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
 15   16   17   18   19 
Pengembangan Model LMS Berbasis Serverless untuk Mengatasi Masalah Kinerja di Lingkungan Padat Pengguna Utama, Muhammad Jaka; Neyman, Shelvie Nidya; Priandana, Karlisa
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 12 No. 2 (2025)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.12.2.142-154

Abstract

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.
Pengembangan Sistem Terintegrasi Real-time Monitoring dan Irigasi Cerdas pada Sawah IPB 4.0 Supiyandi, Abi; Priandana, Karlisa; Rahmawan, Hendra
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 12 No. 2 (2025)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.12.2.155-166

Abstract

Sawah IPB 4.0 is a smart farming concept developed by IPB University as a model for modern rice cultivation in Indonesia. This concept integrates various technologies, including real-time monitoring, smart irrigation, mechanization, smart plant protection, and multi-UAV systems. In previous studies, two core technologies—real-time monitoring and smart irrigation—were developed and implemented as Internet of Things (IoT)-based prototypes. However, these systems operated independently and lacked integrated device management capabilities. This study aims to integrate the two previously separated systems by developing a manual control module and a device management module. The system was developed using the prototyping method and implemented as a mobile application based on the Model–View–ViewModel (MVVM) architectural pattern with a single-activity architecture design. System evaluation was conducted through black-box testing to assess functionality and performance testing focused on execution time. The results of black-box testing indicate that all application features function correctly, while performance testing shows that application response times vary depending on the executed functions
Evaluasi Modular UX terhadap Fitur Narasi Budaya pada Sistem Rekomendasi Makanan Utomo, Prayudi; Utomo, Prayudi Utomo; Annisa; Djatna, Taufik; Ardiansyah, Firman
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 12 No. 2 (2025)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.12.2.189-199

Abstract

This study designs and evaluates a cultural narrative feature in a food recommender system to enhance emotional engagement and cultural relevance while preserving usability. The feature uses progressive disclosure and is implemented as a modular interface component that embeds local food stories within recommendation cards. Fifteen users participated in a task-based, triangulated UX evaluation (usability testing, heuristic evaluation, and thematic analysis). Although only 25% of participants interacted with the narrative element, those who did spent more than twice as long engaging with the content. Heuristic findings indicated issues in system-status visibility and visual transition, while thematic insights showed curiosity, emotional recall, and cultural identification. The results suggest that optional, contextual narratives can enrich recommender-system UX and can be integrated as maintainable modular components for iterative refinement
Analisis Spasial-temporal Titik Panas dan PM2.5 di Riau, Jambi, dan Sumatera Selatan Lukman, Yasmin; Sitanggang, Imas Sukaesih; Hardhienata, Medria Kusuma Dewi
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 12 No. 2 (2025)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.12.2.212-227

Abstract

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.
Augmentasi Data Sintetis Berbasis DCGAN untuk Citra Neoplasia Intraepitel Serviks (CIN) Nabilah, Aini; Nurmaini, Siti
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 12 No. 2 (2025)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.12.2.167-177

Abstract

One of the major challenges in medical imaging is the limited availability of high-quality datasets. To address this, Generative Artificial Intelligence (Generative AI) offers a promising solution by generating synthetic medical images to augment existing datasets. This study explores the application of Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) for data augmentation in CIN imaging. Two training scenarios were implemented: DCGAN with manual data augmentation and another without manual augmentation. The image quality was evaluated using the Fréchet Inception Distance (FID). The results indicate that incorporating data augmentation improves the stability of training and enhances the quality of generated images FID scores of 2.21. In contrast, training DCGAN without manual augmentation resulted in a higher FID score of 2.52, indicating lower image quality. These findings highlight the effectiveness of DCGAN in medical image augmentation and its potential to enhance deep learning-based diagnostic models for cervical cancer detection or classification.
Metode Ekstraksi Fitur dan Klasifikasi Visual Untuk Identifikasi Kualitas Pangan Lokal Berbasis Citra Digital Rofianto, Dani; Amaliah, Khusnatul; Khoerunissa, Tiara Kurnia; Fitri, Melisa
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 12 No. 2 (2025)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.12.2.178-188

Abstract

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.
Sistem Pendukung Keputusan Berbasis K-Means dan AHP Hybrid untuk Pemantauan Asrama Ananda, Fifi Rizky; Tosida, Eneng Tita; Utami, Dian Kartika
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol. 12 No. 2 (2025)
Publisher : Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika. Institut Pertanian Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.12.2.200-211

Abstract

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.

Page 19 of 19 | Total Record : 187

 15   16   17   18   19 

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