Aplikasi  Pengenalan  Citra  Wajah  di  KTP  Menggunakan Google Cloud Vision API dan Kairos API Berbasis Android
Rangga Gelar Guntara *
Bisnis Digital UPI Tasikmalaya, Universitas Pendidikan Indonesia, Indonesia ranggagelar@upi.edu
* penulis korespondensi
INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 3 Agustus 2022 Direvisi: 20 Agustus 2022 Diterbitkan: 22 Agustus 2022 Berbagai  penelitian  sudah  mencoba  beberapa  metode  dan  algoritma untuk  proses  pendeteksian  dan  pengenalan  citra  wajah  pada  manusia. Pada  penelitian  ini  akan  memanfaatkan  API Google  Cloud  Vision dan API  Kairos  untuk  pendeteksian  dan  pengenalan  wajah  pada  foto  KTP. API Google Cloud Vision merupakan  arsitektur maching  learning  yang dikembangkan  oleh  Google  untuk  pengolahan  data  berbasis  visual (computer  vision)  seperti  OCR, Face  detection , Image  Retrieval ,  dan sebagainya.  Sedangkan  API  Kairos  adalah  sebuah  layanan  API  yang berfokus  pada  pengenalan  dan  verifikasi  citra  wajah.  Hasil  pengujian pada penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi hingga 100% dalam 10 kali percobaan menggunakan citra KTP yang  berbeda. Sedangkan hasil pengujian kueioner kepada 50 responden mendapatkan nilai persentasse sebesar 4.4 dari 5.
Kata Kunci Android Computer Vision Google Cloud Vision Kairos Pengenalan Wajah

## PENDAHULUAN
Saat  ini  berbagai  proses  bisnis  pada  perusahaan-perusahaan  memanfaatkan  kartu identitas untuk melakukan verifikasi. Verifikasi dilakukan untuk kebutuhan validasi. Proses verifikasi  secara  detail  melalui  berbagai  tahapan.  Salah  satu tahap  proses  adalah  kegiatan verifikasi wajah. Namun sebagian besar proses verifikasi masih dilakukan secara manual. Yakni dengan cara membandingkan foto wajah pada kartu identitas dengan foto wajah dalam pas foto. Sehingga cara seperti ini seringkali membutuhkan waktu yang lama. Dibutuhkan suatu media yang dapat secara otomatis melakukan verifikasi pengenalan wajah tersebut.
Sudah  banyak  penelitian  yang  mengembangkan  aplikasi  pengenalan  wajah  manusia. Banyak  pula  metode  dan  algoritma  yang  digunakan  untuk  proses  pengenalan  tesebut. Penelitian Prathivi [1] mengembangkan sistem presensi di kelas menggunakan pengenalan wajah dengan metode Haar Cascade Classifier hasilnya memiliki presentasi sebesar 75%. Penelitian  Al-Aidid  &  Pamungkas  [2]  lainnya  menggabungkan  metode Haar  Cascade Classifier sebagai pendeteksi wajah pada citra dan algoritma local binary pattern histogram sebagai  pengenalan  wajahnya.  Hasilnya  sistem tersebut  berhasil mengenali  citra  wajah  di antara citra objek lainnya.
Algoritma local  binary  pattern (LBP)  juga  digunakan  oleh  penelitian  (Mujib, Hidayatno,  &  Prakoso  [3]  untuk  pengenalan  wajah  yang  dikombinasikan  dengan support vector machine (SVM). Citra wajah berhasil di klasifikasikan berdasarkan ciri fitur tertentu dengan tingkat akurasi mencapai 96%. Sedangkan pada penelitian Frenza & Mukhaiyar  [4] menggunakan metode Adaptive Resonance Theory menghasilkan tingkat akurasi yang baik yaitu  sebesar  92%.  Penelitian  Yulianti,  Triastomoro,  &  Sa’idah  [5]  mengkombinasikan algoritma local  binary  pattern (LBP)  untuk  proses  pendeteksian  wajah  dan  metode K-
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 198-207
Nearest Neighbor (KNN) sebagai pengklasifikasian citra wajah dengan hasil akurasi rata- rata sebesar 85,32%.
Pada penelitian ini akan memanfaatkan API Google Cloud Vision dan API Kairos untuk pendeteksian  dan  pengenalan  wajah  pada  foto  KTP.  Penelitian  (Mulfari,  Celesti,  Fazio, Villari,  &  Puliafito  [6]  berhasil  memanfaatkan  API Google  Cloud  Vision untuk  ekstraksi fitur citra. Penelitian Gonçalves & Paiva lainnya [7] menggunakan API Google Cloud Vision untuk mengenali teks, logo, dan gedung dengan tingkat akurasi mencapai 100%. API Kairos digunakan pada penelitian Vicky & Dasawaty [8] untuk pengenalan wajah dengan tingkat akurasi sebesar 88% dalam 3 kali pengujian. Sehingga sejauh pengetahuan peneliti belum menemukan  penelitian  yang  menggabungkan  API Google  Cloud  Vision untuk  proses pendeteksian  wajah  pada  foto  KTP  dan  API  Kairos  untuk  proses  pengenalan  wajah. Diharapkan  dengan  adanya  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  yang  baru  dalam metode pengenalan wajah secara cepat, akurat, dan mudah dibandingkan dengan penelitian- penelitian lainnya.

## METODE
Metodologi  penelitian  yang  akan  digunakan  terbagi  menjadi  3  bagian  yaitu  metode pengumpulan data, metode pengembangan perangkat lunak, dan metode pengujian. Metode pengumpulan data dilakukan untuk mempersiapkan data apa saja yang dibutuhkan. Metode pengembangan  perangkat  lunak  merupakan  metode  yang  berisi  langkah-langkah pembangunan  aplikasi.  Sedangkan  metode  pengujian  digunakan  untuk  mengujidan mengukur tingkat keberhasilan penelitian.

## Metode Pengumpulan Data
Metode dalam proses pengumpulan data untuk keperluan penelitian ini berdasarkan pada penelitian Andryan, Aslam, Ridha, & Yaqin [9] yang terdiri dari:
1. Studi Literatur
Studi Literatur adalah proses pengumpulan data yang dilakukan melalui penggalian data dari berbagai sumber kepustakaan seperti artikel jurnal, hasil karya ilmiah, buku, prosiding dan sumber pustaka lainnya.
2. Akuisisi Dataset Akuisisi dataset dilakukan untuk mengumpulkan database citra KTP dan citra wajah sebagai dataset latih dan dataset pengujian pada penelitian ini.

## Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Dalam pembangunan aplikasi pada penelitian ini akan menggunakan pendekatan model waterfall yang  merupakan  model  tahapan  pengembangan  perangkat  lunak  (Karim, Wijayanti, & Kurniadin [10], sebagaimana ditampilkan pada Gambar 1.
3. Requirement analysis and definition
Tahapan  analisis  pada  penelitian  ini  meliputi  analisis  arsitektur  sistem,  analisis pendeteksian  citra  wajah  KTP  dengan  menggunakan  API Google  Cloud  Vision, analisis pengenalan citra wajah dengan API Kairos.
4. System and software design
Perancangan  terdiri  dari  perancangan  basis  data,  perancangan  antarmuka, perancangan API.
5. Implementation and unit testing
Tahap  implementasi  terdiri  dari  implementasi  teknologi,  implementasi class , implementasi antarmuka, implementasi basis data.
6. Integration and system testing
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 198-207
Tahap  pengujian  yang  dilakukan  terbagi  menjadi  dua  yaitu  pengujian  alpha  dan pengujian  beta.  Untuk  pengujian  alpha menggunakan  metode  pengujian blackbox . Sedangkan pengujian beta menggunakan metode kuesioner.
7. Operation and maintenance
Tahap  menjalankan  program  di  lingkungannya  disertai  dengan  pengawasan  dan pemeliharaan  sistem.  Hal  ini  dilakukan  untuk  proses  penyesuaian  atau  adanya perubahan saat sistem dijalankan di lapangan.
Requirement Definition System and Software Design Implementation and Unit Testing Integration and System Testing Operation and Maintenance

## Gambar 1. Model Waterfall

## Metode Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  menentukan  apakah  aplikasi  yang  dibangun  sudah  sesuai dengan tujuan pembuatan aplikasi di awal. Pada penelitian ini tahapan pengujian aplikasi akan dilakukan secara dua tahap. Tahap pertama adalah pengujian secara internal (pengujian alpha )  oleh  pengembang  aplikasi  dengan  metode black-box. Sedangkan  tahap  kedua (pengujian beta) akan dilakukan pengujian kepada pengguna awal ( early adopter ) melalui metode kuesioner.
Pengujian  alpha  adalah  pengujian  yang  dilakukan  secara  internal  di  lingkungan pengembang aplikasi untuk menguji semua fungsionalitas dari sistem yang dibangun [11]. Sedangkan metode pengujiannya akan menggunakan pengujian black-box. Dimana skenario pengujiannya  dilakukan  dengan  cara menguji  keberhasilan  fungsionalitas  aplikasi dengan memberikan data masukan. Data masukan yang diuji terbagi menjadi dua bagian. Bagian pertama  menguji  dengan  data  masukan  yang  benar.  Bagian  kedua  menguji  dengan  data masukan yang salah. Kesimpulan yang diambil adalah apabila hasil keluaran sesuai dengan kebutuhan fungsional maka dianggap sudah benar.
Setelah proses pengujian alpha selesai, dilanjutkan dengan pengujian beta.  Pengujian beta merupakan pengujian yang melibatkan pihak eksternal dalam hal ini adalah pengguna awa. Pengguna awal biasanya adalah respoden awal yang memiliki permasalahan. Sehinga diharapkan dengan adanya pengujian ke pengguna awal ini, tujuan penelitian dapat langsung terjawab  dengan  aplikasi  yang  dibangun.  Untuk  pengumpulan  data  dalam  menggunakan pengujian beta ini adalah melalui instrument kuesioner.
Adapun teknik untuk mendapatkan nilai rata-rata dari setiap jawaban yang memetakan fungsionalitas aplikasi menggunakan rumus Skala Likert Persamaan (1) merupakan rumus skala likert untuk menghitung nilai persentase.
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 198-207
𝑝 = 𝑇 𝑛 𝑥 100 (1)
Dimana:
p = nilai persentase yang dicari T = jumlah total skor
n = nilai tertinggi dikalikan dengan jumlah responden

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan hasil dan pembahasan pada penelitian ini dituliskan berdasarkan tahapan pada metode pengembangan perangkat lunak menggunakan model Waterfall. Yakni dari mulai tahapan analisis, perancangan, implementasi, pengujian dan pemeliharaan.

## Analisis Arsitektur Sistem
Pada penelitian ini akan menggunakan aplikasi berbasis android dan memanfaatkan API Google Cloud Vision untuk deteksi wajah pada foto. Arsitektur pada sistem android akan melibatkan smartphone , server , web service /API, API Google Cloud Vision, API Kairos dan database.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  yang  menjelaskan  arsitektur sistem pada penelitian ini.
Gambar 2. Arsitektur Sistem
Penjelasan  proses  setiap  tahap  pada  arsitektur  sistem  yang  dibangun  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1) Aplikasi user membuat proses permintaan ( request ) ke API Google Cloud Vision untuk mendeteksi wajah pada foto.
2) API Google Cloud Vision menerima request dari perangkat aplikasi mobile pengguna.
3) API Google Cloud Vision memberikan response data hasil deteksi wajah pada foto.
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 198-207
4) Aplikasi user membuat proses permintaan data foto ke database yang asudah tersimpan di server.
5) Database memberikan response data foto.
6) Perangkat  mobile  pengguna  melakukan  request  ke  API  Kairos  untuk  melakukan pengenalan wajah.
7) API Kairos memberikan response hasil pengenalan wajah ke sistem mobile pengguna.
8) Aplikasi user mendapatkan response dari  API  Kairos  dengan  hasil  keluaran  berupa JSON. Format JSON ini kemudian akan di parsing oleh aplikasi user untuk ditampilkan.

## Analisis Pendeteksian Citra Wajah KTP
Untuk  proses  mendeteksi  citra  wajah  pada  KTP  Indonesia  akan  menggunakan  API Google  Cloud  Vision. Aplikasi  yang  dibangun  akan  mengirim  citra  KTP  yang  sudah  di konversi  dalam  bentuk String  encode base64.  String  tersebut  sebagai  parameter  dalam mengakses  API Google  Cloud  Vision .  Gambar  3  menunjukkan  hasil  pendeteksian  citra wajah pada KTP. Adapun Output yang dihasilkan oleh API berupa format JSON. Sedangkan pada  Gambar  4  menampilkan  format  permintaan  ke  API  beserta  format  keluaran  yang dihasilkannya.
Gambar 3. Hasil Pendeteksian Citra Wajah Pada KTP
Gambar 4. Request dan Response API

## Analisis Pengenalan Citra Wajah Menggunakan API Kairos
Hasil dari pendeteksian wajah pada citra KTP akan dikirim sebagai parameter ke API Kairos. Pada API ini akan dilakukan proses pengenalan wajah dengan cara membandingkan dengan citra wajah yang sudah tersimpan di dataset. Proses penggunaan API dengan cara mengakses url melalui protokol cURL disertai dengan parameter berupa citra wajah yang
akan dikenali. Citra yang disematkan sebagai parameter harus di konversikan terlebih dahulu ke format String encode64.
Kemudian  API  akan  mencari  citra  wajah  di  dataset  untuk  dibandingkan  dengan  citra input. Hasil pemrosesan akan dikembalikan oleh API berupa format array JSON. Aplikasi akan  melakukan  parsing  array  JSON  tersebut,  sehingga  dapat  ditampilkan  ke  pengguna. Proses  pengenalan  ini  membuthkan  koneksi  internet  karena  pemanggilan  API  dilakukan melalui format cURL.

## Perancangan Basis Data
Perancangan  basis  data  dilakukan  untuk  menghindari  redundansi  dan  duplikasi  data pada  sistem  [12].  Adapun  perancangan  basis  data  pada  penelitian  ini  dibuat  berdasarkan kebutuhan fungsional perangkat lunak.
Gambar 5. Skema Relasi Basis Data

## Perancangan Antarmuka
Perancangan antarmuka dilakukan agar perangkat lunak yang dibuat mudah digunakan oleh pengguna akhir. Dalam merancang perangkat lunak harus memperhatikan pengalaman pengguna dan kebutuhan pengguna [13].
Gambar 6. Perancangan Antarmuka

## Implementasi Teknologi
Implementasi teknologi merupakan tahap untuk menerapkan kode dari teknologi yang digunakan pada perangkat lunak yang dibangun [14]. Adapun implementasi teknologi pada penelitian ini terdiri dari teknologi API Google Cloud Vision dan API Kairos.
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 198-207

## a. Teknologi Face Detection
private void deteksiWajah() { Paint myRectPaint = new Paint(); myRectPaint.setStrokeWidth(5); myRectPaint.setColor(Color.RED); myRectPaint.setStyle(Paint.Style.STROKE);
Bitmap
tempBitmap
= Bitmap.createBitmap(image_to_upload.getWidth(),
image_to_upload.getHeight(), Bitmap.Config.RGB_565); Canvas tempCanvas = new Canvas(tempBitmap); tempCanvas.drawBitmap(image_to_upload, 0, 0, null); FaceDetector faceDetector = new
FaceDetector.Builder(getApplicationContext()).setTrackingEnabled(false ) .build(); if (!faceDetector.isOperational()) { new AlertDialog.Builder(AbsenActivity.this).setMessage("Could  not  set  up the face detector!").show(); return; } ByteArrayOutputStream bao1 = new ByteArrayOutputStream(); newBitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, bao1); byte[] baPlace1 = bao1.toByteArray(); foto_wajah = Base64.encodeToString(baPlace1, Base64.DEFAULT); deteksi();
}
b. Teknologi Face Recognition
public void deteksi() { String url = AppConstans.deteksi; Map<String, String> params = new HashMap<>(); params.put("foto_wajah", foto_wajah); APIManager.DataDeteksi(this, new OnApiListener() { @Override public void onApiStartLoad(String url) { showProgressDialog(); } @Override public void onApiSuccessLoad(String url, String message, Object object, int resultNumber) { hideProgressDialog(); //                hasilItems = (ArrayList<HasilItem>) object; //showToast(object.toString()); try { JSONArray array = new JSONArray(object.toString()); for (int i = 0; i < array.length(); i++) { JSONObject jsonObject = array.getJSONObject(i); name = jsonObject.getString("name"); } if (name.equals("nihil")) { layout2.removeAllViews(); for (int i = 0; i < jml_wajah; i++) { ImageView image2 = new ImageView(AbsenActivity.this);
image2.setLayoutParams(new android.view.ViewGroup.LayoutParams(150, 150)); image2.setMaxHeight(20); image2.setMaxWidth(20); }

## Pengujian Black-box
Pengujian  blackbox  dilakukan  pada  penelitian  ini  untuk  menguji  fungsionalitas perangkat  lunak  yang  telah  dibuat  [15].  Pengujian  berdasarkan  data  input  dan  hasil  yang ditampilkan. Semua fungsionalitas aplikasi yang dibangun dilakukan pengujian black-box . Tabel 1 menunjukkan hasil pengujian fungsionalitas pengenalan wajah.
Tabel 1. Hasil Pengujian Pengenalaan Wajah Kasus dan Hasil Uji (Data Benar) Data Input Hasil yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Ktp.jpg Sistem menampilkan hasil pengenalan wajah Tampil informasi pengenalan wajah Diterima Kasus dan Hasil Uji (Data Salah) Ktp_salah.jp g Sistem menampilkan pesan kesalahan hasil pengenalan wajah Tampil informasi pesan kesalahan pengenalan wajah
Diterima
Berdasarkan  hasil  pengujian Black-Box aplikasi  yang  dibangun  berhasil  melakukan pengenalan  citra  wajah  dari  KTP  dengan  baik.  Sebanyak  10  kali  percobaan  hasil  akurasi mencapai 100%. Hal ini dapat terjadi karena citra wajah pada KTP memiliki karakteristik yang jelas, tanpa ekspresi, dan berformat yang seragam.

## Hasil Pengujian Beta
Dalam  setiap  jawaban  kuesioner  akan  diberikan  skor  sesuai  dengan  Tabel  2  skor jawaban kuesioner berikut.
Tabel 2. Skor Jawaban Kuesioner Skala Jawaban Keterangan Skor SS Sangat Setuju 5 S Setuju 4 RG Ragu 3 TS Tidak Setuju 2 STS Sangat Tidak Setuju 1
Kuesioner  dilakukan  kepada  50  responden  untuk  melakukan  pengujian  aplikasi pengenalan wajah dari KTP ini. Adapun hasil persentase dapat dilihat pada Tabel 3 hasil pengujian kuesioner berikut.
Tabel 3. Hasil Jawaban Kuesioner No Keterangan Jawban Responden Skor 1 Sangat Setuju 27 135 2 Setuju 16 64 3 Ragu 7 21 4 Tidak Setuju 0 0
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 198-207 5 Sangat Tidak Setuju 0 0 Jumlah 50 220
Kemudian  tahap  berikutnya  adalah  menghitung  nilai  persentase  berdasarkan  hasil jawaban dari kuesioner sebagi berikut.
Sehingga,  berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  persentase  yang  didapat  yaitu  sebesar rata-rata 4.4 dari 5. Hasil ini masih berada pada area jawaban setuju dari 50 responden yang menjawab.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  maka  penelitian  membangun  aplikasi  pengenalan  wajah dengan  menggunakan  API Google  Cloud  Vision dan  API  Kaios  berhasil  dilakukan.  API Google  Cloud  Vision berhasil  melakukan  proses  pendeteksian  letak  citra  wajah  pada dokumen  KTP  dengan  baik.  Kemudian  citra  wajah  hasi  pendeteksian  tersebut  dikirim  ke API  Kairos  untuk  dilakukan  proses  pengenalan  wajah  berdasarkan  dataset  yang  sudah dipersiapkan  sebelumnya.  Hasilnya  memiliki  tingkat  akurasi  100%  dengan  percobaan sebanyak 10 kali untuk citra KTP yang berbeda-beda.

## REFERENSI
[1]   R.  Prathivi,  "SISTEM  PRESENSI  KELAS  MENGGUNAKAN  PENGENALAN  WAJAH  DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER," Jurnal SIMETRIS, vol. 11, no. 1, pp. 135-142, 2020.
[2]   S. Al-Aidid and D. S. Pamungkas, "Sistem Pengenalan Wajah dengan Algoritma Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram," Jurnal Rekayasa Elektrika, vol. 14, no. 1, pp. 62-67, 2018.
[3]   K.  Mujib,  A.  Hidayatno  and  T.  Prakoso,  "PENGENALAN  WAJAH  MENGGUNAKAN  LOCAL BINARY PATTERN (LBP) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)," Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, vol. 7, no. 1, pp. 123-130, 2018.
[4]   D. Frenza and R. Mukhaiyar, "Aplikasi Pengenalan Wajah dengan Metode Adaptive Resonance Theory (ART)," Ranah Research : Journal of Multidisciplinary Research and Development, vol. 3, no. 3, pp. 35-42, 2021.
[5]   D. R. YULIANTI, I. I. TRIASTOMORO and S. SA’IDAH, "IDENTIFIKASI PENGENALAN WAJAH UNTUK  SISTEM  PRESENSI  MENGGUNAKAN  METODE  KNN  (K-NEAREST  NEIGHBOR)," Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), vol. 5, no. 1, pp. 1-10, 2022.
[6]   D. Mulfari, A. Celesti, M. Fazio, M. Villari and A. Puliafito, "Using Google Cloud Vision in assistive technology scenarios," 2016 IEEE Symposium on Computers and Communication (ISCC), pp. 214-219, 2016.
[7]   J.  Gonçalves  and  S.  Paiva,  "Inclusive  Mobility  Solution  for  Visually  Impaired  People  using  Google Cloud Vision," 2021 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), pp. 1-7, 2021.
[8]   V.  and  E.  S.  Dasawaty,  "APLIKASI  SISTEM  PARKIR  MENGGUNAKAN  FACE  RECOGNITION BERBASIS  ANDROID  DENGAN  FRAMEWORK  REACT  NATIVE,"  Program  Studi  Teknik Informatika, 2019.
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 198-207
[9]   M.  Andryan,  M.  N.  Aslam,  M.  Ridha  and  M.  A.  Yaqin,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Manajer Proyek Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)," ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics, vol. 3, no. 3, pp. 373-386, 2021.
[10]  S. Karim, P. Wijayanti and N. Kurniadin, "Sistem Informasi Geografis Tanah Bersertifikat di Perumahan Samarinda Hills Menggunakan LeafletJS Berbasis Web," ILKOMNIKA : Journal of Computer Science and Applied Informatics, vol. 3, no. 3, pp. 304-313, 2021.
[11]  R.  G.  Guntara,  "Firebase  Realtime  Database  Untuk  Aplikasi  Point  of  Sales  UMKM  Berbasis  Cloud Computing Pada Smartphone Android," Impression : Jurnal Teknologi dan Informasi, vol. 1, no. 2, pp. 1-10, 2022.
[12]  Y. Indarta, D. Irfan, M. Muksir, W. Simatupang and F. Ranuharja, "Analisis dan Perancangan Database Menggunakan  Model  Konseptual  Data  Warehouse  Sistem  Manajemen  Transaksi  Toko  Online Haransaf," Edukatif : Jurnal Ilmu Pendidikan, vol. 3, no. 6, 2021.
[13]  F.  Effendi,  K.  Andreas,  C.  B.  Valentino,  D.  Johan,  J.  Jonathan,  L.  R.  Wijaya  and  M.  R.  Pribadi, "Perancangan  Antarmuka  Aplikasi  Monteer  dengan  Metode  Design  Thinking," MDP  STUDENT CONFERENCE (MSC), vol. 1, no. 2, 2022.
[14]  "Pemaparan Teknologi Biometrika Dan Google Cloud Vision Api Di SMK Dwi Tunggal 2 Tanjung," Jurnal TUNAS, vol. 1, no. 2, 2020.
[15]  P.  Saman  and  C.  I.  Ratnasari,  "Pengujian  Black  Box  Pada  Aplikasi  Pembelajaran  Bahasa  Mandarin Berbasis Android," Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS, vol. 4, no. 1, 2022.