Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Digital Transformation Technology (Digitech)
Muhammad Encep
Universitas Djuanda Bogor
Computer Science & IT Library & Information Science

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Perancangan UI/UX Mobile Sistem Informasi Manajemen KKL dan KKN Menggunakan Metode UCD Muhammad Fauzan Arkan; Muhammad Encep; Himmatul Miftah
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 10 No. 1 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 1 Maret 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The administrative process for Field Work Practice (KKL) and Community Service (KKN) at theFaculty of Computer Science, Djuanda University, is currently conventional, utilizingdecentralized social media, which triggers coordination inefficiency and data redundancy risks.This study aims to design the interface of the SIMKOM mobile application as an interactive digitalsolution for students in managing KKL and KKN administrative stages. The method employed isUser-Centered Design (UCD) to ensure the design aligns with the users' mental model. Designevaluation was conducted through Heuristic Evaluation with an expert evaluator possessing 5 yearsof experience and Usability Testing with end-users. The research results indicate that designiterations based on Nielsen's 10 Heuristic principles successfully optimized visual consistency,minimalist aesthetics, and information hierarchy. Final testing with 10 student respondentsachieved a 100% task success rate, confirming that the SIMKOM mobile application design isintuitive, effective, and feasible for implementation within the faculty's digital ecosystem.
Rancang Bangun Aplikasi Diagnosa Penyakit Tanaman dan Hewan Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Web Apriandi Syafiq Firdaus; Himmatul Miftah; Muhammad Encep
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.8243

Abstract

Penyakit pada tanaman dan hewan merupakan salah satu faktor yang dapat menurunkan produktivitas pada sektor pertanian dan peternakan. Proses diagnosis penyakit yang masih dilakukan secara manual seringkali membutuhkan waktu yang lama serta memerlukan pengetahuan khusus dari para ahli. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu proses identifikasi penyakit secara cepat dan akurat dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi berbasis web yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman dan hewan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Research and Development (R&D) dengan memanfaatkan algoritma CNN sebagai metode klasifikasi citra. Dataset yang digunakan terdiri dari citra tanaman dan hewan yang telah dikategorikan berdasarkan kondisi sehat maupun jenis penyakit tertentu. Proses penelitian meliputi tahap pengumpulan dataset, preprocessing data, pelatihan model CNN, serta implementasi model ke dalam aplikasi berbasis web menggunakan framework Flask. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu melakukan proses diagnosis penyakit tanaman dan hewan secara otomatis dengan waktu respons rata-rata sekitar 1,48 detik. Sistem juga dapat menampilkan informasi mengenai jenis penyakit yang terdeteksi serta rekomendasi penanganan yang dapat dilakukan oleh pengguna. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu petani dan peternak dalam melakukan diagnosis awal penyakit secara lebih cepat, mudah, dan efisien
Co-Authors Apriandi Syafiq Firdaus Himmatul Miftah Muhammad Fauzan Arkan