Analisis Kinerja Aplikasi Pemantauan dan Pengendalian Smart Agriculture Berbasis Android

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.