SISTEM PREDIKSI PENENTUAN JENIS TANAMAN SAYURAN BERDASARKAN KONDISI MUSIM DENGAN PENDEKATAN METODE TREND MOMENT - 2 Amak Yunus EP, Awalia Ardiana/ (BIMASAKTI : Jurnal Riset Mahasiswa Bidang Teknologi Informasi, 2017)
BSTRAK Tanaman jenis sayuran merupakan salah satu kebutuhan pokok yang harus dipenuhi oleh setiap manusia sebagai sumber protein. Dalam bidang pertanian terdapat beberapa tanaman pangan yang dikembangkan dan dibudidayakan seperti, kentang, jagung, kubis dan lain-lain yang kesemuanya merupakan makanan pokok yang sangat dibutuhkan. Dengan adanya dua musim di Indonesia membuat beberapa petani merasa bimbang dalam menentukan tanaman apa yang harus ditanam tidak jarang pula jika petani salah dalam memprediksi musim tanam, maka sering terjadi gagal panen. Jika terjadi gagal panen, maka petani sering mengalami kerugian. Untuk itu dibuatlah sistem prediksi penentuan jenis tanaman sayuran berdasarkan kondisi musim dengan pendekatan metode trend moment.Tujuannya agar dapat membantu petani dalam menentukan jenis tanaman yang tepat untuk ditanam berdasarkan kondisi musim.Hal tersebut diharapkan dapat meminimalisir terjadinya kerugian pada petani. Kata Kunci: Sistem Pediksi, Sayuran, Trend moment. ABSTRACT Vegetable is one of prominent needs that must be fulfilled by every person as a protein source. In agriculture, there are some crops which are expanded and cultivated such as potato, corn, cabbage, and so forth that all of them are staple and important food. Indonesia has two seasons and it makes some farmers doubt in determining what kind of crops that should be planted and it often makes some farmers get wrong in predicting the planting season, so it causes crop failure. And if the crop failure is happened, so the farmers will get lost. Therefore it is made a system that can decide the kind of vegetable based on the season condition by using Trend moment approach. The porpose is to help the farmers in deciding the kind of crops that are suitable with the season. It is hoped to minimalize the lost. Keywords:systemprediction, vegetable,Trend moment.