## Pemanfaatan Rest Api Sebagai Arsitektur Komunikasi Untuk Peningkatan Unjuk Kerja Sistem Informasi Sekolah Terpadu
Lukman Muhamad Ilham 1) * , Agus Hermanto 2)
Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya 1),2) lukmanmuhamadilham@gmail.com 1) * , hermanto_if@untag-sby.ac.id 2)

## Abstrak
Sistem  informasi  telah dimanfaatkan  dalam  berbagai sektor, salah satunya yaitu sektor pendidikan. SDIT  BISA  Jakarta  Barat  merupakan  salah  satu  lembaga  pendidikan  yang  memanfaatkan  sistem informasi dalam bentuk website. Peneliti merasa bahwa sistem informasi dalam bentuk website masih bisa ditingkatkan unjuk kerjanya. Dalam upaya meningkatkan unjuk kerjanya, peneliti mengembangkan sistem informasi tersebut ke dalam bentuk aplikasi Android dengan memanfaatkan REST API sebagai arsitektur komunikasi antara aplikasi dengan server. Penelitian ini meneliti 3 aspek yaitu bagaimana mengembangkan Sistem Informasi Sekolah Terpadu berbasis Android dengan menggunakan REST API, bagaimana  mengimplementasikan  Sistem  Informasi  Sekolah  Terpadu  berbasis  Android  dengan menggunakan REST API, dan bagaimana melakukan peningkatan unjuk kerja Sistem Informasi Sekolah Terpadu  dengan  menggunakan  REST  API.  Adapun  tahapan  penelitian  ini  yaitu,  pengembangan aplikasi,  pencarian  indikator,  pengujian  indikator,  dan  evaluasi  hasil  pengujian.  Penelitian  ini menggunakan  10  indikator  yaitu  Usability,  Functionality,  Reliability,  Portability,  Integrity, Supportability,  Correctness,  Maintainability,  Interoperability,  dan  Efficiency.  Hasil  penelitian menunjukkan  6  indikator  (Usability,  Functionality,  Portability,  Supportability,  Correctness,  dan Maintainability) mengalami peningkatan, 2 indikator (Integrity dan Interoperability) tidak mengalami perubahan, dan 2 indikator (Reliability dan Efficiency) mengalami penurunan.
Kata kunci : Android, REST API, Sistem Informasi

## Abstract
[Utilization  of  REST  API  as  Communication  Architecture  for  Performance  Improvement  of Integrated School Information System] Information systems have been used in various sectors, one of which is the education sector. SDIT BISA West Jakarta is one of the educational institutions that uses information systems through websites. Researchers feel that the performance of information systems in the form of a website can still be improved. To improve its performance, researchers developed the information  system  into  an  Android  application  by  utilizing  the  REST  API  as  a  communication architecture between the application and the server. This research examines 3 aspects, namely how to develop an Android-based Integrated School Information System using the REST API, how to implement an Android-based Integrated School Information System using the REST API, and how to improve the performance  of  the  Integrated  School  Information  System  using  the  REST  API.  The  stages  of  this research are application development, indicator search, indicator testing, and evaluation of test results. This  research  uses  10  indicators,  namely  Usability,  Functionality,  Reliability,  Portability,  Integrity, Supportability, Correctness, Maintainability, Interoperability, and Efficiency. The results showed that 6  indicators  (Usability,  Functionality,  Portability,  Supportability,  Correctness,  and  Maintainability) have increased, 2 indicators (Integrity and Interoperability) have not changed, and 2 (Reliability and Efficiency) indicators have decreased.
Keywords : Android, Information System, REST API

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian ini meneliti tentang peningkatan dan penurunan  unjuk  kerja  Sistem  Informasi  Sekolah Terpadu  yang  digunakan  oleh  SDIT  BISA  Jakarta Barat.  Pemilihan  objek  ini  didasarkan  bahwa  sekolah tersebut  sudah  mengaplikasikan  sistem  informasi sekolah terpadu berbasis website sehingga, dari bentuk
website  dikembangkan  menjadi  aplikasi  Android menggunakan arsitektur komunikasi data REST API.
REST  API  merupakan  arsitektur  komunikasi data  antara  penyedia  layanan  ( server )  dan  pengguna layanan  ( client )  melalui  internet.  Format  data  REST API  yang  dikirim  antar  perangkat  tersebut  memiliki format  fleksibel  (bisa  JSON  dan  XML).  Menurut
DOI: http://dx.doi.org/10.21111/fij.v9i1.11464 Diterima: 11 Januari 2024 Revisi: - Terbit: 13 Juli 2024
penelitian  Lawi  [1],  menyatakan  bahwa  REST  API memberikan waktu respon lebih baik.
Berdasarkan pemaparan
diatas penulis mengambil  judul  “ Pemanfaatan  REST  API  sebagai Arsitektur Komunikasi untuk Peningkatan Unjuk Kerja Sistem  Informasi  Sekolah  Terpadu ”  dan  meneliti  3 aspek  yaitu  bagaimana  mengembangkan  Sistem Informasi  Sekolah  Terpadu  berbasis  Android  dengan menggunakan
REST API, Bagaimana
mengimplementasikan  Sistem  Informasi  Sekolah Terpadu berbasis Android dengan menggunakan REST API,  dan  bagaimana  melakukan  peningkatan  unjuk kerja  Sistem  Informasi  Sekolah  Terpadu  dengan menggunakan REST API.

## 2. BAHAN DAN METODE

## 2.1. Bahan Penelitian
Tabel  1  merupakan  bahan  penelitian  berupa perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian.
Tabel 1. Bahan Penelitian No Jenis Nama Versi 1 Mobile Framework Flutter 3.3.2 2 Web Framework Laravel 8 3 API tester Postman  10.6.7 4 Database MySQL  8 5 API Performance tester JMeter 5.5

## 2.2. Metode Penelitian
Dalam  mendukung  penelitian  ini,  peneliti melakukan  studi  literatur  untuk  memperkuat  metode yang digunakan.  Tabel  2  merupakan  daftar penelitian terdahulu  yang  digunakan  sebagai  referensi  dalam penelitian ini.
Tabel 2. Penelitian terdahulu Peneliti Judul [1] Evaluating  GraphQL  and  REST  API Services  Performance  in  a  Massive  and Intensive Accessible Information System [2] Analisis  Kinerja  Aplikasi  Pemantauan dan  Pengendalian  Smart  Agriculture Berbasis Android [3] Sistem  Informasi  Sekolah  Pada  Sekolah Dasar  Negeri  21  Sungai  Geringging Kabupaten  Padang  Pariaman  Berbasis Web [4] Android-Based Claim System for Electricity  Network  Customers  of  PLN Padang Branch [5] Integration between Moodle and Academic  Information  System  using Restful API for Online Learning [6] Implementasi  Golang  dan New  Simple Queue pada  Sistem  Sandbox  Pihak Ketiga Berbasis REST API
[7]
Comparison  of  JSON  and  XML  Data Formats  in  Document  Stored  NoSql Database Replication Processes [8] A  study  on  software  quality  factors  and
Peneliti Judul metrics  to  enhance  software  quality assurance
Dari  referensi  tersebut,  peneliti  merancang tahapan penelitian dalam 4 tahap, yaitu:
1. Tahap pengembangan aplikasi
Tahap pengembangan sistem informasi sekolah terpadu  merupakan  tahapan  awal  yang dilakukan.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses pengembangan  aplikasi  sistem  informasi sekolah  terpadu  untuk  perangkat  Android. Dalam  mengembangkan  aplikasi,  peneliti menggunakan metode pengembangan perangkat lunak  atau software  development  life  cycle (SDLC)  model waterfall dengan  pendekatan object oriented .
2. Tahap pencarian indikator Pada  saat  proses  pengembangan  memasuki tahap  implementasi  dan  pengujian  sistem, dilakukan survey untuk mendapatkan indikator pengujian  dengan  memanfaatkan  google  form. Setelah indikator didapatkan, maka dilanjutkan dengan tahap penelitian berikutnya.
3. Tahap pengujian aplikasi Tahap  pengujian  aplikasi  menggunakan indikator  yang  didapat  dari  tahap  sebelumnya. Pengujian  dilakukan  pada  website  Sistem Informasi  Sekolah  Terpadu  (EIIS  Web)  dan aplikasi  Android  Sistem  Informasi  Sekolah Terpadu  (EIIS  Mobile)  berdasarkan  faktor- faktor  tersebut  untuk  mengukur  peningkatan dan penurunan aplikasi pada setiap faktor.
4. Tahap evaluasi hasil pengujian Tahap yang terakhir adalah melakukan evaluasi terhadap  hasil  pengujian  untuk  mengetahui indikator apa saja yang mengalami peningkatan dan penurunan. Evaluasi dilakukan dengan cara membandingan  skor  antara  hasil  pengujian terhadap  Sistem  Informasi  Sekolah  Terpadu versi Android dengan versi website.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.  Pengembangan  Sistem  Informasi  Sekolah
Terpadu berbasis Android dengan menggunakan REST API
Aplikasi dikembangkan dalam 5 fase. Yaitu
1. Analisis kebutuhan sistem Berikut  merupakan  penjelasan  terkait  metode yang dilakukan untuk mendapatkan data terkait sistem informasi yang dikembangkan.
a) Teknik Observasi Observasi  dilakukan  dengan  cara mengamati  secara  langsung  setiap  fitur dari  website  Sistem  Informasi  Sekolah
Terpadu.
b) Teknik Wawancara
Wawancara dilakukan dengan pengembang  website  Sistem  Informasi
Sekolah Terpadu. Tabel  3  menjelaskan  tentang  kebutuhan fungsionalitas sistem yang akan dikembangkan. Hak  akses  dari  fungsionalitas  tersebut dikelompokkan kedalam 6 role, yaitu siswa (S), guru  (G),  wali  kelas  (WK),  orang  tua  (OT), kepala  sekolah  (KS),  dan  petugas  (P)  untuk petugas  keamanan,  petugas  kebersihan,  dan petugas kebun.
Tabel 3. Kebutuhan Fungsional No Kebutuhan fungsional Hak akses 1 Login menggunakan username dan password S, G, WK, OT, KS, P 2 Melihat grafik analitik S, G, WK, OT, KS, P 3 Membaca Al- Qur’an S, G, WK, OT, KS, P 4 Mengirim pesan S, G, WK, OT, KS, P 5 Melihat jadwal S, G, WK, OT 6 Menambah materi G, WK 7 Mengunduh materi S, G, WK 8 Mengikuti ujian S 9 Memberi nilai ujian G, WK 10  Mengumpulkan tugas S 11  Memberi nilai tugas G, WK 12  Menambahkan diskusi G, WK 13  Bergabung dengan diskusi S, G, WK 14  Absen S, G, WK, KS, P 15  Melihat laporan nilai G, WK, KS 16  Melihat data guru KS 17  Melihat data siswa KS 2. Desain sistem dan perangkat lunak Pada  fase  ini  dilakukan  desain  sistem  dan perangkat lunak sesuai hasil analisis kebutuhan sistem pada fase sebelumnya.
3. Implementasi dan pengujian unit Tahapan ini merupakan tahap implementasi dari tahap  perancangan  sebelumnya.  Implementasi yang dimaksud adalah pembuatan database dan pembuatan  kode  program.  Pengujian  unit dilakukan untuk menguji sebuah rutin program dalam memproses sebuah input dan menghasilkan output.
4. Integrasi dan Pengujian Sistem Pada  tahapan  ini  dilakukan  integrasi  dari  tiap- tiap  unit  program  pada  proses  sebelumnya. Setelah semua terintegrasi. Dilakukan pengujian sistem secara menyeluruh.
5. Operasi dan Pemeliharaan Tahap ini merupakan tahap terakhir, pada tahap ini yang dilakukan adalah melakukan publikasi aplikasi  serta  melakukan  sosialisasi  terhadap pengguna aplikasi.
3.2.  Peningkatan  Unjuk  Kerja  Sistem  Informasi Sekolah Terpadu dengan Menggunakan REST API
3.2.1.  Pencarian indikator pengujian
Pencarian  indikator  dilakukan  melalui  survey dengan  memanfaatkan  google  form  pada  3  aplikasi yaitu Ms. Word, MATLAB, dan Mozilla Firefox [8] . Sasaran responden survey untuk penelitian ini minimal berusia 19 tahun, dengan berbagai profesi yang berada dalam ruang lingkup program studi Teknik Informatika Universitas  17  Agustus  1945  Surabaya.  Hasil  dari survey  ini  menghasilkan  10  faktor  teratas  yang  akan diuji  pada  aplikasi,  yaitu Usability,  Functionality, Reliability,  Portability,  Integrity,  Supportability, Correctness,  Maintainability,  Interoperability,  dan Efficiency.

## 3.2.2.  Pengujian aplikasi
Setelah  faktor  pengujian  berhasil  didapatkan, langkah  berikutnya  adalah  menguji  semua  faktor kepada  EIIS  Web  dan  EIIS  Mobile.  Hasil  pengujian diperoleh  dari  pengujian  tiap-tiap  faktor  dengan menggunakan teknik yang berbeda. Penggunaan teknik tersebut  digunakan  untuk  memperoleh  hasil  berupa persentase  selisih  yang  diujikan  pada  EIIS  Web  dan EIIS Mobile. Hasil persentase pengujian adalah selisih antara  skor  nilai  EIIS  Web  dan  EIIS  Mobile.  Bentuk hasil  skor  nilai  EIIS  Web  dan  EIIS  Mobile  berupa bilangan  bulat,  bilangan  desimal  dan  persentase, sedangkan  selisih  skor  keduanya  hanya  berupa persentase.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengukur peningkatan  dan  penurunan  unjuk  kerja  dari  tiap-tiap faktor.  Selisih  skor  yang  menunjukkan  persentase positif  tidak  selalu  berarti  peningkatan,  sedangkan selisih skor yang menunjukkan persentase negatif tidak selalu  berarti  penurunan.  Hasil  akurat  diperoleh  dari karakteristik  indikator  yang  diuji.  Berikut  merupakan hasil pengujian tiap faktor. Perolehan nilai selisih/gap dihitung dengan rumus (nilai EIIS Mobile – nilai EIIS Web)  dan  hasil  dari  pengurangan  tersebut  dibagi dengan nilai tertinggi dari kedua nilai tersebut. Berikut merupakan hasil pengujian dari setiap faktor.

## A. Usability
Pada penelitian ini usability diuji dengan teknik kuisioner yang memanfaatkan google form. Pengujian menggunakan indikator Webqual 4.0 yang terdiri dari 18  pertanyaan  dengan  pilihan  jawaban  berupa  skala likert 1-7  [9].Jumlah  responden  dari  survey  ini sebanyak  30  orang  yang  terdiri  dari  20  (66,7%) responden  laki-laki  dan  10  (33,3%)  responden perempuan. Status reponden dari survey ini bervariasi, diantaranya  adalah  pelajar  sebanyak  9  (30%)  orang, responden  berstatus  wiraswasta  sebanyak  12  (40%) orang,  responden  berstatus  wirausaha  sebanyak  4 (13,3%)  dan  sebanyak  5  orang  dengan  persentase 16,7% yang berstatus tidak bekerja.
Tabel 4. Hasil pengujian usability EIIS Web dan EIIS Mobile. App Jumlah Skor Rata- rata Interpretasi Web 2862 5,3 Cukup Puas Mobile 2958 5,48 Puas Total gap (%) 3,2
Tabel  4  merupakan  hasil  dari  pengujian usability EIIS  Web  dan  EIIS  Mobile.  EIIS  Web mendapatkan skor akhir sebesar 2862 dengan rata-rata nilai  tiap  jawaban  sebesar  5,3.  Pada  EIIS  Mobile mendapatkan nilai akhir sebesar 2958 dengan rata-rata nilai tiap jawaban sebesar 5,48. Rata-rata nilai dari tiap jawaban diperoleh dengan pembagian skor akhir dibagi dengan  jumlah  pertanyaan  dan  dibagi  lagi  dengan jumlah  responden.  Dari  hasil  skor  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa EIIS Mobile memiliki peningkatan kualitas sebesar 3,2% untuk faktor usability .

## B. Functionality
Berikut merupakan hasil pengujian fungsionalitas yang dilakukan dengan 2 metode yaitu blackbox dan whitebox.
1. Blackbox Testing Pengujian blacbox berfungsi untuk menemukan kesalahan pada struktur data, kesalahan tampilan/antarmuka,  kesalahan  inisialisasi,  kesalahan terminasi dan performansi [10] . Pengujian dilakukan dengan cara mengakses aplikasi secara langsung untuk menguji  fungsionalitas  aplikasi  sesuai  test  case  atau skenario pengujian.
Tabel 5. Hasil pengujian blackbox EIIS Web dan EIIS Mobile.
App Test Case Valid Tidak Valid Valid (%) Tidak Valid (%) Web 105 84 21 80 20 Mobile  111 111 0 100 0 Total gap (%) 20 -20
Tabel  5  merupakan  hasil  dari  pengujian blackbox EIIS  Web  dan  EIIS  Mobile.  EIIS  Web menggunakan  105  test  case  dan  EIIS  Mobile menggunakan  111  test  case.  Terdapat  perbedaan jumlah  test  case  pada  tabel  penyajian  hasil. Kesenjangan ini disebabkan oleh  perbedaan mekanisme pada beberapa fitur seperti absensi, dimana EIIS Mobile menggunakan GPS sedangkan EIIS Web menggunakan  scan  QR.  Pada  EIIS  Web  berhasil menjalankan 84 test case dan gagal menjalankan 21 test case  dari  total  105  test  case  dengan  persentase keberhasilan sebesar 80%. Pada EIIS Mobile berhasil menjalankan  111  test  case  tanpa  kegagalan  dan memiliki  persentase  keberhasilan  100%.  Oleh  karena itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  EIIS  Mobile  memiliki peningkatan sebesar 20% pada pengujian blackbox .
2. Whitebox Testing
Pengujian whitebox adalah  pengujian  untuk menganalisis sumber kode secara langsung. Pengujian ini  menggunakan  metode Basis Path Testing yaitu menjalankan  setiap path yang  tersedia  pada  setiap proses [11]. Pengujian dilakukan dengan cara menguji setiap path pada controller Laravel  yang  digunakaan oleh EIIS Web dan REST API EIIS. Adapun alat yang digunakan  dalam  pengujian  ini  adalah  PHPUnit, sebuah framework untuk menguji program PHP.
Tabel 6. Hasil pengujian whitebox EIIS web dan REST API EIIS.
App Total Path Valid Tidak Valid Valid (%) Tidak Valid (%) Web 80 77 3 96,25  3,75 REST API 69 69 0 100 0 Total gap (%) 3,75 -3,75
Tabel  6  merupakan  hasil  dari  pengujian whitebox EIIS  web  dan  REST  API  EIIS.  EIIS  web menggunakan  80 path dan  REST  API  EIIS menggunakan  69 path .  Terdapat  perbedaan  jumlah path pada  tabel  penyajian  hasil.  Kesenjangan  ini disebabkan  oleh  perbaikan  dan  penyesuaian  pada beberapa proses. Pada EIIS web berhasil menjalankan 77 path dan gagal menjalankan 3 path dari total 80 path dengan persentase keberhasilan sebesar 96,25%. Pada REST  API  EIIS  berhasil  menjalankan  69 path tanpa kegagalan dan memiliki persentase keberhasilan 100%. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa REST API EIIS memiliki peningkatan keberhasilan sebesar 3,75% pada pengujian whitebox .
Tabel 7. Hasil pengujian blackbox dan whitebox EIIS
Web dan EIIS Mobile App Blackbox (%) Whitebox (%) Total (%) Web 80 96,25 176,25 Mobile 100 100 200 Gap (%) 20 3,75 23,75 Total gap (%) 11,88
Tabel  7  merupakan  perbandingan  nilai  akhir dari  pengujian  fungsionalitas  EIIS  Web  dan  EIIS Mobile.  EIIS  Mobile  memiliki  total  200%  tingkat keberhasilan dibandingkan EIIS Web yang mendapatkan  176,25%  tingkat  keberhasilan.  Selisih tingkat keberhasilan dari kedua aplikasi tersebut adalah 24,75%.  Selisih  yang  didapatkan  masih  dalam  skala 200%,  untuk  mengubah  menjadi  skala  100%,  maka jumlah  selisih  tersebut  harus  dibagi  2.  Jadi,  dapat disimpulkan  bahwa  EIIS  Mobile  mengalami peningkatan  sebesar  11,88%  dari  keseluruhan pengujian functionality .
C. Reliability Pengujian reliability dilakukan dengan metode load testing dengan  bantuan  aplikasi  Jmeter [12] . Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  mengakses dashboard siswa melalui aplikasi JMeter. Pengujian ini memiliki  2  parameter  berupa  jumlah  pengguna  yang mengakses  ( user )  dan  waktu  yang  digunakan  bagi semua  user dalam memasuki server ( ramp up ) dalam satuan  detik.  Pengujian  ini  akan  menghasilkan  waktu respon  rata-rata  dalam  satuan  mili  detik  (ms)  untuk setiap skenario pengujian.
Tabel 8. Hasil pengujian reliability EIIS Web dan REST API EIIS.
User-Ramp Up (detik) Rata-rata waktu respon (ms) Web REST API 10-1 360 451 10-5 284 360 10-10 271 291 20-5 267 640 20-10 270 376 20-20 268 279 30-15 270 483 30-30 269 305 50-1 2104 2029 50-25 266 322 50-50 272 242 50-100 276 234 100-50 255 319 100-100 258 244 100-200 251 224 200-100 264 366 200-200 249 235 200-400 253 213 Rata-rata 372,6 422,9 Total gap (%) 11,9
Tabel  8  merupakan  hasil  pengujian reliability antara EIIS Web dan REST API EIIS. Rata-rata waktu respon terbaik yang dihasilkan EIIS Web yaitu 249 ms pada penggunaan 200 user dengan ramp up 200 detik atau  yang  berarti  1  user  melakukan  request  setiap  1 detik.  Sedangkan untuk  REST  API EIIS,  sebesar 213 ms  pada  penggunaan  200  user  dengan  ramp  up  400 detik  atau  berarti  1  user  melakukan  request  setiap  2 detik.  Total  rata-rata  waktu  respon  menunjukkan bahwa waktu respon REST API EIIS lebih lama 50,3 ms disbanding EIIS Web dengan persentase perbedaan yaitu 11,9%. Bagi sebuah teknologi jaringan, semakin kecil  waktu  respon  maka  semakin  baik,  hal  ini menunjukkan bahwa pada pengujian reliability , REST API EIIS mengalami penurunan sebesar 11,9%.
D. Portability Pengujian portability dilakukan dengan melakukan assessment bersama developer website EIIS
[13] .
Tabel 9. Hasil pengujian portability EIIS Web dan REST API EIIS. Kategori Web REST API Gap WORKLOAD 60 60 0 LOOSE COUPLING 0 0 0 NUMBER OF LAYER 35 35 0 DISTRIBUTED APP 35 45 10 DATABASE 36 36 0 COMPONENT 48 80 32 MULTI- TENANCY 90 90 0 SECURITY 16 16 0 Total 320 362 42 Total gap (%) 11,6
Tabel 9 merupakan hasil assessment portability antara  EIIS  Web  dan  REST  API  EIIS.  Dari  tabel tersebut terlihat beberapa kategori memiliki nilai yang sama,  hal  ini  dikarenakan  REST  API  EIIS dikembangkan  pada  teknologi  yang  sama  yaitu framework Laravel. Dari 8 kategori, terdapat 2 kategori yang  mengalami  peningkatan. Distributed App atau seberapa  kecil  level  pembagian  komponen  yang dikembangkan di dalam Laravel. REST API EIIS lebih unggul  10  poin  karena  semua  komponen  dipisah berdasarkan proses, sedangkan EIIS Web mengelompokkan  komponen  berdasarkan  data. Kategori  lain  yang  mengalami  peningkatan  adalah Component yang meningkat sebesar 32 poin. Kategori Component berisi  tentang  sifat state dari  komponen yang dikembangkan, EIIS Web memiliki sifat stateful with eventual consistency sedangkan  REST  API EIIS bersifat stateless .  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa REST API EIIS mendapatkan total nilai 362 poin, 42 poin lebih banyak dari EIIS Web yang mendapat nilai 320  poin.  Pada  pengujian portability ,  didapati  bahwa REST  API  EIIS  mengalami  peningkatan  sebesar  42 point dengan persentase sebesar 11,6%.

## E. Integrity
Pengujian integrity dimulai  dengan  membuat test  case  yang  berisi  daftar  data/proses  yang  akan diakses  beserta  role  user  yang  dapat  mengaksesnya. Setelah itu pengujian dilakukan dengan mengakses data menggunakan semua role user secara bergantian [14].
Tabel 10. Hasil pengujian integrity EIIS Web dan REST API EIIS.
App  Total  Valid Tidak Valid Valid (%) Tidak Valid (%) Web  26 26 0 100 0 API EIIS 38 38 0 100 0 Total gap (%) 0 0
Tabel  10  merupakan  hasil  pengujian integrity antara EIIS Web dan REST API EIIS. Perbedaan total test  case  antara  EIIS  Web  dan  REST  API  EIIS dikarenakan sifat REST API yang memisahkan setiap url berdasarkan data/proses. Hasil pengujian pada EIIS Web  menunjukkan  26  test  case  berhasil  dilalui  tanpa adanya  kegagalan  dengan  persentase  keberhasilan sebesar 100%.  REST  API EIIS memiliki 38 test case yang  berhasil  dilalui  tanpa  adanya  kegagalan  dengan persentase  keberhasilan  100%.  Data  tersebut  juga menunjukkan  bahwa  tidak  ada  peningkatan  maupun penurunan pada faktor integrity antara REST API EIIS dan EIIS Web.

## F. Supportability
Pada  penelitian  ini supportability diuji  dengan teknik  kuisioner  yang  memanfaatkan  google  form. Pengujian menggunakan 2 pertanyaan dengan pilihan jawaban  berupa  skala likert 1-7 [15] .  Jumlah responden  dari  survey  ini  sebanyak  30  orang  yang terdiri  dari  20  (66,7%)  responden  laki-laki  dan  10 (33,3%)  responden  perempuan.  Status  reponden  dari survey  ini  bervariasi,  diantaranya  adalah  pelajar sebanyak  9  (30%)  orang,  responden  berstatus wiraswasta  sebanyak  12  (40%)  orang,  responden berstatus wirausaha sebanyak 4 (13,3%) dan sebanyak 5 orang dengan persentase 16,7% yang berstatus tidak bekerja. Berikut merupakan hasil pengujian supportability :
Tabel 11. Hasil pengujian supportability EIIS Web dan EIIS Mobile.
App Jumlah Skor Rata- rata Interpretasi Web 319 5,32 Cukup Puas Mobile 326 5,43 Puas Total gap (%) 2,1
Tabel  11  merupakan  hasil  dari  pengujian supportability  EIIS  Web  dan EIIS  Mobile.  EIIS  Web mendapatkan  skor  akhir  sebesar  319  dengan rata-rata nilai  tiap  jawaban  sebesar  5,32.  Pada  EIIS  Mobile mendapatkan nilai akhir sebesar 326 dengan rata-rata nilai tiap jawaban sebesar 5,43. Rata-rata nilai dari tiap jawaban diperoleh dengan pembagian skor akhir dibagi dengan  jumlah  pertanyaan  dan  dibagi  lagi  dengan jumlah  responden.  Dari  hasil  skor  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa EIIS Mobile memiliki peningkatan sebesar 2,1% pada pengujian supportability .

## G. Correctness
Pada  penelitian  ini correctness diuji  dengan teknik  kuisioner  yang  memanfaatkan  google  form. Pengujian menggunakan 5 pertanyaan dengan pilihan jawaban  berupa  skala likert 1-7 [16] .  Jumlah responden  dari  survey  ini  sebanyak  30  orang  yang terdiri  dari  20  (66,7%)  responden  laki-laki  dan  10 (33,3%)  responden  perempuan.  Status  reponden  dari survey  ini  bervariasi,  diantaranya  adalah  pelajar sebanyak  9  (30%)  orang,  responden  berstatus
wiraswasta  sebanyak  12  (40%)  orang,  responden berstatus wirausaha sebanyak 4 (13,3%) dan sebanyak 5 orang dengan persentase 16,7% yang berstatus tidak bekerja. Berikut merupakan hasil pengujian correctness :
Tabel 12. Hasil pengujian correctness EIIS Web dan EIIS Mobile. App Jumlah Skor Rata- rata Interpretasi Web 787 5,25 Cukup Puas Mobile 808 5,39 Puas Total gap (%) 2,6
Tabel  12  merupakan  hasil  dari  pengujian correctness EIIS  Web  dan  EIIS  Mobile.  EIIS  Web mendapatkan  skor  akhir  sebesar  787  dengan rata-rata nilai  tiap  jawaban  sebesar  5,25.  Pada  EIIS  Mobile mendapatkan nilai akhir sebesar 808 dengan rata-rata nilai tiap jawaban sebesar 5,39. Rata-rata nilai dari tiap jawaban diperoleh dengan pembagian skor akhir dibagi dengan  jumlah  pertanyaan  dan  dibagi  lagi  dengan jumlah  responden.  Dari  hasil  skor  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa EIIS Mobile memiliki peningkatan sebesar 2,6% pada pengujian correctness .

## H. Maintainability
Pada  penelitian  ini maintainability program akan diukur menggunakan Maintainability Index (MI), yaitu  sebuah  skala  1-100  yang  merepresentasikan seberapa  mudah  sebuah  program  dipelihara  dimana semakin  tinggi  nilainya  maka  semakin  baik  [17]. Pengujian  ini  dilakukan  menggunakan  PhpMetrics, sebuah paket PHP yang dapat mengukur maintainability index dari sebuah file program.
Tabel 13. Hasil pengujian maintainability EIIS Web dan REST API EIIS.
App Total Total MI MI rata-rata Web 12 477,85 39,82 REST API   25 1533,89 61,36 Total gap (%) 35,1
Tabel  13  merupakan  hasil  perhitungan maintainability dari EIIS Web dengan REST API EIIS. EIIS  Web  memiliki  12 controller dengan  total  MI sebesar 477,85 dan rata-rata MI sebesar 39,82.  REST API  EIIS  memiliki  25 controller dengan  total  MI sebesar  1533,89  dan  rata-rata  MI  sebesar 61,36.  Dari hasil  tersebut  didapati  peningkatan  MI  sebesar  21,54 dengan persentase peningkatan sebesar 35,1%.

## I. Interoperability
Pengujian interoperability dilakukan  dengan menguji  input  yang  dikirim  dari  EIIS  Mobile  dan dibaca  pada  EIIS  Web,  begitupun  sebaliknya  [18]. Dikarenakan pengujian ini mengukur tingkat keutuhan atau  konsistensi  dari  data  yang  dikirim,  maka  kedua aplikasi diuji dengan test case yang sama.
Tabel 14. Hasil pengujian interoperability EIIS Web dan EIIS Mobile.
App Test Case Valid Tidak Valid Valid (%) Tidak Valid (%) Web 8 8 0 100 0 Mobile  8 8 0 100 0 Total gap (%) 0 0
Tabel 14 merupakan hasil pengujian interoperability dari EIIS Web dan EIIS Mobile. Dari total 8 test case, EIIS Web berhasil menjalankan semua tes dengan persentase keberhasilan 100%, hal yang sama juga didapatkan oleh EIIS Mobile. Dengan persamaan kedua hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa EIIS Mobile tidak mengalami
peningkatan maupun penurunan untuk faktor interoperability .

## J. Efficiency
Pengujian ini dilakukan dengan cara melakukan load test pada dashboard siswa menggunakan aplikasi JMeter.  Pengujian  ini  memiliki  2  parameter  berupa jumlah  pengguna  yang  mengakses  (user)  dan  waktu yang  digunakan  bagi  semua  user  dalam  memasuki server  ( ramp up )  dalam  satuan  detik.  Pengujian efficiency ini akan berfokus pada penggunaan CPU dan penggunaan memori server. Pengukuran ini dilakukan dengan menggunakan PerfMon, sebuah plugin JMeter yang  dapat  mengukur  tingkat  penggunaan  CPU  dan memori pada server saat menerima request [19].
Tabel 15. Hasil pengujian efficiency EIIS Web dan REST API EIIS. Test Case CPU (%) Memori (%) Total (%) API Web API Web API Web Users : 5, Ramp-up : 10  detik 20,79  9,94 81,10  83,02  101,90  92,96 Users : 10, Ramp-up : 10 detik 32,95  13,03  82,13  83,12  115,07  96,15 Users : 15, Ramp-up : 10 detik 51,81  13,61  83,15  84,45  134,96  98,06 Rata-rata 35,18  12,20  82,13  83,53  117,31  95,73 Total gap (%) 18,4
Tabel 15 merupakan hasil pengujian efficiency dari EIIS Web dan REST API EIIS. Penggunaan CPU terbaik dari REST API EIIS adalah 20,79% saat diakses 5 user dengan ramp up 10 detik atau 1 request setiap 2 detik, sedangkan EIIS Web mendapat nilai 9,94% dan didapat  dari  skenario  yang  sama.  Total  rata-rata penggunaan CPU dari REST API EIIS sebesar 35,18%, lebih besar 22,98% dari EIIS Web yang mendapat nilai 12,20%.  Penggunaan  CPU  akan  semakin  baik  jika nilainya  semakin  kecil,  dari  data  tersbut  dapat disimpulkan bahwa penggunaan CPU REST API EIIS mengalami  penurunan  sebesar  65,3%  dibandingkan EIIS  Web.  Untuk  penggunaan  memori  juga  memiliki aturan  yang  sama  dengan  penggunaan  CPU,  dalam pengujian  ini,  penggunaan  memori  REST  API  EIIS sedikit  lebih  rendah  0,4%  dari  EIIS  Web.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan
memori  REST  API  EIIS  lebih  unggul  sebesar  1,7% dibandingkan  EIIS  Web.  Total  peningkatan  dihitung dari  selisih  semua  nilai  penggunaan  dibagi  nilai teringgi.  Dari  perhitungan  tersebut,  didapati  bahwa REST API EIIS mengalami penurunan sebesar 18,4% untuk faktor efficiency .

## 3.2.3.  Evaluasi hasil pengujian
Pada  bab  ini  disajikan  tahap  ketiga  atau  tahap terakhir penelitian yang merupakan analisis pengujian faktor  kualitas  perangkat  lunak.  Untuk  mengukur peningkatan apa saja yang didapatkan, maka dilakukan perhitungan dari semua hasil pengujian pada tiap-tiap faktor.  Berikut  merupakan  tabel  yang  menyajikan peningkatan 10 faktor kualitas perangkat lunak.
Tabel 16. Hasil pengujian semua indikator pada EIIS Web dan EIIS Mobile. No Indikator Nilai (%) Peningkatan (%) Web Mobile 1 Usability 96,8 100 3,2 2 Functionality 88,12 100 11,88 3 Reliability 100 88,1 -11,9 4 Portability 88,4 100 11,6 5 Integrity 100 100 0 6 Supportability 97,9 100 2,1 7 Correctness 97,4 100 2,6 8 Maintainability 64,9 100 35,1 9 Interoperability 100 100 0 10 Efficiency 100 81,6 -18,4 Total (%) 933,52 969,7 36,18
Tabel  16  merupakan  nilai  hasil  pengujian sebelumnya dimana nilai akan bersifat negatif jika hasil pengujian  mengalami  penurunan  dan  nilai  bersifat positif  jika  hasil  pengujian  mengalami  peningkatan. Peningkatan tertinggi
didapat dari faktor maintainability dengan  peningkatan  sebesar  35,1%. Sedangkan  penurunan  tertinggi  terdapat  pada  faktor efficiency dengan penurunan sebesar 18,4%. Rata-rata peningkatan  nilai  yang  didapatkan  adalah  11,08%, sedangkan rata-rata penurunan nilai sebanyak -15,15%. Meskipun  memiliki  rata-rata  penurunan  yang  lebih besar,  EIIS  Mobile  menghasilkan  total  nilai  36,18% lebih banyak dari pada EIIS Web. Dari perbandingan tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  EIIS  Mobile mengalami pengingkatan sebesar 36,18%.

## 3.2.4  Rekomendasi Peningkatan
Pada tabel 16, terdapat 2 faktor yang mengalami penurunan nilai secara signifikan yaitu reliability dan efficiency . REST API yang digunakan pada penelitian ini  dirancang  untuk  menampilkan  1  jenis  data  untuk setiap  REST  API.  Pada  halaman  dashboard  siswa terdapat  9  jenis  data,  sehingga  ketika  halaman dashboard  dibuka  pada  EIIS  Mobile,  ini  akan melakukan  request  pada  9  REST  API  yang  berbeda. Sementara  jenis-jenis  data  pada  halaman  dashboard siswa tidak berubah-ubah, maka peneliti merekomendasikan  untuk  merancang  1  REST  API khusus  untuk  memproses  9  jenis  data  pada  halaman dashboard siswa.

## A. Reliability
Pengujian reliability dilakukan dengan metode yang  sama  dengan  sebelumnya.  Berikut  merupakan hasil pengujian reliability dari REST API yang baru.
Tabel 17. Perbandingan hasil pengujian reliability EIIS Web dengan REST API EIIS yang baru.
User-Ramp Up (detik) Waktu respon (ms) API baru Web 10-1 281 360 10-5 240 284 10-10 248 271
User-Ramp Up (detik) Waktu respon (ms) API baru Web 20-5 252 267 20-10 247 270 20-20 243 268 30-15 242 270 30-30 239 269 50-1 2025 2104 50-25 248 266 50-50 244 272 50-100 238 276 100-50 242 255 100-100 236 258 100-200 240 251 200-100 241 264 200-200 241 249 200-400 256 253 Rata-rata 344,6 372,6 Total gap (%) -7,51
Tabel  17  merupakan  perbandingan  hasil pengujian reliability antara EIIS Web dan  REST API EIIS  yang  baru.  Rata-rata  waktu  respon  terbaik  yang dihasilkan  EIIS  Web  yaitu  249  ms  pada  penggunaan 200 user dengan ramp up 200 detik atau yang berarti 1 user  melakukan  request  setiap  1  detik.  Sedangkan untuk REST API EIIS yang baru, sebesar 236 ms pada penggunaan 100 user dengan ramp up 100 detik atau berarti 1 user melakukan request setiap 1 detik. Total rata-rata  waktu  respon  menunjukkan  bahwa  waktu respon  REST  API  EIIS  yang  baru  lebih  cepat  28  ms dibanding  EIIS  Web  dengan  persentase  perbedaan yaitu -7,51%. Bagi sebuah teknologi jaringan, semakin kecil  waktu  respon  maka  semakin  baik,  hal  ini menunjukkan bahwa pada pengujian reliability , REST API  EIIS  yang  baru  mengalami  peningkatan  sebesar 7,51% jika dibandingkan dengan EIIS Web.

## B. Efficiency
Pengujian efficiency dilakukan  dengan  metode yang  sama  dengan  sebelumnya.  Berikut  merupakan hasil pengujian efficiency dari REST API yang baru.
Tabel 18. Perbandingan hasil pengujian efficiency EIIS Web dengan REST API EIIS yang baru.
Test Case CPU (%) Memori (%) Total (%) API baru Web API baru Web API baru Web Users : 5, Ramp-up : 10 detik 1,28 9,94 69,17 83,02  70,45 92,96 Users : 10, Ramp-up : 10 detik  4,92 13,03 68,76 83,12  73,68 96,15 Users : 15, Ramp-up : 10 detik  2,81 13,61 66,89 84,45  69,70 98,06 Rata-rata 3 12,2 68,27 83,53  71,27 95,73 Total gap (%) -34,31
Tabel  18  merupakan  perbandingan  hasil pengujian efficiency dari REST API EIIS yang baru dan EIIS  Web.  Penggunaan  CPU  terbaik  dari  REST  API EIIS  yang  baru  adalah  1,28%  saat  diakses  5  user dengan ramp up 10 detik atau 1 request setiap 2 detik, sedangkan EIIS Web mendapat nilai 9,94% dan didapat dari  skenario  yang  sama.  Total  rata-rata  penggunaan
CPU dari REST API EIIS yang baru sebesar 3%, lebih rendah  9,3%  dari  EIIS  Web  yang  mendapat  nilai 12,2%.  Penggunaan  CPU  akan  semakin  baik  jika nilainya  semakin  kecil,  dari  data  tersebut  dapat disimpulkan bahwa penggunaan CPU REST API EIIS yang  baru,  mengalami  peningkatan  sebesar  75,4% dibandingkan  EIIS  Web.  Untuk  penggunaan  memori
juga  memiliki  aturan  yang  sama  dengan  penggunaan CPU,  dalam  pengujian  ini,  penggunaan  memori  API EIIS  yang  baru  lebih  rendah  15,26%  dari  EIIS  Web. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penggunaan memori REST API EIIS yang baru, lebih unggul sebesar 18,26% dibandingkan EIIS Web. Total peningkatan  dihitung  dari  selisih  semua  nilai penggunaan  dibagi  nilai  teringgi.  Dari  perhitungan tersebut,  didapati  bahwa  REST  API  EIIS  yang  baru, mengalami  peningkatan  sebesar  34,31%  jika dibandigkan dengan EIIS Web untuk faktor efficiency .

## 4. KESIMPULAN
Pada bab ini peneliti menarik kesimpulan bahwa terdapat 10 faktor yang diperoleh melalui survey antara lain: usability , functionality , reliability , portability , integrity , supportability , correctness , maintainability , interoperability , dan efficiency . Semua faktor tersebut diuji  dengan  metode  yang  berbeda-beda  untuk mengukur peningkatan unjuk kerja antara EIIS Mobile dan  EIIS  web.  Penelitian  memperoleh  hasil  bahwa terdapat 6 faktor yang mengalami peningkatan, 2 faktor mengalami  penurunan,  dan  2  faktor  tidak  mengalami perubahan.  Hasil  perhitungan  akhir  menunjukkan bahwa  EIIS  Mobile  mengalami  peningkatan  unjuk kerja. Dalam mengatasi penurunan pada 2 faktor yang disebutkan,  dilakukan  uji  coba  menggunakan  sebuah metode yaitu menggabungkan beberapa jenis data yang semula  terpisah dalam beberapa  REST  API ke dalam satu  REST  API.  Hasil  uji  coba  terebut  menunjukkan peningkatan pada kedua faktor tersebut.
Dengan  dikembangkannya  EIIS  Mobile  yang dibekali peningkatan pada unjuk kerjanya, menjadikan aplikasi ini sebagai pilihan alternatif yang baik dalam melaksanakan kegiatan belajar mengajar secara daring, pengawasan  kemajuan  belajar  siswa,  pencetakan berbagai  laporan,  serta  pengelolaan  data-data  pelajar dan  seluruh  tenaga  kerja  dalam  ruang  lingkup  SD  IT BISA (Bahasa Inggris dan Bahasa Arab) Jakarta Barat.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Lawi, B. L. E. Panggabean, and T. Yoshida, “Evaluating GraphQL and REST API Services Performance  in  a  Massive  and  Intensive Accessible  Information  System,” Computers , vol.  10,  no.  11,  Nov.  2021,  doi: 10.3390/computers10110138.
[2] H. Helmy, F. Rahmasari, A. Nursyahid, T. A.
Setyawan,  and  A.  S.  Nugroho,  “Analisis Kinerja Aplikasi Pemantauan dan Pengendalian  Smart  Agriculture  Berbasis Android,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi  Informasi ,  vol.  11,  no.  1,  2022, [Online]. Available: www.omahiot.net.
[3] D.  Darmansah  and  Z.  Suhendro,  “Sistem Informasi Sekolah Pada Sekolah Dasar Negeri 21  Sungai  Geringging  Kabupaten  Padang Pariaman  Berbasis  Web,” MATRIK :  Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa
Komputer ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  235 – 245,  May
2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.639.
[4] A.  Voutama,  E.  Novalia,  and  G.  Garno, “Android -Based  Claim  System  for  Electricity Network Customers of PLN Padang Branch,” INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi , vol. 6, no.  2,  pp.  150 – 166,  Aug.  2022,  doi: 10.29407/intensif.v6i2.17433.
[5] N.  A.  Prasetyo  and  Y.  Saintika,  “Integration between  Moodle  and  Academic  Information System  using  Restful  API  for  Online Learning,” Jurnal  Ilmiah  Teknik  Elektro Komputer dan Informatika , vol. 7, no. 2, p. 358,
Oct. 2021, doi: 10.26555/jiteki.v7i2.21816.
[6] A.  A.  Kristanto,  Y.  Harjoseputro,  and  J.  E. Samodra,  “Implementasi  Golang  dan  New Simple  Queue  pada  Sistem  Sandbox  Pihak Ketiga Berbasis REST API,” Jurnal Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi (RESTI) , vol.
4, no. 4, pp. 745 – 750, 2020.
[7] R.  Rianto,  M.  A.  Rifansyah,  R.  Gunawan,  I. Darmawan, and A. Rahmatulloh, “Comparison of JSON and XML Data Formats in Document Stored NoSql Database Replication Processes,” International Journal on Advanced Science, Engineering and Information
Technology (IJASEIT) , vol. 11, no. 3, 2021.
[8] N. B. Kassie and J. Singh, “A study on software quality factors and metrics to enhance software quality  assurance,” International  Journal  of Productivity and Quality Management , vol. 29, no. 1, pp. 24 – 44, 2020.
[9] A.  Hermanto,  S.  Supangat,  and  F.  Mandita, “Evaluasi Usabilitas Layanan Sistem Informasi Akademik  Berdasarkan  Kombinasi  ServQual dan  Webqual  Studi  Kasus :  SIAKAD Politeknik  XYZ,” Journal  of  Information
Systems Engineering and Business Intelligence , vol. 3, no. 1, p. 33, Apr. 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.1.33-39. [10] Y. D. Wijaya and M. W. Astuti, “PENGUJIAN BLACKBOX SISTEM INFORMASI PENILAIAN  KINERJA  KARYAWAN  PT INKA (PERSERO) BERBASIS EQUIVALENCE  PARTITIONS,” Jurnal Digital Teknologi Informasi , vol. 4, no. 1, pp.
22 – 26, 2021.
[11] M. M. Syaikhuddin, C. Anam, A. R. Rinaldi, and M. E. B. Conoras, “Conventional Software Testing Using White Box Method,” KINETIK: Game  Technology,  Information  System, Computer  Network,  Computing,  Electronics, and Control , vol. 3, no. 1, pp. 67 – 74, 2018.
[12] E.  N.  Alam  and  F.  Dewi,  “PERFORMANCE TESTING ANALYSIS OF BANDUNGTANGINAS APPLICATION
WITH  JMETER,” International  Journal  of Innovation in Enterprise System , vol. 6, no. 2,
pp. 157 – 166, Jan. 2022, doi: 10.25124/ijies.v6i01.165.
[13] F.  De  Angelis  and  A.  Polini,  “Evaluation  of cloud  portability  of  legacy  applications,”  in Proceedings  -  11th  IEEE/ACM  International Conference  on  Utility  and  Cloud  Computing Companion,  UCC  Companion  2018 ,  Institute of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc., Jul.  2018,  pp.  232 – 237.  doi:  10.1109/UCC- Companion.2018.00061.
[14] A.  Abiyoga,  W.  Witanti,  and  A.  K.  Ningsih, “Pengukuran  Kualitas  Perangkat  Lunak
Menggunakan  Model  McCall  Pada  Sistem Akademik  Universitas  Jenderal  Achmad
Yani,” Informatics  and  Digital  Expert
(INDEX) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  69 – 74,  2021, [Online]. Available: http://akademik.unjani.ac.id/.
[15] E. Saputra and L. Yuniar Banowosari, “Quality
Analysis  of  E-Office  Application  PT.  KAI (Persero) Use Method ISO 25010,” International  Research  Journal  of  Advanced Engineering and Science , vol. 6, no. 1, pp. 96 –
100, 2021.
[16] M.  Andini  and  G.  F.  Fitriana,  “Analisis Kualitas  Aplikasi  Simpel  Pol  Menggunakan
Metode  McCall,” JURIKOM  (Jurnal  Riset
Komputer) ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  680 – 687,  Jun.
2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4192.
[17] R. G. Atmaja, B. Priyambadha, and F. Pradana, “Pembangunan Kakas Bantu Untuk Mengukur
Maintainability  Index  Pada  Perangkat  Lunak Berdasarkan  Nilai  Halstead  Metrics  dan
McCabe’s  Cyclomatic  Complexity,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 3, pp. 2167 – 2172, 2019,
[Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[18] R.  I.  Irfan,  A.  S.  Nugraha,  and  R.
Anggrainingsih, “PERBANDINGAN PORTABILITY, REUSABILITY, DAN INTEROPERABILITY PADA E- COMMERCE BERBASIS OPEN SOURCE,” Jurnal  Sistem  Komputer  (JSK) ,  vol.  8,  no.  1, pp.  14 – 18,  2018,  [Online].  Available: https://docs.woocommerce.com
[19] Sholiq,  R.  A.  Auda,  A.  P.  Subriadi,  A. Tjahyanto,  and  A.  D.  Wulandari,  “Measuring software quality with usability, efficiency, and portability characteristics,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , IOP Publishing Ltd, Apr. 2021. doi: 10.1088/1755- 1315/704/1/012039.