Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Vokasional JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM)
Atika Istiqomah
IPB University
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Library & Information Science Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
HAFA-TANI: FRAMEWORK AGENTIC AI UNTUK PERTANIAN TROPIS Atika Istiqomah
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 8 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v8i1.2699

Abstract

Pertanian tropis Indonesia membutuhkan sistem pendukung keputusan yang mampu mengintegrasikan evaluasi kesesuaian lahan, perancangan tata letak tanaman, penilaian risiko sumber daya, dan penjelasan rekomendasi. Kebutuhan ini penting karena keputusan budidaya dipengaruhi variasi agroekologi, keterbatasan data lahan, dominasi petani berlahan kecil, fragmentasi sistem AI pertanian, serta risiko iklim. Penelitian ini mengusulkan HAFA-Tani sebagai framework agentic AI berbasis design research. Metode penelitian mencakup sintesis literatur terbuka 2021-2026, pencarian terarah pada basis data ilmiah, seleksi inklusi-eksklusi, pemetaan konsep, analisis kesenjangan, perumusan prinsip desain, dan validasi analitis melalui scenario-based demonstration. Framework terdiri atas Orchestrator Agent, Land Suitability Agent, Crop Layout and Rotation Agent, Resource and Risk Agent, Explainability Agent, serta Governance and Memory Layer. Hasil perancangan menunjukkan bahwa orkestrasi multi-agen dapat menghubungkan prediksi, optimasi, risiko, explainability, dan audit trail dalam satu alur rekomendasi. Keterbatasan penelitian adalah framework masih konseptual dan belum divalidasi empiris pada dataset serta pengguna pertanian Indonesia.
MURAQI: Prototipe Aplikasi Pembelajaran dan Murojaah Al-Qur’an Anak Berbasis Flutter dan Kecerdasan Buatan Atika Istiqomah
Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Vokasional Vol 8, No 1 (2026): Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Vokasional
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/%x

Abstract

Penelitian ini bertujuan merancang prototipe aplikasi belajar dan menghafal Al-Qur’an untuk anak yang mengintegrasikan latihan membaca, murojaah hafalan, podcast islami, dan sejarah Islam dalam satu ekosistem digital. Kebaruan penelitian terletak pada perumusan dua sintesis metode kontekstual, yaitu MURAQI sebagai alur belajar digital berbasis menyimak, ulang-terbimbing, rekam, analisis AI, qisah penguat, dan interval ulang, serta SAHABAT sebagai metode penyusunan aplikasi berbasis studi pengguna, arsitektur modul, human-centered flow, AI modularization, build prototype cepat, assessment iteratif, dan tashih konten. Penelitian menggunakan design science research yang dipadukan dengan human-centered design dan rapid prototyping. Flutter dipilih sebagai platform utama karena sesuai untuk perekaman suara, penggunaan harian anak, dan pengembangan lintas platform dari satu basis kode. Hasil rancangan menunjukkan bahwa prototipe layak dikembangkan sebagai media belajar Al-Qur’an yang interaktif, bertahap, dan ramah anak, dengan AI diposisikan sebagai pendamping latihan, bukan pengganti guru.
Agentic AI dalam Pertanian: Tinjauan Literatur Terstruktur atas Perkembangan, Arsitektur, dan Arah Riset Indonesia Atika Istiqomah; Istifa Shania Putri
JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 18 No 2 (2026): JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/jsi.v18i2.601

Abstract

Agentic AI menjadi salah satu arah penting dalam evolusi kecerdasan buatan karena memperluas fungsi model dari sekadar prediksi menuju perencanaan, penggunaan alat, memori, dan koordinasi antaragen. Di sektor pertanian, perkembangan ini relevan karena keputusan budidaya bergantung pada integrasi data spasial, sensor, iklim, risiko usaha tani, dan pengetahuan agronomi yang heterogen. Artikel ini menyajikan tinjauan literatur terstruktur atas publikasi terbuka periode 2021-2026 yang membahas decision support systems, land suitability, crop recommendation, large language models, foundation models, multimodal models, explainable AI, dan framework agentic untuk pertanian. Metode telaah disusun secara purposive-structured melalui lima tahap, yaitu identifikasi tujuan penelitian, perumusan pertanyaan telaah, penelusuran kata kunci, seleksi dan ekstraksi data, serta sintesis interpretatif. Korpus akhir terdiri atas 25 artikel domain dan 1 referensi metodologis. Hasil sintesis menunjukkan empat temuan utama. Pertama, agentic AI penting bagi pertanian karena mampu menjembatani kebutuhan akan keputusan yang explainable, adaptif, dan berbasis data lapangan. Kedua, literatur bergerak dari predictive AI dan DSS yang berfokus pada akurasi menuju sistem generatif, tool-augmented, dan multi-agent. Ketiga, arsitektur yang paling relevan adalah arsitektur berlapis yang memadukan grounding data, domain modeling, tool-use and planning, multi-agent coordination, serta human oversight. Keempat, agenda riset Indonesia perlu menekankan corpus agronomi lokal, benchmark tugas, evaluasi lintas agen, lokalisasi bahasa, dan governance by design. Kontribusi utama artikel ini terletak pada penyusunan sistematika telaah yang lebih operasional, taksonomi lima lapis agentic AI untuk pertanian, serta rumusan agenda riset yang dapat digunakan sebagai dasar pengembangan sistem pertanian cerdas yang lebih terintegrasi.
Co-Authors Istifa Shania Putri