## Analisis Kinerja Aplikasi Pemantauan dan Pengendalian Smart Agriculture Berbasis Android
Helmy 1 , Fenny Rahmasari 2 , Arif Nursyahid 3 , Thomas Agung Setyawan 4 , Ari Sriyanto Nugroho 5
Intisari—Era  digital  yang  terus  berkembang  melahirkan revolusi  industri  budidaya  pertanian  dan  peternakan  cerdas berbasis  internet  of  things  (IoT).  Salah  satunya  adalah penggunaan  aplikasi  berbasis  Android  dalam  pemantauan  dan pengendalian parameter pada proses budidaya di era digital ini. Koneksi  internet  yang  tidak  stabil  dapat  mengganggu  proses pemantauan. Oleh karena itu, diperlukan pengintegrasian sistem dalam satu aplikasi yang dapat berjalan walaupun dalam keadaan internet  terputus  (offline),  sehingga  pengelola  dapat  melakukan pemantauan dan pengendalian smart agriculture berbasis Android dengan  dua  mode  operasi,  yaitu  online  dan  offline.  Analisis kinerja  juga  diperlukan  untuk  mengetahui  keandalan  aplikasi dalam  pengiriman  dan  penerimaan  data.  Integrasi  sistem  ini menggunakan  dua  mode,  yaitu  mode  operasi  online  dan  offline. Mode  online  mengindikasikan  aplikasi  Android  berinteraksi dengan  sistem  melalui  server  ketika  terkoneksi  dengan  internet menggunakan  metode  representational  state  transfer  application programming  interface  (REST  API),  sedangkan  mode  offline artinya  aplikasi  Android  berinteraksi  langsung  dengan  sistem melalui  koneksi  local  device  (access  point/AP  lokal).  Smart agriculture  berinteraksi dengan  sistem  melalui  protokol  message queuing  telemetry  transport  (MQTT),  dengan  Android  bertindak sebagai client MQTT. Analisis kinerja aplikasi meliputi pengujian black box, load activity, dan kinerja aplikasi melalui fitur profiler Android. Hasil yang diperoleh berdasarkan pengujian fungsionalitas  aplikasi  (black  box)  menunjukkan  bahwa  aplikasi dapat  memantau  dan  mengendalikan  smart  agriculture  dengan baik secara online maupun offline oleh pengelola. Nilai load time rata-rata di seluruh  aktivitas sebesar 3,507 detik saat  bandwidth sebesar  4,54  Mbps.  Sementara  itu,  rata-rata  load  time  yang dihasilkan  saat  bandwidth  35,35  Mbps  adalah  sebesar  1,4  detik. Berdasarkan pengujian  kinerja, sistem ini cukup ringan dengan penggunaan  central  processing  unit  (CPU)  terbesar  31%  dan penggunaan memori terbesar 453,8 MB.
Kata  Kunci—Aplikasi  Android,  Analisis  Kinerja,  IoT,  Smart Agriculture.

## I. P ENDAHULUAN
Sektor  pertanian  termasuk  sektor  yang  paling  menjanjikan karena semakin banyaknya pertumbuhan penduduk yang cukup signifikan  dan  dibarengi  oleh  sektor  pariwisata,  infrastruktur, bisnis e-commerce ,  dan  sektor  perdagangan/  retail  [1].
Berdasarkan  laporan  bulanan data  sosial  ekonomi  dari  Badan Pusat Statistik Indonesia bulan Desember 2019 lalu, empat nilai tukar  petani  (NTP)  tercatat  104,46  atau  naik  sebesar  0,35  % dibanding NTP November 2019, yaitu sebesar 104,10 [2].
Berkembangnya  era  digital  telah  melahirkan  pertanian  4.0 dan revolusi dalam industri pertanian pintar pun berkembang. Hal  ini  membantu  memandu  tindakan  yang  diperlukan  untuk memodifikasi dan mengarahkan kembali sistem pertanian agar secara  efektif  mendukung  pengembangan  dan  menjamin ketahanan pangan yang diimplementasikan dengan internet of things (IoT) [3]. Pengembangan IoT di bidang pertanian dapat memudahkan petani dalam mengelola lahan pertaniannya tanpa perlu  mengoperasikan  suatu  perangkat  secara  manual  serta dapat  mengefisienkan  waktu  yang  biasanya  digunakan  untuk melakukan tugas yang sama [4]. Pemantauan dan pengendalian dapat  dilakukan  dari  jarak  jauh  melalui website maupun aplikasi  berbasis  Android  [5].  Penggunaan  aplikasi  berbasis Android  pada  penelitian  ini  dilakukan  karena  banyaknya pengguna smartphone , khususnya Android [6], [7].
Beberapa  penelitian  mengenai  sistem  pemantauan  dan pengendalian smart  agriculture berbasis  Android  telah dilakukan.  Salah  satunya  adalah  penelitian  mengenai  kinerja aplikasi  Android  untuk  pemantauan  dan  pengendalian urban farming pada jaringan 4G [8]. Kinerja aplikasi Android sebagai pemantau dan pengendali sistem urban farming ini diuji pada waktu  responsnya  melalui  jaringan  seluler  4G  dengan  hasil kisaran  waktu  respons  antara  4-9  detik  [9].  Uji  aplikasi  pada jaringan 4G dimaksudkan untuk mengukur kecepatan aplikasi dalam merespons kendali terhadap proses urban farming dari beberapa  lokasi.  Penelitian  lain  dilakukan  untuk  mendeteksi pertumbuhan tanaman yang terhubung dengan perangkat lunak bernama AGRO-TECH untuk mengendalikan beberapa sensor. Sistem notifikasi atau pemberitahuan yang dipakai adalah short message  service (SMS)  yang  berisi  laporan  penghasilan mingguan dan juga pop-up pada aplikasinya [10]. Selanjutnya, sebuah  penelitian  membuat  aplikasi mobile untuk  memantau parameter  hidroponik.  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk mengendalikan perubahan cuaca dan perubahan tingkat nutrisi karena  transpirasi  dan  penyerapan  oleh  sistem  tumbuhan menggunakan  teknologi  IoT.  Sistem  ini  menggunakan  sensor light  dependent  resistor (LDR),  sensor  suhu  dan  kelembapan untuk  pemantauan  cuaca,  sensor  pH,  sensor  konduktivitas listrik  ( electrical  conductivity /EC)  untuk  kontrol  kualitas  air, dan sensor ultrasonik untuk mengukur ketinggian air. Aplikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah MIT App Inventor, yang  merupakan platform online untuk  mengembangkan aplikasi mobile [11].
Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  sudah  dilakukan sebelumnya,  diketahui  belum  ada  penelitian  yang  membuat aplikasi  sistem  pemantauan  dan  pengendalian smart
1,3,4,5 Politeknik  Negeri  Semarang,  Jl.  Prof.  H.  Soedarto,  S.H., Tembalang, Semarang 50275 (tlp: 024 7473417, 7499585; fax: 024
7472396; e-mail:
1 helmy@polines.ac.id, 3 arif.nursyahid@polines.ac.id, 4 thomas@polines.ac.id,
5 ari.sriyanto@polines.ac.id)
2 Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Semarang, Jl. Prof. H.
Soedarto,  S.H.,  Tembalang,  Semarang  50275  (tlp:  024  7473417, 7499585; fax: 024 7472396; e-mail: 2 fenyyrahma@gmail.com)
[Diterima: 23 Desember 2021, Revisi: 15 Januari 2022]
agriculture berbasis  Android  dengan  mode online (dengan koneksi  internet)  dan  mode offline (tanpa  koneksi  internet) beserta analisis kinerjanya. Sistem pemantauan dan pengendalian  dengan  mode online ini  dapat  memudahkan pengguna melakukan pemantauan dan pengendalian dari jarak jauh,  sedangkan  metode offline tetap  digunakan  agar penyelesaian  masalah  dapat  lebih  cepat  dilakukan  apabila terjadi kendala koneksi internet atau kendala lainnya. Makalah ini tersusun dari empat bagian. Bagian I adalah pendahuluan, sedangkan Bagian II membahas desain. Hasil dan pembahasan dijelaskan pada Bagian III dan yang terakhir, Bagian IV, berisi kesimpulan.

## II. M ETODOLOGI
Metode yang digunakan pada penellitian ini adalah metode waterfall .  Metode waterfall adalah  metode  klasik  dengan sistem  yang  linier,  yaitu  keluaran  pada  tahap  sebelumnya menjadi masukan bagi tahap selanjutnya. Metode perancangan dan  pengujian  sistem  pada  penelitian  ini  dimulai  dengan spesifikasi kebutuhan pengguna dan berlanjut melalui tahapan perencanaan  ( planning ),  pemodelan  ( modeling ),  konstruksi ( construction ),  serta  penyerahan  perangkat  lunak  ke pelanggan/pengguna  ( deployment ),  yang  diakhiri  dengan dukungan berkelanjutan pada perangkat lunak yang dihasilkan.
Pada  tahap  perencanaan,  dilakukan  pendataan  kebutuhan alat dan bahan, baik berupa perangkat lunak maupun perangkat keras.  Kemudian,  tahap  selanjutnya  adalah  pembuatan rancangan kerja yang berisi jadwal kegiatan. Tahap pemodelan pada  penelitian  ini  berisikan  seluruh  perancangan  desain sistem,  meliputi  diagram  integrasi  sistem,  yang  ditunjukkan pada Gbr. 1, perancangan model perangkat lunak untuk aplikasi OmahIoT,  diagram use  case aplikasi  OmahIoT, use  case
subsystem aplikasi  OmahIoT,  perancangan  basis  data  berupa entity  relationship  diagram (ERD),  dan  desain user  interface (UI)  aplikasi  Android  OmahIoT.  Kemudian,  tahap  konstruksi merupakan  tahap  pengerjaan  aplikasi  Android  OmahIoT dengan perangkat lunak Android Studio IDE menggunakan tiga tahapan,  yaitu  tahap  eksekusi,  tahap  pengujian,  dan  tahap debugging.
Tahap pengujian memuat pengambilan data yang dilakukan bersamaan  dengan  pengujian  keseluruhan  sistem.  Dalam pengujian  pada  sisi  aplikasi  yang  dilakukan  dengan  metode black box, data yang diambil berupa fungsi-fungsi yang tidak benar atau hilang, kesalahan antarmuka ( interface ), kesalahan dalam struktur data atau akses basis data eksternal, kesalahan kinerja, inisialisasi, dan kesalahan terminasi.

## III. D ESAIN
Integrasi  dua  sistem  pemantauan  dan  pengendalian smart agriculture dan smart farm berbasis Android ditunjukkan pada Gbr. 1. Sistem berbasis Android pada makalah ini mengusung dua  mode,  yaitu  mode online dan  mode offline .  Mode online mengindikasikan  aplikasi  Android  akan  berinteraksi  dengan sistem  melalui  server  ketika  terkoneksi  dengan  internet menggunakan  metode respresentational  state transfer application proggramming interface (REST API). Server yang digunakan  bernama www.omahiot.net .  Sementara  itu,  mode offline artinya  aplikasi  Android  akan  berinteraksi  langsung dengan  sistem  melalui  koneksi local device ( access  point /AP lokal). Smart  agriculture berinteraksi  dengan  sistem  melalui protokol message  queuing  telemetry  transport (MQTT), dengan Android bertindak sebagai client MQTT.
Pada aplikasi ini terdapat tiga aktor, yaitu petani, tamu, dan admin/ developer . Dalam melakukan pemantauan dan
Gbr. 1 Diagram integrasi sistem.
pengendalian, petani diberi dua mode, yaitu online dan offline . Kedua mode dapat berjalan sesuai koneksi internet pengelola di lahan pertanian. Guest /pengguna tamu hanya diberi kesempatan  memantau  dalam  mode online saja.  Data monitoring disediakan  oleh  server  web  yang  kemudian ditampilkan  pada  Android  pengguna.  Admin /developer bertugas dalam perawatan perangkat lunak dan pengembangan aplikasi.
Diagram use case pada smart agriculture diperlihatkan pada Gbr.  2.  Aktor  dapat  memantau  parameter  tanaman,  mengatur threshold parameter tanaman, dan menerima notifikasi apabila terjadi perubahan threshold .
Desain  aplikasi  lanjutan  dilakukan  menggunakan  metode pemecahan  menjadi  subsistem . Tabel  I  menjelaskan use  case subsistem aplikasi OmahIoT. Subsistem terdiri atas management  user  account,  management  monitoring  farmer, management guest , dan management controlling farmer.
A. Perancangan  Pengujian  Fungsionalitas  Aplikasi  (Black Box Testing)
Tahap  ini  memuat  pengambilan  data  yang  dilakukan bersamaan  dengan  pengujian  keseluruhan  sistem.  Dalam pengujian  dari  sisi  aplikasi,  yang  dilakukan  dengan  metode black box , data yang diambil berupa fungsi-fungsi yang tidak benar  atau  hilang,  kesalahan  antarmuka,  kesalahan  dalam struktur data atau akses basis data eksternal, kesalahan kinerja, serta inisialisasi dan kesalahan terminasi.

## B. Perancangan Load Testing Aktivitas Aplikasi
Load  testing aplikasi  merupakan  pengujian  waktu  yang diperlukan data untuk berpindah dari aktivitas satu ke aktivitas lainnya. Selain itu, dilakukan juga analisis load time aktivitas monitoring dan load  time aktivitas controlling .  Tujuan utamanya  adalah  untuk  menguji  kemampuan  aplikasi menangani permintaan dari sejumlah pengguna secara objektif, seperti  mempertahankan  waktu  respons  terhadap  permintaan pengguna.  Beberapa  aplikasi  dapat  mengalami  permasalahan, seperti long  load  time ,  yaitu  kondisi load  time aplikasi  lebih dari  satu  menit. Load  time harus  di  bawah  10  detik  jika memungkinkan.  Ketentuan load  time yang  dihasilkan berdasarkan  pengambilan  saat bandwidth buruk  adalah  tidak lebih dari 5 detik, sedangkan untuk bandwidth yang bagus, load time yang dihasilkan adalah tidak lebih dari 3 detik.

## C. Perancangan Pengujian Kinerja Aplikasi
Pengujian  kinerja  aplikasi  dilakukan  secara  menyeluruh dengan memanfaatkan fitur Profiler pada Android Studio IDE.
Gbr. 2 Diagram use case smart agriculture .
T ABEL I U SE C ASE S UBSISTEM A PLIKASI Subsistem Pengguna /Aktor Deskripsi Management user account Petani dan Tamu Pengguna dapat mendaftar sendiri dan juga dapat memperbarui atau melihat detailnya. Pengguna dapat melihat/mengedit detail pengguna dan hapus pengguna. Untuk pengguna petani harus mempunyai SN untuk fitur aplikasi khusus petani. Management monitoring farmer Petani Petani dapat memantau lahan baik secara online maupun offline dan juga tampilan monitoring akan terlihat sesuai username petani . Management guest Tamu Tamu dapat melihat info terkini seputar lahan. Management controlling farmer Petani Petani dapat mengatur threshold yang dapat ter- update langsung ke basis data server/lokal.
Semakin  responsif  suatu  aplikasi mobile ,  semakin  bagus aplikasi tersebut. Semakin cerdasnya aplikasi mengenali segala bentuk  tindakan  yang  diinginkan  pengguna  akan  menambah nilai kualitas aplikasi tersebut.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil  Pengujian  Fungsionalitas  Aplikasi  (Black  Box Testing)
Pengujian  dalam  segi  aplikasi  ( black  box  testing )  menguji sukses  atau  tidaknya  aplikasi  berjalan  sesuai  skenario.
Pengujian ini hanya berfokus pada fungsionalitas dan keluaran. Pengujian  lebih  ditujukan  pada  desain  aplikasi  sesuai  dengan pemodelan dan reaksi-reaksi apabila terdapat celah-celah bug /
T ABEL II P ENGUJIAN F UNGSIONALITAS A PLIKASI No.  Aktivitas Pengujian Tampilan yang Diharapkan Tampilan (Status) 1 Intro: Splash Welcome Splash : menampilkan 3-4 detik logo dan slogan OmahIoT. Welcome : menampilkan info seputar OmahIoT berbentuk carousel.
Splash (sesuai) Welcome (sesuai) 2 User authentication: Login Register Profile Login : pengguna dapat melakukan login dengan menggunakan email dan password yang telah terdaftar.
Register : pengguna dapat mendaftarkan akun dengan mengisi nama, email , password , dan juga kontak.
Profile : pengguna dapat mengubah data dan nama, email , alamat, kontak, dan foto profil.
Login (sesuai) Register (sesuai) Profile (sesuai) 3 Menu dashboard :
Smart Agriculture
Menampilkan tampilan menu awal berisi Monitoring, Controlling, Profile, dan Apps
Guide. Konten dalam setiap menu akan berbeda di setiap jenisnya yang telah terdaftar sebelumnya di web OmahIoT penggunanya. Dashoard Smart Agriculture (sesuai) 4 Menu monitoring : Monitoring Offline
Monitoring Online
Mode offline : dengan cara mengoneksikan smartphone pada WiFi lokal device sistem terdekat. Menampilkan nilai sensor sebenarnya dari sistem secara real time melalui edge sesuai dengan username .
Mode online : dengan cara mengoneksikan smartphone pada WiFi reguler.
Menampilkan pembacaan sensor dengan bentuk gauge chart melalui metode WebView. Monitoring Offline (sesuai) Monitoring Online (sesuai) 5 Menu controlling : Controlling Offline Controlling Online
Setting beberapa threshold parameter perangkat/sensor melalui aplikasi Android. Jalur komunikasi untuk controlling adalah mode offline dengan koneksi WiFi lokal + protokol MQTT perangkat sekitar.
Mode online dilakukan dengan mengirimkan data dalam mode offline terakhir ke
basis data pusat. Controlling Smart Agriculture (sesuai) 6 Notifikasi:
Smart Agriculture Pada smart agriculture notifikasi pop up akan muncul ketika sedang melakukan controlling . Notifikasi berupa pemberitahuan bahwa data threshold telah masuk ke perangkat. Notifikasi Smart Agriculture (sesuai) 7 Apps Guides Menampilkan sejumlah informasi dan petunjuk dari fitur yang sesuai dengan user role .
Apps Guides (sesuai) Gbr. 3 Tampilan monitoring online gagal. Gbr. 4 Tampilan monitoring offline gagal.
vulnerability pada  program  aplikasi.  Alat  yang  digunakan untuk  melakukan  pengujian  fungsionalitas  ini  adalah smartphone Android.  Begitu  pula  dengan  simulatornya  yang menggunakan real  device berupa smartphone Android.  API yang dipakai dalam pembuatan aplikasi Android OmahIoT ini adalah  minimum  SDK  29,  sedangkan  versi  Android  minimal Jelly Bean/6. Dalam pengujiannya, digunakan SDK API 30 dan Android  versi  10.  Tabel  II  menyajikan  hasil  pengujian fungsionalitas aplikasi.
Aplikasi  Android  ini  dibuat  untuk  memantau smart agriculture dengan  koneksi  internet  ( online )  maupun  tanpa koneksi internet ( offline ). Mode operasi online memiliki tugas membaca data sensor berupa pH, total dissolved solids (TDS), cahaya, suhu greenhouse , kelembapan, volume air tandon, dan suhu  nutrisi  serta  membaca  data  sensor  berupa  suhu  kandang ayam,  kadar  amonia,  kelembapan,  kipas,  pendingin  ( cooler ), dan  penghangat  ( heater ).  Data  sensor  tersebut  dikirim  dari perangkat basis data pusat terlebih dahulu, kemudian Android menerimanya  lewat cloud dengan  WebView.  Mode  operasi online sangat  bergantung  pada  koneksi  internet.  Indikasi kegagalan monitoring mode online akibat  koneksi  internet terputus ditunjukkan pada Gbr. 3.
Monitoring dalam  mode operasi offlline sangat  bergantung pada WiFi lokal perangkat yang dijadikan AP. Apabila koneksi pada  AP  perangkat  terputus, monitoring  offline akan  gagal menerima  data.  Indikasi monitoring  offline gagal  akibat koneksi AP terputus ditunjukkan pada Gbr. 4.
Tampilan monitoring  offline dan online ditunjukkan  pada Gbr.  5.  Menu controlling dalam  aplikasi  Android  ini mengusung  mode offline atau  melalui  koneksi  AP  perangkat. Controlling pada smart agriculture ditunjukkan oleh Gbr. 6. Controlling untuk smart agriculture memanfaatkan protokol MQTT,  sedangkan  aplikasi  Android  bertindak  sebagai client dan  koneksi  AP  Raspberry  Pi.  Pengelola  hanya  perlu memasukkan  data  nilai threshold berupa  nilai  TDS  dan  pH yang dikehendaki sesuai format penulisan yang ada pada hint form . Indikasi controlling berhasil adalah pengguna mendapat
T ABEL III P ENGUJIAN L OAD T ESTING A PLIKASI No. Bandwidth (Mbps) Objek Waktu (detik) 1 4,54 (buruk) Splash screen 3,000 Welcome activity 5,053 Login activity 3,553 Dashboard Turus Asri 8,123 Dashboard Mustika 4,159 Monitoring online Turus Asri 6,306 Monitoring offline Turus Asri 1,453 Monitoring offline Mustika 7,458 Controlling Turus Asri 0,300 Controlling Mustika 0,200 Profil Turus Asri 1,637 Profil Mustika 3,747 Logout Turus 0,237 Logout Mustika 1,790 Rata-rata load time per aktivitas 3,507 2 35,15 (baik) Splash screen 3,000 Welcome activity 2,847 Login activity 1,127 Dashboard Turus Asri 1,420 Dashboard Mustika 0,358 Monitoring online Turus Asri 1,702 Monitoring online Mustika 3,620 Monitoring offline Turus Asri 1,410 Monitoring offline Mustika 4,320 Controlling Turus Asri 0,020 Controlling Mustika 0,030 Profil Turus Asri 0,388 Profil Mustika 0,504 Logout Turus 0,060 Logout Mustika 0,205 Rata-rata load time per aktivitas 1,400 (a) (b) Gbr. 5 Tampilan monitoring , (a) offline , (b) online .
Gbr. 6 Controlling smart agriculture .
pesan  “connected”  ketika  masuk  ke  aktivitas controlling dan menerima  pesan  data  telah  ter- publish setelah  memasukkan nilai threshold sesuai  format  yang  benar  kemudian  menekan tombol publish .
B. Hasil Load Testing Aktivitas Aplikasi
Load  testing aplikasi  adalah  uji  kinerja  ( performance testing ),  yaitu  respons  sistem  diukur  dalam  berbagai  kondisi
kerja  ( load  condition ).  Target  nilai load aplikasi  adalah  rata- rata load  tim e  per  aktivitas  kurang  dari  5 detik untuk  kondisi bandwith yang  buruk  dan  kurang  dari  3  detik  untuk  kondisi bandwith yang  bagus.  Tabel  III  menyajikan  hasil  pengujian fungsionalitas aplikasi.
Tabel III menunjukkan bahwa pada kondisi bandwith yang buruk,  yaitu  4,54  Mbps,  rata-rata load aplikasi  adalah  3,507
Gbr. 7 Hasil profiling CPU aplikasi OmahIoT.
Gbr. 8 Hasil profiling memori aplikasi OmahIoT.
detik,  sedangkan  pada  kondisi bandwith yang  cukup  bagus, rata-rata load time sebesar 1,4 detik, yang artinya sesuai target nilai rata-rata yang ditentukan. Aktivitas dengan load time yang buruk ada pada aktivitas login ke dashboard menu Turus Asri, yaitu sebesar 8,123 detik, sedangkan load time terbaik ada pada aktivitas controlling Mustika, yang hanya membutuhkan waktu 0,2  detik  dalam  kondisi bandwith buruk.  Untuk  kondisi bandwith yang  bagus,  yaitu  sebesar  35,15  Mbps,  aktivitas dengan load time terburuk ada pada aktivitas monitoring offline Mustika, yaitu sebesar 4,32 detik, sedangkan load time terbaik terjadi  pada  aktivitas controlling Turus  Asri,  yaitu  0,02  detik saja. Perbedaan load time ini disebabkan oleh kondisi bandwith yang tidak stabil.

## C. Perancangan Pengujian Kinerja Aplikasi
Fitur  Profiler  pada  Android  Studio  menyediakan  data real time untuk  membantu  memahami  cara  aplikasi  menggunakan resource central processing unit (CPU), memori, dan jaringan. Gbr.  7  menunjukkan  hasil profiling CPU  aplikasi  OmahIoT. Optimalisasi  penggunaan  CPU  aplikasi  memiliki  banyak keuntungan,  misalnya  memberikan  pengalaman  penggunaan yang lebih cepat dan lebih lancar serta menghemat masa pakai baterai  perangkat.  Gbr. 7  juga  menunjukkan  bahwa  tidak ada penggunaan CPU yang mencapai 50% ketika aplikasi OmahIoT berjalan.  Penggunaan  CPU  yang  paling  tinggi  adalah  saat aplikasi menampilkan aktivitas monitoring , yaitu 31% saja. Hal ini  terjadi  karena  dalam  melakukan load web  di  aktivitas monitoring , pengguna  secara  tidak  langsung  berinteraksi dengan  server  basis  data  sehinga  penggunaan  CPU  akan meningkat.
Gbr.  8  menunjukkan  hasil profiling memori  aplikasi OmahIoT.  Pengujian  ini  dapat  membantu  mengidentifikasi kebocoran  memori  dan churn memori  (menunjukkan  jumlah pengalokasian  objek  sementara  yang  terjadi  dalam  rentang
waktu  tertentu)  yang  dapat  menyebabkan  aplikasi  tersebut tersendat, berhenti merespons, dan bahkan foreclose (berhenti bekerja).  Komponen  ini  menampilkan  grafik real  time atas penggunaan memori aplikasi yang memungkinkan perekaman heap  dump ,  memaksa  pembersihan  sampah  memori,  dan melacak  alokasi  memori.  Seperti  yang  terlihat  pada  Gbr.  8, memori yang dihabiskan untuk aplikasi OmahIoT paling besar adalah  453,8 MB, yaitu pada saat aktivitas monitoring online Turus Asri berpindah ke dashboard menu Activity . Dari rincian memori, memori dari objek yang dialokasikan dari kode  Java adalah  sebesar  10,4  MB;  memori  yang  digunakan  oleh stack Java dan native dalam aplikasi berdasarkan jumlah thread yang digunakan  sebesar  0,09  MB;  memori  yang  digunakan  oleh aplikasi untuk kode dan resource , misalnya bytecode dex , kode dex yang telah dikompilasi atau dioptimalkan, library .so , dan font , sebesar 25 MB; dan memori yang digunakan oleh aplikasi tetapi sistem tidak yakin cara mengategorikannya sebesar 85,9 MB.
Gbr.  9  menunjukkan  hasil profiling jaringan  aplikasi OmahIoT. Network  profiler menampilkan  aktivitas  jaringan secara real  time pada  lini  masa,  yang  menunjukkan  data terkirim  dan  diterima  serta  jumlah  koneksi  saat  ini.  Hasil profiling jaringan menunjukkan bahwa pada aplikasi OmahIoT terdapat  tiga file yang  telah  dikirim  atau  diterima  selama aktivitas  yang  dipilih  dalam  daftar  di  seluruh thread CPU aplikasi.  Tiga file tersebut  berjalan  berdasarkan thread yang digunakan,  misalnya file 192.168.4.1  berjalan  dengan menggunakan thread asynctask ( method GET) dan membutuhkan waktu sebesar 31,07 detik untuk berkomunikasi (pengiriman dan penerimaan). Hasil ini merupakan hasil yang terburuk di antara yang lainnya. Hal ini terjadi karena koneksi yang  dibutuhkan  adalah  koneksi  lokal,  sedangkan  dalam melakukan pengujian digunakan koneksi internet.
Gbr. 9 Hasil profiling network aplikasi OmahIoT.
Berdasarkan  data profiling jaringan  tersebut,  jaringan  akan bekerja  hanya  pada  aktivitas  yang  membutuhkan file sebagai data  transmisi  saja  dan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  pengiriman  dan  penerimaan  respons  bergantung pada thread yang  digunakan,  misalkan thread  asynctask ,  dan koneksi jaringan yang dipakai.
Berdasarkan  ketiga  data profiling tersebut,  dapat  diartikan bahwa  aplikasi  berjalan  sesuai  dengan pemodelan.  Selain  itu, dapat  dikatakan  juga  bahwa  aplikasi  cukup  ringan  digunakan karena bergantung pada koneksi internet yang digunakan saat melakukan pengiriman dan penerimaan data.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  aplikasi berbasis  Android  dapat  berjalan  sesuai  rancangan  integrasi yang dapat membantu petani dan peternak untuk memantau dan mengendalikan lahan dalam satu aplikasi saja. Hasil pengujian fungsionalitas  ( black  box )  menunjukkan  bahwa  aplikasi berbasis  Android  dapat  berjalan  sesuai  dengan  pemodelan. Aplikasi  ini  memiliki  nilai load  time rata-rata  di  seluruh aktivitasnya  sebesar  3,507  detik  saat bandwidth sebesar  4,54 Mbps,  sedangkan  rata-rata load  time yang  dihasilkan  saat kondisi bandwith 35,15 Mbps adalah 1,4  detik. Nilai tersebut telah  memenuhi  target  hasil load  testing yang  diharapkan. Dalam  segi  kinerja,  aplikasi  ini  cukup  ringan,  dengan penggunaan  CPU  paling  besar  28%,  penggunaan  memori terbesar sebesar 236,7 MB, dan kinerja jaringan antara aktivitas mengirim  dan  menerima file data  paling  lama  terjadi  saat menggunakan jaringan lokal ( offline ).

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Semua  penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan dalam penelitian ini.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi,  Helmy  dan  Arif  Nursyahid;  metodologi, Thomas  Agung  Setyawan;  desain  sistem,  Helmy,  Thomas
Agung Setyawan, dan Ari Sriyanto Nugroho; perangkat lunak, Fenny Rahmasari; analisis, Fenny Rahmasari dan Ari Sriyanto Nugroho; penulisan—penyusunan draf asli, Helmy; penulisan—peninjauan  dan  penyuntingan,  Helmy,  Fenny Rahmasari, dan Ari Sriyanto Nugroho.

## R EFERENSI
[1]  R. Khairiyakh,  I.  Irham, dan  J.H. Mulyo, “Contribution of  Agricultural Sector  and  Sub  Sectors  on  Indonesian  Economy,” Ilmu  Pertan. (Agricultural Sci.) , Vol. 18, No. 3, hal. 150–159, 2015.
[2]  “Laporan Bulanan Data Sosial Ekonomi,” Badan Pusat Statistik, 2019.
[3]  K.A. Patil dan N.R. Kale, “A Model for Smart Agriculture Using IoT,” 2016 Int. Conf. Global Trends Signal Process., Inf. Comput., Commun. (ICGTSPICC) , 2016, hal. 543–545.
[4]  A.P.  Atmaja,  A.  El  Hakim,  A.P.A.  Wibowo,  dan  L.A.  Pratama, “Communication  Systems  of  Smart  Agriculture  Based  on  Wireless Sensor Networks in IoT,” J. Robot. Control , Vol. 2, No. 4, hal. 297–301, Jul. 2021.
[5]  E. Hesti dan Adewasti, “Aplikasi Android sebagai Pengontrol Jarak Jauh Smarthome dengan Koneksi Jaringan Internet,” J. Surya Energy , Vol. 2, No. 2, hal. 157–165, Mar. 2018.
[6]  S.A.  Arnomo  dan  H.  Hendra,  “Perbandingan  Fitur  Smartphone, Pemanfaatan dan Tingkat Usability pada Android dan iOS Platforms,” J. Nas. Inform., Teknol. Jaringan , Vol. 3, No. 2, hal. 184–192, 2019.
[7]  A.T  Sondha,  U.  Sa’adah,  F.F.  Hardiansyah,  dan  M.B.A.  Rasyid, “Framework  dan  Code  Generator  Pengembangan  Aplikasi  Android dengan  Menerapkan  Prinsip  Clean  Architecture,” J.  Nas.  Tek.  Elektro, Teknol. Inf. , Vol. 9, No. 4, hal. 327–335, Nov. 2020.
[8]  I.Z.T.  Dewi,  dkk.,  “Smart  Farming:  Sistem  Tanaman  Hidroponik Terintegrasi IoT MQTT Panel Berbasis Android,” J. Keteknikan Pertan. Trop., Biosist. , Vol. 9, No. 1, hal. 71–78, 2021.
[9]  R.P.  Astutik,  “Aplikasi  Telegram untuk  Sistem Monitoring  pada  Smart Farming,” J. Teknol., Terap. Bisnis , Vol. 2, No. 1, hal. 1–6, 2019.
[10]  O. Pandithurai, S. Aishwarya, B. Aparna, dan K. Kavitha, “Agro-Tech: A Digital  Model  for  Monitoring  Soil  and  Crops  Using  Internet  of  Things (IOT),” 2017 3rd Int. Conf. Sci. Technol. Eng. Manage. , 2017, hal. 342– 346.
[11]  A.D.  Chachadi  dan  G.R.  Rajkumar,  “Development  of  Automated Hydroponic  System  for  Smart  Agriculture,” Int.  Res.  J.  Eng.  Technol. , Vol. 8, No. 6, hal. 1273–1278, Jun. 2021.