Analisis Contextual Inquiry 21 – 0 Tahun 42% 31-40 Tahun 31% > 50 Tahun 15% 41-50 Tahun 12%
Gambar 3 Karakteristik Responden Menurut Kelompok Umur
< 5 tahun 58%
5-10 tahun 23%
10-15 tahun 8%
> 20 tahun 8% 15-20 tahun 4%
Gambar 4 Karakteristik Responden Menurut Pengalaman Penyuluhan
S1 58% D3 15% SMA 27%
Gambar 5 Karakteristik Responden Menurut Status Pendidikan Formal
Laki-laki
88% Perempuan12%
Gambar 6 Karakteristik Responden Menurut Jenis Kelamin
Pada tahap contextual inquiry dilakukan observasi lapangan mengenai karakteristik pengguna dengan menyebarkan kuesioner kepada 26 penyuluh di kabupaten Subang. Kuesioner (Lampiran 1) mengenai pengalaman pengguna dengan telpon seluler, internet, media sosial dan kebutuhan serta respon pengguna terhadap aplikasi yang akan dirancang. Dari 26 responden, sebanyak 42% responden berusia antara 21 – 30 tahun sedangkan yang berusia antara 41-50 tahun hanya sebanyak 12% (Gambar 3), tetapi pengalaman responden selaku penyuluh pertanian di kabupaten subang hanya kurang dari 5 tahun sebesar 58%
dan hanya 8% dengan pengalaman lebih dari 20 tahun (Gambar 4).
Untuk latar pendidikan formal, pada Gambar 5 menunjukan lebih dari setengah responden 58% adalah lulusan strata satu sedangkan D3 sebanyak 15% dan SMA 27%. Rata rata penyuluh di kabupaten subang masih berusia produktif antara 21-30 tahun dengan persentase terbesar adalah laki-laki 88% (Gambar 6).
Tabel 1 Frekuensi Pencarian Informasi Pertanian di Internet dalam 1 Bulan
Frekuensi Persentase 4 kali 37 % 2-3 kali 27 % Setiap weekend 12 % 1 kali 12 % Setiap hari 8 %
Setiap hari kerja 4 %
Tabel 2 Intensitas mobile yang terkoneksi internet Frekuensi Persentase Selalu 38 % Kadang-kadang 35 % Sering 15 % Tidak pernah 4 %
Pada Tabel 1 menunjukan seluruh responden pernah melakukan aktifitas pencarian mengenai informasi pertanian di internet, dengan intensitas pencarian
sebanyak 38% 4 kali dalam satu bulan dan 27% 2-3 kali dalam satu bulan. Hal ini menunjukan bahwa penyuluh pertanian di kabupaten subang sudah bisa melakukan aktifitas searching di internet yang dilakukan seminggu sekali atau 4 kali dalam satu bulan.
Tabel 2 juga menunjukan bawa seluruh responden memiliki telepon seluler, namun hanya sebesar 38% yang selalu teroneksi internet, 35% kadang kadang terkoneksi dan 4% yang tidak pernah terkoneksi dengan internet. Dengan data tersebut menunjukan bahwa penyuluh pertanian di kabupaten Subang telah terbiasa menggunakan koneksi internet karena hanya sekitar 4% yang tidak pernah menggunakan koneksi internet.
Tabel 3 Aplikasi yang sering digunakan Aplikasi Persentase Social media 53 % Berita 27 % Photography 4 % Game 4 % Tidak ada 12 %
Tabel 4 Sosial media yang sering digunakan
Social media Persentase Facebook 73 %
Twitter 4 %
Instagram 4 % Tidak punya 19 %
Tabel 3 menunjukan lebih dari setengah responden menggunakan internet untuk berinteraksi melalui sosial media (53%) dan mencari berita sebanyak (27%). Media sosial yang sering digunakan facebook (73%) sedangkan media sosial lainnya seperti twitter, instagram, jarang sekali digunakan. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat koneksi internet penyuluh cukup tinggi dengan pengunaan facebook yang tinggi biasa digunakan sebagai media untuk berkomunikasi antar penyuluh (Tabel 4)
Analisis Proses Bisnis KMS Analisis aplikasi kedelai di Indonesia dan Luar Negeri
Tabel 5 Existing agriculture applications (Informasi kedelai) di Indonesia dan Luar Negeri
Aplikasi Fungsi atau fitur yang tersedia pada aplikasi Mata
Daun
· Fungsi : Mendeteksi kadar klorofil dan nitrogen di dalam daun dengan memotretnya melalui kamera smartphone
· Last update : 3 Agustus 2015
· Developer : Machung Research Center for Photosynthetic (MRCPP)
· URL : mrcpp.machung.ac.id/ Soybean
Advisor
· Fungsi: Lime rate calculator, Nutrient rate calculator, Nutrient Deficiencies, Disease Control, Insect Control,
Irrigation Manager, Production Handbook.
· Last update : 10 Juli 2015
· Developer : Dharmendra Saraswat .
· URL : www.uaex.edu PIHPS
Nasional
· Fungsi : Harga pangan Beras, Gula, Minyak goreng, Daging, Telur, Tepung terigu, Kacang kedelai impor, Kacang kedelai lokal, Cabai, Bawang
· Last update: 22 Juli 2016.
· Developer : Gamatechno Indonesia.
· URL : www.gamatechno.com C7
Mercado da Soja
· Fungsi: Perkiraan nilai karung kedelai.
· Last update: Oktober 2015.
· Developer : Laboratório de Geomática .
· URL : www.crcampeiro.net
Petani · Fungsi : Tanya jawab, Artikel, Toko, Panen, Survey, Harga pangan, Cuaca Informasi solusi permasalahan pertanian,
tempat penjualan alat-alat pertanian, forum online para petani indonesia.
· Last update : 25 Juli 2016
· Developer : 8Villages.
· URL : http://8villages.com/
TaniHub · Fungsi: E-commerce hasil pertanian mulai dari Buah- buahan, Sayuran dan Karbohidrat.
· Last update: 8 Maret 2016.
· Developer : TaniHub, Inc.
· URL : www.tanihub.com
SoyaGuru · Fungsi: Soya market prices, Soya yield calculator, Soya insect & Pest guide, Soya Knowledge center.
· Last update: 5 Juni 2015.
· Developer : Farms.com.
Aplikasi Fungsi atau fitur yang tersedia pada aplikasi Extreme
Beans
· Fitur: Calculate, Research articles, Soybean News.
· Last update: 17 November 2012.
· Developer : Envision Mobile.
· URL: Apps. www.yourvp.net
Hasil kajian beberapa aplikasi pertanian yang memuat informasi kedelai yang ada di Indonesia dan Luar Negeri disajikan pada Tabel 5. Berdasarkan hasil evaluasi, Aplikasi yang ada di Indonesia masih bersifat umum, belum ada aplikasi khusus untuk satu komoditas misalnya kedelai yang menyajikan informasi lengkap mulai dari teknologi produksi sampai dengan teknologi pengolahan hasil. Adapun aplikasi yang terdapat di luar negeri sudah fokus dalam satu komoditas, misalnya kedelai. Beberapa aplikasi tersebut adalah “SoyaGuru”,“Soybean Advisor,”, “Extream Beans” (Tabel 5). Sedangkan aplikasi yang memiliki layout yang menarik adalah “Harga Pangan”. “Petani”, dan “SoyaGuru”, aplikasi-aplikasi tersebut memiliki navigasi drawer sebagai navigasi menu untuk memudahkan user , kemudian pada setiap menu memiliki linier layout yang mudah di scrolling kebawah ditambah dengan icon icon menarik yang sesuai dengan pelabelan menu.
KMS kedelai web (Sa’diah, 2015) memiliki beberapa stakeholder yang terlibat, yaitu pakar, penyuluh, mahasiswa, programmer dan administrator . Penyuluh dan mahasiswa sebagai pengguna aplikasi yang melakukan proses sharing knowledge dan capture knowledge antar pengguna lainnya. Sedangkan pakar bertanggung jawab untuk memberikan pengetahuan tacit dan explicit
mengenai kedelai dengan cara mengupdate konten pengetahuan. Hak akses tertinggi ada pada administrator yang bertanggung jawab terhadap pemeliharaan sistem. Programmer bertanggung jawab untuk mengimplementasikan seluruh pengetahuan, baik tacit maupun explicit menjadi sebuah sistem KMS (Tabel 6).
Tabel 6 Stakeholder KMS kedelai beserta tanggung jawabnya Stakeholder Tanggung jawab
Pakar Memberikan pengetahuan tacit dan explicit tentang kedelai serta sebagai validator pengetahuan yang telah ditangkap Penyuluh Salah satu pengguna aplikasi KMS kedelai
Mahasiswa Salah satu pengguna aplikasi KMS kedelai
Developer Mengimplementasikan seluruh pengetahuan pakar ke dalam sebuah aplikasi
Administrator Pemilik hak akses tertinggi untuk mengakses aplikasi KMS kedelai, bertanggung jawab atas pemeliharaan aplikasi
Konteks pada KMS kedelai web merupakan bisnis inti dari kedelai. konteks yang dikembangkan merujuk pada beberapa referensi yaitu Bestary (2014), Ghulamahdi (2011), Kumalasari (2013), 4 buku Puslitbang, Puspita (2015), Surahman et al. (2014), dan Yuniar (2013). Konteks yang telah dihasilkan dari rujukan kemudian didiskusikan bersama pakar kedelai, yaitu Dr. Desta Wirnas, SP, M.Si dan Prof. Dr. Ir. Munif Ghulamahdi, MS (Sa’diah, 2015).
Proses konversi pengetahuan KMS kedelai menuju aplikasi KMS kedelai, dimulai dari penelitian yang dilakukan Sa’diah, 2015 untuk menghasilkan tacit
dan explicit knowledge yang dimulai dengan wawancara pakar bersama Dr. Desta Wirnas, SP. MSc dan Prof. Dr. Ir. Munif Ghulamahdi, MS, dan explicit knwoledge dari beberapa jurnal penelitian. Tacit dan explicit knowledge yang di dapatkan oleh Sa’diah tersebut menjadi sebuah pengetahuan baru mengenai kedelai yang kemudian dijadikan sebuah dokumen KMS kedelai. Tacit knowledge yang didapat dari tahap sebelumnya dikonversi menjadi explicit knowledge. Explicit knowledge pada tahap ini berupa dokumen pengetahuan mengenai kedelai
yang disertai rincian tacit dan explicit knowledge mulai dari kedelai, pengolahan hasil sampai teknologi produksi. Dari dokumen – dokumen knowledge kedelai tersebut akan di ambil untuk dijadikan data pada sebuah paket aplikasi kedelai yang akan dikembangkan.
Contextual Analysis
Hasil dari analisis proses bisnis KMS kedelai pada tahap sebelumnya menunjukan terdapat 3 users utama sebagai pengguna aplikasi, yaitu pakar, penyuluh dan mahasiswa sesuai peran dan kebutuhannya (work roles). Secara keseluruhan gambaran penggunaan aplikasi oleh user digambarkan dengan sebuah flow model aplikasi (Gambar 7). Users (pakar, penyuluh dan mahasiswa) menggunakan aplikasi untuk mendapatkan informasi mengenai kedelai. flow model aplikasi kedelai ini menunjukkan alur informasi, hubungannya dengan pengguna, dan perangkat yang digunakan. Users akan mengakses aplikasi kedelai
melalui sebuah perangkat smartphone, smartphone tersebut akan menampilkan aplikasi kedelai melalui koneksi internet dengan data yang diambil dari database dan koneksi ke sosial media facebook .
Aplikasi Kedelai Smartphone Mahasiswa Penyuluh Pakar
Social media : Facebook
Other Applicatio n Petani
Database internet
Gambar 7 Flow model aplikasi kedelai
Users dapat membagi informasi kepada publik melalui media sosial yang terhubung dengan jaringan internet. Flow model aplikasi kedelai ini menjelaskan bahwa perangkat mobile harus terhubung dengan koneksi internet untuk
mengambil data dari database server dan koneksi ke sosial media. sehingga aplikasi harus selalu terkoneksi internet karena data yang tersimpan bersifat dinamis bisa selalu berubah ubah sehingga database beradapa pada web server
yang membutuhkan koneksi internet untuk pengambilan data. Sosial media : facebook di butuhkan untuk melakukan login aplikasi dan sharing artikel. Hal ini karena sebesar 73% responden adalah pengguna sosial media facebook menjadi yang lebih sering digunakan pada tahap contextual inquiry sebelumnya. Rincian menu untuk flow model user aplikasi kedelai ditunjukan pada tabel 7.
Tabel 7 Rincian menu user aplikasi kedelai
Menu Sub menu Keterangan Pengembangan fitur
Kedelai - Informasi mengenai
kedelai mulai dari akar sampai taksonomi Download konten, Sharing ke facebook Teknologi produksi Budidaya, Gulma, Hama Menampilkan Informasi mengenai cara budidaya kedelai dan cara
menangani gulma,hama. Download konten, Sharing ke facebook Pengolahan hasil Fermentasi, Nonfermentasi Menampilkan informasi mengenai cara pengolahan kedelai fermentasi dan non fermentasi.
Download konten, Sharing ke
Konsultasi Forum, Topik Forum untuk tanya- jawab mengenai suatu
topik tertentu
Komentar, sharing ke facebook
Data penyuluh
- Menampilkan data para
penyuluh kedelai disertai dengan profile image dan informasi penyuluh. Image profile, Search penyuluh Artikel populer Terbaru, Terpopuler Menampilkan artikel-artikel populer yang berkaitan dengan kedelai
Komentar artikel, Download konten, Sharing ke facebook Tentang kami - Informasi mengenai aplikasi KMS kedelai dan informasi Tim KMS yang terlibat
-Buku tamu - Isian buku tamu di mulai dari nama,email dan alamat
-Unduh File - Menampilkan file
–
file pdf untuk di downloadPakar Cpanel Pakar PC/Laptop Database Update Konten Delete Konten Internet Manajemen konten
Gambar 8 Flow user model (Pakar)
Untuk flow user model pakar memiliki dua peranan yaitu sebagai pengguna biasa dan sebagai pengguna yang diberi hak akses untuk me-manage konten. Sebagai pengguna biasa, pakar bisa mengakses aplikasi melalui smartphone dengan beberapa aktifitas yang bisa dilakukan, sedangkan pakar sebagai pengguna yang diberi hak akses dapat melakukan login ke Cpanel pakar melalui PC/Laptop, aktifitas yang dilakukan yaitu melakukan manajemen konten / pengetahuan ke dalam aplikasi baik, update, edit, maupun delete (Gambar 8).
Rincian menu untuk flow model Pakar ditunjukan pada Tabel 8. Tabel 8 Daftar menu control panel pakar
Nama menu CRUD
Kedelai Update konten, Delete
Teknologi produksi Update konten, Delete Pengolahan hasil Update konten, Delete Konsultasi Update konten, Delete Artikel populer Update konten, Delete File management Tambah file, Delete Analisis Design Informing Model
User berperan sebagai pemberi dan penerima informasi pada aplikasi kedelai ini. Ada beberapa hubungan timbal balik yang terjadi antar users (penyuluh, mahasiswa dan Pakar). Ketika seorang user berkomentar melalui fitur konsultasi, maka user lain akap dapat melihat komentar tersebut dan membalasnya di forum. Hubungan tersebut juga terjadi ketika Pakar menambahkan informasi dan konten, yang bisa dilihat oleh penyuluh, mahasiswa dan pakar lain (Gambar 9). Sosial model antara penyuluh ke mahasiswa antara penyuluh ke penyuluh, penyuluh ke mahasiswa dan mahasiswa ke mahasiswa dilakukan dengan interaksi pada tanya jawab forum dan komentar pada artikel (Gambar 10).
Mahasiswa dan Penyuluh Update konten (web)
Komentar artikel Pakar
Tanya jawab forum
Komentar artikel Pakar
Tanya jawab forum
Pakar Update konten (web)
Gambar 9 Social model pakar ke penyuluh dan mahasiswa
Mahasiswa Mahasiswa Tanya jawab forum Komentar artikel Mahasiswa Penyuluh Tanya jawab forum Komentar artikel Penyuluh Penyuluh Tanya jawab forum Komentar artikel
Gambar 10 Social model penyuluh dan mahasiswa
Desain Design Thinking
Design thinking dilakukan dengan pembuatan persona yang ditunjukkan pada Gambar 11. Elemen-elemen pada persona di dasarkan kepada kebutuhan
users dari hasil observasi pada tahap analisis contextual inquiry. Kandidat persona adalah Penyuluh kedelai yang menjadi responden observasi sebanyak 26 responden. Tokoh persona secara spesifik dipilih berdasarkan analisis hasil observasi dengan persentase terbesar untuk setiap keseluruhan responden.
Persona user untuk aplikasi kedelai adalah user dengan persentase terbesar yaitu laki-laki dengan range usia 21-56 yang tinggal dan berkegiatan di sekitar Subang. User adalah pengguna ponsel android. User cenderung lebih sering menjalankan aplikasi sosial media facebook dibandingkan dengan games, aplikasi photografi, atau aplikasi yang menampilkan berita. Berdasarkan kebutuhan user , yang harus diperhatikan pada saat perancangan aplikasi adalah desain yang menarik, informatif, dan komunikatif. Pada saat evaluasi prototipe user mengusulkan untuk diperbanyak gambar yang lebih menarik, teks tulisan yang tidak terlalu kecil serta icon - icon yang sesuai dengan menu.
Hasil persentase tersebut kemudian di petakan menjadi sebuah user persona seperti ditunjukan pada Gambar 11 berikut
Gambar 11 User persona aplikasi kedelai Design Production
Design production dilakukan dengan pembuatan wireframe. Konsep dasar layout aplikasi kedelai ini memiliki beberapa komponen utama, antara lain header yang akan berisi judul dari halaman yang di klik, tray/navigasi sebagai fitur navigasi untuk beralih ke menu yang dipilih. Dan body content yang berisi konten menu utama. Terdapat 8 menu utama aplikasi kedelai, antara lain Kedelai, teknologi produksi, Pengolahan hasil, Konsultasi, Data penyuluh, artikel Populer, tentang Kami dan isi buku tamu. Menu utama tersebut akan ditampilkan pada body content. Sedangkan pada header akan berisi tray navigasi menu. Pembuatan wireframe
berfokus pada layout utama saja, kemudian design selanjutnya akan dilakukan pada tahap prototipe.
Pada aplikasi ini tidak menambahkan konten baru. Body content pada aplikasi ini diambil dari beberapa penelitian KMS kedelai, yaitu varietas unggul (Kumalasari, 2013), identifikasi hama, teknologi pengendalian hama (Yuniar 2013, Puspita 2015), teknologi budidaya air jenuh (Ghulahmadi, 2014), kedelai, konsultasi, tentang kami (Atmoko, 2014), tekhnologi produksi, varietas (Bestari, 2014), kedelai, tekhnologi produksi, pengolahan hasil, konsultasi (Tus Sa’diah, 2015). Lampiran 5 mendeskripsikan anggota tim KMS disertai peran dan tanggungjawabnya. Contoh wireframe seperti ditunjukan dalam Gambar 12.
Gambar 12 Layout aplikasi kedelai Prototipe
Pembuatan prototipe menggunakan tool appuxpin. Prototipe bisa diakses dan dijalankan secara online melalui scan QR Code. Pembuatan prototipe menggunakan tool appuxpin. Antarmuka menggunakan flat design dengan icon grafis yang mudah dimengerti dengan warna cerah dan kontras sehingga memudahkan pengguna untuk memilih (Treder, 2015). Prototipe aplikasi menggunakan warna netral white backgorund , dengan icon
–
icon sebagai gambaran menu utama, pada menu kedelai di terapkan flat design aplikasi yang berisi menu akar sampai taksonomi (Gambar 13).Gambar 13 Prototipe-1 menu utama dan menu kedelai
Pada menu data penyuluh dan teknologi produksi tampilan memiliki desain list menu secara vertikal (Gambar 14).
Gambar 14 Prototipe-1 menu data penyuluh dan Teknologi produksi Tampilan prototipe lengkap bisa dilihat dalam Lampiran 3 dan Lampiran 4. Evaluasi prototipe-1
Tabel 9 menunjukkan hasil evaluasi prototype yang dilakukan oleh 26 penyuluh sebagai responden.
Tabel 9 Hasil evaluasi prototipe-1
Pertanyaan (Q) dan Jawaban %
Q1 : Apa yang anda pikirkan ketika pertama kali melihat aplikasi kedelai ini?
· (-) Masih bingung belum tahu aplikasi apa karena tidak ada background .
· (+) Kagum, bisa mempermudah pencarian tentang tanaman kedelai
· (+) Menu aplikasi menggunakan background yang baik, tampilan sesuai antara lambang dan isinya
Q2 : Apa yang Anda harapkan melalui aplikasi kedelai mobile ini?
· (+) Diharapkan aplikasi sebagai bahan penyuluhan dilapangan, informasi kedelai menambah wawasan dan pengetahuan.
· (-) Perbanyak gambar dan tulisan yang jelas dan tidak terlalu kecil
· (-) Lebih lengkap lagi jika ada menu harga,peluang pasar dan pemasaran
· (-) Aplikasi dapat menghemat waktu dan biata, segera bisa di download
Q3 : Apa yang sangat Anda tidak sukai dari desain aplikasi kedelai ini?
· (-) Ada double menu garis di kiri yang sama dengan di tengah.
· (-) Menu pengolahan hasil dan teknologi produksi kurang menarik karena hanya berupa teks list saja.
· (-) Icon nya kurang terlihat menarik dan tidak seragam.
27% 65% 8% 76% 8% 8% 8% 27% 8% 15%
Pertanyaan (Q) dan Jawaban %
· (-) Gambar nya sedikit, kalau lebih banyak akan menarik
· (-) Data penyuluh kurang menarik karena hanya berupa tabel
· (+) Suka semua, cukup enjoy
· (-) Tidak ada informasi peluang pasar, harga pasar dan pemupukan
Q4 : Apakah warna dari aplikasi kedelai ini sudah sangat baik dan menarik bagi Anda?
· (+) Sudah cukup baik dan menarik dengan warna warna cerah, seperti hijau
· (-) Tidak menggunakan warna hitam/gelap pada icon, lebih baik full colour semua.
· (+) Untuk masalah warna menurut saya relatif, tergantung kesukaan masing masing. untuk saran : pake warna warna yang nyala supaya kelihatan menarik
Q5 : Jika Anda diperbolehkan untuk merubah satu hal pada prototype aplikasi kedelai ini, apa yang ingin Anda rubah?
· (+) Sudah menarik semua nya, tidak ada yang perlu di rubah.
· (-) Merubah dan memperjelas gambar icon kedelai nya pada menu
· (-) Merubah menu konsultasi, lebih menarik lagi, karena menu konsultasi nya berupa tabel saja.
· (-) Menambah fitur pemasaran dan harga yang update
· (-) Pengolahan dan tekhnologi produksi di rubah lebih menarik lagi 15% 8% 12% 15% 73% 19% 8% 46% 12% 22% 12% 8%
Feedback yang kurang baik dari pertanyaan-pertanyaan tersebut kemudian dijadikan requirement untuk perbaikan pada implementasi desain aplikasi berikutnya (Tabel 10).
Tabel 10 hasil evaluasi prototipe aplikasi Kode Requirement
Q1-R1 Penambahan menu splash screen dengan logo aplikasi kedelai. Q2-R2 Penambahan gambar pada setiap menu kedelai, pengolahan
hasil dan teknologi produksi Q3-R3 Perbaikan icon
Q3-R4 Penambahan navigasi menu yang sederhana Q3-R5 Perbaikan menu data penyuluh
Q5-R6 Perbaikan menu pengolahan hasil dan teknologi produksi Q5-R7 Perbaikan layout menu konsultasi
Implementasi
Semua requirement tabel 10 diimplementasikan agar sistem sesuai dengan harapan responden. Berikut adalah penjelasan mengenai perbaikan dari prototype-1 (a) ke prototype-2 (b) pada Gambar prototype-15 s.d gambar 2prototype-1.
(a) (b)
Gambar 15 Perbaikan menu utama (Q1-R1) (a) Layout menu utama (b)Hasil penambahan splashscreen menu
Pada Gambar 15, ketika aplikasi pertama kali dibuka tampilan awal langsung menampilkan menu utama aplikasi (Gambar 15.a), kemudian hasil evaluasi mengimplementasikan desain antarmuka yang diawali splash screen menu dengan logo aplikasi kedelai sebagai tampilan awal saat di buka pertama kali (Gambar 15.b), sehingga memberi pemahaman kepada pengguna mengenai aplikasi yang sedang mereka gunakan.
(a) (b)
Gambar 16 Perbaikan konten informasi (Q2-R2) (a)Konten text (b)Hasil penambahan konten dengan gambar
Konten diperkaya dengan menambahkan gambar (Gambar 16.b) tidak hanya berupa text (Gambar 16.a). Perbaikan ini diharapkan pengguna dapat dengan mudah memahami informasi.
(a) (b)
Gambar 17 Perbaikan icon menu utama (Q3-R3) (a)Desain flat icon colorfull (b)Hasil perbaikan desain dengan circular Icon
Gambar 17 di implementasikan icon
–
icon yang sudah disesuaikan dengan label pada setiap menu, dimana sebelumnya icon-icon tersebut merupakan flat icon colorfull yang tidak memiliki keseragaman desain (Gambar 17.a). Implementasi circular icon tersebut dapat menghemat ruang untuk layar yang relatif kecil, sehingga meningkatkan daya tarik estetika desain (Gambar 17.b).(a) (b)
Figure 18 Perbaikan navigasi (Q3-R4) (a)Tray navigasi (b)Hasil perbaikan desain dengan Tray navigasi sederhana
Navigasi dibuat sederhana menjadi pola sekunder aplikasi yang hanya berisi profile, unduh file, pilihan dan keluar (Gambar 18.b), sehingga pengguna
yang sama dengan body content sehingga terjadi penumpukan menu (Gambar 18.a).
(a) (b)
Gambar 19 Perbaikan menu data penyuluh (Q3-R5) List tabel (a) Menjadi linier list (b)
Implementasi tampilan pada data penyuluh berisi daftar data para penyuluh disertai gambar, nama, dan alamat sebagai pembeda antara data penyuluh satu dan yang lainnya (Gambar 19.b). Perbaikan ini membuat antarmuka lebih menarik dan diharapkan membuat pengguna lebih mudah memahami data yang ditampilkan daripada hanya berupa list data dalam tabel pada rancangan sebelumnya (Gambar 19.a)
(a) (b)
Gambar 20 Perbaikan menu teknologi produksi (Q5-R6) List menu (a) Menjadi linier menu (b)
Prototipe-1 (Gambar 20.a) berupa list menu mendatar dari masing masing menu utama, sehingga memberikan tampilan yang kurang menarik. Perubahan dilakukan menggunakan linier layout yang bisa bernavigasi ke menu lainnya, desain ini merupakan paling tepat untuk mengatur dan mengelola menu yang memiliki banyak konten (Treder, 2015). Dengan demikian akan memudahkan pengguna untuk berpindah dari satu menu ke menu lain nya dalam satu linier
layout (Gambar 20.b)
(a) (b)
Gambar 21 Perbaikan menu konsultasi (Q5-R7) Table menu (a) Menjadi linier menu interaktif (b)
Menu konsultasi seperti terlihat pada Gambar 21, dimana sebelumnya forum dan topik berada dalam satu daftar sebuah tabel sehingga membuat tampilan layout tidak tampak sebagai forum media interaktif (Gambar 21.a), dengan mengimplementasikan layout l liner di dalam menu konsultasi, menu terlihat lebih interaktif dengan informasi mengenai topik dan judul disertai pilihan untuk memberi komentar (gambar 21.b).
Pengembangan fitur KMS kedelai mobile 1. Sharing (Bagikan)
Aplikasi kms kedelai menyediakan fitur untuk membagikan setiap konten informasi ke media sosial facebook (Gambar 22).
2. Download file
Setiap konten pada masing-masing menu dapat di download sebagai file .pdf (Gambar 23)
3. Article comment
Menu artikel pada aplikasi dapat di berikan komentar pada masing masing artikel (Gambar 24)
Gambar 22 Fitur aplikasi bagikan konten ke facebook
Setiap konten di dalam aplikasi, mulai dari konten dalam menu kedelai, artikel, teknologi produksi, pengolahan hasil dapat di bagikan ke sosial media facebook, sehingga pengguna lain dapat melihat informasi dari konten yang