Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.344 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 745-751 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## PHOTO SHARING APPLICATION FOR GROUPS USING FLUTTER FRAMEWORK
Calvin Leonardi 1 , Indra Maryati *2
1 Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya, Indonesia
2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Ciputra Surabaya, Indonesia Email: 1 penulis 1 calvin_agus@yahoo.co.id , 2 indra.maryati@ciputra.ac.id
(Naskah masuk: 27 Mei 2022, Revisi : 30 Mei 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
Taking photos while traveling is certainly familiar today. Sharing the photos taken is also one of the mandatory parts  to  do,  whether  traveling  alone,  as  a  family,  or  in  a  group.  Taking  and  sharing  these  photos  is  used  for memories  and  even  life  satisfaction.  In  general,  the  activity  of  sharing  photos  that  are  captured  using  social media  such  as  WhatsApp,  LINE,  Instagram,  or  others.  The  process  of  sharing  photos  on  social  media  has limitations, where the photos that are shared must download first because there is no preview of the photos. This download process will use storage on the user's device. This is certainly not efficient if the photos sent are not in accordance with user context. The development of this photo sharing application uses the SDLC method starting from the analysis process to testing. This application provides a system where users can view photos shared by other users without download. This application will also backup photos on Firebase Storage as well as Google Photos. Image Labeling technology from Google ML Kit also helps to extract the information contained in the image and the extraction results will be used as a hashtag on the photo and can be used to search images using hashtags. The test was carried out on 10 testers and the application can help in sharing photos and there is no need to download to be able to view the shared photos. In addition, the use of image labeling from the Google ML Kit library is also very helpful in performing image searches.
Keywords : flutter, image labeling, ML Kit, photo sharing, google photos api.

## APLIKASI PHOTO SHARING UNTUK GRUP DENGAN MENGGUNAKAN FLUTTER FRAMEWORK

## Abstrak
Pengambilan foto saat melakukan perjalanan wisata tentunya tidak asing dilakukan masyarakat saat ini. Berbagi foto  yang  diambil  tersebut  juga  menjadi  salah  satu  bagian  wajib  yang  dilakukan,  baik  melakukan  perjalanan sendiri, keluarga, maupun suatu grup. Pengambilan dan berbagi foto tersebut digunakan untuk kenangan bahkan kepuasan hidup.  Pada  umumnya  kegiatan  membagikan  foto-foto  yang  diabadikan  dengan  menggunakan media sosial seperti WhatsApp, LINE, Instagram, atau lainnya. Proses berbagi foto yang dilakukan pada media sosial tersebut memiliki keterbatasan, dimana foto yang dibagikan akan dilakukan proses unduh terlebih dahulu karena foto  yang  dikirimkan  tidak  dapat  dilihat preview nya  terlebih  dahulu.  Proses  unduh  ini  akan  menggunakan storage atau  penyimpanan  memori  pada  perangkat  pengguna.  Hal  ini  tentunya  tidak  efisien  apalagi  jika  foto yang  dikirimkan  tidak  sesuai  dengan  keinginan  pengguna  tersebut.  Pengembangan  aplikasi photo  sharing ini menggunakan  metode  SDLC  dimulai  dari  proses  analisis  hingga  uji  coba.  Aplikasi  ini  menyediakan  sistem dimana  user  dapat  melihat  foto-foto  yang  dibagikan  oleh  user  lainnya  tanpa  perlu  melakukan  download  untuk foto tersebut. Aplikasi ini juga akan melakukan backup foto-foto pada Firebase Storage dan juga Google Photos. Teknologi  Image  Labeling  dari  Google  ML  Kit  juga  membantu  untuk  mengekstraksi  informasi  yang  ada  pada gambar dan hasil dari ekstraksi tersebut akan dijadikan hashtag pada foto dan dapat digunakan untuk melakukan pencarian gambar dengan menggunakan hashtag . Pengujian dilakukan kepada 10 orang tester dan aplikasi dapat membantu dalam berbagi foto dan tidak perlu untuk melakukan proses unduh untuk dapat melihat foto-foto yang dibagikan  tersebut.  Selain  itu  penggunaan image  labeling dari  library  Google  MLKit  juga  sangat  membantu dalam melakukan pencarian gambar.
Kata kunci : flutter, image labeling, ML Kit, photo sharing, google photos api.
1. PENDAHULUAN
Beberapa orang biasanya lebih suka menghabiskan waktu untuk pergi rekreasi, misalnya

## 746
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 745-751
seperti  berwisata,  makan  bersama  teman  atau keluarga, dan akvitas hiburan lainnya. Pada saat kita melakukan  field  trip  atau  perjalanan  ke  luar  kota maupun  ke  luar  negeri,  tentunya  orang-orang  akan melihat-lihat  dan  memfoto  tempat-tempat  atau spot yang  bagus  untuk  mengabadikan  momen  tersebut dengan  menggunakan smartphone milik  mereka masing-masing.  Biasanya  orang  bepergian  dengan keluarga,  kerabat  atau  teman-teman  mereka  dan mereka  biasanya  akan  membagikan  foto-foto  yang telah  mereka  ambil  dengan  orang-orang  yang bepergian  dengan  mereka.  Pengambilan  foto  yang penuh  perhatian  dapat  meningkatkan  kenikmatan dan  ingatan  akan  pengalaman,  membangkitkan suasana  hati  yang  positif,  dan  meningkatkan kepuasan hidup [1].
Selain  itu,  penelitian  [2]  menemukan  motif dibalik  mengapa  orang  suka  untuk  menggunggah fotonya ke media sosial seperti Instagram, salah satu motifnya  adalah  motif  karena  ( because  motives ) dimana motif ini muncul terkait dengan pengalamannya  dalam  album  foto  maupun  berbagi foto di masa lampau. Sebelum teknologi berkembang  pesat,  kita  dapat  melihat  foto  dengan mencetaknya  dan  tidak  dengan  leluasa  untuk dibagikan  ke  orang  lain  karena  kendala  biaya, waktu,  tidak  efisien,  penyimpanan  yang  susah,  dan lain  sebagainya.  Aplikasi  komunikasi  dan  berbagi foto  yang  digunakan  umumnya  untuk  orang  tua adalah  Whatsapp  dan  untuk  anak  muda  umumnya adalah  LINE.  Grup  WhatsApp  adalah  satu-satunya media  komunikasi  jaringan  dan  dibentuk  dengan menambahkan  nomor  telepon  orang  ke  grup  itu. Sebaliknya,  jejaring  sosial  lain  didasarkan  pada keanggotaan  pengguna  dan  terutama  berfokus  pada pesan  publik  di  mana  pesan  ini  dikirim  ke  semua pengguna  yang  terhubung  (yaitu  pesan  ini  disebut Posting  di  Facebook  dan  Tweet  di  Twitter),  dan bukan melalui grup pribadi [3].
Untuk  dapat  menyimpan  foto  yang  telah dibagikan  di  grup,  orang  tersebut  harus  mengunduh foto  yang  telah  dibagikan  oleh  temannya  atau kerabatnya  terlebih  dahulu  melalui  aplikasi  tempat mereka  semua  berbagi  foto  perjalanan  mereka  dan
foto  tersebut  akan  masuk  ke  dalam  galeri  pada smartphone mereka masing-masing. Dengan mengunduh  foto-foto  yang  ada  tentunya  akan mengurangi storage yang  ada  pada smartphone sehingga  biasanya storage tersebut  akan  penuh hanya  karena  berisikan  banyak  gambar  dan  juga video. Masalah penyimpanan ini tidak hanya terjadi pada  individual,  namun  juga  terjadi  pada  suatu bisnis  fotografi.  Hal  ini  tertuang  pada  penelitian  [4] yang melakukan optimasi penyimpanan foto dengan menggunakan  algoritma  yang  kemudian  foto disimpan  pada website .  Dari  penelitian  tersebut dapat  diambil  peranan  penting storage dalam perangkat smartphone yang  digunakan  oleh  admin untuk mengirimkan gambar.
Dalam  media  sosial  Instagram,  pengguna sering  menggunakan hashtag untuk  mempermudah dalam  melakukan  pencarian.  Dalam  penelitian  [5] mengatakan bahwa 55% dari partisipan dan pemilik gambar  setuju  bahwa hastag yang  disarankan  dapat menjelaskan  konten  visual  dalam  sebuah  gambar atau foto.
Untuk mengatasi masalah tersebut, dikembangkan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu orang-orang  yang  bepergian  dan  mengabadikan momen  yang  ada.  Fitur  ini  diintegrasikan  dengan Google  Photos  sehingga  pengguna  dapat  melihat langsung  dan  tidak  perlu  mengunduh  dahulu  foto yang  diinginkan.  Selain  itu  digunakan  juga  library Google  ML  Kit  yang  akan  digunakan  untuk pemberian hashtag secara  otomatis,  dimana  disebut sebagai image  labeling pada  penelitian  ini. Pemilihan  flutter  sebagai  teknologi  pengembangan aplikasi  karena  kemudahan  yang  ditawarkan,  yaitu dari  1 code dapat  diimplementasikan  ke  2 mobile platform berbeda.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini menggunakan metodologi SDLC  pada  umumnya  dimana  diawali  dengan proses  analisis  hingga  uji  coba.  Gambar  1  adalah gambaran  dari  tahapan  yang  dilakukan  pada penelitian ini.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.344 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 745-751 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Penelitian  diawali  dengan  melakukan  analisis dari sistem yang telah digunakan saat ini, mulai dari analisis  sistem  tersebut  sampai  dengan  analisis pemasalahan pada sistem tersebut. Dari analisis akan didapatkan analisis kebutuhan, serta untuk menjawab  kebutuhan  tersebut  diperlukan  studi literatur  dan  teknologi  penunjang  yang  dapat digunakan  untuk  mengembangkan  aplikasi  ini. Setelah  proses  analisis  dilakukan  proses  desain mulai  dari  desain  arsitektur  sistem  sampai  desain tampilan  atau user  interface dari  aplikasi photo sharing . Desain dilanjutkan dengan proses implementasi fitur-fitur dan sekaligus juga melakukan  verifikasi  dari  fungsionalitas  aplikasi. Validasi akan dilakukan dengan melakukan uji coba langsung ke user.
2.1. Analisis Sistem Berbagi Foto Saat Ini
Kebanyakan orang akan mengabadikan momen-momen  pada  saat  rekreasi  ataupun  hobi mereka  dengan  menggunakan  foto  atau  bisa  juga dengan  menggunakan  video.  Foto  ataupun  video tersebut  biasanya  diambil  menggunakan  perangkat yang  mereka  bawa  seperti  kamera  digital  ataupun smartphone  yang  mereka  miliki.  Foto-foto  itu  akan tersimpan  pada  memori  pada  perangkat  tersebut, setelah  itu  biasanya  orang-orang  tersebut  akan membagikan  foto-foto  hasil  dari  rekreasi  mereka ataupun  hobi  yang  mereka  lakukan  pada  teman, keluarga,  grup,  ataupun  melakukan posting pada akun  mereka  sendiri  melalui  media  sosial  yang mereka  punyai  seperti  LINE,  WhatsApp,  atau Instagram. Menyadari pertumbuhan aplikasi perpesanan  pribadi  dan  berbagi  foto,  Facebook mengakuisisi  WhatsApp  pada  tahun  2014  dan Instagram  pada  tahun  2012  [6].  Jika  pengguna mengirimkan  foto  dan  mengunduhnya  melalui aplikasi  perpesanan  pribadi,  maka  foto  akan tersimpan pada storage .

## 2.2. Analisis Permasalahan
Pada  analisis  sistem  berbagi  foto  saat  ini, banyak  orang  akan  melakukan  sharing  foto  kepada keluarga,  teman,  grup  dan  lainnya  melalui  sosial media yang dimiliki. Sehingga pada umumnya akan memenuhi storage yang  ada  pada  perangkat  yang digunakan tersebut. Oleh karena itu timbul beberapa permasalahan yang umumnya terjadi, yaitu:
• Banyaknya  foto  ataupun  video  yang  diambil pada  saat  berlibur  menggunakan smartphone ataupun  kamera  yang  bisa  membuat  memori penyimpanan ( storage ) pada perangkat menjadi penuh.
• Dengan  adanya  sosial  media  yang  banyak sekali,  akan  mempersulit  pengguna  untuk membagikan  foto  dan  video  tersebut.  Karena setiap  orang  bisa  saja  menggunakan  sosial media yang berbeda-beda.
• Karena  banyaknya  foto  yang  dikirim  akan membuat orang-orang yang menerima kesulitan untuk menemukan fotonya sendiri.

## 2.3. Spesifikasi Kebutuhan
Pada  spesifikasi  kebutuhan  akan  dijelaskan secara terperinci mengenai analisis kebutuhan sistem yang akan menjawab dari semua permasalahan yang ada  pada  subbab  analisis  kebutuhan.  Berikut  ini adalah  beberapa  fitur  dari  sistem  yang  dibuat  yang bisa menjadi solusi atas permasalahan sebelumnya:
• Login dengan menggunakan akun Google akan memberikan kemudahan pada pengguna sehingga hanya perlu memilih akun mana yang akan  digunakan  untuk  login  dan  tidak  perlu untuk  melakukan  login  secara  manual  seperti memasukan  nama,  alamat  email,  nomor handphone, dan lainnya satu persatu.
• Fitur  pencarian  dengan hashtag dimana  akan berguna dan memudahkan jika orang lain ingin menemukan foto.
• Adanya fitur backup foto pada cloud yang akan sangat  berguna  untuk  pengguna  dimana  foto yang  diunggah  nantinya  akan  di backup dan pengguna dapat menghapus foto yang ada pada smartphone sehingga dapat mengurangi pemakaian  memori  yang  ada  pada  perangkat yang digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Arsitektur  dirancang  guna  mempermudah pembacaan,  perancangan  dan  pembentukan  sistem. Beberapa teknologi yang digunakan dalam pengembangan  aplikasi  ini,  yaitu  Google  Client, Google  Photos  API,  Flutter,  Firebase  Storage, Firebase  Realtime  Database,  dan  Google  MLKit. Google  Client  akan  digunakan  untuk  proses otentikasi  dan  dalam  pemberian token album. Google  Photos  API  digunakan  untuk  pembuatan album foto dan pencarian yang lebih mudah. Flutter merupakan open-source UI software untuk mengembangkan aplikasi cross-platform [7]. Flutter dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman  Dart  [8][9].  Firebase  Storage[10]  dan Firebase  Realtime  Database  [11]  digunakan  untuk menyimpan data pengguna secara realtime dan dapat diakses  dimana  saja.  Google  ML  Kit  merupakan library yang  digunakan  untuk  melakukan image labeling . Selain image labeling , Google ML Kit juga dapat  melakukan  OCR  [12]  yang  memperoleh  hasil cukup  baik, Translate , object detection,  dll. Webservice dibuat  dengan  menggunakan  RESTful dan ditempatkan pada web server pribadi. Penggunaan  RESTful  lebih  mudah  dibandingkan dengan menggunakan SOAP  [13]. Gambar 2 adalah rancangan  sistem  yang  dibuat  dan  menjelaskan keterhubungan antar teknlogi yang digunakan.
Gambar  2  merupakan  arsitektur  dari  sistem yang  dibuat.  pada  arsitektur  ini  terdapat  beberapa

## 748 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 745-751
API  yang  akan  mendukung  dari  sistem  yang  akan dibuat  yaitu:  Google  Client,  Firebase  Realtime Database, Firebase Storage dan Google Photos API. Berikut  ini  adalah  penjelasan  dari  masing-masing nomor yang diberikan.

## Gambar 2. Arsitektur Diagram
1. Aplikasi  yang  ada  pada handphone user  dapat melakukan request ke webservice untuk melakukan  register,  login,  menampilkan  data, dll.
2. Webservice akan  mengembalikan  permintaan dari aplikasi android.
3. Webservice akan  mengakses database untuk memasukkan  dan  mengubah  data  yang  ada berdasarkan permintaan user.
4. Database akan  mengembalikan  data  yang diminta.
5. Webservice akan  melakukan request kepada Google Client untuk verifikasi login menggunakan akun Google.
6. Google Client akan memberikan informasi data pengguna  sesuai  dengan token yang  telah
dikirimkan.
7. Webservice akan  mengakses  Google  Photos untuk mengakses fitur seperti membuat album, memasukkan foto, dll.
8. Google  Photos  akan  mengembalikan  semua album  beserta  foto-foto  yang  ada  didalamnya untuk dapat diakses oleh user.
9. Webservice akan  mengakses  Firebase  Storage untuk melakukan backup foto. 10. Aplikasi  Android  mengirim  gambar  pada Google  ML  Kit  untuk  diproses  sesuai permintaan.  Pada  sistem  ini  aplikasi  Android akan melakukan request Image Labeling [14].
11. Google  ML  Kit  akan  mengembalikan  data berupa sekumpulan text pada aplikasi Android.
Terkait  dengan  desain  tampilan  aplikasi  akan dijelaskan  mulai  dari  tampilan login sampai  dengan melakukan  sharing  almum  foto  ke user  lain.  Desain dari aplikasi dibuat dengan menggunakan komponen yang disediakan oleh Flutter.
(a) (b)
Gambar 3. Tampilan Login dan Dashboard
Gambar  3(a)  merupakan  merupakan  tampilan awal yang akan didapat ketika aplikasi pertama kali terunduh  dan  terinstall  pada  perangkat,  halaman tersebut  adalah  halaman login pada  aplikasi.  Pada halaman  ini  pengguna  dapat  langsung  login  dengan menggunakan akun Google yang dimiliki. Penggunaan  akun  Google  ini  agar  mempermudah pengguna untuk melakukan login . Setelah melakukan login , pengguna akan diarahkan kedalam halaman dashboard seperti  pada  gambar  3(b).  Pada halaman  ini  akan  terdapat  album  yang  sudah  dibuat oleh  pengguna,  lalu  ada  tombol  untuk  membuat album  baru,  lalu  tulisan  “Join  A  Trip  Album” digunakan untuk join album orang lain dan juga ada tombol search foto pada appbar. Titik 3 pada appbar dapat digunakan jika pengguna ingin disconnect dari aplikasi dan menggunakan akun Google lainnya.
(a) (b)
Gambar 4. Tampilan Buat Album dan Join Album
Jika  tombol  buat  album  baru  yang  ada  pada gambar 3(b) ditekan maka pengguna akan diarahkan
pada  halaman buat  album  baru  seperti  pada  gambar 4(a).  Pada  halaman  ini  pengguna  wajib  mengisi nama  album  yang  akan  dibuat.  Jika  tombol join album  yang  ada  pada  gambar  3(b)  ditekan  maka pengguna  akan  diarahkan  pada  halaman join album seperti  pada  gambar  4(b).  Pada  halaman  ini pengguna  dapat  memasukkan token ,  yang  bisa didapatkan  jika  ada  pengguna  lainnya  yang  ingin sharing album  yang  dibuat  dengan  pengguna aplikasi  lainnya. Token bisa  didapatkan  dengan menekan  “Share  in  Field  Trippa”  pada  halaman detail album.
(a)
(b)
Gambar 5. Tampilan Search Foto dan Detail Album
Gambar  5(a)  merupakan  tampilan  pada halaman search foto.  Pada  halaman  ini  pengguna dapat  melakukan  pencarian  foto  yang  ada  pada seluruh  album  dengan  mengisi hashtag yang  ingin dicari. Hashtag yang  ada  pada  foto  dihasilkan  dari fitur Image  Labeling dari  ML  Kit.  Gambar  5(b) adalah halaman detail album, untuk dapat mengakses  halaman  ini  pengguna  dapat  menekan salah  satu  album  yang  ada  pada dashboard pengguna. Pada halaman ini pengguna dapat melihat semua  foto  yang  sudah  pernah  diunggah  ke  dalam album  tersebut  dan  terdapat  tombol  tambah  foto yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna  untuk menambahkan  foto  baru  ke  dalam  album  tersebut. Pengguna  juga  dapat sharing album  yang  dibuat dengan  menekan  tulisan share yang  ada  di  atas tombol tambah foto.
(a) (b)
Gambar 6. Tampilan Token Share dan URL Share
Gambar  6(a)  merupakan  sebuah dialog yang akan  muncul  jika  tulisan  “Share  in  Field  Trippa” ditekan. Dialog ini akan menampilkan sebuah token yang dapat digunakan untuk mengundang pengguna aplikasi  lainnya  untuk  mendapatkan  akses  pada album yang dibagikan tersebut. Pada dialog ini akan disediakan  fungsi  untuk  melakukan copy  token dan share untuk memudahkan pengguna untuk melakukan sharing . Gambar 6(b) merupakan sebuah dialog yang  akan  muncul  jika  tulisan  “Share  With Anyone”  ditekan.  Fungsi  pada dialog ini  hampir sama dengan gambar 6(a), yang membedakan adalah dialog yang  muncul  akan  memberikan  url  untuk dibagikan  dan  bukan  sebuah token . Url ini  dapat digunakan  oleh  semua  orang  walaupun  orang tersebut  tidak  memiliki  aplikasi  yang  dibuat  ini karena  aplikasi  yang  dibuat  dihubungkan  juga dengan Google Photos menggunakan Google Photos API [15].
Gambar  7(a)  merupakan dialog yang  akan mucul jika pengguna menekan tombol “Add Photo” pada  halaman  detail  album.  Pada dialog ini  akan terdapat  tombol  “Upload  Photo”  yang  dapat digunakan pengguna untuk memilih foto yang ingin diunggah ke dalam album. Setelah menekan tombol “Upload Photo” pengguna akan diberi pilihan seperti pada  gambar  7(b).  Pengguna  dapat  memilih  ingin memasukkan foto  dari  kamera  atau  dari  galeri  yang ada  di  perangkat  pengguna.  Setelah  memilih  foto pengguna  dapat  memasukkan  deskripsi  foto  yang diinginkan,  jika  sudah  diisi  maka  pengguna  dapat mengupload  foto  tersebut  dengan  menekan  tombol ”Add” yang ada dibawah deskripsi.
(a) (b)
Gambar 7. Tampilan Add Photo dan Image Source
Pengujian Perangkat Lunak sangat penting dan merupakan  bagian  yang  intensif  dari  siklus  hidup pengembangan  perangkat  lunak  [16].  Bahkan  ada juga  proses  pengujian  perangkat  lunak  yang menggunakan  robot[17].  Google  sendiri  tentunya telah  melakukan  pengujian  terhadap  library  Google ML  Kit  yang  dibuatnya.  Seperti  yang  diutarakan oleh  [18],  agar  AI  bisa  berjalan  dengan  baik  perlu dilakukan training dan testing agar  mesin  tersebut
750 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 745-751
semakin pintar. Dan mereka menggunakan TensorFlow untuk mengujinya.
Proses  verifikasi  dilakukan  oleh developer untuk  mengetahui  apakah  fitur  sistem  sudah berfungsi sesuai dengan fungsionalitasnya. Sedangkan proses validasi dilakukan oleh developer ke user atau  pengguna  untuk  mengetahui  apakah fitur  yang  ditawarkan  sistem  sudah  sesuai  dengan keingingan  pengguna.  Untuk  proses  verifikasi dilakukan  pengecekan  terhadap  semua  fitur  yang telah  dibuat  dan  mendapati  hasil  sekitar  98% aplikasi  telah  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai fungsionalitasnya.  Terdapat  beberapa  kegagalan dalam melakukan proses ekstaksi informasi berdasarkan  gambar,  atau  dalam  melakukan image labeling .  Kegagalan  disebabkan  karena  foto  yang dimasukan  ke  album  foto  memiliki  kualitas  yang kurang  baik,  sehingga  Google  ML  Kit  tidak  dapat melakukan  ekstraksi  informasi  dengan  baik.  Untuk uji coba image labeling , uji coba pertama dilakukan dengan  menggunakan  gambar  dari  Opera  House Sydney.
Gambar 8. Uji Coba Image Labeling Pertama
Gambar  8  merupakan  hasil  deteksi  yang dilakukan  pada  saat  uji  coba.  Dapat  dilihat  bahwa Google  ML  Kit  berhasil  mengekstrak  beberapa informasi  yang  ada  pada  gambar.  Pada  gambar  ini terdapat 7 informasi yang diekstrak oleh fitur Image Labeling  pada  Google  ML  Kit.  Pada  gambar  ini dapat  dilihat  pada  tabel  bahwa  semakin  tinggi  nilai confidence maka  informasi  yang  didapat  akan semakin  sesuai.  Pada  label  ke-4  terdapat  label Dog , sedangkan  pada  gambar  tidak  terdapat  anjing  sama sekali,  maka  dari  itu  nilai confidence nya  rendah. Sedangkan  untuk Bridge,  Sky, dan Sunset memiliki nilai  confidence  yang  cenderung  tinggi  karena informasi  tersebut  sesuai  pada  gambar.  Sehingga label  yang  akan  diambil  adalah Bridge,  Sky ,  dan Sunset .
Gambar 9. Uji Coba Image Labeling Kedua
Gambar 9 merupakan hasil uji coba yang ke-2. Pada  hasil  uji  coba  yang  ke-2  Google  ML  Kit memberikan  beberapa  label  dengan nilai confidence yang  cenderung  tinggi  tetapi  juga  ada  label  yang memiliki  nilai confidence cukup  rendah  seperti
Leisure . Ada 4 label yang memiliki nilai confidence yang  bagus  seperti Sky,  Boat,  Vehicle ,  dan River . Sehingga label yang akan diambil adalah Sky, Boat, Vehicle , dan River .
Uji  coba  terhadap  aplikasi  secara  keseluruhan juga  dilakukan  ke  user  secara  langsung.  Uji  coba dilakukan  ke  10  orang  dengan  mencoba  hasil aplikasi  yang  sudah  dibuat.  Dalam  melakukan  uji coba, tester akan  mengunduh file APK  terlebih dahulu,  kemudian  meng install pada smartphone masing-masing. Respons dari tester akan ditampung dalam  kuesioner  yang  dibuat  dengan  menggunakan Google  Form.  Tabel  1  merupakan  hasil  kuesioner dari 3 pertanyaan yang diajukan dengan 4 presentasi jawaban
Tabel 1. Hasil Kuesioner Pertanyaan Poin (dalam %) 0 1 2 3 4 Apakah tampilan aplikasi nyaman untuk  dilihat?  (Segi  warna,  jenis komponen,  ukuran  komponen, letak komponen)
0 10 0 50 40 Apakah  aplikasi  dapat  membantu untuk sharing foto? 0 0 0 50 50 Apakah  foto  dapat  dilihat  tanpa perlu diunduh sebelumnya? 0 0 0 40 60
Tabel  1  adalah  tabel  hasil  uji  coba  yang  telah dilakukan oleh tester . Dalam perhitungan prosentase menggunakan persamaan (1).
%𝑝𝑜𝑖𝑛 = ∑ 𝐴𝑛𝑠𝑤𝑒𝑟 𝑁 . 100% (1)
Pada  persamaan  (1) ∑Answer merupakan jumlah  dari tester yang  menjawab  dengan  poin tersebut. N merupakan  jumlah tester ,  dimana  dalam penelitian  ini  berjumlah  10.  Pada  pertanyaan  1, tester diminta  untuk  menilai  segi  kenyamanan aplikasi yang telah dibuat. Dari 10 tester , terdapat 5 orang  yang  memberikan  3  poin  dan  4  orang memberikan  3  poin.  Pada  pertanyaan  2, tester diminta  untuk  menilai  segi  kegunaan  aplikasi  yang telah  dibuat,  terdapat  5  orang  memberikan  3  poin dan 5 orang memberikan 4 poin. Pada pertanyaan 3, tester diminta untuk menilai dari segi fungsionalitas salah  satu  fitur  yaitu  unduh  foto.  Terdapat  4  orang menjawab poin 3 dan 6 orang menjawab poin 4.
Dari hasil penilaian dari tabel dan dilihat untuk poin  3  dan  4  khususnya,  dapat  disimpulkan  bahwa aplikasi nyaman untuk dilihat dengan perolehan nilai 90%  dan  10%  menyatakan  kurang  cukup.  Pada pertanyaan kedua dapat disimpulkan bahwa aplikasi dapat membantu user untuk melakukan sharing foto dengan  perolehan  nilai  100%.  Pada  pertanyaan ketiga  dapat  disimpulkan  bahwa  fitur  foto  dapat dilihat  tanpa  perlu  diunduh  sebelumnya  dapat membantu user dengan perolehan nilai 100%.

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi  foto  sharing  dikembangkan  memiliki fitur  pembuatan  album  foto,  berbagi  album  foto,
dapat  memberikan  deskripsi  dengan hashtag secara otomatis, dapat melakukan pencarian, dapat mengundang teman untuk menggunakan aplikasi ini, dan yang terpenting adalah dapat melihat foto tanpa perlu melakukan unduh foto terlebih dahulu.
Dari  uji  coba  yang  telah  dilakukan  kepada  10 orang tester , aplikasi photo sharing yang dikembangkan  dapat  membantu  dalam  melakukan sharing foto atau berbagi foto dan tidak perlu untuk melakukan  proses  unduh  untuk  dapat  melihat  foto- foto yang dibagikan tersebut. Selain itu penggunaan image  labeling dari  library  Google  MLKit  juga sangat  membantu  dalam  melakukan  pencarian gambar, dimana hasil dari image labeling ditambahkan  pada  deskripsi  foto  sehingga  dapat mempermudah pencarian. Pemilihan label hasil dari pemrosesan Google ML Kit, sebaiknya dipilih yang memiliki nilai confidence diatas 80%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. Diehl and G. Zauberman, “Capturing life or missing it: How mindful photo-taking can affect  experiences,” Curr.  Opin.  Psychol. , vol. 46, p. 101334, 2022, doi: 10.1016/j.copsyc.2022.101334.
[2] A.  Febrina,  “MOTIF  ORANG  TUA
MENGUNGGAH FOTO ANAK DI INSTAGRAM (Studi
Fenomenologi
Terhadap  Orang  Tua  di  Jabodetabek),” J. Abdi  Ilmu ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  55–65,  2019, [Online].
Available:
https://journal.pancabudi.ac.id/index.php/ab diilmu/article/view/529.
[3] A. Rosenfeld, S. Sina, D. Sarne, O. Avidov, and S. Kraus, “A Study of WhatsApp Usage Patterns  and  Prediction  Models  without Message Content,” pp. 1–24, 2018, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1802.03393.
[4] A.  Bahrudin,  P.  Permata,  and  J.  Jupriyadi, “Optimasi  Arsip  Penyimpanan  Dokumen Foto  Menggunakan  Algoritma  Kompresi Deflate  (Studi  Kasus :Studio  Muezzart),” J. Ilm.  Infrastruktur  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2, pp. 14–18, 2020, doi:
10.33365/jiiti.v1i2.582.
[5] S. Giannoulakis, N. Tsapatsoulis, S. Giannoulakis,  N.  Tsapatsoulis,  I.  Hashtags, and  A.  Metadata,  “Instagram  Hashtags  as Image Annotation Metadata,” 11th IFIP Int. Conf. Artif. Intell. Appl. Innov. (AIAI 2015) , pp.  206–220,  2016,  [Online].  Available: https://hal.inria.fr/hal-01385356.
[6] B.  Franklin  and  L.  Canter, Digital Journalism  Studies:  The  Key  Concepts . Taylor & Francis, 2019.
[7]
Google, “Flutter
Documentation,”
Flutter.Dev ,  2021.  https://flutter.dev/docs (accessed Mar. 14, 2022).
[8] G. Bracha, The Dart Programming Language . Addison-Wesley, 2016. [9] M. Belchin and P. Juberias, Web Programming with Dart . Apress, 2015. [10] Google, “Firebase Documentation,” Firebase.Google.Com , 2021.
https://firebase.google.com/docs/flutter/setu p?platform=android  (accessed  Mar.  12, 2022).
[11] A.  K.  S, Mastering  Firebase  for  Android Development: Build real-time, scalable, and cloud-enabled  Android  apps  with  Firebase . Packt Publishing, 2018.
[12] I.  Maryati,  “Website  Perpustakaan  ‘Library HUB’  dengan  Pencarian  Buku  Berdasarkan Gambar  Menggunakan  Google  MLKit,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  1821–1831, Dec. 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1269.
[13] L. Richardson, M. Amundsen, and S. Ruby, RESTful Web APIs: Services for a Changing World . O’Reilly Media, 2013.
[14] Google,  “ML  Kit  Recognize  Text.” https://developers.google.com/ml- kit/vision/text-recognition  (accessed  May
09, 2021). [15] Google, “Google Photos API Documentation.” https://developers.google.com/photos
(accessed Mar. 10, 2022).
[16] J.  Ahmad,  A.  ul  Hasan,  T.  Naqvi,  and  T. Mubeen,  “A  Review  on  Software  Testing and  Its  Methodology,” Manag.  J.  Softw. Eng. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  32–38,  2019,  doi: 10.26634/jse.13.3.15515.
[17] R. Marselis, “Testing in the Digital Age,” in The  Future  of  Software  Quality  Assurance , S. Goericke, Ed. Cham: Springer International Publishing, 2020, pp. 77–92.
[18] L.  Moroney, AI  and  Machine  Learning  for On-Device  Development .  O’Reilly  Media, 2021.