuk mengambil kesimpulan bahwa sistem yang telah dibangun dapat diterima oleh Gapoktan Desa Karang Sidemen. Hasil pengujian fitur Ketua Gapoktan didapatkan nilai koefisien skalabilitas sebesar 1, fitur Anggota Gapoktan didapatkan nilai koefisien skalabilitas sebesar 0.82, fitur Kepala Desa didapatkan nilai koefisien skalabilitas sebesar 1, dan fitur Kepala KPH didapatkan nilai koefisien skalabilitas sebesar 1 sehingga memiliki kesimpulan baik atau diterima.