Abstrak—Warehouse  Management  System  pada  raw  material warehouse  di  PT  Parametrik  Solusi  Integrasi  menggunakan Microsoft  Excel  memiliki  kekurangan  pada  pengambilan  stok menggunakan  formulir  hardcopy  yang  berjalan  tidak  efisien. Keberagaman media pengiriman laporan stok juga menyebabkan pengawasan tidak realtime. Karena proyek dan produksi  di  PT  Parametrik  Solusi  Integrasi  bersifat  massive, mobile,  dan  variative,  maka  dibutuhkan  media  yang  praktis, mudah,  dan  portable  untuk  mempercepat  aktivitasnya.  Maka dilakukan  perancangan  dan  implementasi  aplikasi  seluler WAMSY untuk membantu sistem manajemen gudang dan diuji menggunakan  metode  black  box.  Hasilnya,  aplikasi  WAMSY dapat  mengintegrasi  proses  manajemen  gudang  dalam  satu aplikasi dengan persentase pengujian black box sebesar 96,46% dan  diperkuat  oleh  kriteria  sangat  layak  menurut  pengguna sebesar 88%.
Kata  Kunci—Aplikasi  Seluler,  Metode  Black  Box,  Warehouse Management System.

## I. PENDAHULUAN
AREHOUSE  merupakan  bagian  yang  penting  dari suatu  perusahaan.  Setiap  perusahaan  memerlukan gudang sebagai tempat penyimpanan barang/persediaan, baik persediaan  barang  mentah,  barang  setengah  jadi,  maupun barang  jadi  [1]. Warehouse dapat  ditemukan  di  setiap pengorganisasian supply chain . Perusahaan sangat memungkinkan  memiliki  beberapa  jenis warehouse dalam proses  produksi,  seperti raw  material  warehouse , semi- finished  products  warehouse, dan finished  products warehouse [2]. Warehousing (pergudangan)  memiliki beberapa  manfaat,  yaitu  mengoptimalkan  pelaksanaan logistik,  memastikan  produktivitas,  dan  mengurangi  biaya transportasi. Pelaksanaan warehousing tidak lepas dari peran warehouse management system (sistem manajemen gudang) yang  digunakan  untuk  mengontrol  dan  mengoptimalkan sistem warehouse .  Proses  dasar  tipikal  pada warehouse management system adalah penerimaan barang, penyimpanan barang, pemilihan/pengambilan barang, titik konsolidasi, dan pemesanan barang [2].
Raw  material  warehouse pada  PT  Parametrik  Solusi Integrasi  juga  mengadopsi  sistem  manajemen  gudang  yang lebih  sederhana.  Terdapat  proses  penerimaan  barang  dari vendor, pengecekan barang, penyimpanan barang, pemesanan  barang,  dan  pengambilan  barang.  Keseluruhan proses  tersebut  telah  terdata  pada  Microsoft  Excel.  Namun, proses  tersebut  tidak  terintegrasi  sehingga  butuh  waktu  dan alur  yang  panjang  untuk  menyelesaikan  satu  proses. Kemudian,  pemesanan  stok  tidak  efisien  karena warehouse admin harus  merekap  ulang  data  stok  yang  dipesan  oleh
engineer melalui formulir hardcopy ke Microsoft Excel.

## II. WAREHOUSE MANAGEMENT SYSTEM
Perkembangan  dalam  sistem  manajemen  gudang  sudah banyak  menggunakan  ERP  (Enterprise  Resouce  Planning) seperti  Aeon  yang  merupakan  aplikasi  website  dan  mobile untuk  monitoring  persediaan  obat-obatan  dan  dilengkapi dengan  notifikasi  untuk  prediksi  pengisian  ulang.  Aeon menggunakan  Java  sebagai  bahasa  pemrograman  dalam membangun aplikasi seluler. Hasilnya, 87% responden lebih setuju menggunakan aplikasi tersebut daripada sistem manual [3].

## III. NOSQL DATABASE
Penggunaan aplikasi membutuhkan media penyimpanannya, yaitu database . Salah satu database adalah NoSQL  ( Not  Only SQL) Database  Management (DBMS) non-relasional  yang  unik  dan  memiliki  aksesibilitas, reliabilitas,  dan  skalabilitas  yang  tinggi  untuk  data  yang besar.  NoSQL database dirancang  untuk  mengatasi kumpulan data yang kompleks dan luas [4]. Pada umumnya, NoSQL database sangat  berpengalaman  pada  evolusi big data dan dapat mengatasi tingginya pertumbuhan data dengan baik.  Namun,  ada  kekurangan  dalam  masalah  sekuritas  dan harus  menggunakan  metode  eksternal  untuk  memastikan keamanan database .  Hal  tersebut  masih  bisa  ditoleransi mengingat  perkembangan  dan  prospek  NoSQL database yang luar biasa [5].

## IV. ARSITEKTUR SISTEM
Arsitektur  sistem  aplikasi  seluler  WAMSY  memiliki

## W
Pengujian Aplikasi Seluler WAMSY ( Warehouse Management System ) pada Raw Material Warehouse Menggunakan Metode Black Box
Redieta Fatimatuz Zahro 1 , Imam Arifin 1 , Joko Priambodo 1 dan Aris Budiyarto 2
1 Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
2 Departemen Mekatronika, Politeknik Manufaktur Bandung e-mail : arifin-i@ee.its.ac.id
Gambar 1. Arsitektur system.
hubungan antar unsur yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## V. USE CASE DIAGRAM
Use Case Diagram sebagai definisi perilaku sebuah sistem pada aplikasi seluler WAMSY ditunjukkan pada Gambar 2.

## VI. METODE PENGUJIAN BLACK BOX
Pengujian  memiliki  tujuan  untuk  melihat  apakah  sistem yang telah dibuat sudah sesuai dengan tujuan awal pembuatan dan  layak  digunakan.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  metode  pengujian black  box dan  pengujian kelayakan  aplikasi  menurut  pengguna.  Metode  pengujian black box bertujuan untuk mengetahui kesalahan fungsionalitas yang terdapat di dalam sistem [6]. Skenario uji coba metode black box adalah sebagai berikut:
A. Equivalence Partitioning
Equivalence  Partitioning adalah  pengujian  data  masukan yang  tidak  sesuai  dengan  tipe  data.  Data  akan  direkam  jika masukan sesuai dengan tipe data yang ditentukan.

## B. Boundary Value Analysis
Boundary  value  analysis atau  analisis  nilai  batas  adalah seleksi  kasus  uji  untuk  menguji  batasan  nilai input .  Nilai masukan  bisa  melebihi  atau  kurang  dari  nilai  batas  yang ditentukan.

## C. Comparison Testing
Comparison  testing atau  pengujian  perbanding  adalah pengujian tampilan pada versi data yang sama menggunakan device yang  berbeda.  Pengujian  ini  berfungsi  untuk memastikan  semua  versi  data  dapat  menghasilkan  keluaran yang dan menyesuaikan.
D. Sample Testing
Sample  testing atau  pengujian  sampel  adalah  pengujian nilai  yang  terpilih  dari  sebuah  kelas  ekivalen  untuk menghasilkan data benar sesuai masukan dari pengguna.

## E. Robustness Testing
Pengujian kekuatan ( robustness testing ) adalah pengujian untuk  membuktikan  hasil  yang  tidak  valid  ketika  masukan juga tidak valid. Masukan yang tidak valid bisa berasal dari data acak, data salah, atau tipe data tidak sesuai.

## F. Behavior Testing
Hasil analisis belum akurat jika pengujian hanya dilakukan sekali.  Maka,  perlu  dilakukan  pengujian  data  berkali-kali dengan behavior  testing atau  pengujian  perilaku.  Pengujian perilaku dilakukan dengan dengan memasukkan data berkali- kali  hingga  mencapai  batas  yang  ditentukan.  Pengujian  ini digunakan untuk menganalisis data stack .
G. Cause-Effect Relationship Testing
Cause-effect relationship testing atau pengujian hubungan sebab-akibat.  Pengujian  dilakukan  pada  kondisi  aliran  data mulai  dari create,  read,  update ,  dan delete .  Pengujian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  aliran  data  berjalan sesuai dengan algoritma.
H. Performance Testing
Performance testing atau pengujian kinerja adalah evaluasi kemampuan  program  untuk  beroperasi  dengan  benar dipandang  dari  sisi  acuan  kebutuhan,  misalnya  ukuran pemakaian memori.
Pengujian  juga  melibatkan  pendapat  pengguna  mengenai kelayakan  aplikasi  secara  keseluruhan.  Modul  pengujian black box akan dibagi menjadi 3, yaitu modul untuk admin , engineer , dan supervisor . Masing-masing modul akan berisi langkah-langkah  untuk  pengujian.  Formulir  dan  aplikasi dibagikan  dengan  bentuk link Google  Form.  Sementara aplikasi  dibagikan  dalam  bentuk  QR  Code  yang  berisi  link Google Drive.

## VII. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dilakukan menggunakan UAT ( User Acceptance  Test )  berdasarkan  metode black  box yang dilakukan  terhadap engineer,  project  manager ,  dan
Gambar 2 . Use case diagram.
Tabel 1.
Koefisien dari Equivalence Partitioning Modul e n c Jumlah pertanyaan Kr Ks Admin 0 1 0,5 2 1 1 Tabel 2. Persentase Equivalence Partitioning Modul f n P Admin 2 1 100% Tabel 3. Koefisien dari Boundary Value Analysis Modul e n c Jumlah pertanyaan Kr Ks Admin 0 1 0,5 1 1 1 Engineer 0 7 0,5 1 1 1 Supervisor 0 2 0,5 1 1 1 Tabel 4. Persentase Boundary Value Analysis Modul f n P Admin 1 1 100% Engineer 7 7 100% Supervisor 2 2 100%
procurement team di PT Parametrik solusi Integrasi dengan menggunakan  3  modul  pengujian  untuk user  level  admin, engineer ,  dan supervisor .  Responden  yang  didapatkan berjumlah 10 orang dengan rincian 1 orang sebagai admin , 2 orang sebagai supervisor , dan 7 orang sebagai engineer .
A. Pengujian Black Box
Nilai  kelayakan  skala  dari  skenario  pengujian black  box berdasarkan skala guttman dihitung menggunakan koefisien reprodusibilitas  (Kr)  dan  koefisien  skalabilitas  (Ks). Koefisien  reprodusibilitas  adalah  jumlah  kesalahan  yang menyimpang  dari  pola  idealnya.  Sementara  koefisien skalabilitas  adalah  batas  toleransi  penyimpangan.  Nilai koefisien reprodusibilitas dianggap baik digunakan jika lebih besar  sama  dengan  0,90.  Sementara  nilai  koefisien skalabilitas  dianggap  baik untuk  digunakan  jika  lebih besar sama  dengan  0,60.  Rumus  koefisien  reprodusibilitas  dan koefisien  skalabilitas  dijelaskan  pada  rumus  (1)  dan  rumus (2) [7-8].
𝐾𝑟 = 1 − 𝑒 𝑛 (1)
𝐾𝑠 = 1 − 𝑒 𝑘
(2)
dengan
Kr  = koefisien reprodusibilitas Ks  = koefisien skalabilitas 𝑒 = jumlah penyimpangan
𝑛 = jumlah pertanyaan x jumlah responden
k  = jumlah penyimpangan yang diharapkan dimana k  = c (n – jumlah pertanyaan) c  = kemungkinan jawaban benar. Karena alternatif jawaban adalah “ya” dan “tidak”, maka nilai c adalah 0,5.
Teknik analisis data menggunakan penghitungan kuantitatif  berupa  presentase.  Interpretasi  penghitungan persentase  akan  menghasilkan  penarikan  kesimpulan  yang tepat.  Rumus  penghitungan  presentase  dapat  dilihat  pada
rumus (3) [8-9].
𝑃 = 𝑓 𝑛 × 100 (3)
dimana,
P = persentase f = frekuensi jawaban “ya” n = jumlah pertanyaan x jumlah responden
B. Equivalence Partitioning
Equivalence Partitioning memiliki tujuan untuk mengetahui  respon  sistem  terhadap  masukan  yang  tidak sesuai  dengan  tipe  data.  Pengujian  ini  memiliki  ekspektasi hasil  data  tidak  terekam  pada database jika  data  masukan tidak  sesuai  dengan  tipe  data  yang  telah  ditentukan.  Hasil pengujian dan analisis ditampilkan pada Tabel 1 dan Tabel 2.
C. Boundary Value Analysis
Boundary  Value  Analysis bertujuan  untuk  mengetahui respon sistem terhadap masukan data lebih atau data kurang. Pengujian  ini  memiliki  ekspektasi  hasil  data  tidak  terekam pada database ketika  data  masukan  kurang  atau  melebihi batas  yang  diberikan.  Hasil  pengujian  dan  analisis ditampilkan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
D. Comparison Testing
Comparison  testing bertujuan  untuk  mengetahui  respon sistem terhadap tampilan user interface untuk setiap halaman pada perangkat pengguna. Pengujian ini memiliki ekspektasi hasil  tampilan user  interface kompatibel  untuk  setiap perangkat pengguna dengan batas ukuran layar minimal 5,2 inches . Hasil pengujian dan analisis ditampilkan pada Tabel 5 dan Tabel 6.
E. Sample Testing
Sample testing bertujuan untuk mengetahui respon sistem terhadap  masukan  data  benar.  Pengujian  ini  memiliki ekspektasi hasil yang ditampilkan sesuai dengan data benar yang dimasukkan.  Hasil  pengujian  dan  analisis  ditampilkan pada Tabel 7 dan Tabel 8.
Tabel 5. Koefisien dari Comparison Testing Modul e n c Jumlah pertanyaan Kr Ks Admin 0 12 0,5 12 1 1 Engineer 0 49 0,5 7 1 1 Supervisor 1 16 0,5 8 0,94 0,75 Tabel 6. Persentase Comparison Testing Modul f n P Admin 12 12 100% Engineer 49 49 100% Supervisor 15 16 93,75% Tabel 7. Koefisien dari Sample Testing Modul e n c Jumlah pertanyaan Kr Ks Admin 0 8 0,5 8 1 1 Engineer 0 35 0,5 5 1 1 Supervisor 0 10 0,5 5 1 1
Tabel 8. Persentase Sample Testing Modul f n P Admin 8 8 100% Engineer 35 35 100% Supervisor 10 10 100%
Tabel 9. Koefisien dari Robustness Testing Modul e n c Jumlah pertanyaan Kr Ks Admin 0 12 0,5 12 1 1 Engineer 0 63 0,5 6 1 1 Supervisor 0 16 0,5 8 1 1 Tabel 10. Persentase Robustness Testing Modul f n P Admin 12 12 100% Engineer 63 63 100% Supervisor 16 16 100% Tabel 11. Koefisien dari Behavior Testing Modul e n c Jumlah pertanyaan Kr Ks Admin 0 8 0,5 8 1 1 Engineer 0 28 0,5 4 1 1 Tabel 12. Persentase Behavior Testing Modul f n P Admin 8 8 100% Engineer 28 28 100%

## F. Robustness Testing
Robustness  testing bertujuan  untuk  mengetahui  respon sistem  terhadap  data  masukan  yang  tidak  sesuai  dengan  isi database dan  tipe  data,  Pengujian  ini  memiliki  ekspektasi data  yang  dihasilkan  tidak  akan  disimpan  dan  diolah  pada database. Hasil  pengujian  dan  analisis  ditampilkan  pada Tabel 9 dan Tabel 10.
G. Behavior Testing
Behavior  testing bertujuan  untuk  mengetahui  respon sistem  terhadap  banyak  data  yang  dimasukkan  berulang. Pengujian ini memiliki ekspektasi konsistensi data dan data tidak stack .  Hasil  pengujian  dan  analisis  ditampilkan  pada Tabel 11 dan Tabel 12.
H. Cause-Effect Relationship Testing
Cause-Effect  Relationship bertujuan  untuk  mengetahui respon sistem terhadap data flow sequence mulai dari create data, read data, update data, dan delete data . Pengujian ini memiliki ekspektasi kesesuaian sekuen dan data benar. Hasil pengujian dan analisis ditampilkan pada Tabel 13 dan Tabel 14.

## I. Performance Testing
Performance  testing pada  pengujian  ini  dibagi  ke  dalam variabel  waktu  dan  memori. Performace testing dengan variabel  waktu  bertujuan  untuk  mengetahui  perbandingan lama  waktu  proses  antara  sistem  konvensional dan  aplikasi WAMSY.  Ekspektasi  hasil  yang  diharapkan  untuk  variabel waktu  adalah  penggunaan  aplikasi  WAMSY  unggul  dalam kecepatan  waktu  proses.  Hasil  pengujian  dan  analisis ditampilkan pada Tabel 15.
Tabel  16  menunjukkan  tabel  rata-rata  ( mean )  dari  setiap modul  untuk  skenario  pengujian black  box .  Kemudian dilakukan penghitungan rata-rata dari ketiga modul tersebut untuk mendapatkan nilai total persentase pengujian black box menggunakan  rumus  (4).  Maka  didapatkan  nilai  persentase sebesar 96,46%.
𝑥̅ = ∑ 𝑥𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑛 (4)
dimana
rata-rata ( mean ) xi = total nilai n  = jumlah data
Tabel 13. Koefisien dari Cause-Effect Relationship Testing Modul e n c Jumlah pertanyaan Kr Ks Admin 0 8 0,5 8 1 1 Engineer 0 28 0,5 4 1 1 Tabel 14. Persentase Cause-Efffect Relationship Testing Modul f n P Admin 8 8 100% Engineer 28 28 100% Tabel 15. Performance Testing Modul Admin No. Skenario Uji Sistem Selisih Waktu (detik) Konven-sional WAMSY 1 Pendataan stok masuk dengan jenis barang baru 403 373 30 2 Pendataan stok masuk dengan jenis barang baru 360 356 4 3 Pendataan stok keluar 182 149 33 4 Pemesanan barang 785 642 143 5 Laporan rekap stok masuk atau stok keluar 58 81 -23 Tabel 16 .
Persentase Hasil Pengujian Black Box Setiap Modul % Modul Admin Engineer Supervisor A 100 - - B 100 100 100 C 100 100 93,75 D 100 100 100 E 100 100 100 F 100 100 - G 100 100 - H 80 80 80 Mean 97,5 97,14 94,75 Keterangan:
A = Equivalence Partitioning B = Boundary Value Analysis C = Comparison Testing D = Sample Testing E = Robustness Testing F = Behavior Testing G = Cause-Effect Relationship Testing H = Performance Testing

## 1) Pengujian Kelayakan Aplikasi Menurut Pengguna
Pendapat  responden  pada  kelayakan  aplikasi  menurut pengguna  dijabarkan  dengan  skala  likert.  Skala likert digunakan  untuk  mengatur  sikap,  pendapat,  dan  persepsi seseorang  atau  sekelompok  orang  tentang  fenomena  social [8]. Analisis skala Likert dimulai dari pemberian bobot nilai pada  skala likert .  Pembobotan  dapat  dilihat  pada  Tabel  17. Kemudian  dilakukan  pencarian  skor  tertinggi  dan  skor terendah berdasarkan rumus (5) dan rumus (6).
𝑋  =  𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑟𝑡  ×  𝑛 (5)
𝑌  =  𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑡𝑒𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑟𝑡  ×  𝑛 (6)
Setelah skor tertinggi dan skor terendah didapatkan, maka dilakukan  penghitungan  interval  nilai  untuk  mendapatkan kriteria interpretasi skor dengan rumus (7).
𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 = 𝑋−𝑌 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (7)
Kemudian  dilakukan  penetapan  interval  penilaian  dan penentuan kriteria pada masing-masing interval. Nilai indeks persentase pada rumus (8) dibandingkan dengan nilai interval untuk menentukan kriterianya.
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠% = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑋 × 100 (8)
Dimana total skor = ∑ (jumlah responden x nilai).
Pengujian kelayakan aplikasi menurut pengguna dilakukan untuk  mengetahui  apakah  aplikasi  WAMSY  sudah  siap digunakan untuk kepentingan raw material warehouse di PT Parametrik Solusi Integrasi. Hasil pengujian bisa dilihat pada Tabel 18.
Pengolahan pertama skala likert dari pengujian kelayakan
aplikasi  menurut  pengguna  adalah  menghitung  skor perolehan tertinggi dan terendah dengan rumus (5) dan rumus (6).
𝑋  =  𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑟𝑡  × 𝑛 𝑋  =  5  ×  10  ×  2 𝑋  =  100

## 𝑌  =  𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑡𝑒𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑟𝑡 𝑥 𝑛
𝑌  =  1  ×  10  ×  2

## 𝑌  =  20
Interval  dari  kriteria  skor  didapatkan  dengan  rumus  (7) bernilai 16. Penilaian interval kriteria dapat dilihat dari tabel 19. Dalam tabel 19 tidak dimulai dari angka 0% karena nilai terendah likert adalah 20%. Mencari nilai total skor dengan menjumlahkan  hasil  perkalian  dari  jumlah  responden  dan nilai untuk semua nilai.
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑘𝑜𝑟  =   (1𝑥0) + (2𝑥0) + (3𝑥2) + (4𝑥8) + (5𝑥10)

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑘𝑜𝑟  =  88
Kemudian  indeks  persentasenya  dihitung  dengan  rumus (8) sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 % = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑋 x 100
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 % = 88
100 x 100

## 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 % = 88
Maka,  nilai  kelayakan  aplikasi  menurut  pengguna  dinilai sebesar 88% dengan status sangat layak.
Tabel 17. Bobot nilai skala Likert Skala Keterangan Nilai E Sangat Tidak Setuju 1 D Tidak Setuju 2 C Kurang Setuju 3 B Setuju 4 A Sangat Setuju 5 Tabel 18. Pengujian kelayakan aplikasi menurut pengguna No Pertanyaan SS S KS TD STS 1 Menurut  Anda,  apakah  dengan  menggunakan aplikasi  WAMSY,  pekerjaan  anda  sebagai supervisor  dan  berhubungan  langsung  dengan raw material warehouse lebih terbantu? 5 4 1 0 0 2 Menurut  Anda,  apakah  WAMSY  layak  untuk diterapkan  pada  raw  material  warehouse  di  PT Parametrik Solusi Integrasi? 5 4 1 0 0 Total 10 8 2 0 0 Keterangan: SS   = Sangat Setuju
S  = Setuju KS = Kurang Setuju TS = Tidak Setuju STS  = Sangat Tidak Setuju
Tabel 19. Tabel Kriteria Nilai Interval Interval Kriteria 20% - 36% Sangat tidak layak 37% - 52% Tidak layak 53% - 68% Kurang layak 69% - 84% Layak 85% - 100% Sangat layak

## VIII. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini  yaitu aplikasi WAMSY dapat digunakan sesuai fungsionalitasnya pada raw  material  warehouse di  PT  Parametrik  Solusi Integrasi berdasarkan hasil analisis pengujian sebesar 96,46% dengan  kriteria  sangat  layak  sebesar  88%.  Fitur  pencatatan stok masuk, stok keluar, pemesanan, dan laporan rekap dapat berjalan  sesuai  kebutuhan  yang  telah  ditentukan  di  awal. Aplikasi  WAMSY  juga  mempersingkat  proses  di  dalam warehouse  management  system sehingga  waktu  yang digunakan lebih efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Haslindah,  F.  Fadhli,  A.  Adrianto,  and  R.  Mansyur,  “Pengaruh implementasi  warehouse  management  system  terhadap  inventory control finish good berbasis barcode pt. Dharana inti boga,” ILTEK J. Teknol. , vol. 12, no. 2, pp. 1760--1763, 2017.
[2]  M. Ten Hompel and T. Schmidt, Warehouse Management. New Jersey:
Springer, 2008.
[3]  A. Wahid, K. Ahmad, G. Tyagi, and M. Rizvi, “Anti-theft cloud apps for  android  operating  system,”  in International  Conference  on Computational  Intelligence  and  Communication  Networks ,  2014,  pp. 765--769.
[4]  N.  Backialakshmi  and  M.  Manikandan,  “Data  de  duplication  using n0sql  databases  in  cloud,”  in International  Conference  on  Soft- Computing and Networks Security (ICSNS) , 2015, pp. 1--4.
[5]  K.  Sahatqija,  J.  Ajdari,  X.  Zenuni,  B.  Raufi,  and  F.  Ismaili, “Comparison  Between  Relational  and  NOSQL  Databases,”  in 41st international  convention  on  information  and  communication technology,  electronics  and  microelectronics  (MIPRO) ,  2018,  pp.
0216--0221.
[6]  U. Hanifah, R. Alit, and S. Sugiarto, “Penggunaan metode black box pada  pengujian  sistem  informasi  surat  keluar  masuk,” SCAN-Jurnal Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 11, no. 2, pp. 33--40, 2016.
[7]  F. Rangkuti, Riset Pemasaran . Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 1997.
[8]  A.  Yulandina,  C.  Antoni,  and  A.  Firmanda,  “Optimalisasi  unsur  live shoot  dan  motion  graphic  untuk  promosi  digital  lembaga  paud,” J. Digit.  Educ.  Commun.  Arts ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–19,  2018,  doi: 10.30871/deca.v1i1.588.
[9]  B. Bungin, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jakarta: Kencana, 2011.