Judul: Design of Enterprise Architecture Patrol Information System for Forest and Land Fire Prevention
Abstrak: Salah satu penyebab terjadinya pengurangan luas hutan setiap tahun di Indonesia adalah kebakaran hutan dan lahan (karhutla). Berdasarkan data World Bank (Bank Dunia), total kerugian ekonomi yang dialami negara akibat kebakaran hutan dan lahan di Indonesia pada tahun 2019 mencapai Rp. 75 trilliun (BNPB 2021). Oleh karena itu pemerintah melalui Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) membentuk organisasi yang diberi nama Manggala Agni. Manggala Agni merupakan organisasi yang dibentuk untuk melakukan kegiatan patroli terpadu pencegahan karhutla di Indonesia. Tim patroli terpadu Manggala Agni masih melakukan pelaporan hasil kegiatan patroli secara manual melalui grup whatsapp. Oleh karena itu dibangun aplikasi mobile dan website untuk pelaporan kegiatan patroli karhutla. Sistem ini masih dalam tahap proses pengembangan dan sudah digunakan untuk dilakukan pengujian pada patroli terpadu di wilayah Sumatera dan Kalimantan serta saat ini belum memiliki IT blueprint sistem. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan rancangan IT blueprint menggunakan The Open Group Architecture Framework (TOGAF) Architecture Development Method (ADM) untuk pengembangan teknologi informasi SIPP Karhutla pada jangka panjang. Tahapan dari penelitian ini yaitu preliminary atau persiapan (perumusan masalah, penentuan ruang lingkup, prinsip-prinsip perancangan arsitektur enterprise, komitmen manajemen, dan pengumpulan data), perancangan arsitektur enterprise menggunakan TOGAF ADM meliputi requirements management, perancangan architecture vision, perancangan business architecture, perancangan information system architectures, perancangan technology architecture, mengidentifikasi opportunities and solutions, dan perancangan migration planning. Perancangan architecture vision menghasilkan profile, visi dan misi, struktur organisasi dan tujuan instansi. Perancangan business architecture memberikan gambaran arsitektur bisnis dengan diagram business process model and notation (BPMN). Perancangan architecture system information menghasilkan use case diagram dan class diagram. Perancangan technology architecture dihasilkan kebutuhan perangkat lunak, perangkat keras, dan jaringan untuk mendukung penggunaan sistem. Identifikasi opportunities and solutions dihasilkan evaluasi kesuksesan penggunaan sistem informasi dengan Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone dan Mclean menggunakan skala likert. Perancangan migration planning dihasilkan jadwal implementasi penggunaan sistem secara bertahap di setiap wilayah dan sosialisai pelatihan aplikasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perancangan arsitektur enterprise menggunakan TOGAF ADM menghasilkan cetak biru (blueprint) dari model arsitektur yang dibuat. Didapatkan hasil dari evaluasi kesuksesan penggunaan aplikasi SIPP Karhutla pada indikator kualitas sistem yaitu 85,87 (sangat baik), kualitas informasi sebesar 88,69 (sangat baik), kualitas layanan sebesar 86,97 (sangat baik), penggunaan sebesar 63,48 (baik), kepuasan pengguna sebesar 87,68 ii ii (sangat baik), dan manfaat bersih sebesar 77,79 (sangat baik). Secara umum, evaluasi kesuksesan sistem informasi yang dihasilkan sudah sangat baik dan pengembangan aplikasi SIPP Karhutla berbasis website yang telah dilakukan sebelumnya sudah sesuai dengan kebutuhan pengguna. Penelitian ini dapat memberikan gambaran IT blueprint berupa Diagram Value Chain dan Diagram Business Process Modeling Notation (BPMN), Use Case Diagram, Diagram Activity, Class Diagram, dan usulan perangkat lunak, keras dan jaringan untuk mendukung aplikasi SIPP Karhutla dan evaluasi penggunaan SIPP Karhutla sebagai landasan untuk pengembangan arsitektur sistem informasi.
Keyword: Delone dan Mclean, Information System Success, SIPP Karhutla, TOGAF Adm

Judul: 2023
Abstrak: Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (Kemenlhk) dalam proses penanganan kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di wilayah Sumatra mengambil tindakan berupa membentuk tim patroli yang setiap harinya bertugas untuk mengamati langsung ke titik lokasi yang berpotensi mengalami kebakaran dan melaporkan hasilnya melalui media group Whatsapp. Media tersebut dinilai kurang efektif karena tidak dapat melakukan rekapitulasi secara otomatis. Selain pelaporan patroli yang dilakukan setiap hari, Kemenlhk juga merilis beberapa sistem informasi pendukung dalam proses penanganan karhutla ini, salah satunya adalah SIPONGI yang digunakan untuk memetakan titik panas yang muncul. Selain sistem informasi dari pihak kementrian, beberapa sistem hasil penelitian sebelumnya sempat dibuat untuk membantu tim patroli dalam melaksanakan kegiatan hariannya, seperti SIMADU untuk visualisasi sebaran patroli dan aplikasi mobile akuisisi data patroli karhutla yang sudah di release ke playstore sejak tahun 2019. Semua sistem tersebut pada dasarnya menggunakan data yang sama namun secara sistem masih ditempatkan di media yang terpisah. Penelitian ini bertujuan mengintegrasikan seluruh data yang digunakan dalam sistem akuisisi data patroli, pengolahan data patroli hingga visualisasi data patroli. Berdasarkan hasil pantauan selama aplikasi mobile digunakan dan berdasarkan hasil diskusi dengan pihak user, proses transaksi data yang terjadi pada sistem ini dinilai cukup besar sehingga sisi backend perlu dilakukan tune-up. Proses tuning tersebut dilakukan untuk menjaga layanan aplikasi agar tetap memenuhi konsep PIECES yaitu Performance, Information, Economics, Control, Efficiency dan Services. Proses pengembangan sistem ini mengadopsi metode pengembangan prototyping yang tahapan kerjannya diawali dengan komunikasi untuk mendapatkan detail kebutuhan dari pengguna, kemudian merancang sistem yang akan dibangun, lalu membangun sistem sesuai rancangan, diakhiri dengan mendapatkan feedback dari pengguna, jika dirasakan sistem masih memiliki kekurangan maka dapat dilakukan iterasi berikutnya agar kebutuhan terpenuhi dan sistem terbentuk secara utuh. Seluruh proses penelitian dilakukan di infrastuktur milik Departemen Ilmu Komputer IPB. Keluaran dari penelitian ini berupa sebuah sistem manajemen basis data dan Application Programming Interface (API) untuk dapat terhubung dengan sistem lain. Basis data dibangun terpusat dan dapat diakses melalui aplikasi mobile dan web. Basis data dibangun menggunakan model relasional pada platform PostgreSQL dengan beberapa parameter tuning yang diaplikasikan dengan referensi PIECES. Sistem dan arsitektur selesai dibangun dan dapat melayani aplikasi mobile dan Sistem Informasi berbasis web Patroli Pencegahan Karhutla.
Keyword: API, Database, Forest and land fire, PosrgreSQL, Tuning

Judul: Effect of CaSO4.2H2O (coagulant) concentration and temperature on the protein coagulation process and curd texture
Abstrak: Texture is an important aspect to determine consumer preferences for products based curd, one of them is tofu. Differences in texture of are influenced by the parameters of the coagulation process which consists of coagulant concentration and coagulation temperature. Effect of differences in coagulation parameters was represented by the data of whey transmittance, whey protein content, pH value of whey, curd protein profiles, moisture content and total solids of curd, and curd texture (objectively by TPA devices). This study used CaSO4.2H2O as a coagulant for soybean milk with the concentration of 0.015 N (A), 0.030 N (B), and 0.045 N (C). Soy milk was coagulated at the temperature of 60 and 80°C. Coagulation produced curd tofu and whey. The data suggest that whey C had the highest transmittance [23.52% (60°C) and 19.30% (80°C)], whey protein B had the lowest [0.448 mg/mL (80°C) and 0.390 mg/mL (60°C )], while the whey pH values were not significantly different in the range of 5.72 to 5.90. The curd C had the highest moisture content (wet basis) [20.63% (80°C) and 18.69% (60°C)] and the highest total solids/yields (raw material basis) [40.88% (60°C) and 37.75% (80°)]. The function f(x) = y = 2.896x + 1358 was obtained to correlate the curd texture by objective measurement (x) and the sensory evaluation (y). Curd C (80°C) had the highest hardness 2.474 (slightly hard) while the curd A (60°C) had the lowest hardness 1.164 (soft). Meanwhile, the curd protein profiles consists of 7S globulin (β-conglycinin) and 11S globulin (glycinin) protein subunits. The 7S protein consists of subunits α, α’, and β, while the 7S protein consists of the acid subunits (A1, A2, A4, A6) and the base subunit. Percent of 11S subunits in the curd increased with increasing concentration of coagulant in all the coagulation temperature. The percent of 7S subunits indicated otherwise, as well as its components, α+α’ and β. Overall, subunits of proteins that have an influence on the texture are the A1 subunit and the base subunit of the 11S proteins with the highest Pearson correlation on the curd cohesiveness.
Keyword: