cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota bogor,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika
Published by Institut Pertanian Bogor
ISSN : 20896026     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Agriculture,
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika (JIKA) diterbitkan setiap bulan Mei dan November, memuat tulisan ilmiah yang berhubungan dengan bidang Ilmu Komputer serta aplikasi informatika untuk pengembangan pertanian. Berkala ilmiah ini menerima tulisan hasil penelitian dari luar IPB.
Arjuna Subject : -
Articles 187 Documents
 14   15   16   17   18 
Kecerdasan Buatan untuk Monitoring Hama dan Penyakit pada Tanaman Eucalyptus: Systematic Literature Review Nasution, Tegar Alami; Yeni Herdiyeni; Wisnu Ananta Kusuma; Budi Tjahjono; Iskandar Zulkarnaen Siregar
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 10 No. 2 (2023)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.10.2.224-237

Abstract

Eucalyptus plants, renowned for their economic and environmental significance, are cultivated globally. Despite their value, these plants are vulnerable to pest and disease attacks, impacting productivity and quality. Accurate and timely monitoring is required to control pests and diseases in eucalyptus plants. The conventional method of human-based direct observation for monitoring pests and diseases in eucalyptus plants is fraught with weaknesses. Therefore, efforts are needed to enhance the effectiveness and efficiency of monitoring pests and diseases in eucalyptus plants through artificial intelligence or AI technology. AI is used to automatically detect and classify pests and diseases in eucalyptus plants using machine learning or deep learning algorithms and image processing. This study aims to provide a comprehensive review of the use of AI for detecting pests and diseases in eucalyptus plants using the Systematic Literature Review (SLR) method. Through this approach, this study identifies, evaluates, and analyzes relevant literature on the research topic from various digital sources. This study also provides an overview of the latest developments, methods used, and results achieved, as well as challenges and opportunities in the field of AI research for detecting pests and diseases in eucalyptus plants.
Aplikasi Mobile Untuk Monitoring Tanaman Hidroponik Kangkung Berbasis Thingspeak dan Firebase Atmaja, Fakhri Tri; Muhammad Fachrie
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 10 No. 2 (2023)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.10.2.176-188

Abstract

One of the hindrances to agricultural growth in Indonesia is the diminishing agricultural land. Hydroponics is a potential solution for the challenges faced by farmers with limited land resources, since it enables cultivation to be conducted in water-based environments, both vertically and horizontally. Gubuk Mbah Bayan is an individual engaged in the cultivation of hydroponic plants. Gubuk Mbah Bayan continues to employ a manual monitoring technique, requiring farmers to physically visit the field in order to assess the state of the agricultural environment. The objective of this study is to enhance an automated monitoring system designed for monitoring hydroponic plant culture conditions. The system utilizes temperature, total dissolved solid (TDS), and pH data. The proposed system adopts the Internet of Things (IoT) paradigm, connecting Arduino microcontroller with digital sensors. This research encompasses five distinct steps, which include problem identification, system architecture design, program implementation, integration, and testing. The outcome of this research is the development of a hydroponic plant cultivation monitoring system, conveniently accessible through a mobile application. This technology enables farmers to remotely and instantly monitor the hydroponic environment. The testing employed in this study is the system usability scale (SUS) approach. The hydroponic monitoring application demonstrates satisfactory performance, user-friendliness, and utility in assisting farmers with monitoring the hydroponic environment.
Analisis Kesenjangan Pemenuhan Standar Sistem Manajemen Keamanan Informasi pada Ina-Geoportal Nurhadryani, Yani; Hermadi, Irman; Marliana, Eka
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 11 No. 1 (2024)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.11.1.27-38

Abstract

Peningkatan ancaman terhadap keamanan informasi saat ini dan tuntutan regulasi terhadap sistem Ina-geoportal sebagai sistem elektronik strategis menuntut Badan Informasi Geospasial untuk menerapkan serta memperoleh sertifikasi standar ISO/IEC 27001 pada ruang lingkup Ina-geoportal. Analisis kesenjangan dilakukan guna mengevaluasi tingkat ketersediaan persyaratan standar dan kontrol keamanan informasi yang telah ditetapkan, berdasarkan studi dokumen, observasi, dan wawancara kepada 10 responden dari Pusat Pengelolaan dan Penyebarluasan Informasi Geospasial. Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas persyaratan dalam standar belum terpenuhi, dengan 20 dari 26 persyaratan masih belum terpenuhi. Hal ini terjadi karena Badan Informasi Geospasial baru menerapkan ISO/IEC 27001 pada ruang lingkup fasilitas fisik dan jaringan di pusat data. Dari 108 kontrol keamanan informasi yang ditetapkan, sebanyak 28 kontrol belum terpenuhi, meskipun sebagian besar kontrol telah terpenuhi oleh penerapan standar pada ruang lingkup saat ini.
Pengamatan Lingkungan Kandang Berbasis Internet of Things (Iot) pada Pertumbuhan Ayam Pedaging Komara N, Fatthurohman; Hidayati Soesanto, Iman Rahayu; Wahjuni, Sri
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 11 No. 1 (2024)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.11.1.50-63

Abstract

Internet of Things (IoT) merupakan sistem jaringan dengan sensor-sensor tertanam yang terhubung ke internet. Dengan penerapan IoT dalam peternakan ayam, diharapkan kegiatan peternakan ayam menjadi lebih efektif. Ayam broiler merupakan ayam ras yang digunakan untuk menghasilkan daging dan merupakan peralihan dari vertebrata (berdarah panas) ke avertebrata (berdarah dingin) dengan suhu pemeliharaan optimal 23–24 ºC, sedangkan kelembapan ideal berkisar antara 50%–70%. Suhu lingkungan di Indonesia yang beriklim tropis mencapai rata-rata 27–28 ºC, dapat menyebabkan stres pada ayam. Ciri-ciri heat stress pada ayam meliputi gangguan pertumbuhan, penurunan konsumsi pakan, kegelisahan, pengembangan sayap, peningkatan konsumsi air, hingga kematian. Penelitian ini bersifat deskriptif dan menggunakan metode pengamatan dengan satu perlakuan dan lima ulangan. Parameter yang diukur dalam penelitian ini meliputi suhu, kelembapan, pakan, dan bobot ayam. Parameter tersebut digunakan untuk menghitung Temperature-Humidity Index (THI), konsumsi pakan, pertambahan bobot badan, bobot badan akhir, dan Feed Conversion Ratio (FCR) dengan menggunakan metode regresi dan korelasi. Analisis regresi dalam penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang sangat signifikan antara variabel terikat (THI) terhadap variabel bebas (konsumsi pakan, FCR, PBB) dengan nilai P < 0.01, dan variabel terikat (THI) terhadap variabel bebas (mortalitas) memiliki pengaruh yang signifikan dengan nilai P < 0.05. Hasil ANOVA yang digunakan untuk mengetahui perbedaan antar kandang menunjukkan superskrip yang sama.
Analisis Quality of Service pada Rancang Bangun Pendeteksi Penyakit Tanaman Tomat Berbasis CNN dan Aplikasi Telegram Dwi Yanti, Silvia; Saputra, Yuris Mulya
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 11 No. 1 (2024)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.11.1.64-75

Abstract

Peningkatan tanaman tomat terjadi secara konsisten dari tahun ke tahun dan berkontribusi signifikan terhadap perekonomian nasional. Peningkatan kepadatan tanaman dan perluasan area panen dapat menciptakan kondisi yang ideal untuk penyebaran penyakit pada tanaman tomat, yang berpotensi mengancam hasil panen. Penelitian ini merancang model machine learning menggunakan algoritme Convolutional Neural Networks (CNN) untuk mendeteksi penyakit tanaman tomat dengan tingkat akurasi yang diperoleh mencapai 96%. Tingkat loss dari model tergolong rendah yaitu sekitar 13%, membuktikan bahwa prediksi model cukup dekat dengan kondisi sebenarnya. Hasil ini menunjukkan bahwa kinerja model efektif untuk mencegah penyebaran penyakit tanaman tomat dengan membantu mengidentifikasi penyakit lebih awal. Model machine learning diimplementasikan melalui Bot Telegram sebagai antarmuka pengguna, yang tidak hanya efektif dalam memberikan informasi deteksi penyakit tanaman tomat, tetapi juga memastikan informasi tersampaikan dengan efisien dan tepat. Analisis Quality of Service (QoS) dilakukan terhadap komunikasi antara pengguna dan server Telegram dengan mempertimbangkan parameter throughput, delay, dan packet delivery. Nilai QoS secara keseluruhan adalah berindeks 3 kategori “Memuaskan” sesuai standarisasi versi TIPHON. Nilai QoS tersebut didapatkan dari nilai parameter throughput dengan indeks 4 kategori “Sangat Bagus”, nilai parameter packet delivery dengan indeks 4 kategori “Sangat Bagus”, serta nilai parameter delay dengan indeks 4 kategori “Sangat Bagus”.
Perancangan Arsitektur Sistem Informasi Pelayanan Pengujian Benih pada (Balai Besar PPMBTPH) Menggunakan TOGAF ADM Yani Nurhadryani; Hari Agung Adrianto; Mulus, Rachmat Tauffan
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 11 No. 1 (2024)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.11.1.76-85

Abstract

Pengujian mutu benih berperan besar dalam menyajikan hasil uji yang tepat dan akurat, sesuai dengan peraturan. Balai Besar Pengembangan Pengujian Mutu Benih Tanaman Pangan dan Hortikultura (BBPPMBTPH) memiliki peran dalam pelaksanaan pelayanan dan sebagai laboratorium acuan nasional dalam pengujian mutu benih. Penelitian ini bertujuan untuk merancang arsitektur sistem manajemen informasi pelayanan pengujian benih dengan menggunakan kerangka kerja TOGAF ADM. Tahapan penelitian dimulai dengan preliminary, arsitektur visi dan arsitektur bisnis menganalisis identifikasi tujuan, kebutuhan pengguna, pemetaan proses bisnis, dan identifikasi risiko. Kemudian, dilakukan perancangan arsitektur sistem informasi yang mencakup arsitektur data dan arsitektur aplikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa TOGAF ADM dapat digunakan dalam perancangan arsitektur sistem informasi pengujian laboratorium BBPPMBTPH. Berdasarkan gap analysis, peningkatan kualitas pelayanan berkaitan dengan aspek efisiensi, efektivitas, akurasi, transparansi, dan akuntabilitas. Aspek-aspek tersebut menjadi proses bisnis yang diinginkan dalam bentuk sistem informasi manajemen. Arsitektur sistem informasi menghasilkan 5 kandidat modul aplikasi yaitu manajemen permohonan, manajemen pengujian, manajemen data, manajemen pelaporan, dan manajemen laporan, modul aplikasi tersebut saling terintegrasi membentuk sistem informasi manajemen pengujian laboratorium.
Perancangan Antarmuka Pengguna Aplikasi Mobile Sistem Informasi Akademik (SIMAK) menggunakan Metode Design Thinking: (Studi Kasus: SIMAK Universitas Pakuan) Wahyuni, Nathasya Sri; Karlitasari, Lita; Ishlah, Muhamad Saad Nurul
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 11 No. 1 (2024)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.11.1.86-99

Abstract

SIMAK (Sistem Informasi Akademik) merupakan sebuah sistem yang dibangun untuk mendukung pelaksanaan penyelenggaraan pendidikan, seperti proses registrasi, perkuliahan, evaluasi, serta pelaporan. Saat ini SIMAK banyak digunakan di perguruan tinggi, termasuk di Universitas Pakuan. Meski demikian, SIMAK yang digunakan saat ini oleh mahasiswa Universitas Pakuan adalah berbasiskan website dengan tampilan yang tidak responsif ketika dibuka di peramban web pada perangkat mobile. Akibatnya tampilan dan pengalaman pengguna SIMAK akan tetap seperti yang diperuntukan untuk pengguna website dan belum menyesuaikan dengan tampilan dan pengalaman pengguna pada perangkat mobile. Selain itu, Universitas Pakuan juga belum memiliki aplikasi mobile SIMAK sendiri yang dirancang khusus sesuai dengan kebutuhan pengguna. Berdasarkan masalah tersebut, pada penelitian ini dilakukan perancangan antarmuka pengguna aplikasi mobile SIMAK Universitas Pakuan menggunakan pendekatan Design Thinking. Evaluasi dalam penelitian dilakukan dengan kuesioner berdasarkan persepsi pengguna terhadap lima aspek usability heuristic, yaitu Visibility of Status System, Match Between System and The Real World, Consistency and Standards, Recognition Rather Than Recall, dan Aesthetic and Minimalist. Selanjutnya dilakukan survey untuk mendapatkan umpan balik dari pengguna terkait perancangan antarmuka pengguna yang telah dibangun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perancangan antarmuka pengguna aplikasi mobile SIMAK untuk Universitas Pakuan telah berhasil dirancang dengan prototipe sebagai luaran yang memiliki kinerja yang lebih baik dari sistem yang dibangun sebelumnya. Selain itu, hasil usability testing menunjukkan bahwa prototipe SIMAK berbasis mobile dapat diterima dengan baik oleh pengguna dan dapat dijadikan acuan untuk pengembangan aplikasi mobile SIMAK lebih lanjut.
Analisis Sistem Informasi Repositori Institusional Menggunakan Metode PIECES (studi kasus: Politeknik Kemenkes Palu): Institutional Repository Information System Analysis Utilizing the PIECES Method (case study: Polytechnic of the Ministry of Health in Palu) Yani Nurhadryani; Irman Hermadi; Indah Pratiwi
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 11 No. 2 (2024)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.11.2.133-142

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah berkembang secara signifikan dan dapat diterapkan di segala bidang. Di lembaga pendidikan, teknologi sangat dibutuhkan untuk pengolahan data dan sumber informasi, termasuk dokumentasi digital karya intelektual seperti karya ilmiah. Repositori merupakan salah satu cara untuk menjadi sarana penyimpanan karya – karya intelektual dari civitas akademik pada perguruan tinggi. Terintegrasi dari repositori universitas dan lembaga penelitian di Indonesia. Politeknik Kesehatan Kemenkes Palu sudah memiliki repositori, namun perlu pengaturan lebih lanjut untuk mengoptimalkan pemanfaatannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengevaluasi kondisi sistem informasi repository di Politeknik Kesehatan Kemenkes Palu yang telah beroperasi. Metode PIECES digunakan untuk analisis ini, diharapkan dapat menghasilkan proposal yang lebih baik untuk sistem informasi repositori institusional. Data dikumpulkan dengan menggunakan skala Likert yang meliputi lima jenis nilai predikat mulai dari yang paling positif hingga yang paling negatif. Selain itu, penelitian ini menggunakan diagram RACI untuk menentukan tugas dan posisi yang bertanggung jawab atas website repositori. Uji validitas dan reliabilitas dilakukan untuk memastikan keabsahan dan keandalan data yang diperoleh dari kuesioner.
Klasifikasi Daerah Penangkapan Ikan Menggunakan Algoritma Random Forest dan Support Vector Machine Kurnianto, Andi; Imas Sukaesih Sitanggang; Medria Kusuma Dewi Hardhienata
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 11 No. 2 (2024)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.11.2.100-110

Abstract

Kondisi ekonomi nelayan tradisional masih berada di lingkaran kemiskinan sehingga diperlukan solusi untuk meningkatkan kesejahteraan. Salah satu solusi adalah dengan menggunakan teknologi informasi mengenai daerah penangkapan ikan, sehingga nelayan dapat menghemat bahan bakar dan menambah jumlah tangkapan. Informasi daerah penangkapan ikan dapat di tentukan dengan cara mengolah data citra satelit dan menggunakan teknologi machine learning. Penelitian ini bertujuan membuat model yang dapat melakukan menklasifikasi daerah penangkapan ikan menggunakan algoritma Random Forest dan Support Vector Machine menggunakan data citra satelit laut jawa dan sekitarnya dari tahun 2019-2021 dengan menggunakan parameter klorofil, suhu permukaan laut, salinitas, ketinggian dan suhu air laut. Hasil penelitian ini menunjukan parameter klorofil mempunyai peran paling besar sebesar 77.14% dalam menentukan daerah penangkapan ikan. Hasil nilai precision yang dihasilkan algoritma Support Vector Machine (99.83%) lebih tinggi dibanding dengan yang dihasilkan algoritma Random Forest (99.80%). Meski demikian model klasifikasi yang dihasilkan algoritma Random Forest mempunyai nilai accuracy (99.90%), recall (100%) dan F1 score (99.90%) yang lebih tinggi dibanding dengan yang dihasilkan algoritma Support Vector Machine dengan nilai accuracy (99.89%), recall (99.96%) dan F1 score (99.89%).
Identifikasi Kematangan Tomat dengan Principal Component Analysis dan K-Nearest Neighbour Berdasarkan Citra Warna Khairani; Sitanggang, Imas Sukaesih; Haryanto, Toto; Kustiyo, Aziz
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 11 No. 2 (2024)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.11.2.122-132

Abstract

Penentuan tingkat kematangan tomat secara manual memiliki kelemahan karena standar yang subjektif dan memakan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kematangan tomat berbasis representasi warna Hue Saturation Value (HSV) menggunakan Principal Component Analysis (PCA) sebagai ekstraksi ciri dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk klasifikasi. Penelitian ini menggunakan 400 citra dengan resolusi spasial 400x400 yang dikelompokkan dalam 5 tingkat kematangan yaitu green, turning, pink, light red dan red. Data terbagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Skenario yang diberlakukan merupakan pembagian data ruang warna yaitu Hue (H), Saturation (S), Value (V), Hue-Saturation (HS), Hue-Value (HV), Saturation-Value (SV) dan HSV. Nilai k sebagai tetangga pada KNN yang dijadikan sebagai skenario adalah 1, 3, 5, 7, 9 dan 11. Adapun nilai principal componen yang diterapkan sebesar 5, 10, 15 dan 65 dengan varian rasio 95%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan K=7 dan nilai PC =5 menghasilkan nilai akurasi tertinggi dengan persentase 94% pada pengujian HV. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan klasifikasi data uji sebanyak 80 data citra, didapatkan hasil sebanyak 75 data hasil akurat dan 5 data yang tidak akurat.

Page 16 of 19 | Total Record : 187

 14   15   16   17   18 

Filter by Year

2012 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 2 (2025) Vol. 12 No. 1 (2025) Vol. 11 No. 2 (2024) Vol. 11 No. 1 (2024) Vol. 10 No. 2 (2023) Vol. 10 No. 1 (2023) Vol 9 No 2 (2022) Vol 9 No 1 (2022) Vol 8 No 2 (2021) Vol. 8 No. 2 (2021) Vol. 8 No. 1 (2021) Vol. 7 No. 2 (2020) Vol. 7 No. 1 (2020) Vol. 5 No. 2 (2018) Vol. 5 No. 1 (2018) Vol. 4 No. 1 (2015) Vol. 3 No. 2 (2014) Vol. 3 No. 1 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol 2, No 2 (2013) Vol. 2 No. 2 (2013) Vol. 2 No. 1 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol 1, No 2 (2012) Vol 1 No 2 (2012) Vol 1 No 1 (2012) Vol 1, No 1 (2012) More Issue