IMPLEMENTASI DEVOPS PADA PENGEMBANGAN APLIKASI ANDROID PENDETEKSI KUALITAS BERAS BERBASIS MACHINE LEARNING - Paramudita, Febriyanti; Zulfa, Mulki Indana; Taryana, Acep (Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, 2024)
Beras merupakan makanan pokok sebagian besar penduduk Indonesia. Permintaannya cenderung meningkat sekitar 1% setiap tahun hingga tahun 2050. Permintaan yang terus meningkat tersebut menuntut standar kualitas yang tinggi. Saat ini, Badan Urusan Logistik (BULOG) masih menggunakan metode konvensional dalam pemantauan kualitas beras yang rentan terhadap human error dan subjektivitas. Masalah yang muncul dari metode ini adalah ketidakakuratan dalam penilaian kualitas beras yang berdampak pada distribusi dan kepercayaan konsumen. Dalam penelitian ini, penulis memanfaatkan teknologi informasi, khususnya aplikasi Android dengan pendekatan DevOps, untuk meningkatkan efisiensi dan objektivitas dalam mendeteksi kualitas beras. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi DevOps membawa dampak positif terhadap kualitas dan stabilitas aplikasi, dengan 60 pipeline yang membentuk alur kerja yang fleksibel. Melalui pemantauan, hasil menunjukkan variasi waktu mulai aplikasi dari 338ms hingga 1.61s, respons perangkat fisik adalah 3.97s, tidak ada kasus slow rendering, kualitas kode mencapai 100%, dan ukuran payload berkisar antara 3.41KB dan 6.42KB, sesuai dengan kompleksitas jumlah data yang diperlukan oleh masing-masing fitur. Dengan demikian, aplikasi ini berpotensi memberikan solusi efektif untuk memonitor dan meningkatkan kualitas beras di pasar, mengurangi ketergantungan pada metode konvensional yang kurang efisien.