## Pendeteksi Penggunaan Jumlah Rak Berbasis Image Processing Terhadap Citra Desain Layout Rak
Ilham Sholeh 1  ) , Nurchim 2) , Rudi Susanto 3)
123) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta
1) ilham.dhelpi19tia1@gmail.com  , 2) nurchim@udb.ac.id, 3) Rudi_susanto@udb.ac.id

## ABSTRACT
People who have a large area of land want to open a shop business, but problems arise in organizing the room and determining the type of shelf needed. Adi Rak Minimarket Solo Company provides shelf procurement services according to the needs of the room, from making designs to offering letters. Before making an offer letter, detection and calculation of shelves are carried out by employees. This is done by observing the shelf object from the design drawing, the process sometimes causes problems and takes a longer time. An automatic shelf detection and calculation system will make it easier for  companies to minimize errors and speed up the calculation of the shelves needed. The YOLO (You Only Look Once) method is the process of detecting shelf objects from design drawings. Data collection using observation methods, interviews, and observations of the company, using  the  SDLC  method  as  system  development  from  the  system  requirements  analysis  stage,  system  design  from  use  case diagrams, and activity diagrams, as well as the process of making user interfaces, making program code, form design results, alpha  testing  with  a  black  box  and  detection  testing  using  confusion  matrix,  system  maintenance,  including  corrective maintenance, adaptive maintenance, and perfective maintenance. So the results obtained from using YOLO Version 8, using DR-1 as a shelf detection model, obtained the F1 Score value of each shelf object with a value of 0.66 to 1.00 obtained a value close to 1 so that DR-1 is a good detection model.
Keywords: Shelf, Room, Detection, YOLO, F1 Score

## ABSTRAK
Masyarakat  yang  memiliki  lahan  yang  luas  ingin  membuka  usaha  toko,  namun  timbul  masalah  dalam  menata  ruangan  dan menentukan jenis rak yang dibutuhkan. Perusahaan Adi Rak Minimarket Solo menyediakan jasa pengadaan rak sesuai dengan kebutuhan  ruangan,  mulai  dari  pembuatan  desain  hingga  surat  penawaran.  Sebelum  membuat  surat  penawaran,  dilakukan deteksi dan perhitungan rak yang dilakukan oleh karyawan. Hal ini dilakukan dengan cara mengamati objek rak dari gambar desain,  proses  tersebut  terkadang  menimbulkan  masalah  dan  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama.  Sistem  pendeteksi  dan penghitungan rak otomatis akan memudahkan perusahaan, untuk meminimalisir kesalahan dan mempercepat penghitungan rak yang  dibutuhkan.  Metode  YOLO  (You  Only  Look  Once)  merupakan  proses  pendeteksian  objek  rak  dari  gambar  desain. Pengumpulan data menggunakan metode observasi, wawancara, dan pengamatan terhadap perusahaan, dengan menggunakan metode SDLC sebagai pengembangan sistem dari tahap analisis kebutuhan sistem, desain sistem dari use case diagram, dan activity diagram, serta proses pembuatan user interface, pembuatan kode program, form hasil desain, pengujian alpha dengan black box dan pengujian deteksi dengan menggunakan confusion matrix, perawatan sistem, meliputi corrective maintenance, adaptive  maintenance,  dan  perfective  maintenance.  Maka  hasil  yang  didapatkan  dari  penggunaan  YOLO  Versi  8,  dengan menggunakan DR-1 sebagai model pendeteksian rak, didapatkan nilai F1 Score setiap objek rak dengan nilai 0.66 hingga 1.00 didapatkan nilai yang mendekati 1 sehingga DR-1 merupakan model pendeteksian yang baik.
Kata Kunci: Rak, Ruangan, Deteksi, YOLO, F1 Score

## I. P ENDAHULUAN
Masyarakat  merintis  Usaha  Mikro  Kecil  dan Menengah  (UMKM)  menjadi  kegiatan  usaha  untuk individu  maupun  kelompok  [1].  Masyarakat  merintis
usaha akan menggunakan tempat serta memerlukan alat bantu untuk menempatkan barang dagangan. Terkadang  masyarakat  yang  memiliki  tempat  dengan lahan  besar  ingin  membuka  usaha  toko  agar mendapatkan  omset  yang  besar,  ingin  menggunakan

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI)
Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. 1-10
produk  rak  sebagai  tempat  untuk  menaruh  barang dagangan  karena  dapat  membantu  konsumen  untuk memilih barang yang ingin dibeli. Besarnya lahan yang hendak  digunakan  untuk  membangun  usaha  akan timbul suatu permasalahan dalam hal menata ruangan dengan  penyesuaian  jenis  dan  jumlah  rak  yang diperlukan. Menurut  [2]  Penataan ruangan  yang tidak tertata  rapi  akan  menjadikan  pengunjung  menjadi kurang yakin dengan toko tersebut.
Adi  Rak  Minimarket  Solo  toko  perlengkapan minimarket online terbaik  dan  terpercaya.  Ratusan pengusaha  ritel  telah  mempercayakan  pengadaan  rak dan  konsultan  kepada  Adi  Rak  Minimarket  Solo berdasarkan hasil wawancara dari pemilik perusahaan. Pengadaan rak yang dilakukan dari perusahaan Adi Rak Minimarket  Solo  membuat  desain  layout  dan  tata ruangan  untuk  menentukan  jumlah  rak  minimarket yang  dibutuhkan  konsumen  berdasarkan  ukuran ruangan, akan ada kegiatan survey ke tempat konsumen untuk  memastikan  kondisi  ruangan.  Setelah  membuat desain  layout  akan  dilakukan  proses  pengelompokan dan  perhitungan  jumlah  rak  minimarket  yang dibutuhkan,  pengelompokan  dan  perhitungan  jumlah rak  minimarket  dilakukan  untuk  membuat  penawaran harga  kepada  konsumen  untuk  memastikan  berapa banyak jumlah rak yang dibutuhkan sesuai dengan hasil desain. Proses pengelompokan dan perhitungan jumlah rak  minimarket  yang  dilakukan  dengan  cara  manual, dilakukan pengamatan oleh pegawai terhadap jenis rak minimarket yang digunakan dalam citra desain layout kemudian  dijumlah  rak  minimarket  yang  dipakai. Proses  tersebut  perlu  dilakukan  secara  cermat,  teliti, dan berulang karena terdapat beberapa macam jenis rak minimarket yang digunakan, rak yang digunakan antara lain  rak  minimarket single  starting ,  rak  minimarket single adjoining ,  rak  minimarket double  starting ,  rak minimarket double adjoining ,  rak end ,  dan  rak backwall .  Setelah  menemukan  hasil  rak  minimarket yang  digunakan  akan  dibuatkan  penawaran  harga kepada  konsumen.  Perhitungan  jumlah  rak  secara manual terkadang akan menimbulkan kerugian, karena penentuan  jumlah  rak  dari  citra  desain  layout  karena terkadang manusia membuat suatu kesalahan[3]. Proses perhitungan  yang  dilakukan  secara  manual  akan menimbulkan permasalahan yang menjadikan kerugian terhadap pembeli, apabila jumlah rak yang dihitung dari hasil  desain  layout  ada  rak  yang  tidak  terhitung sehingga  menjadikan  lahan  tempat  yang  sebelumnya perlu  menggunakan  rak  menjadi  kosong  serta menambah  biaya  pesanan  yang  dibebankan  kepada konsumen  apabila  jumlah  rak  yang  hitung  melebihi jumlah.  Timbul  permasalahan  lain  terhadap  pegawai saat  proses  perhitungan  jumlah  rak  akan  memakan waktu  lebih  lama  apabila  ukuran  ruangan  semakin besar, karena semakin besar ukuran ruangan dari desain yang dibuat semakin banyak rak yang dibutuhkan untuk memenuhi  ruangan  tersebut  agar  tertata  rapi  dengan memperhatikan jenis rak dan jarak antar rak
Penulis melakukan uji banding dari penelitian yang dilakukan  oleh  [3]  membuat  sistem  pendeteksi  dan perhitungan  objek  rak  berbasis  image  processing dengan tujuan mempermudah aktivitas manusia saat ini
serta membantu perusahaan. Hasil penelitian terealisasikan sistem pendeteksi dan penghitung objek dari metode image processing dengan nilai keakuratan sistem  sebesar  100%  dari lux 92  selama  percobaan  2 kali dengan rata – rata delay 1,36 detik. Penelitian yang dilakukan oleh [4] tentang uji deteksi objek bentuk bola dengan metode circular hough transform menghasilkan sistem deteksi yang dapat mendeteksi bentuk objek bola dan warna serupa dengan baik menggunakan jarak 40 – 120  cm.  Penelitian  tentang  template  matching otomatisasi  darah  merah  untuk  deteksi  dini  derajat penyakit  demam  berdarah  yang  dibuat  oleh  [5] menghasilkan  sistem  yang  dapat  menemukan  objek sesuai template matching meskipun terdapat beberapa objek yang tidak terbaca. Perhitungan yang dilakukan oleh  sistem  dengan  perhitungan  manual  menunjukan hasil  yang  berbeda  karena  perhitungan  manual mengandalkan  kemampuan  visual  sedangkan  sistem dilakukan secara otomatis.
Berdasarkan  permasalahan  diatas  dibutuhkan sebuah  sistem  yang  dapat  mendeteksi  jenis  rak  pada citra desain layout dan tata ruangan untuk menghitung jumlah rak tanpa harus melakukan perhitungan secara manual oleh pegawai. Untuk mengatasi hal tersebut di rancanglah  sebuah  sistem  pendeteksi  penggunaan jumlah rak terhadap citra desain layout dan tata ruangan menggunakan  metode image  processing  yolo versi  8 karena  penggunaan  metode  image  processing  yolo dapat digunakan untuk mendeteksi objek secara efektif berdasarkan kelas yang telah dibuat, pembuatan model menggunakan  yolo  versi  8  tidak  terlalu  rumit  dan memakan  waktu  lebih.  Sistem  ini  diharapkan  dapat membantu pegawai untuk mempercepat dan meminimalisir setiap kesalahan pada saat perhitungan jumlah objek produk rak dalam citra desain layout, serta dapat membantu masyarakat.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan untuk pengumpulan  data  menggunakan  metode  observasi, wawancara,  dan  studi  pustaka.  Metode  observasi dilakukan dengan cara pengamatan atau penginderaan langsung  terhadap  situasi  pegawai  [6]  ketika melakukan  proses  pengelompokan  dan  perhitungan jumlah  rak.  Melakukan  kegiatan  wawancara  yang dilakukan  dengan  mengajukan  pertanyaan  secara langsung  kepada  pegawai  Adi  Rak  Minimarket  Solo [6], mengajukan beberapa pertanyaan terkait rak yang digunakan. Menggunakan studi pustaka yang dilakukan dengan cara mengumpulkan informasi yang dibutuhkan,  serta  melakukan  pembelajaran  tentang teori  dari  berbagai  macam  sumber  data  yang berhubungan dengan penelitian ini [7].
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan dalam  penelitian  menggunakan  metode System Development  Life  Cycle (SDLC) [8],  menggunakan tahapan sebagai berikut:
A. Analisa Kebutuhan Sistem
Proses  analisa  sistem  untuk  mengetahui  alur  dari sistem  yang  berjalan  saat  ini  [9]  serta  melakukan pengumpulan data untuk kebutuhan sistem,

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI)
Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. xx-xx
menggambarkan  alur  kerja  dari  sistem  yang  berjalan dan yang dikembangkan menggunakan workflow [10] beserta  dilakukan  analisa  kelemahan  sistem pieces untuk menganalisis sistem secara manual  berdasarkan informasi yang diperoleh dari hasil analisis kebutuhan mekanisme  sistem  yang  berjalan.  Kemudian  akan dibuat analisis sistem dan analisis data yang diperlukan.
B. Desain (Perancangan Aplikasi)
Melakukan  perancangan  aplikasi  baru  yang  dapat menyelesaikan  masalah  dari  tahap  sebelumnya, dirancang dengan cara merumuskan sistem deteksi ke dalam perancangan alur proses dari algoritma yolo versi 8 sebagai pendekatan baru dari sistem deteksi dengan target  secara realtime [11],  pembuatan  diagram  uml yang  terdiri  dari  beberapa  model  antara  lain use  case diagram, activity diagram dan class diagram  [12] dari hasil perencanaan, dan pembuatan rancangan antarmuka  untuk  pengguna  yang  terdiri  dari  riset, information architecture ( IA ), wireframe dan prototype [13] tentang  sistem  deteksi  rak  yang  akan dikembangkan [8].
C. Pembuatan Kode Program
Melakukan  tahap  membuat  sistem  pengolahan gambar sebagai deteksi penggunaan rak dan pembuatan visualisasi  program  desktop  atau  aplikasi Graphical User  Interface (GUI)  [14],  dengan  tahap  penulisan kode  program  yang  telah  dianalisis  menggunakan bahasa  pemrograman  python  dengan library tkinter serta  pembuatan  sistem  deteksi  rak  dari  citra  gambar desain layout.
D. Pengujian
Melakukan pengujian terhadap semua sistem yang telah  ditetapkan,  sehingga  tidak  menimbulkan kesalahan, seperti penyimpanan data, ada coding yang error,  dll.  Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan pengujian alpha terhadap  program  serta  pengujian deteksi penggunaan jumlah rak.
E. Pemeliharaan
Pada tahap ini dilakukan evaluasi terhadap kinerja dari  sistem  yang telah  dibangun,  apakah  sudah  sesuai dengan  kebutuhan  ataupun  belum.  Evaluasi  yang dilakukan  meliputi  : corrective  maintenance sebagai proses  pengoreksi  atau  melakukan  perbaikan  dari sistem pendeteksi dan perhitungan, adaptive maintenance sebagai  penerapan  sistem  pada  objek penelitian, dan perfective perfect maintenance sebagai peningkatan  kemampuan  seperti  penambahan  bagian yang sesuai dengan keinginan pengguna [8].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  analisa  kebutuhan  sistem  dilakukan terhadap  sistem  yang  berjalan  saat  ini  menggunakan workflow agar dapat mengetahui alur kerja dari sistem deteksi  dan  perhitungan  jumlah  rak  yang  dilakukan perusahaan.
Kemudian  dilakukan  analisis  sistem  yang  akan dikembangkan menggunakan workflow untuk mempermudah alur dari sistem yang akan dibuat, serta
dilakukan  analisis  kelemahan  sistem  menggunakan metode PIECES untuk menganalisa kelemahan sistem yang berjalan dan sistem yang diusulkan menggunakan kerangka  yang  dikembangkan  oleh  James  Watherbe untuk  menganalisis  sistem  secara  manual  maupun terkomputerisasi  [16]  terhadap  sistem  pendeteksi penggunaan  jumlah  rak  minimarket  yang  dilakukan oleh perusahaan akan memakan waktu lebih tergantung dari  ukuran  ruangan,  informasi  tentang  hasil perhitungan terkadang kurang akurat, dapat menimbulkan  kerugian  kepada  kedua  belah  pihak (konsumen dan pegawai), sistem sepenuhnya dijalankan  oleh  pegawai  perusahaan,  efisien  waktu kurang  maksimal,  dan  memerlukan  penjelasan  lebih. Setelah  mendapatkan  hasil  kinerja  dari  sistem,  akan dibuat  analisis  kebutuhan  sistem  yang  terdiri  dari kebutuhan  fungsional  dari  sistem  yang  akan dikembangkan, kebutuhan non-fungsional dan kebutuhan operasional penggunaan sistem.
Hasil dan pembahasan dari penelitian ini dilakukan dari tahapan sebagai berikut :
A. Analisis Data
Alur dari analisis data yang dilakukan untuk sistem pendeteksi  penggunaan  rak minimarket  adalah  seperti Gambar 1 dibawah ini :

## Gambar 1. Alur Analisis Data Sistem Pendeteksi
Alur  Analisis  Data  Sistem  Pendeteksi  merupakan alur  dari  sistem  pendeteksi  penggunaan  jumlah  rak minimarket  menggunakan  metode  Yolo  versi  8. Persiapan  dataset  yang  digunakan  dari  citra  gambar desain layout diambil dari perangkat komputer / laptop, berupa 10 data desain layout yang pernah dibuat oleh pegawai  yang  sudah  dilakukan  penangkapan  layar bagian  desain  layout  dan  ruangan.  Dataset  yang  telah dibuat sebelumnya akan diberi label satu persatu pada tiap  bagian  rak  minimarket  menggunakan  situs roboflow. Setelah dilakukan pelabelan kelas pada tiap gambar,  akan  dilakukan training model  untuk membentuk sebuah pola yang hasilnya akan memiliki bentuk  bobot.  Bobot  ini  akan  digunakan  untuk mendeteksi  objek  rak  di  dalam  citra.  Proses  training akan menggunakan menggunakan yolo versi 8 dengan perangkat  laptop  dari  situs  google  collab.  Adapun dataset    yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdapat pada tabel I, untuk hasil training model menurut penulis mendapat  nilai  terbaik  menggunakan  100 epochs dengan  hasil confusion  matrix beserta  hasil  hasil  data test menunjukan  hasil  yang  bagus  pada  Gambar  13, gambar result hasil yang didapatkan ditunjukan dalam diagram gambar pada Gambar 14.
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI) Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. 1-10
Tabel 1. Dataset Sample Desain Layout Nama Citra Kelas Ukuran Format 0001 Train 1920  x 1080 PNG 0002
Val 1920  x 1080
PNG 0003
Test 1920  x
1080 PNG 0004 Train 1920  x 1080 PNG 0005 Train 1920  x 1080 PNG 0006 Train 1920  x 1080 PNG 0007 Train 1920  x 1080 PNG 0008 Train 1920  x 1080 PNG 0009 Val 1920  x 1080 PNG 0010
Val 1920  x 1080 PNG

## B. Perancangan Sistem
Alur  proses  dari  pembuatan  sistem  deteksi penggunaan jumlah rak terhadap citra desain layout dan tata ruangan dari penelitian yang dilakukan menggunakan Algoritma YOLO V.8 ditunjukan dalam Gambar 2:
Gambar 2. Grafik Alur Pendeteksi Penggunaan Jumlah Rak
Alur Pendeteksi Penggunaan Jumlah Rak:
1) Preprocessing sebagai tahap pengolahan citra masukkan  yang  akan  dilakukan  proses  deteksi  objek rak  menggunakan model yolo  versi 8 harus memiliki ukuran  yang  sesuai  dengan  ukuran  yang  telah digunakan selama pelatihan model, sehingga dilakukan  perubahan  ukuran  resolusi  gambar  ( resize ) untuk menghasilkan deteksi objek yang baik.
2)
Gambar  yang  telah  dimasukkan  di  dalam
sistem akan  dilakukan proses deteksi objek menggunakan  model,  sehingga  hasil  deteksi  dapat diproses  oleh  sistem  untuk  mendapatkan  informasi yang  relevan,  seperti  bounding  box,  label  kelas  dan skor  kepercayaan  deteksi.  Data  yang  di  dapat  akan digunakan untuk tujuan selanjutnya.
3) Filtering  deteksi  melakukan  penghapusan hasil  deteksi  yang  mempertahankan  hasil  deteksi dengan  nilai  skor  kepercayaan  tertinggi  dan menghilangkan deteksi yang memiliki IoU yang tinggi dengan deteksi yang lebih unggul, dengan menerapkan perubahan nilai overlapu dan confidence pada deteksi objek.
4) Kemudian  dilakukan  perhitungan  objek
dengan  cara  mengambil    informasi  kelas  dari  objek terkait dari hasil deteksi.
5)
Hasil  akhir  dari  pengolahan  data  ini  akan divisualisasikan ke dalam sistem.
Pada  bagian  perancangan  sistem  dari  program deteksi  penggunaan  jumlah  rak  dilakukan  pemodelan visual  menggunakan  diagram  UML  dari  proses pembuatan use  case , activity  diagram ,  dan class diagram . Use  case dari  sistem  yang  dikembangkan menggunakan  aktor  pegawai  dan  konsumen,  dimana pada sistem yang dibuat pegawai memiliki akses penuh terhadap  sistem,  dan  konsumen  memiliki  akses  hasil akhir dari sistem yang diberikan oleh pegawai.
Proses dari perancangan antarmuka untuk membuat sistem  pendeteksi  penggunaan  rak  terdapat  beberapa prosedur  agar  mendapatkan  hasil  UI  yang  baik  dan memenuhi  kriteria  dari  pengguna,  adapun  tahapannya adalah sebagai berikut :

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI)
Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. xx-xx

## 1) Riset
Melakukan  perancangan  antarmuka  pengguna dengan  cara  interview  terhadap  pegawai  Adi  Rak Minimarket  Solo,  dan melaksanakan survey  ke lokasi untuk mendapatkan data yang dibutuhkan
2) Information Architecture (IA)
Dibuat dalam bentuk gambar dari struktur program desktop sistem pendeteksi penggunaan jumlah rak pada Gambar 3.
Gambar 3. Information Architecture (IA) Sistem Pendeteksi
3) Wireframe Pembuatan
wireframe
bertujuan untuk mengalokasikan ruang dan prioritas konten, fungsionalitas,  dan  perilaku  yang  digambarkan  ke dalam ilustrasi dua dimensi [15], seperti Gambar 4.
Gambar 4. Wireframe Antarmuka Sistem deteksi

## 4) Prototype
Membuat  desain prototype program  yang  akan dituangkan ke dalam draft produk untuk mempermudah desainer sebagai eksplorasi ide – ide untuk menunjukan maksud dari balik fitur atau konsep keseluruhan desain yang  dibuat  kepada  pengguna  sebelum  melakukan investasi  waktu  dan  uang  untuk  tahap  pengembangan [15].

## Gambar 5. Prototype Antarmuka Main Menu
Gambar  4  menunjukkan wireframe dari  beberapa menu  sistem  deteksi  penggunaan  jumlah  rak,  dan Gambar  5  menunjukan  gambar prototype dari antarmuka  sistem  pendeteksi  penggunaan  jumlah  rak pada main menu.
5) Implementasi
Implementasi  dari  sistem  pendeteksi  penggunaan jumlah rak. Menggunakan metode yolo versi 8 dengan library  ultralytics yolo  versi  8  untuk  proses  deteksi objek,  serta  akan  diterapkan  ke  dalam  program  GUI menggunakan  bahasa  pemrograman  python.  Tahapan pengolahan citra yang dilakukan diantaranya preprocessing,  deteksi  objek,  filtering  deteksi, menghitung objek, visualisasi hasil. Setelah pengolahan  citra  hasil  akhir  yang  didapat  akan diimplementasikan  kedalam  program Graphical  User Interface (GUI).
Pengolahan citra gambar menggunakan yolo versi 8 dalam penelitian ini sebagai berikut :
1) Preprocessing
Tahap  pertama  dari  proses  yolo  versi  8  setelah dilakukan  training  atau  pelatihan  data  menggunakan ultralytics  yolov8  adalah  preprocessing,  proses penyesuaian  gambar  agar  sesuai  dengan  dataset  yang telah  dibuat  dari  model  Deteksi  Rak  Versi  1  (DR-1). Pada tahap ini dilakukan menggunakan perintah resize dari bahasa pemrograman python dari library PILLOW dengan  mengatur  ukuran  gambar  menjadi  800x800 pixel.

## Gambar 6. Cek ukuran
Pada  Gambar  6  di  atas  menunjukkan  pengecekan ukuran gambar dari gambar yang di masukan pada teks atas dengan ukuran 1920, 1080 dan gambar yang telah diubah ukurannya menjadi 800, 800.

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI)

## 2) Deteksi Objek
Setelah  citra  yang  dimasukkan  melalui  tahap preprocessing, akan dilakukan proses deteksi objek dari citra  gambar  yang  telah  dimasukkan.  Deteksi  objek bertujuan untuk mendeteksi objek rak berdasarkan data yang  telah  dilatih  ( train )  sebelumnya  sehingga  dapat mengenali objek berdasarkan label dan warna dari rak minimarket.  Pada  proses  deteksi  objek  menggunakan library ultralytics yolo versi terbaru atau versi 8.0.123, library  roboflow  untuk  memanggil  model  yang  telah dibuat  sebelumnya.  Menggunakan  library  pendukung lainnya seperti library pillow, opencv, matplotlib,  dan lain sebagainya.

## Gambar 7. Hasil deteksi dari model DR-1
Gambar  7  di  atas  menunjukan  hasil  objek  yang terdeteksi  keseluruhan  menggunakan  yolov8  dengan kategori  per  kelas  dari  rak minimarket  single  starting (rm_ss),  rak minimarket  single adjoining (rm_sa), rak minimarket  double  starting (rm_ds),  rak minimarket double adjoining (rm_da), rak minimarket end (rm_e), dan rak  backwall (rb)  yang  telah  dilakukan  pada training model.
3) Filtering Deteksi
Dilakukan filtering untuk menganalisa apakah hasil deteksi  yang  didapat  sudah  akurat  ataupun  belum, apabila  masih  terdapat  objek  yang  saling  tumpang tindih  dan  objek  belum  terdeteksi,  akan  dilakukan  uji coba perubahan nilai confidence dan nilai overlap dari proses  deteksi  objek  pada  code  dibawah.  Perubahan nilai confidence dan overlap dilakukan secara bertahap pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  penambahan  5 pada  tiap  nilai  dengan  nilai  awal  40  dan  30,  serta dilakukan  pelatihan  ulang  untuk  mendapatkan  hasil deteksi yang akurat. Nilai confidence digunakan untuk meningkatkan prediksi objek, sedangkan overlap untuk mengatur objek yang terdeteksi akan adanya tumpang tindih pada area yang sama apabila nilai overlap tinggi maka objek yang tumpang tindih akan terlihat  namun apabila nilai overlap rendah objek tumpang tindih  akan berkurang.
4) Menghitung Objek
Perhitungan jumlah objek yang terdeteksi berdasarkan  kelas  yaitu  rb  (0),  rm_ds  (1),  rm_da  (2), rm_e  (3),  rm_sa  (4),  dan  rm_ss  (5)  dengan  membuat variable class_counts (sebagai    variabel  penyimpan data kelas keseluruhan) untuk menghitung jumlah dari
objek yang terdeteksi. Apabila dari salah satu kelas di atas ada kelas yang tidak ada objek terdeteksi nilainya akan  menjadi  0  dan  apabila  ada  yang  terdeteksi  nilai kelas  akan  bertambah  1.  Sesuai  dengan  proses perhitungan  objek  rak  dengan  rumus  “0  +  1”,  data  0 pada  rumus  kelas  merupakan  variabel  kelas_0  untuk data 1 akan didapat apabila data kelas dari objek yang terdeteksi  memiliki  nama  kelas  sama  dari  proses percabangan  misal  data  kelas  berupa  kelas_0  begitu pula dengan kelas lainnya.

## 5) Visualisasi Hasil
Visualisasi hasil perhitungan dimasukkan ke dalam citra desain layout yang telah dilakukan deteksi, dengan cara memasukan teks jenis dan jumlah objek yang telah terdeteksi ke dalam gambar, seperti Gambar 8 dibawah ini hasil visualisasi dari perhitungan objek hasil deteksi pada gambar desain ukuran 7,5 x 7,5.

## Gambar 8. Visualisasi hasil
Implementasi dari sistem deteksi penggunaan rak ke dalam  program  GUI  dari  beberapa  menu  sebagai berikut :
1) Tampilan Program
Menunjukan  tampilan  running  program  sistem pendeteksi  penggunaan  jumlah  rak  minimarket  dari citra  desain  layout,  yang  terdiri  dari  2  bagian  content sebelah  kiri  sebagai  content  menu  dan  bagian  kanan sebagai  content dari isi atau tampilan dari menu yang akan dipilih kecuali menu keluar.
Gambar 9. Running program

## 2)
Tampilan Main Menu
Pada  Main  Menu  menampilkan  teks  “Dashboard” dan di samping sebelah kanan akan ada logo adi rak dan teks  Rak  Minimarket  Solo  dibawahnya  akan  ada  teks dan atribut gambar lainnya seperti pada Gambar 9.

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI)
Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. xx-xx

## 3) Tampilan Menu Deteksi
Pada menu ini terdapat teks judul dari menu, kotak yang  digunakan  untuk  memilih  dan  menampilkan gambar,  kotak  input  panjang  ruangan  (P  :  8),  kotak input lebar ruangan (L : 16), button pilih untuk memilih gambar  dari  data  ukuran  ruangan  yang  dimasukkan, button cek jumlah rak, dan button processing.

## Gambar 10. Menu deteksi
Pada Gambar 10  diatas menjekaskan gambar yang dimasukkan menggunakan data panjang dan lebar yang didapat dari kotak input panjang dan lebar. Data ukuran panjang dan lebar akan dibuat menjadi p dan 1, semisal p  :  2,  l  :  3,  maka  data  ukuran  akan  menjadi  2x3.png untuk  mendapatkan  gambar.  Nama  gambar  didapat berdasarkan  ukuran  yang  dimasukkan  apabila  data gambar  ada  dalam  projek  akan  ditampilkan,  apabila gambar tidak ada akan muncul pesan pada layar.

## Gambar 11. Menu prev hasil deteksi
Gambar  11  di  atas  menunjukkan  tampilan  menu hasil  pengolahan  processing  bagian  bawah  dari program  ketika  melakukan  proses  deteksi  jumlah  rak dengan  menekan  tombol  processing  pada  tampilan menu  deteksi  dari  gambar  desain  yang  telah dimasukkan  sebelumnya.  Sistem  akan  memproses gambar desain yang telah dimasukkan ke dalam system . Pada menu hasil prev ini, pengguna dapat melihat hasil deteksi,  melakukan  deteksi  ulang,  dan  membuat penawaran untuk diberikan kepada konsumen.
4) Tampilan Menu Kalkulator
Tampilan  dari  menu  kalkulator  program  ketika menu kalkulator dipilih, di bagian kanan dari tampilan program akan menampilkan content kalkulator bagian atas  dari  file  KalkulatorMenu  karena  content  tidak dapat  ditampilkan  dalam  satu  frame  tampilan  layar sehingga  di  buat  memanjang  ke  bawah  dengan tambahan  scrollbar  dibagian  kanan  halaman,  pada
bagian atas menu kalkulator menampilkan input jumlah rak yang akan dihitung bagiannya dan di bagian bawah akan  menampilkan  hasil  perhitungan  bagian  dari  rak minimarket  yang  dibutuhkan  serta  terdapat  tombol hitung, tombol reset, maupun tampil untuk menampilkan hasil kalkulator secara keseluruhan.
C. Pengujian Sistem
Pengujian  yang  dilakukan  terdapat  dua  yaitu pengujian alpha untuk  menguji  program Graphical User  Interface (GUI)  yang  dilakukan  oleh  pegawai, pemilik perusahaan, konsumen, dan pengujian deteksi penggunaan rak dari model DR-1. Pada hasil pengujian alpha mendapat  perbaikan  dan  masukkan  dari pengujian  yang  dilakukan untuk tujuan meningkatkan sistem deteksi penggunaan jumlah rak akan tetapi hasil dari sistem diterima oleh penguji.
Hasil deteksi yang dilakukan menggunakan model DR-1 akan dilakukan evaluasi ke dalam tabel confusion matrix , evaluasi ini digunakan untuk mencari nilai dari True  Positive,  False  Positive,  False  Negative, Precision, Recall , dan F-1 Score dari hasil deteksi pada dataset  penulis  menggunakan  model  DR-1  disusun pada  Tabel  2.  Confusion  matrix  merupakan  sebuah tabel  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  model deteksi.
Berikut  ini  merupakan  nilai True  Positive (TP), False  Positive (FP), False  Negative (FN), True Negative (TN) dari setiap objek rak yang terdeteksi oleh sistem :
Nilai dari objek rm_ss : Nilai  dari  objek rm_sa : TP = 5 TP = 49 FP = 0 FP = 5 FN = 5 FN = 2 TN = 3 TN = 0 Nilai dari objek rm_ds : Nilai  dari  objek rm_da : TP = 11 TP = 36 FP = 1 FP = 4 FN = 0 FN = 0 TN = 4 TN = 1 Nilai dari objek rm_e : Nilai objek dari rb : TP = 20 TP = 2 FP = 0 FP = 0 FN = 0 FN = 0 TN = 0 TN = 0

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI)
Berikut  ini  merupakan  perhitungan  nilai  akurasi objek dari tiap objek rak:
akurasi dari rm_ss :
𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) = 5+3 (5+0+5+3) = 0.61 ()
akurasi dari rm_ss :
𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) = 49+0
(49+5+2+0) = 0.88 ()
akurasi dari rm_ds :
𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) = 11+4
(11+1+0+4) = 0.93 ()
akurasi dari rm_da :
𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) = 36+1 (36+4+0+1) = 0.90 ()
akurasi dari rm_e :
𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) = 20+0 (20+0+0+0) = 1.00 ()
akurasi dari rb :
𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) = 2
(2+0+0+0) =
1.00 ()
Setelah  itu  dilakukan  pencarian Precision dan Recall ,  berikut  ini  merupakan  perhitungan  dari  tiap objek rak:
Precision dan Recall dari rm_ss :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 5 (5+0) = 1.00 ()
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 5 (5+5) = 0.50 ()
Precision dan Recall dari rm_ss :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 49 (49+5) =  0.91
()
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 49 (49+2) = 0.96 ()
Precision dan Recall dari rm_ds :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 11 (11+1) =  0.91 ()
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 11 (11+0) = 1.00 ()
Precision dan Recall dari rm_da :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 36 (36+4) =  0.90 ()
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 36 (36+0) = 1.00 ()
Precision dan Recall dari rm_e :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
(𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 20 (20+0) =  1.00 ()
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 36 (36+0) = 1.00 ()
Precision dan Recall dari rb :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 2 (2+0) =  1.00 ()
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 2 (2+0) = 1.00 ()
Berikut  ini  merupakan  perhitungan  nilai  F1-Score dari tiap objek rak:
F1-Score dari objek rm_ss :
2 𝑥 ( (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) ) =  2 ( (1.00 ∗ 0.50) (1.00 + 0.50) ) = 0.66 ()
F1-Score dari objek rm_sa :
2 𝑥 ( (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) ) =  2 ( (0.91 ∗ 0.96) (0.91 + 0.96) ) = 0.93 ()
F1-Score dari objek rm_ds :
2 𝑥 ( (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) ) =  2 ( (0.92 ∗ 1.00) (0.92 + 1.00)) ) = 0.96
()
F1-Score dari objek rm_da :
2 𝑥 ( (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) ) =  2 ( ( 0.90 ∗ 1.00) ( 0.90 + 1.00 ) ) = 0.95 ()

## F1-Score dari objek rm_e
2 𝑥 ( (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) ) =  2 ( ( 1.00 ∗ 1.00) ( 1.00 + 1.00 ) ) = 1.00 ()
F1-Score dari objek rm_e :
2 𝑥 ( (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) ) =  2 ( ( 1.00 ∗ 1.00) ( 1.00 + 1.00 ) ) = 1.00 ()
Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. xx-xx
Gambar 12. Hasil confusion matrix dan test pada pelatihan model
Gambar 13. Result hasil pelatihan model 100 epochs
Tabel 2. Confusion Matrix Confusion Matrix Aktual rm_ss rm_sa rm_ds rm_da rm_e rb Pr edi ks i rm_ss 5 - - - - - rm_sa 3 49 - - - - rm_ds - - 11 1 - - rm_da - - 4 36 - - rm_e - - - - 20 - rb - - - - - 2 Tidak Terdeteksi 5 2 - - - - Tabel 3. Perfoma Model DR-1 Dataset Kelas
Performa Model DR-1
TP FP FN Precision Recall F1 Score Penulis rm_ss 5 0 5
1.00 0.50 0.66 rm_sa 49 5 2 0.91 0.96 0.93 rm_ds 11 1 0 0.91 1.00 0.96 rm_da 36 4 0 0.90 1.00 0,95 rm_e 20 0 0 1.00 1.00 1.00
rb 2 0 0 1.00 1.00 1,00
Hasil  evaluasi  pengujian  dari  model  DR-1  pada dataset  penulis,  terdapat  perbedaan  yang  tidak  terlalu jauh antara nilai hasil deteksi pada kelas rm_ss dengan kelas  lainnya.  Terdapat  nilai  TP  tertinggi  pada  data kelas rm_sa sebesar 49 akan tetapi dat ini terlalu tinggi sebab ada data dari kelas lain terdeteksi sebagai rm_ss, sehingga  pada  bagian  FP  terdapat  5  data  yang  salah terdeteksi. Berdasarkan data pada tabel. III hasil deteksi rata  –  rata secara keseluruhan yang baik didapat pada deteksi  kelas  rb  dan  rm_e  sebab  mendapatkan  nilai 1,00,  dari  hasil  diatas  nilai  hasil  pada  F1  Score  dari model  DR-1  untuk  mendeteksi  dataset  penulis  dapat digunakan untuk prediksi deteksi yang baik pada setiap objek rak dari gambar desain layout yang dimasukkan. Karena hasil rata – rata pada Precision, Recall , dan F1 Score dari  model  DR-1  mendapatkan  nilai  mendekati angka 1.
D. Evaluasi Sistem 1) Corrective  Maintenance
Pada  bagian corrective  maintenance penulis melakukan  perbaikan  pada  saat  sistem  telah  diujikan kepada pegawai dan pemimpin adi rak minimarket solo, serta  konsumen  dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan sebelumnya, dan diperbaiki pada tiap bagian dari sistem yang ada error atau bug dari program yang telah dibuat.

## 2) Adaptive maintenance
Pembuatan  program  menjadi  file  instalasi  dengan format  exe  agar  program  yang  penulis  buat  dapat dijalankan  pada  sistem  operasi  windows,  setelah dilakukan  pengujian  instalasi  di  perangkat  pegawai program  dapat  berjalan  dengan  baik.  Filtering deteksi melakukan penghapusan hasil deteksi yang mempertahankan  hasil  deteksi  dengan  nilai  skor kepercayaan tertinggi dan menghilangkan deteksi yang memiliki  IoU  yang  tinggi  dengan  deteksi  yang  lebih unggul.

## 3) Perfective Perfect Maintenance
Penambahan  fungsi  dari  menu  processing  pada halaman prev hasil yang memberikan perubahan hasil confidence  +5  dan  overlap  +5  dari  proses  prediksi deteksi  objek  yang  dilakukan  oleh  sistem.  Pada program sebelumnya data confidence dan data overlap yang digunakan untuk mendeteksi objek rak sebesar 40 untuk confidence, dan 30 confidence.

## IV. KESIMPULAN
Hasil penelitian yang dilakukan terhadap perusahaan  Adi  Rak  Minimarket  Solo  tentang “Pendeteksi  Penggunaan  Jumlah  Rak  Terhadap  Citra Desain  Layout  dan  Tata  Ruangan”  menggunakan metode Image Processing YOLO Versi 8, maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
Sistem  deteksi  penggunaan  jumlah  rak  berhasil dibuat dalam bentuk program Graphical User Interface (GUI),  program  ini  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman python dengan library tkinter . Program

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI (IKOMTI)
Vol. 5, No. 1, Februari 2024, pp. 1-10
yang dibuat memiliki fitur untuk mendeteksi objek rak dari  gambar  serta  ukuran  ruangan  yang  dimasukkan oleh  pengguna,  menghasilkan  keluaran  gambar  hasil deteksi  objek  rak,  surat  jalan,  dan  surat  penawaran, serta terdapat fitur perhitungan rak.
Hasil evaluasi pengujian sistem deteksi penggunaan jumlah rak dari model DR-1 yang dilakukan terhadap dataset  penulis,  terdapat  perbedaan  yang  tidak  terlalu signifikan dari hasil deteksi kelas rm_ss dengan kelas lainnya.  Hasil  rata  –  rata  deteksi  secara  keseluruhan pada  tiap  objek  rak  menggunakan  model  DR-1 memiliki kualitas deteksi yang baik karena hasil deteksi F1  Score  dari  kelas  rm_ss  memiliki  nilai  0,66,  kelas rm_sa memiliki nilai 0,93, kelas rm_ds memiliki nilai 0,96, kelas rm_da memiliki nilai 0,95, serta kelas rb dan kelas  rm_e  memiliki  nilai  1,00.  Berdasarkan  hasil tersebut model DR-1 dapat mendeteksi dataset penulis dengan  nilai  prediksi  deteksi  yang  baik  pada  setiap objek  rak,  dari  dataset  penulis  berupa  gambar  desain layout. Karena hasil F1 Score menunjukan kualitas atau performa  dari  model  DR-1,  mendapatkan  nilai  yang mendekati angka 1 bahkan ada yang mendapatkan nilai 1.

## REFERENSI
[1] M. Kesejahteraan et al. , “Jurnal Abdi Bhayangkara UBHARA Surabaya  PEMBERDAYAAN  MASYARAKAT  DESA
KEDENSARI KECAMATAN TANGGULANGIN MELALUI  PELATIHAN  UMKM  DALAM  MERINTIS STATUS KULIT UNTUK.” [Online]. Available: http://ejournal.lppm.ubhara.idSurabayaTelp.
[2] A.  Nurrofi  and  S.  Sulistyaningsih,  “J-ABDI  KREATIVITAS MASAKAN,  DESAIN  RUANG,  WARUNG  MAKAN  BU. YATMI”, vol. 1, no. 11, pp. 3007–3012, Apr. 2022.
[3] F. Sihabudin, S. Aulia, D. N. Ramadan, and S. Pd, “SISTEM PENDETEKSI  DAN  PENGHITUNG  OBJEK  BERBASIS IMAGE  PROCESSING  Detection  System  and  Counting Object Based On Image Processing.”
[4] B. C. Wibowo et al., “ JURNAL INFORMATIKA UPGRIS Uji Deteksi Objek Bentuk Bola Dengan Menerapkan Metode Circular Hough Transform” Vol. 7, No. 1, 2021.
[5] A.  Yolanda et  al. ,  “Template  Matching  dalam  Otomatisasi Penghitung  Sel  Keping  Darah  Berbasis  Image  Processing
untuk  Deteksi  Dini  Derajat  Penyakit  Demam  Berdarah Template  Matching  in  the  Automation  of  Counter  Platelets Based of Image Processing for The Early Detection of Dengue Fever Degree,” vol. 14, no. 1, 2018.
[6] Z.  Yusra  and  R.  Zulkarnain,  “JOLL  4  (1)  (2021)  Journal Of Lifelong Learning,” Zhara Yusra / Journal Lifelog Learning , vol. 4, no. 1, pp. 15–22, 2021.
[7] M.  Nina  Adlini,  A.  Hanifa  Dinda,  S.  Yulinda,  O.  Chotimah, and  S.  Julia  Merliyana,  “METODE  PENELITIAN KUALITATIF STUDI PUSTAKA,” 2022.
[8] A. P. Setiany, D. Noviyanto, M. Irfansyahfalah, S. Aisah, A. Saifudin, and I. Kusyadi, “Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan  Aplikasi  Penggunaan  Metode  System  Development  Life Cycle  (  SDLC)  dalam  Analasis  dan  Perancangan  Sistem Informasi  Penerimaan  Kas  Sekolah,”  vol.  4,  no.  3,  pp.  179– 186, 2021, doi: 10.32493/jtsi.v4i3.11992.
[9] M.  K.  P.  Zion  Putri,  R.  Susanto,  and  A.  W.  Septyanto, “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Tracking  Sales  dengan Integrasi Kartu Radio Frequency Identification,” Jurnal Ilmiah Informatika  Global ,  vol.  13,  no.  1,  Apr.  2022,  doi: 10.36982/jiig.v13i1.2088.
[10] L.  Dio  Ramadhan,  F.  Pradana,  and  F.  Amalia,  “Sistem Pengembangan Workflow Manajemen Kerja (Studi Kasus: PT. Chevron  Pacific  Indonesia),”  2019.  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[11] J.  H.  Sri  Wisna et  al. ,  “Jurnal  Sustainable:  Jurnal  Hasil Penelitian  dan  Industri  Terapan,”  vol.  09,  no.  01,  pp.  8–14, 2020.
[12] M. Syarif and W. Nugraha, “PEMODELAN DIAGRAM UML SISTEM  PEMBAYARAN  TUNAI  PADA  TRANSAKSI  E- COMMERCE,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 4, no. 1, 2020.
[13] R.  Dewi  Mentari  Mekarsari  Loman,  “Perbandingan  Proses Perancangan UI/UX Secara Teori dan Praktik Saat Internship di Eyesimple Creative Studio.”
[14] A. F. Ristanto “Universitas Dinamika RANCANG BANGUN APLIKASI BERBASIS GUI.”, 2021.
[15] R.  Dewi  Mentari  Mekarsari  Loman,  “Perbandingan  Proses Perancangan UI/UX Secara Teori dan Praktik Saat Internship di Eyesimple Creative Studio.”
[16] Anwardi et al . , “Analisis PIECES Dan Pengaruh Perancangan Website  Fikri  Karya  Gemilang  Terhadap  Sistem  Promosi Menggunakan  Model  Waterfall,” Jurnal  Ilmiah  Informatika Global , vol. 7, no. 1, 2020.