## MEMPERKAYA PEMROGRAMAN WEB SISTEM KASIR DENGAN TEKNOLOGI AI: IMPLEMENTASI API GEMINI
Novia Fitriani, Nadya Revelin Putri, Ardhy Dwiwicaksono Viktor Handrianus Pranatawijaya, Nova Noor Kamala Sari Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Palangka Raya Jl. Yos Sudarso, Kota Palangka Raya, Kalimantan Tengah, Indonesia novia2240@mhs.eng.upr.ac.id

## ABSTRAK
Artikel  ini  membahas  penerapan  AI  dalam  pemrograman  web  untuk  meningkatkan  efisiensi  sistem  kasir coffe shop  melalui  API. Dalam era digital, teknologi telah  mengubah  berbagai aspek  bisnis, termasuk  industri coffe  shop.  Sistem  kasir  berbasis  web  memanfaatkan  API  Gemini  AI  untuk  otomatisasi  deskripsi  produk, mempercepat  transaksi,  dan  memberikan  informasi  konsisten  serta  menarik  kepada  pelanggan.  Penelitian  ini menggunakan metode waterfall, dari analisis kebutuhan hingga pengujian sistem untuk memastikan kualitas dan kinerja  optimal.  Dari  hasil  pembahasan,  penerapan  API  Gemini  AI  pada  sistem  kasir  coffee  shop  membawa dampak  positif  signifikan.  Integrasi  API  Gemini  AI  memungkinkan  otomatisasi  pembuatan  deskripsi  produk, mengurangi beban kerja manual bagi kasir, dan meningkatkan efisiensi operasional. Dengan algoritma AI, API dapat  menghasilkan  deskripsi  produk  konsisten,  relevan,  menarik,  dan  dalam  waktu  singkat  sekitar  2,47s, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan dengan informasi yang jelas. Penerapan API Gemini tidak hanya meningkatkan  efisiensi  operasional  dan  kualitas  layanan,  tetapi  juga  membantu  coffee  shop  tetap  kompetitif. Meskipun  memerlukan  pemeliharaan  rutin  untuk  kinerja  optimal,  manfaat  dari  penerapan  API  Gemini  terlihat jelas  dalam  meningkatnya  kepuasan  pelanggan  terhadap  informasi  menu  yang  diberikan  kasir  dan  kesuksesan bisnis secara keseluruhan.

## Kata kunci : Pemrograman Web, Sistem Kasir, API, Gemini AI

## 1.   PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  terus  berkembang, teknologi  telah  menjadi  elemen  integral  dari  hampir setiap  aspek  kehidupan  manusia,  termasuk  dalam ranah  bisnis.  Kemampuan  teknologi  digital  dalam mengubah  cara  manusia  berkomunikasi,  mencari informasi terbaru, dan membangun jaringan komunitas  telah  menjadi  daya  tarik  yang  tak terbantahkan [1]. Di antara berbagai industri yang turut merasakan  dampak  transformasi  teknologi,  industri restoran,  termasuk  usaha  warung  kopi  atau coffee shop , memegang peran yang signifikan. Sebagai salah satu pusat aktivitas sosial dan profesional, coffee shop tidak  hanya  menjadi  tempat  untuk  menikmati minuman  kopi  dan  camilan,  tetapi  juga  menjadi panggung untuk  inovasi teknologi  yang  mewujudkan pengalaman  pelanggan  yang  lebih  efisien  dan memuaskan.
Sistem  kasir  adalah  perangkat  lunak  atau perangkat  keras  yang  digunakan  untuk  mengelola proses transaksi penjualan di suatu bisnis, termasuk di coffee  shop .  Sistem  kasir  biasanya  terdiri  dari komponen  perangkat  keras  seperti  komputer,  printer struk, scanner barcode, dan juga perangkat lunak yang didesain  khusus  untuk  mencatat  transaksi  penjualan, menghitung  total  pembayaran,  mencetak  struk,  dan melakukan  fungsi-fungsi  lain terkait dengan kegiatan transaksi  penjualan.  Fungsi  utama  dari  sistem  kasir adalah untuk mencatat setiap transaksi penjualan yang terjadi  di  toko  atau  outlet,  sehingga  memudahkan pengelola  untuk  melacak  pendapatan,  mengelola inventaris, dan menganalisis kinerja penjualan. Selain
itu, sistem kasir juga membantu dalam meningkatkan efisiensi  operasional  dengan  menyediakan  fitur-fitur seperti  manajemen stok barang, pelacakan penjualan, dan pelaporan keuangan.
Dalam pengembangan, beberapa aplikasi berbasis web menggunakan  API.  API,  singkatan  dari Application Programming Interface , adalah seperangkat  instruksi  program  yang  memfasilitasi pembangunan aplikasi perangkat lunak. Fungsi utama API  adalah  menyediakan  kumpulan  perintah  dan fungsi dengan bahasa yang mudah dipahami oleh para pengembang perangkat lunak [2]. Pada konteks sistem kasir coffe  shop ,  penggunaan  kecerdasan  buatan ditingkatkan  dengan  penambahan  API  ( Application Programming Interface ) AI, seperti Gemini. Penggunaannya  dalam  sistem  kasir  berbasis web bertujuan  untuk  memberikan  kemudahan  bagi  kasir dalam  mendapatkan  informasi  tentang  deskripsi produk  secara  cepat  dan  akurat.  API  AI  ini memungkinkan  sistem  kasir  untuk  secara  otomatis mengenali dan memberikan deskripsi lengkap tentang produk  kepada  kasir  dan  pelanggan.  Selain  itu, integrasi  API  AI  juga  memungkinkan coffee  shop untuk  mengoptimalkan  operasi  internal  mereka. Dengan  kemampuan  AI  dalam  menganalisis  data transaksi dan preferensi pelanggan, sistem kasir dapat memberikan  rekomendasi  produk  yang  lebih  relevan dan personalisasi layanan berdasarkan pola pembelian yang teridentifikasi.
Maka  dari  hal  tersebut,  API  AI  telah  menjadi pendorong utama dibalik inovasi sistem cashier dalam coffee  shop modern  [3].  Dengan  memanfaatkan  API,
sistem  kasir  dapat  mengintegrasikan  berbagai  fungsi penting dan layanan lainnya. Hal ini membuka peluang untuk  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan meningkatkan pengalaman pelanggan [4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Contoh Penelitian
Penerapan  AI  dalam  sistem  kasir  telah  menjadi fokus  penelitian  yang  berkembang  pesat.  Hal  ini didorong  oleh  kebutuhan  industri  kedai  kopi  untuk meningkatkan  efisiensi,  efektivitas,  dan  pengalaman pelanggan.  AI  menawarkan  solusi  inovatif  untuk berbagai  aspek  sistem  kasir,  seperti  AI  dapat menganalisis  data  penjualan  dan  perilaku  pelanggan untuk merekomendasikan produk yang relevan kepada pelanggan  [5]. Hal  ini dapat meningkatkan penjualan dan loyalitas pelanggan.
Contoh  penerapan  AI  dalam  bisnis  industri  lain seperti eksplorasi penggunaan teknologi cerdas dalam sektor  perhotelan.  Dari  hasil  penelitian  tersebut didapat  penerapan  kecerdasan  buatan  dalam  industri perhotelan  dapat  meningkatkan  layanan  pelanggan dengan adopsi chatbots dan alat pesan untuk interaksi yang lebih efisien [6].

## 2.2. Gemini AI
Gemini  AI  dapat  dipahami  sebagai  platform kecerdasan  buatan  (AI)  yang  dirancang  untuk menghasilkan  teks,  menerjemahkan  bahasa,  menulis berbagai  jenis  konten  kreatif,  dan  menjawab pertanyaan dengan cara yang  informatif. Platform ini dibangun dari awal untuk multimodality, memungkinkannya bekerja dengan mulus di berbagai format data seperti teks, kode, gambar, dan audio [7].

## 2.3. Kecerdasan Buatan
Implementasi  kecerdasan  buatan  pada  website sudah  banyak  dilakukan.  Salah  satunya  generate deskripsi  ataupun  pemberian  rekomendasi  kepada pelanggan  pada  website  penjualan  produk.  Sistem rekomendasi  berbasis  kecerdasan  buatan  dapat menganalisis preferensi dan perilaku pengguna secara mendalam  untuk  memberikan  rekomendasi  produk yang  lebih  personal  dan  relevan.  Hal  ini  membantu meningkatkan  kemungkinan  konversi  penjualan  dan memperkuat hubungan antara platform dan pengguna [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Langkah awal yang dilakukan dalam membangun sistem informasi adalah dengan menentukan model sistem informasi yang akan dipakai [9].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode waterfall , pendekatan ini membagi proses pengembangan menjadi beberapa tahap yang terdefinisi  dengan  baik,  di  mana  setiap  tahap  harus diselesaikan sebelum melanjutkan ke tahap berikutnya.
Gambar 1. Metode Waterfall
3.1.  Analisis Kebutuhan
Dalam pengembangan aplikasi, analisis kebutuhan dan ide menjadi langkah krusial. Proses ini mengidentifikasi  komponen  yang  diperlukan,  mulai dari perangkat keras dan perangkat lunak hingga jenis pengguna akhir aplikasi serta kebutuhan input, proses, dan  output-nya.  Dalam  konteks  kasir coffe  shop analisis  kebutuhan  mengidentifikasi  bahwa  ada kebutuhan untuk sistem yang cepat dan efisien dalam memproses  transaksi  penjualan,  kemampuan  untuk menyediakan deskripsi produk yang jelas dan menarik kepada  pelanggan,  integrasi  dengan  API  AI  Gemini untuk  otomatisasi  pembuatan  deskripsi  produk, ketersediaan  data  produk  dan  transaksi  yang  akurat dan terjamin keamanannya, dan antarmuka pengguna yang  intuitif  dan  ramah  pengguna  bagi  kasir  dan pelanggan.  Selain  itu,  proses  ini  juga  memahami manfaat  dari  aplikasi  ( web )  [10].  Tujuan  utama  dari tahap analisis kebutuhan untuk sistem kasir ini adalah untuk  mengidentifikasi  dan  memahami  secara mendalam  kebutuhan  dan  persyaratan  sistem  kasir yang  sesuai  dengan  kebutuhan  coffee  shop  modern. Tak  hanya  itu,  analisis  kebutuhan  dan  ide  juga membuka  gerbang  untuk  memahami  manfaat  yang akan ditawarkan[11].

## 3.2.  Desain Sistem
Pada tahap desain sistem, dilakukan perancangan arsitektur sistem kasir yang memenuhi kebutuhan dan persyaratan  yang  telah  diidentifikasi  sebelumnya. Selain itu, salah satu aspek penting dari proses desain ini adalah mengembangkan tata letak antarmuka yang bertujuan  untuk  menghasilkan  spesifikasi  aplikasi yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna,  sehingga memastikan pengalaman pengguna yang optimal [12]. Representasi  terstruktur  dan  detail  dari  ide-ide  awal diterjemahkan  dengan  mempertimbangkan  berbagai aspek  teknis,  fungsional,  dan  non-fungsional.  Fokus utama  adalah  pengembangan  tata  letak  antarmuka untuk  memastikan  pengalaman  pengguna  yang optimal,  dengan  menyelaraskan  spesifikasi  aplikasi dengan  kebutuhan  pengguna.  Bahasa  pemrograman PHP  dan database PHPMyAdmin  dipilih,  serta penerapan  API  AI  Gemini  pada view produk  untuk deskripsi  produk  yang  cepat  dan  akurat.  Tahap  ini penting  untuk  memastikan  kualitas  dan  kesesuaian sistem kasir yang dibangun.

## 3.3.  Implementasi
Pada tahap  ini,  penerapan  API  AI  Gemini  yang telah  selesai  dikembangkan  dan  telah  melalui  proses pengujian  dan  penarikan  kesimpulan  dapat  dirilis secara  umum  untuk  digunakan  oleh  para  pengguna akhir  (kasir)  [13].  API  Gemini  akan  diintegrasikan dengan  sistem  kasir coffee  shop modern  untuk memberikan  fitur  berupa view produk.  Integrasi  ini tentunya  membutuhkan  perencanaan  dan  pengujian yang matang untuk memastikan interoperabilitas yang baik antara API dan sistem kasir [14].

## 3.4.  Pengujian
Pengujian  sistem  adalah  salah  satu  elemen  dari sebuah  topik  yang  luas  yang  dapat  diartikan  sebagai verifikasi dan validasi (V & V) [15]. Pengujian sistem untuk  memastikan  bahwa  aplikasi  kasir  yang dikembangkan  berfungsi  dengan  baik  sesuai  dengan kebutuhan  dan  persyaratan  yang  telah  ditetapkan sebelumnya. Pengujian sistem ini mencakup pengujian fungsional  dan  non-fungsional,  termasuk  pengujian integrasi  antarmuka  pengguna,  pengujian  keamanan, serta  pengujian  kinerja.  Selama  pengujian,  dilakukan simulasi situasi penggunaan nyata untuk mengidentifikasi  dan  memperbaiki  potensi bug atau kesalahan  dalam  sistem.  Hasil  pengujian  yang  baik akan  memastikan  bahwa  sistem  kasir  siap  untuk digunakan  dan  dapat  memberikan  pengalaman pengguna yang optimal di coffee shop modern.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
API pada website yang akan diimplementasikan berfungsi  untuk  membuat  deskripsi  menu  agar memberikan informasi tentang setiap item menu yang tersedia  di coffee  shop .  Dengan  menggunakan algoritma  pembelajaran  mesin,  sistem  dapat  secara otomatis  menganalisis  setiap  deskripsi  menu  dan menghasilkan  deskripsi  yang  menarik  dan  informatif untuk  setiap  item.  Misalnya,  sistem  dapat  membuat deskripsi  menu  berdasarkan  nama  menu  yang diberikan  oleh  kasir  seperti  kopi,  kue,  dan  lainnya. Dengan  begitu,  jika  ada  seorang  pelanggan  yang bertanya  tentang  menu  tersebut,  kasir  dapat memberikan  penjelasan  berdasarkan  deskripsi  yang dibuat oleh AI.

## 4.1.  Desain sistem
Desain sistem website dalam konteks implementasi  API  untuk  sistem  kasir coffee  shop memegang  peranan  penting  dalam  memastikan pengalaman pengguna  yang  baik serta integrasi  yang lancar  antara  berbagai  fitur  dan  layanan.  Terdapat beberapa  hal  penting  yang  perlu  diperhatikan  seperti antarmuka  yang  ramah  pengguna,  integrasi  API dengan  lancar,  pengelolaan  data  pelanggan,  tampilan produk  dan  deskripsi  yang  menarik,  dapat  diakses  di berbagai  perangkat,  integrasi  pembayaran  dan konfirmasi transaksi.
Gambar 2. ERD website
Gambar  1,  menampilkan Entity  Relationship Diagram (ERD)  yang  menggambarkan  struktur database untuk sistem kasir coffee shop . Dalam ERD ini,  terdapat  empat  entitas  utama,  yaitu  Pengguna, Daftar Penjualan, Produk, dan Daftar Kategori. Setiap entitas memiliki atributnya sendiri yang mencerminkan  informasi  yang  relevan  terkait  entitas tersebut. ERD  ini  merupakan  representasi  visual  dari struktur database yang  akan  digunakan  oleh  sistem kasir.  Struktur  ini  akan  menjadi  landasan  data  untuk pengembangan website yang akan dibuat, memastikan bahwa website dapat  terhubung  dengan database dengan  benar  dan  mengakses  informasi  yang diperlukan  untuk  operasi  sehari-hari coffee  shop . Dengan  demikian,  ERD  ini  menjadi  bagian  integral dalam  desain  dan  pengembangan  sistem  kasir coffee shop secara keseluruhan.
Pembuatan website ini  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP,  CSS,  dan  JavaScript  sebagai komponen  utama  dalam  pengembangan.  PHP digunakan untuk mengelola logika bisnis dan interaksi dengan database di  sisi  server,  CSS  bertanggung jawab  untuk  mendesain  tampilan  dan  tata  letak halaman  agar  menarik  dan  responsif,  sedangkan JavaScript memberikan interaktivitas dan fungsionalitas  dinamis  di  sisi  klien,  memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan elemen halaman secara langsung dan intuitif. Dengan mengintegrasikan  ketiga  bahasa  pemrograman  ini, pengembang  dapat  menciptakan website yang  tidak hanya estetis dan responsif, tetapi juga fungsional dan interaktif, sesuai dengan kebutuhan.

## Gambar 4. Tampilan Dasboard Website
Gambar 5. Tampilan Product List Website
Tampilan web ini dirancang untuk memudahkan kasir  dalam  menerima  pesanan  dan  menyelesaikan pembayaran  dengan  efisien.  Desainnya  dibuat sederhana  dan  mudah  digunakan,  dengan  informasi yang  ditampilkan  dengan  jelas  untuk  memastikan pengalaman  pengguna  yang  optimal.  Setiap  elemen tampilan, mulai dari navigasi hingga formulir pesanan, dirancang  untuk  intuitif  dan  mudah  dipahami  oleh kasir.  Informasi  yang  dibutuhkan,  seperti  daftar produk, harga, dan jumlah, disajikan dengan jelas dan mudah  diakses,  sehingga  kasir  dapat  dengan  cepat memproses  pesanan  tanpa  kebingungan.  Dengan demikian, desain sederhana ini tidak hanya memfasilitasi  operasi  sehari-hari  kasir,  tetapi  juga meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  dalam  proses penerimaan  pesanan  dan  pembayaran.  API  akan diterapkan  pada  halaman Product  List ,  sebagai pembuat deskripsi menu.

## 4.2.  Implementasi dan Pengujian API

## Gambar 6. Daftar Gemini AI
Penerapan  API  pada website ini  menggunakan API  Gemini,  sebuah platform yang  memungkinkan pembuatan deskripsi teks secara otomatis. API Gemini
diintegrasikan  dengan  sistem  kasir coffee  shop untuk menghasilkan  deskripsi  produk  secara  dinamis berdasarkan informasi yang tersedia.
Gambar 7. Mendapatkan Kunci API dan Izin Akses
Tahap  awal  yaitu  dengan  mendaftarkan  akun pada Gemini  AI,  mendapatkan kunci  API Gemini  AI dan  mengatur  izin  akses  yang  diperlukan  dari  laman ‘https://ai.google.dev/aistudio'.  Sistem  kasir  akan mengirim  permintaan  ke  API  Gemini  untuk menghasilkan  deskripsi  produk  secara  otomatis. Permintaan  ini  mungkin  berisi  informasi  tentang produk,  seperti  nama,  kategori,  dan  atribut  lainnya yang diperlukan untuk menghasilkan deskripsi.
Gambar 8. Source Code API KEY
Script
ini mengimpor
modul
‘GoogleGenerativeAI’,  menginisialisasinya  dengan kunci  API,  dan  mengatur event listener pada  tombol untuk  menghasilkan  konten  menggunakan  model Gemini saat diklik. Konten yang dihasilkan kemudian ditampilkan dalam elemen HTML yang ditentukan.
Gambar 9. Source Code Prompt Generator
Source  code pada  gambar  ialah  untuk  membuat generator  deskripsi  produk. Source  code ini memanfaatkan  elemen  AI_button  untuk  memicu pembuatan deskripsi produk. Ketika tombol AI_button ditekan,  kode  akan  mengirimkan  permintaan  sesuai dengan value  prompt ke script di  sisi  server  yang bertugas menghasilkan deskripsi.
Gambar 10. Product Details
Pada  bagian action terdapat  pilihan view untuk memudahkan  seorang  kasir  melihat  produk  secara detail.  API  Gemini  akan  diimplementasikan  untuk melakukan generate description . API akan memproses permintaan  yang  diterima  dari  sistem  kasir, menggunakan  algoritma  kecerdasan  buatan  untuk membuat  deskripsi.  Setelah  pemrosesan  selesai,  API Gemini  akan  mengirimkan  respons  berisi  deskripsi teks  yang  dihasilkan  kembali  ke  sistem  kasir. Deskripsi  ini  kemudian  ditampilkan  pada  halaman website sebagai  bagian  dari  informasi  produk  yang diberikan  kepada  kasir,  maka  kasir  dengan  mudah menjelaskan menu tersebut terhadap pelanggan.

## Gambar 11. Generate Description
Pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa deskripsi  yang  dihasilkan  oleh  API  Gemini  sesuai dengan  harapan.  API  gemini  melakukan  pemrosesan pembuatan  deskripsi  rata-rata  selama  2,47s  untuk setiap  menu,  dengan  hasil  teks  tidak  kurang  dari  15
kata.  Dengan  demikian,  seorang  kasir  tidak  perlu menunggu waktu yang lama untuk menjelaskan menu yang  ingin  ditawarkan  kepada  pelanggan.  Dengan menggunakan  API  Gemini  untuk  membuat  deskripsi teks  secara  otomatis,  sistem  kasir coffee  shop dapat meningkatkan efisiensi dalam menyediakan informasi produk  kepada  pelanggan.  Ini  juga  membantu mengurangi beban kerja manual kasir dan memastikan konsistensi  dalam  penyajian  deskripsi  produk  di seluruh platform .

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil pembahasan, dapat disimpulkan bahwa penerapan  API Gemini pada sistem kasir coffee shop membawa  dampak  positif  yang  signifikan.  Integrasi API  Gemini  memungkinkan  otomatisasi  pembuatan deskripsi produk, mengurangi beban kerja manual bagi kasir  dan  meningkatkan  efisiensi  operasional.  Selain itu,  dengan  menggunakan  algoritma  kecerdasan buatan,  API  Gemini  menghasilkan  deskripsi  produk yang konsisten, relevan, menarik, dan rata-rata waktu yang singkat yaitu 2,47s akan membantu meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menyediakan  informasi  yang  jelas  dan  mudah dipahami.  Dengan  demikian,  penerapan  API  Gemini tidak  hanya  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan kualitas  layanan,  tetapi  juga  membantu coffee  shop untuk  tetap  kompetitif  di  pasar  yang  semakin  ketat. Meskipun  memerlukan  pemeliharaan  rutin  untuk memastikan  kinerjanya  tetap  optimal,  manfaat  yang diperoleh  dari  penerapan  API  Gemini  jelas  terlihat dalam  meningkatnya  kepuasan  pelanggan  terhadap informasi  menu  yang  akan  diberikan  oleh  kasir  dan kesuksesan bisnis secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Saidah,  I.  (2021).  Model  Industri  Bisnis  Media Massa  Pada  Era  Perkembangan  Artificial Intelligence  (AI)  di  Indonesia:-. Linimasa: Jurnal Ilmu Komunikasi , vol 4 no 1, pp. hal 44-
59.
[2]  Ariantara, I. G. M., Arwani, I., & Putra, W. H. N. (2020). Penerapan REST API dalam Pengembangan  Aplikasi  Pemesanan  Rental Mobil  berbasis  Web  dan  Mobile  (Studi  Kasus: CV. Dwi Cipta Rent Car). Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer ,  vol  4 no 8, pp. hal 2569-2576.
[3]  Santoso,  G.,  Setiawan,  J.  and  Sulaiman,  A. (2023)  ‘Development  of  openai  API  based chatbot to  improve user interaction on the JBMS website’, G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan , vol 7 no 4, pp. hal 1606–1615.
[4]  Eka  Yuniar  and  Heri  Purnomo  (2019) ‘Implementasi  chatbot  “Alitta”  asisten  virtual dari balittas Sebagai Pusat Informasi Di Balittas’, Antivirus: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , vol 13 no 1, pp. hal 24–35.
[5] Li, J. (2023) ‘Application of artificial intelligence in  enterprise  digitalization’, BCP  Business &amp; Management , vol 44, pp. hal 805–814.
[6]  Citak, J., Owoc, M.L. and Weichbroth, P. (2021) ‘A  note  on  the  applications  of  artificial intelligence in the hospitality industry:
Preliminary  results  of  a  survey’, Procedia Computer Science , vol 192, pp. hal 4552–4559.
[7] What  is  (AI)  Artificial  Intelligence?  |  Online Master  of  Engineering  |  University  of  Illinois Chicago .
Available
at:
https://meng.uic.edu/news-stories/ai-artificial- intelligence-what-is-the-definition-of-ai-and- how-does-ai-work/.
[8]  Tintasetya,  A.,  &  Mukti,  T.  K.  (2021). Pengembangan  Sistem  Rekomendasi  Produk Berbasis  Artificial  Intelligence  pada  Toko Online. Jurnal Sistem Informasi , vol 16 no 2, pp. hal 189-202.
[9]  Fachri,  B.,  &  Surbakti,  R.  W.  (2021). Perancangan  Sistem  Dan  Desain  Undangan Digital Menggunakan Metode Waterfall Berbasis Website  (Studi  Kasus:  Asco  Jaya). Journal  Of Science And Social Research , vol 3, pp. hal 263- 267.
[10]  D.  Purnomo  (2017)  “Model  Prototyping  Pada Pengembangan  Sistem  Informasi,” Jurnal
Informatika Merdeka Pasuruan, vol 2  no 2, pp. hal 54 – 61.
[11]  Arlinta  C.,  Johannes  H.,  &  Efren  M.  (2021) ‘Pengujian  Api  Website  Untuk  Perbaikan Performansi  Aplikasi  Ditenun’ Journal  of Applied Technology and Informatics , vol 1 no 3, pp. hal 14 – 21.
[12]  Nur  Rachmat,  Dorie  P.  Kesuma  (2024) ‘Implementasi  Large  Language  Models  Gemini Pada  Pengembangan Aplikasi Chatbot Berbasis Android’. Jurnal Ilmu Komputer (JUIK) , vol 4 no 1, pp. hal 40 – 52.
[13]  Muhammad A. M. J., Kadek Pradnya N., & Sarah Dewiyanti  (2023)  ‘Penerapan  AI  pada penyempurnaan  sistem  informasi  pemerintah daerah  di  DPMPTSP  Kabupaten  Nganjuk’. Proceeding Of National Conference On Accounting & Finance , vol 5, pp. hal 36 – 44.
[14]  Nayyar,  G.,  Gupta,  S.,  &  Joshi,  S.  (2020).  AI- Powered  Customer  Service:  A  Review  of  the Literature  and  Future  Directions. Journal  of Services Marketing , vol 34 no 3-4,  pp. hal 388- 410.
[15] Achmad, Y. F., & Yulfitri, A. (2020). Pengujian sistem  pendukung  keputusan  menggunakan black  box  testing  studi  kasus  e-wisudawan  di Institut  Sains  dan  Teknologi  Al-Kamal. Jurnal Ilmu Komputer , vol 5 no 1, pp. hal 42.