Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-informatika merupakan jurnal nasional yang diterbitkan dua kali setahun pada bulan Mei dan November serta bersifat open access dengan mitra bestari nasional dan internasional. Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-informatika dikelola oleh Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB University yang terbit pertama kali pada tahun 2012. JIKA merupakan jurnal ilmiah nasional yang mempublikasikan artikel ilmiah hasil penelitian dalam ruang lingkup bidang ilmu komputer serta aplikasi informatika untuk pengembangan pertanian secara luas. Berdasarkan Surat Pemberitahuan Hasil Akreditasi Jurnal Ilmiah Periode IV Tahun 2022 Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-informatika mulai terbitan Volume 7 No 1 Tahun 2020 telah terakreditasi SINTA 3. FOKUS & RUANG LINGKUP
Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
Sistem Pendukung Keputusan Berbasis K-Means dan AHP Hybrid untuk Pemantauan Asrama
Pengelolaan asrama di Pusat Pengembangan Sumber Daya Manusia untuk Alat Transportasi (PPSDMAP) menghadapi tantangan dalam alokasi kamar, pemantauan fasilitas, dan pengambilan keputusan akibat ketergantungan pada sistem manual. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan cerdas (DSS) berdasarkan integrasi K-Means Clustering dan Proses Hierarki Analitis (AHP) guna meningkatkan efisiensi pengelolaan asrama. Pendekatan kuantitatif diterapkan dengan metode pengembangan sistem yang meliputi tahap perencanaan, pengumpulan data, analisis, desain, implementasi, dan pengujian. Data diperoleh melalui observasi dan wawancara di PPSDMAP, kemudian diproses menggunakan K-Means untuk pengelompokan data kamar asrama dan AHP untuk menentukan prioritas perbaikan fasilitas. Hasil menunjukkan bahwa sistem berhasil mengelompokkan data menjadi tiga kluster dengan nilai validitas Davies Bouldin Index sebesar 0.52, serta menghasilkan keputusan prioritas berdasarkan kriteria layanan, fasilitas, dan keamanan. Alternatif terbaik yang diidentifikasi adalah peningkatan konektivitas internet dengan bobot 49,25%, diikuti oleh pemasangan CCTV dan layanan laundry. Sistem ini secara efektif mendukung manajer dalam mengambil keputusan yang lebih cepat dan akurat berdasarkan data, dengan implikasi praktis untuk efisiensi manajemen fasilitas dan peningkatan kenyamanan penghuni asrama.
Hak Cipta (c) 2025 Fifi Rizky Ananda, Eneng Tita Tosida, Dian Kartika Utami https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Metode Ekstraksi Fitur dan Klasifikasi Visual Untuk Identifikasi Kualitas Pangan Lokal Berbasis Citra Digital
Mutu pangan lokal memiliki peran penting dalam menjaga ketahanan pangan dan meningkatkan daya saing produk di pasar. Namun, penentuan mutu masih mengandalkan inspeksi visual manual yang bersifat subjektif dan tidak konsisten, sehingga berpotensi menimbulkan kerugian pascapanen serta menurunkan kepercayaan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi mutu pangan berbasis citra digital dengan memanfaatkan arsitektur deep learning EfficientNetV2B0 melalui pendekatan transfer learning. Dataset yang digunakan mencakup delapan kelas dari empat komoditas utama, yaitu apel, pisang, tomat, dan pare dalam kondisi segar dan tidak segar. Seluruh citra diproses melalui tahap prapengolahan berupa pengubahan ukuran dan normalisasi, serta dilakukan augmentasi data untuk meningkatkan variasi dan mencegah overfitting. Model dilatih dengan konfigurasi ringan dan dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, F1-score, serta confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi keseluruhan sebesar 99.8 persen dengan nilai presisi, recall, dan F1-score mendekati sempurna pada hampir semua kelas. Temuan ini membuktikan bahwa penerapan transfer learning dan augmentasi data efektif dalam membedakan pangan segar dan tidak segar berdasarkan citra digital. Secara praktis, sistem ini berpotensi mendukung petani dan pelaku usaha kecil menengah dalam melakukan inspeksi mutu yang lebih objektif, efisien, dan konsisten.
Hak Cipta (c) 2025 Dani Rofianto, Khusnatul Amaliah, Tiara Kurnia Khoerunissa, Melisa Fitri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Augmentasi Data Sintetis Berbasis DCGAN untuk Citra Neoplasia Intraepitel Serviks (CIN)
Salah satu tantangan utama dalam pencitraan medis adalah keterbatasan ketersediaan dataset berkualitas tinggi. Untuk mengatasi hal ini, Generative Artificial Intelligence (AI Generatif) menawarkan solusi menjanjikan dengan menghasilkan citra medis sintetis guna memperluas dataset yang ada. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) untuk augmentasi data pada citra CIN (Cervical Intraepithelial Neoplasia). Dua skenario pelatihan diterapkan: DCGAN dengan augmentasi data manual dan tanpa augmentasi manual. Kualitas citra dievaluasi menggunakan Fréchet Inception Distance (FID). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan augmentasi data meningkatkan stabilitas pelatihan dan memperbaiki kualitas citra yang dihasilkan dengan skor FID sebesar 2,21. Sebaliknya, pelatihan DCGAN tanpa augmentasi manual menghasilkan skor FID lebih tinggi, yaitu 2,52, yang menunjukkan kualitas citra lebih rendah. Temuan ini menegaskan efektivitas DCGAN dalam augmentasi citra medis serta potensinya untuk meningkatkan model diagnosis berbasis deep learning pada deteksi atau klasifikasi kanker serviks.
Hak Cipta (c) 2025 Aini Nabilah, Siti Nurmaini https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Spasial-temporal Titik Panas dan PM2.5 di Riau, Jambi, dan Sumatera Selatan
Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia berkontribusi signifikan terhadap penurunan kualitas udara melalui peningkatan konsentrasi PM2.5. Penelitian ini menganalisis pola spasial-temporal sebaran titik panas dan estimasi konsentrasi PM2.5 di Provinsi Riau, Jambi, dan Sumatera Selatan selama Agustus–Oktober 2023. Data titik panas MODIS dianalisis menggunakan algoritma ST-DBSCAN dengan pengaturan parameter jarak spasial, jarak temporal, dan jumlah minimum titik untuk mengidentifikasi klaster kebakaran. Estimasi PM2.5 diperoleh dari konversi Aerosol Optical Depth (AOD) MODIS menggunakan model empiris. Hasil menunjukkan bahwa ST-DBSCAN efektif dalam mengidentifikasi klaster titik panas, dengan kepadatan klaster tertinggi teramati di Provinsi Sumatera Selatan. Rata-rata estimasi PM2.5 tercatat sebesar 50,51 µg/m³ di Provinsi Riau, 48,16 µg/m³ di Provinsi Jambi, dan 41,59 µg/m³ di Provinsi Sumatera Selatan. Konsentrasi PM2.5 tertinggi terjadi di Provinsi Riau pada bulan Oktober dan melampaui ambang batas pedoman kualitas udara WHO. Temuan ini menegaskan adanya keterkaitan kuat antara dinamika spasial-temporal karhutla dan peningkatan polusi udara, serta menunjukkan potensi pendekatan ini dalam mendukung analisis risiko lingkungan dan kesehatan.
Hak Cipta (c) 2025 Yasmin Lukman, Imas Sukaesih Sitanggang, Medria Kusuma Dewi Hardhienata https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengembangan Sistem Terintegrasi Real-time Monitoring dan Irigasi Cerdas pada Sawah IPB 4.0
Sawah IPB 4.0 merupakan konsep smart farming yang dikembangkan oleh IPB sebagai model pertanian padi modern di Indonesia. Berbagai teknologi diterapkan dalam konsep ini, antara lain real-time monitoring, irigasi cerdas, mekanisasi, perlindungan tanaman cerdas, dan multi-UAV. Pada penelitian sebelumnya, dua teknologi utama, yaitu real-time monitoring dan irigasi cerdas, telah dikembangkan dan diimplementasikan dalam bentuk prototipe berbasis Internet of Things (IoT). Namun, kedua sistem tersebut masih beroperasi secara terpisah dan belum dilengkapi dengan fitur manajemen perangkat yang terintegrasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan kedua sistem tersebut melalui pengembangan modul kontrol manual dan modul manajemen perangkat. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode prototyping dan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi mobile dengan pola arsitektur Model–View–ViewModel (MVVM) serta desain single activity architecture. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian black box untuk menguji fungsionalitas dan pengujian kinerja yang berfokus pada waktu eksekusi. Hasil pengujian black box menunjukkan bahwa seluruh fungsi aplikasi berjalan dengan baik, sedangkan pengujian kinerja menunjukkan bahwa waktu respons aplikasi bervariasi bergantung pada fungsi yang dijalankan.
Hak Cipta (c) 2025 Abi Supiyandi, Karlisa Priandana, Hendra Rahmawan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Evaluasi Modular UX terhadap Fitur Narasi Budaya pada Sistem Rekomendasi Makanan
Penelitian ini menyajikan perancangan dan evaluasi user experience (UX) terhadap fitur cultural narrative dalam sistem rekomendasi makanan, dengan tujuan meningkatkan keterlibatan emosional dan relevansi budaya tanpa mengorbankan aspek usability. Fitur tersebut dirancang menggunakan pendekatan progressive disclosure dan diimplementasikan sebagai komponen antarmuka modular yang menyisipkan kisah makanan lokal di dalam kartu rekomendasi. Sebanyak lima belas pengguna berpartisipasi dalam evaluasi berbasis tugas menggunakan metode triangulatif: usability testing, heuristic analysis, dan thematic analysis. Hasil menunjukkan bahwa meskipun hanya 25 persen pengguna mengklik elemen narasi, mereka yang melakukannya menghabiskan waktu lebih dari dua kali lipat dalam berinteraksi dengan konten tersebut. Evaluasi heuristik mengungkapkan masalah pada aspek visibilitas dan transisi visual, sementara analisis tematik mengonfirmasi bahwa fitur ini membangkitkan rasa ingin tahu, ingatan emosional, dan identifikasi budaya. Temuan ini menunjukkan bahwa contextual narrative dapat memperkaya pengalaman pengguna secara bermakna dalam sistem rekomendasi. Dengan mengadopsi struktur UX modular, penelitian ini juga mengilustrasikan bagaimana fitur kontekstual dapat disisipkan dan disempurnakan secara iteratif dalam antarmuka rekomendasi digital, serta mendukung desain sistem yang berskala dan mudah dipelihara.
antarmuka kontekstual, desain UX modular, evaluasi usability, progressive disclosure, sistem rekomendasi makanan
Hak Cipta (c) 2025 Prayudi Utomo, Annisa, Taufik Djatna, Firman Ardiansyah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Topic Modelling on Beauty Product Reviews Using Latent Dirichlet Allocation
In contemporary society, beauty products have become essential, particularly for women. With their growing popularity, online review platforms now provide extensive information on product trends, customer satisfaction, and performance. However, the sheer volume of available reviews presents challenges in drawing meaningful conclusions. To address this, topic modeling techniques such as Latent Dirichlet Allocation (LDA) have been widely employed in text mining and information retrieval. LDA is a probabilistic model capable of uncovering latent structures within textual data and identifying similarities across documents. Recent studies suggest that topic modeling of product reviews in the cosmetics industry can yield valuable insights into consumer perceptions and product attributes. This study aims to identify thematic patterns in customer reviews of ten facial cleanser brands sourced from the Female Daily website. The research methodology consists of five main stages: data collection, preprocessing, topic modeling using LDA, visualization, and topic interpretation. The results reveal that Topic 2, which highlights preferred product advantages, is the most frequently discussed, accounting for 48.5% of the total reviews. Topic 1, which focuses on the effects of products on acne-prone skin, constitutes 38%, while Topic 3, emphasizing products with natural ingredients, makes up 13.5% of the reviews. These findings can assist businesses in developing products that align more closely with consumer preferences. Moreover, they support prospective buyers in making informed purchasing decisions by enhancing their understanding of product attributes based on user experiences
Hak Cipta (c) 2025 Ade Sarah Huzaifah, Rossy Nurhasanah, R. A. Fattah Adriansyah
Pemodelan Prediksi Perdagangan Satwa Liar Menggunakan Algoritma k-Nearest Neighbor
Perdagangan satwa liar dengan pengawasan yang tidak optimal dapat merupakan salah satu ancaman yang mampu memberikan dampak signifikan bagi keberlangsungan keanekaragaman hayati. Beberapa spesies hewan seperti mamalia dan reptil saat ini terancam punah dengan adanya perdagangan satwa liar yang tidak terpantau dengan baik. Praktik perdagangan satwa liar kerap ditemukan di berbagai media, termasuk situs internet, karena kemudahan akses yang ditawarkan kepada masyarakat luas. Namun jika data tersebut diolah secara manual maka dibutuhkan waktu, tenaga, dan upaya yang cukup besar. Oleh sebab itu, dibutuhkan sebuah pendekatan berbasis kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi wilayah dengan aktivitas perdangan satwa liar yang tinggi dan berpotensi melampai batas perdagangan satwa liar yang diizinkan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah model yang dapat melakukan prediksi area yang rawan perdagangan satwa liar. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma clustering K-Means untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan tingkat kerawanan aktivitas perdagangan satwa liar, serta algoritma k-Nearest Neighbor untuk melakukan prediksi tingkat kerawanan wilayah perdagangan satwa liar. Selain itu, metode Market Basket Analysis digunakan untuk mengidentifikasi pola asosiasi dalam perdagangan satwa liar antar negara. Data yang digunakan merupakan data perdagangan satwa liar dari berbagai negara pada tahun 2018 hingga 2020. Dengan menggunakan pendekatan clustering, dalam penelitian ini diklasifikasikan tiga wilayah dengan potensi kerawanan perdagangan satwa liar, yaitu wilayah dengan resiko rendah, sedang, dan tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi yang dibangun mampu memprediksi wilayah rawan perdagangan satwa liar dengan tingkat akurasi model training sebesar 99% dengan data impor dan 100% dengan data ekspor. Setelah dievaluasi dengan 3-cross fold validation, akurasi model yang diperoleh adalah sebesar 97% untuk data impor dan 98% untuk data ekspor. Hasil akurasi model testing dalam penelitian ini adalah sebesar 100% dengan data impor maupun ekspor. Melalui pendekatan metode market basket analysis, penelitian ini menyimpulkan dengan data yang dipertimbangkan belum ditemukan pola asosiasi yang kuat dalam aktivitas perdagangan satwa liar antara satu negara spesifik dengan negara lainnya.
Hak Cipta (c) 2025 Angela Primasari, Irman Hermadi, Medria Hardhienata
Rekomendasi dan Kontrol Penyiraman Tanaman Berbasis Internet of Things menggunakan Aplikasi Mobile
Pertanian merupakan salah satu sektor yang sangat penting bagi Indonesia untuk memenuhi kebutuhan pangan masyarakatnya. Dalam pertanian, banyak hal yang harus diperhatikan khususnya tanah yang digunakan untuk bertanam seperti pH tanah, natrium (N), fosfor (P), kalium (K), dan juga kelembaban tanah. Untuk melakukan pengecekan kondisi tanah, petani perlu menggunakan alat bantu dalam pengecekannya. Terdapat konsep yang dapat digunakan untuk mengecek dan memantau kondisi tanah dengan memanfaatkan perangkat keras dan perangkat lunak yang berkomunikasi dengan internet. Konsep tersebut dinamakan dengan Internet of Things. Pada penelitian ini menerapkan konsep Internet of Things untuk memantau kondisi tanah dan kontrol pompa penyiraman serta memberikan rekomendasi penyiraman berdasarkan dari data sensor suhu dan kelembaban tanah. Sistem yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari sensor node dan pompa node. Berdasarkan hasil pengujian, sensor dapat berfungsi secara baik dengan berhasil mengirimkan data ke Thingsboard dan dapat ditampilkan pada aplikasi mobile serta memberikan rekomendasi penyiraman. Rekomendasi yang diberikan sistem tidak semua dilakukan oleh petani karena tergantung dengan cuaca yang ada di lokasi lahan
Hak Cipta (c) 2025 Syafei Karim, Eny Maria, Adelia Juli Kardika, Imron, Eko Junirianto
Pengembangan Virtual Reality Walking Tour untuk Eksplorasi Jajanan Tradisional di Lawang Rangga Gading, Kota Bogor
Meningkatnya minat untuk melestarikan warisan budaya Indonesia, khususnya di Kota Bogor, memotivasi metode inovatif dalam pariwisata. Pandemi COVID-19 mempercepat pengembangan pariwisata virtual, yang memungkinkan pengalaman melalui platform digital, yang meluas ke ekowisata untuk pelestarian lingkungan dan inklusivitas. Studi ini memperkenalkan tur jalan kaki realitas virtual untuk memelihara dan mempromosikan situs sejarah dan budaya Bogor, dengan fokus pada Lawang Rangga Gading, pusat kuliner yang direvitalisasi. Penelitian ini menggabungkan teknik video imersif 360 dan prinsip desain interaksi untuk memberikan pengalaman yang menarik. Fitur desain utama meliputi pengembangan naratif berdasarkan sejarah lokal, navigasi adegan, dan gamifikasi menggunakan Octalysis Framework untuk memperkaya pengalaman pengguna. Sebagai kesimpulan, studi ini berhasil menunjukkan penggunaan tur jalan kaki VR untuk melestarikan dan mempromosikan warisan budaya Bogor, khususnya di Lawang Rangga Gading. Pengujian pengguna menggunakan SUS mengungkapkan skor rata-rata 62,3, yang menunjukkan sistem yang dikembangkan memiliki rentang penerimaan yang sangat tinggi. Ada beberapa area yang perlu ditingkatkan: meningkatkan kemampuan belajar, menyediakan navigasi yang lebih mudah untuk mengurangi bantuan teknis, dan meningkatkan kejelasan sistem.
Hak Cipta (c) 2025 Endang Purnama Giri, Auzi Asfarian, Muhammad Asyhar Agmalaro, Firman Ardiansyah, Dharma Pratama, Rafif Rabbani, Arhammirza Ibrahim
Kinerja Low-Cost Chlorophyll Meter pada Pengukuraan Indeks Klorofil Daun Srikaya Jumbo
Salah satu faktor yang mempengaruhi hasil panen yaitu kondisi unsur hara pada tanaman. Kondisi unsur hara pada tanaman khususnya nitrogen dapat diidentifikasi melalui kandungan klorofil pada daun tanaman yang dapat diukur menggunakan klorofil meter. Namun, klorofil meter yang ada saat ini harganya masih mahal, selain itu masih memiliki kelemahan seperti penyimpanan data yang terbatas, dan data akan hilang jika tidak ada catu daya. Pada makalah ini, telah dikembangkan klorofil meter berbasis ESP32 yang dapat menyimpan data chlorophyll content index (CCI) pada modul memori sehingga data CCI dapat digunakan untuk analisis status nitrogen, tanaman yang diukur kandungan klorofilnya yaitu tanaman srikaya jumbo. Metode penelitian yang digunakan meliputi kajian pustaka dari penelitian-penelitian sebelumnya, perancangan, realisasi dan pengujian kinerja perangkat klorofil meter berbasis ESP32 dibandingkan dengan klorofil meter TYS-A pada pengukuran kandungan klorofil daun tanaman srikaya jumbo. Hasil pengujian menunjukkan nilai koefisien determinasi (R2) antara nilai TYS-A dengan nilai klorofil meter berbasis ESP32 adalah 0.9517, hal ini menunjukkan korelasi yang signifikan. Klorofil meter berbasis ESP32 telah berfungsi dengan baik, yaitu mampu mengukur indeks klorofil tanaman srikaya jumbo, dan menyimpan data indeks klorofil pada modul memori. Klorofil meter berbasis ESP32 dapat digunakan sebagai alternatif yang murah dari klorofil meter TYS-A.
Hak Cipta (c) 2025 heri Andrianto, Aan Darmawan Hangkawidjaja, Erwani Merry Sartika, Michael Cladius Poltak Pintu Batu
Penerapan Metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Kematangan Buah Mengkudu
Buah mengkudu (Morinda citrifolia) merupakan salah satu komoditas ekspor buah-buahan di Indonesia yang selalu tersedia di setiap musim dan dikenal memiliki berbagai manfaat kesehatan. Buah mengkudu berasal dari wilayah Asia Tenggara, termasuk Indonesia, dan sering digunakan dalam pengobatan tradisional. Pada umumnya masyarakat menentukan kematangan buah mengkudu secara manual, yaitu dengan menggunakan penampakan visual. Hal ini menyebabkan adanya perbedaan persepsi dalam menentukan tingkat kematangan buah mengkudu. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan membangun model machine learning untuk klasifikasi tingkat kematangan buah mengkudu. Metode klasifikasi yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan ekstraksi fitur warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan ekstraksi fitur tekstur Local Binary Pattern (LBP). Pengklasifikasian yang dilakukan pada buah mengkudu dengan algoritma KNN menghasilkan model klasifikasi yang lebih baik daripada menggunakan algoritma SVM. Akurasi terbaik yang dihasilkan oleh KNN sebesar 88.62% pada k=11, sedangkan akurasi terbaik SVM dengan kernel polynomial sebesar 87.80%, menggunakan parameter C=0.1 Gamma=1, Degree=5, dan coef0=1.0. Hasil ini didapatkan dari data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20.
Hak Cipta (c) 2025 Siti Gayatri Hehanussa, Sony Hartono Wijaya, Toto Haryanto
Analisis Keamanan Informasi pada Sistem Komputerisasi Terpadu Menggunakan Metode Indeks KAMI dan Octave Allegro
Transformasi digital meningkatkan pelayanan publik melalui teknologi, seperti Sistem Komputerisasi Terpadu di Kementerian XYZ, yang memproses data secara terpadu. Namun, ancaman keamanan data menjadi perhatian utama. Upaya mitigasi melibatkan Indeks KAMI untuk evaluasi keamanan berbasis ISO 27001 dan metode OCTAVE Allegro untuk identifikasi risiko aset informasi, sehingga mendukung pengelolaan data yang aman dan andal. Penelitian ini dimulai dengan identifikasi masalah keamanan informasi, dilanjutkan tinjauan pustaka terkait teori, standar, dan metode seperti Indeks KAMI dan Octave Allegro. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan kuesioner, lalu dianalisis menggunakan kedua metode tersebut. Berdasarkan penilaian Indeks KAMI menunjukkan skor 570 dengan predikat “Cukup Baik”. Sedangkan dalam penilaian Octave Allegro menghasilkan 4 dari 5 area risiko memiliki kategori mitigate or transfer dan 1 area lainya berkategori defer. Risiko seperti pencurian perangkat dapat ditangani kantor kabupaten, sementara risiko besar seperti peretasan atau kegagalan backup ditransfer ke kantor pusat untuk mitigasi lebih lanjut. Analisis keamanan informasi dengan Indeks KAMI dan Octave Allegro menunjukkan bahwa kantor kabupaten memiliki pencapaian baik dalam kepatuhan ISO 27001, namun pengelolaan risiko masih bergantung pada kantor pusat. Octave Allegro lebih efektif dalam mengidentifikasi dan menangani risiko, sehingga cocok digunakan untuk instansi dengan kewenangan yang terbatas.
Hak Cipta (c) 2025 Muhammad Said Hasibuan, Nuzul Rahmat Romadhoni, Kurnia Muludi
Analisis Pembiayaan Sistem Digital Signage dengan Metode Function Point Analysis pada Industri F&B
Digital Signage merupakan teknologi strategis dalam industri makanan dan minuman (F&B) yang memungkinkan penyampaian konten dinamis, seperti menu, promosi, dan iklan secara real-time, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan dan efisiensi operasional. Sistem Digital Signage pada penelitian ini dirancang menggunakan arsitektur microservices berbasis Java Spring Boot dan React JS, serta terintegrasi dengan platform MagicInfo untuk mendukung manajemen konten secara efisien. Fitur Sync Play memungkinkan penayangan konten secara sinkron di berbagai layar. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur fungsionalitas dan kompleksitas sistem menggunakan metode Function Point Analysis (FPA), guna menghasilkan estimasi yang akurat terkait upaya, biaya, dan waktu pengembangan. Hasil perhitungan menunjukkan selisih antara estimasi dan ukuran aktual sebesar 1,68%, yang mencerminkan tingkat akurasi tinggi dari metode ini. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung transformasi digital di industri F&B melalui implementasi solusi Digital Signage yang inovatif dan efektif.
Hak Cipta (c) 2025 Dede Rukmana, Hustinawati
Edukasi Batik dan Kujang Bogor melalui Game Arcade Berbasis 3D dan Fuzzy
Batik adalah bagian dari warisan budaya yang terus berkembang hingga saat ini di Indonesia, salah satunya adalah batik Bogor yang memiliki motif unik seperti hujan gerimis dan kujang. Dalam era teknologi modern, upaya memperkenalkan batik dan kujang kepada generasi muda melalui media pembelajaran digital sangat penting. Penelitian ini mengembangkan game arcade edukasi 3D berbasis fuzzy mamdani menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) untuk mengenalkan budaya batik dan kujang Bogor secara interaktif. Hasil pengujian alpha dan beta menunjukkan tingkat kepuasan pengguna sebesar 84%, serta game ini secara efektif mengintegrasikan logika fuzzy untuk mengatur percepatan pemain. Game "Batik dan Kujang Bogor" tidak hanya menawarkan pengalaman bermain yang seru tetapi juga menjadi alat edukasi yang mempromosikan budaya lokal Indonesia.
Hak Cipta (c) 2025 Kamel Mahdi, Eneng Tita Tosida, Sufiatul Maryana
Pengembangan Model Prediksi Kelulusan Calon Mahasiswa Sarjana pada Sistem Seleksi SNMPTN IPB
Since 2019, the SNMPTN selection process at IPB has used web-based selection media and specific algorithms. However, the process has not yet implemented machine learning-based modeling that can provide recommendations on a student's likelihood of being accepted as an IPB student. This study aims to find out what factors influence prospective students passing the IPB SNMPTN pathway and to develop machine learning modeling using Random Forest and Binary Logistic Regression. Four models were built and trained using hyperparameter tuning. The first model uses all features without balancing. The second model uses all features and SMOTE. The third model uses feature selection and SMOTE, and the fourth uses feature selection by Expert Adjustment (EA) and SMOTE. The results show that the models tested using test data with SMOTE data balancing consistently show higher recall values compared to models without data balancing. The third model with Binary Logistic Regression on West Java data and the second model with Binary Logistic Regression on Non-West Java data show the best recall values of 88.93% and 86.91%, respectively. The modeling results also show that the order of college selection, school index category, academic achievements, and program of study choice significantly impact the prediction of applicants’ passing.
Hak Cipta (c) 2025 Wadudi Muthahari, Sony Hartono Wijaya, Utami Dyah Syafitri
Enhancing Usability of the Qualitiva Educational Applications: A Mixed-Methods Study using SUS and Heuristic Evaluation.
Studi ini mengevaluasi kegunaan aplikasi Qualitiva menggunakan metode System Usability Scale (SUS) dan Heuristic Evaluation (HE). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan aplikasi, serta memberikan rekomendasi perbaikan. Pendekatan kuantitatif digunakan dengan mendistribusikan kuesioner SUS kepada 100 responden, sementara pendekatan kualitatif melibatkan evaluasi heuristik oleh dua ahli usability. Hasil menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 69,00 (Grade C), yang menunjukkan penerimaan pengguna secara umum namun menyoroti beberapa area yang perlu perbaikan dalam kecepatan, desain, keamanan data, dan efisiensi sistem. Evaluasi heuristik mengidentifikasi masalah seperti kejelasan status sistem, penggunaan terminologi yang ramah pengguna, desain antarmuka, dan fitur pencegahan kesalahan. Penelitian ini meningkatkan pemahaman tentang kegunaan dalam aplikasi pendidikan dan memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan pengalaman pengguna, termasuk mengoptimalkan kecepatan, memperbaiki antarmuka, dan meningkatkan panduan pengguna.
Hak Cipta (c) 2025 Marutha Berlianti, Usman Ependi, Yesi Novaria Kunang, A. Haidar Mirza
Pengembangan Modul Front-End KMS Desa Digital untuk meningkatkan adopsi Inovasi Digital pada Desa di Indonesia
Indonesia memiliki jumlah desa yang sangat besar, yaitu sebanyak 83.794 desa, sehingga transformasi digital memegang peranan penting dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat pedesaan. Desa digital adalah desa yang menerapkan teknologi informasi untuk mendorong efisiensi pelayanan publik, penguatan ekonomi masyarakat desa, serta peningkatan kualitas hidup masyarakat desa. Namun, rendahnya literasi digital dan terbatasnya kapasitas sumber daya manusia masih menjadi kendala dalam implementasi desa digital. Penelitian sebelumnya yang bekerja sama dengan FAO pada program Digital Village Initiative (2023) telah menghimpun data melalui pendekatan etnografi terhadap 160 desa digital dan 100 inovasi digital yang dikategorikan dalam 10 kelompok, seperti Agri-Food Marketing and E-commerce, E-Government, Smart Farming, dan Social Service. Sayangnya, informasi desa digital saat ini tersebar secara tidak terstruktur sehingga sulit diakses dan dimanfaatkan oleh desa lain. Penelitian ini bertujuan mengembangkan platform Knowledge Management System (KMS) desa digital menggunakan pendekatan Prototyping melalui tahapan komunikasi, perencanaan cepat, desain, pembuatan prototipe, dan evaluasi. KMS ini ditujukan bagi inovator, perangkat desa, dan masyarakat desa, serta dapat diakses secara publik. Modul yang dikembangkan memuat informasi inovasi digital dalam 10 kategori beserta deskripsinya, profil inovator, profil desa digital, serta fitur asesmen kesiapan digital desa. Hasil ini diharapkan dapat mempercepat diseminasi pengetahuan dan adopsi inovasi digital antar desa di Indonesia.
Hak Cipta (c) 2025 Yani Nurhadryani, Fitria Nuryantika, Irman Hermadi, Hafidlotul Fatimah Ahmad
Rancang Bangun Sistem Ketertelusuran Kopi dengan Implementasi QR-Code pada Platform Android
Kopi merupakan salah satu komoditas perkebunan utama Indonesia dengan cita rasa yang khas karena pengaruh berbagai faktor. Untuk menjaga kualitas rasa kopi, penting untuk mengetahui informasi perjalanan bahan baku dari tingkat petani hingga ke pabrik pengolah melalui sistem ketertelusuran. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi rantai pasok kopi di Pulau Sumatra dan Pulau Jawa serta mengembangkan prototipe sistem ketertelusuran dengan implementasi QR Code pada platform Android yang dinamakan Tracko. Penelitian dilaksanakan dengan menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) yang disesuaikan dengan kebutuhan Tracko. Tahap pertama adalah investigasi rantai pasok dengan aktor utama seperti petani, pengepul, pedagang besar, pabrik pengolahan, kedai kopi, eksportir, dan konsumen. Prototipe Tracko difokuskan pada petani dan pabrik pengolahan kopi sebagai pengguna utama, sementara pengepul dan pedagang besar hanya berperan sebagai penyalur tanpa akses menambah informasi produk. QR Code pada Tracko memuat kode unik produk untuk mengakses informasi dari server. Pengujian alpha menunjukkan semua fungsi Tracko berjalan baik, sedangkan pengujian beta menunjukkan aplikasi mudah digunakan namun masih perlu penyempurnaan untuk memenuhi kebutuhan pabrik pengolahan secara efektif.
Hak Cipta (c) 2025 Setyo Pertiwi, Riski Arifani
Pengembangan Model LMS Berbasis Serverless untuk Mengatasi Masalah Kinerja di Lingkungan Padat Pengguna
Moodle adalah salah satu aplikasi Learning Management System (LMS) yang berperan penting dalam pembelajaran secara daring. Salah satu faktor penting yang perlu diperhatikan dari LMS Moodle adalah kinerja di lingkungan padat pengguna. Padat pengguna mengacu pada situasi di mana jumlah pengguna atau peserta dalam sistem melebihi kapasitas yang dapat ditangani oleh sistem tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan suatu pilihan model arsitektur LMS Moodle agar dapat menangani masalah kinerja dalam lingkungan padat pengguna. Pendekatan yang digunakan adalah arsitektur hybrid yang menggabungkan teknologi serverless pada komponen database, penyimpanan data, dan session handler, serta container di atas virtual machine (VM) dengan layanan IaaS pada core system dengan dukungan load balancing dan auto scaling. Penelitian dilakukan melalui empat tahap, yaitu identifikasi masalah, perancangan, implementasi, dan analisis model LMS. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model LMS yang dikembangkan mampu menangani hingga 1500 pengguna bersamaan tanpa penurunan kinerja signifikan, dengan response time di bawah 2500 ms dan failure request di bawah 1%. Pengujian lanjutan dengan konfigurasi batas minimum resource memungkinkan sistem melayani hingga 10.000 pengguna secara simultan. Skor benchmark plugin Moodle menunjukkan performa optimal pada seluruh aspek. Model ini terbukti dapat meningkatkan kehandalan dan skalabilitas LMS di lingkungan padat pengguna.
Hak Cipta (c) 2025 Muhammad Jaka Utama, Shelvie Nidya Neyman, Karlisa Priandana https://creativecommons.org/licenses/by/4.0