E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e- ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 3, Maret 2022

## ANALISIS MASALAH, SOLUSI, DAN IMPLEMENTASI INTEGRASI MODEL VERIFIKASI  KUALITAS  GAMBAR  DAN  MODEL  KLASIFIKASI  ULOS TERHADAP APLIKASI DITENUN
Arlinta  Christy  Barus,  Johannes  Harungguan  Sianipar,  Nico  Gorga  Soros Panjaitan, Ruthya P D Aruan, Reynaldo Hutahaean, Carina Lingga Fakultas Informatika dan Teknik Elektro, Institut Teknologi Del, Indonesia Email: arlinta@del.ac.id@students.del.ac.id, johannes@del.ac.id, ifs16041@students.del.ac.id, ifs16056@students.del.ac.id, ifs16058@students.del.ac.id, ifs16059@students.del.ac.id

## Abstrak
Di Tenun merupakan sebuah aplikasi yang bertujuan untuk meningkatkan nilai jual kain tenun terutama Ulos dengan menciptakan motif baru. Saat ini aplikasi mobile Android  DiTenun  memiliki  3  fungsi  utama  yaitu  generate  kristik,  generate  motif dan  ulos  editor.  Selain  dari  itu  aplikasi  DiTenun  memiliki  dua  model  machine learning  yaitu,  model  Verifikasi  Kualitas  Gambar  dan  Model  Klasifikasi  Ulos. Mengintegrasikan  kedua  model  ini  dengan  aplikasi  DiTenun  menjadi  penting karena  akan  mempercanggih  aplikasi  DiTenun.  Namun  percobaan  integrasi  yang dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  gagal.  Dengan  demikian  penelitian  ini bertujuan  untuk  mempelajari  masalah  apa  yang  dialami  oleh  peneli  sebelumnya, mencari  solusinya,  dan  mengimplementasikan  model  machine  learning  ke  dalam aplikasi  DiTenun.  Penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  mobile  Android  DiTenun dan  model  machine  learning  yang  telah  ada.  Dalam  penelitian  ini  integrasi  model dengan  aplikasi  dilakukan  dengan  menginferensi  model  pada  server  DiTenun  dan menyediakan  layanan  prediksi  saat  dibutuhkan  oleh  aplikasi  melalui  API.  Untuk membangun  API  yang  menyediakan  layanan  model  digunakan  dua  framework yaitu  Flask  dan  Django.  Flask  dan  Django  tidak  hanya  menerima  permintaan  dan memberi  respon  pada  klien  namun  di  dalamnya  terdapat  juga  fungsi  untuk mengubah gambar yang diterima menjadi bentukan yang sama dengan data testing pada  model.  Masing-masing  model  memiliki  API  Flask  dan  Djangonya  sendiri yang  menyediakan  services  yang  terpisah.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah dilakukan  Flask  dan  Django  sama-sama  memberi  kemudahan  dalam  mempelajari, struktur  implementasi  Flask  lebih  sederhana,  sedangkan  kecepatan  respon  aplikasi yang menggunakan Django lebih cepat daripada Flask. Dikarenakan pada penelitian ini  kecepatan  respon  menjadi  parameter  penilaian  utama,  sedangkan  yang  lainnya adalah tambahan untuk saran, maka berdasarkan penelitian ini Django adalah solusi yang lebih baik untuk diterapkan.
Kata Kunci :  aplikasi  mobile  ditenun  model  machine  learning,  model  verifikasi kualitas gambar, model klasifikasi ulos, flask, django

## Abstract
DiTenun is an application that aims to increase the selling value of woven fabrics, especially  Ulos  by  creating  new  motifs.  At  the  moment,  the  Android  mobile application  in  DiTenun  has  3  main  functions  namely,  generate  crystal,  generate motif,  and  ulos  editor.  Aside  from  that  DiTenun  application  has  two  machine learning  models  namely,  the  Image  Quality  Verification  Model  and  the  Ulos Classification Model. Integrating these two models with the DiTenun application is important  because  it  will  enhance  the  DiTenun  application.  However,  integration experiments  conducted  by  previous  researchers  failed.  Thus  this  research  aims  to study  what  problems  experienced  by  previous  researchers,  find  solutions,  and implement machine learning models into DiTenun applications. This research uses the Android application in DiTenun and existing machine learning models. In this research,  the  integration  of  the  model  with  the  application  is  done  by  interfering with  the  model  on  the  DiTenun  server  and  providing  prediction  services  when needed  by  the  application  through  the  API.  To  build  an  API  that  provides  model services two frameworks are used, namely Flask and Django. Not only does Flask and Django accept requests and respond to clients, but there are also functions to convert the received image to the same collision with the testing data on the model. Each model has its API Flask and Django which provide separate services. Based on  testing  that  has  been  done  Flask  and  Django  both  provide  convenience  in learning, the structure of Flask implementation is simpler, while the response speed of  applications  that  use  Django  is  faster  than  Flask.  Because  in  this  study  the response speed is the main assessment parameter, while the others are additions to suggestions, based on this research Django is a better solution to be applied.
Keywords:  ditenun  mobile  application,  machine  learning  model,  image  quality verification model, ulos classification model, flask, django
Received: 2022-02-20; Accepted: 2022-02-05; Published: 2022-03-10

## Pendahuluan
Ulos merupakan kain tenun khas dari masyarakat Suku Batak yang menunjukkan kasih  sayang  antara  orangtua  dan  anak,  atau  antara  seseorang  dengan  orang  lain (Aritonang,  2015) .  Selama  bertahun-tahun  motif  Ulos  yang  sama  diturunkan  dari generasi  ke  generasi.  Dengan  demikian  motif  Ulos  tersebut  diproduksi  secara  terus menerus dengan minimnya perubahan yang terjadi. Untuk menghasilkan ide dan pasar yang lebih baik untuk kain Ulos maka dibutuhkan motif Ulos yang lebih beragam.
DiTenun adalah piranti lunak yang dikembangkan untuk menghasilkan motif baru dari pola tenun yang telah ada sebelumnya (Barus, Simanjuntak, & Situmorang, 2020) . Aplikasi DiTenun memiliki beberapa modul, diantaranya modul Generate Motif, modul Generate  Kristik  dan  modul  Ulos  Editor.  Terdapat  juga  Model  Verifikasi  Kualitas Gambar dan Model Klasifikasi Ulos yang akan diintegrasikan dengan aplikasi DiTenun sebagai modul baru.
Model Verifikasi Kualitas Gambar adalah model machine learning yang dibangun untuk menyediakan layanan pengecekkan kualitas gambar Ulos baik atau buruk. Model ini  dibangun  menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  yang
diimplementasikan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan  menggunakan software Jupyter  Notebook.  Model  Klasifikasi  Ulos  adalah  model machine  learning menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  melakukan klasifikasi  gambar  Ulos  berdasarkan  pola  Ulos.  Model  ini  dibangun  menggunakan bahasa pemrograman Python dan menggunakan software Jupyter dan Android Studio. Model  Verifikasi  Kualitas  Gambar  dan  Model  Klasifikasi  Ulos  ingin  diintegrasi ke  aplikasi  DiTenun  sebagai  sebuah  modul  baru,  untuk  menyediakan  sebuah  layanan agar aplikasi dapat menentukan apakah gambar yang dimasukkan berkualitas baik atau buruk.  Kemudian  setelah  gambar  dipisahkan  berdasarkan  klasifikasi  baik  atau  buruk, gambar  berkualitas  baik  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  kristik  atau  motif menggunakan  Generate  Kristik  atau  Generate  Motif.  Pengembang  sebelumnya  telah mencoba  melakukan  integrasi  antara  model  Klasifikasi  Ulos  dengan  aplikasi  DiTenun dengan  menggunakan  API  dan web  services ,  namun  proses  integrasi  tersebut  gagal dilakukan dikarenakan controller tidak dapat memanggil file Single Prediction python. Pada  kebanyakan  kasus,  kegunaan machine  learning pada  sebuah  aplikasi hanyalah bagian kecil dari aplikasi itu sendiri (Paul, 2020) . Hal inilah yang terjadi dan membuat  proses  integrasi  jadi  kelihatan  sulit.  Ada  dua  hal  yang  biasanya  dilakukan untuk menyelesaikan masalah integrasi tersebut:
1. Menulis ulang semua kode yang ditulis oleh pengembang. Hal ini kelihatan sebagai solusi  yang  baik,  namun  akan  memakan  banyak  waktu  dan  energi,  yang  juga mungkin  akan  sia-sia.  Kebanyakan  bahasa  pemrograman  seperti  Java  Script  tidak memiliki kemampuan yang cukup untuk melakukan machine learning .
2. Web API  membuat  bahasa  pemrograman  yang  berbeda  untuk  saling  bekerjasama dengan baik.
Oleh  karena  itu  untuk  menyelesaikan  masalah  integrasi  antara  Model  Klasifikasi Ulos  dan  Model  Verifikasi  Kualitas  Gambar  terhadap  aplikasi  DiTenun  maka  peneliti memutuskan untuk membuat API sehingga kedua model tersebut bisa dikonsumsi oleh aplikasi android Di Tenun.

## Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  akan  dilakukan  padad  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Studi Literatur
Tahap  ini  bertujuan  untuk  pengumpulan  bahan  literatur  dan  informasi mengenai  penelitian  yang  dilakukan.  Dalam  tahap  ini  dikaji  hal-hal  apa  saja  yang mempengaruhi integrasi model machine learning ke dalam aplikasi mobile berbasis android, jenis pengujian integrasi yang mungkin dilakukan dan penelitian terkait.
2. Analisis
Tahap analisis dilakukan untuk menganalisis informasi yang diperoleh tentang proses  integrasi  yang  sebelumnya  terjadi  pada  aplikasi  DiTenun  dan  menentukan masalah  yang  terjadi  di  dalam  proses  integrasi.  Pada  tahap  ini  juga  peneliti melakukan uji coba menggunakan tools integrasi yang ditemukan.
3. Implementasi Pada tahap ini peneliti membuat rancangan integrasi dan mengimplementasikan metode integrasi yang dipilih pada tahap analisis. Pada tahap ini  peneliti  juga  menentukan  rancangan  evaluasi  tools  dan  rancangan  pengujian kemudian melihat hasilnya.
4. Evaluasi
Pada tahap ini merupakan tahapan untuk melakukan evaluasi terhadap proses penelitian yang telah dilakukan. Peneliti menentukan hasil dari proses integrasi yang telah dilakukan.

## Hasil dan Pembahasan Preparation
Pada  tahap  persiapan  peneliti  melakukan  beberapa  perubahan  terhadap  aplikasi mobile  DiTenun,  model  Verifikasi  Kualitas  Gambar,  dan  model  Klasifikasi  Ulos. Berikut akan dijelaskan perubahan apa saja yang dikerjakan oleh penulis.
Pada aplikasi mobile DiTeun penulis menemukan bahwa terdapat beberapa library yang sudah usang ( obsolete ) pada proyek Android DiTenun. Artinya, terdapat beberapa library yang  sudah  tidak  terdapat  di repository yang  di- import pada file build.gradle, sehingga proyek android tidak dapat di- build .  Penulis kemudian melakukan konfigurasi pada file build. gradle, berdasarkan dengan library yang sesuai.
Terdapat  juga  masalah  dalam  pemanggilan  API  dikarenakan  perpindahan  server yang  sebelumnya  ke  server  DiTenun.  Penulis  melakukan  perbaikan bug yang mengakibatkan  aplikasi  android  tidak  dapat  mengakses  server  dan  juga  aplikasi  yang tertutup  secara  tiba-tiba  ( force  close ).  Penulis  menambahkan permission pada  proyek android untuk meng- hit yang sudah di- deploy di server DiTenun.
Secara lebih rinci, API untuk generate kristik dan generate motif sudah di- deploy di  server,  akan  tetapi  belum  dikonfigurasikan  pada  aplikasi  DiTenun,  peneliti mengkonfigurasikan proyek android dalam meng- hit API yang telah di- deploy di server DiTenun.  Selanjutnya  peneliti  mengatasi error yang  disebabkan  pengambilan  data “motif  saya”  dari database yang  statusnya  masih  kosong  ( null )  saat  aplikasi  pertama kali di-install dalam perangkat ( device ) android.
Dalam percobaan ulang untuk mengintegrasikan model dengan aplikasi DiTenun peneliti  menemukan  bahwa  beberapa library yang  digunakan  dalam  pembangunan model ini tidak dapat digunakan lagi karena sudah usang ( obsolete ). Hal ini dikarenakan library Keras telah diperbaharui.

## Hasil Integrasi menggunakan Flask
Pada  proses  integrasi  menggunakan  Flask  penulis  membangun  file  Flask  API yang  berfungsi  untuk  menerima  gambar  dari  aplikasi  Android  dan  mengirim  hasil klasifikasi.  File  Flask  API  dibangun  menggunakan  Bahasa  Python.  File  ini  juga berfungsi  untuk  mengubah  gambar  yang  diterima  menjadi features dan  memanggil fungsi klasifikasi dari model Verifikasi.
Flask hanya membutuhkan satu file python dalam pengimplementasiannya (fungsi untuk method POST dan URL dalam satu file python berekstensi .py).
Satu file flaskklasulos.py  sudah  dapat  meng- handle proyek  Klasifikasi  Ulos dengan  Flask  ini  dan  menjalankan  proyek  ini.  Flask  tidak  memiliki  aturan  dalam pembuatan proyek, sehingga bergantung pada pengembang.
Jadi  pada  satu file python,  kita  sudah  dapat  me- load model,  menyertakan  juga URL dari fungsi yang tersedia, dan juga tidak membutuhkan permission untuk meng- hit API yang sudah ditentukan.
Setelah  selesai  membangun  file  Flask  API  penulis  kemudian  men deploy file  di Heroku.  Heroku  adalah  sebuah cloud  platform atau  tempat  penyimpanan  yang menjalankan bahasa pemrograman tertentu. Penulis kemudian menyimpan file Flask di git  Heroku.  Dengan  demikian  Heroku  kemudian  akan  menjalankan  file  Flask  Api  di server yang dimiliki Heroku. Hasil verifikasi kemudian diterima oleh aplikasi Android kemudian ditampilkan.
Ketika  Pengguna  ingin  memverifikasi  kualitas  gambar  pengguna  harus  terlebih dahulu  menambahkan  gambar  dengan  cara  memasukkan  gambar  melalui  galeri  atau menambahkan  gambar  melalui  kamera.  Setelah  itu  pengguna  dapat  menekan  tombol ‘Verifikasi’  untuk  mendapatkan  hasil  verifikasi.  Berikut  contoh  hasil  verifikasi  yang dilakukan:
Proses integrasi model Klasifikasi Ulos menggunakan Flask sama dengan proses integrasi  model  Verifikasi.  Perbedaannya  hanya  pada  file  Flask  API  yang  dibangun untuk model Klasifikasi berbeda dengan Flask API untuk model Verifikasi.

## Hasil Integrasi Menggunakan Django
Berbeda  dengan  Flask  yang  hanya  membutuhkan  satu  file  yang  memanggil library Flask.  Pada  proses  integrasi  menggunakan  Django  penulis  membangun  proyek Django  Rest  API  yang  berfungsi  untuk  menerima  gambar  dari  aplikasi  Android  dan mengirim hasil klasifikasi. Proyek Django API dibangun menggunakan  Bahasa Python. Proyek ini juga berfungsi untuk mengubah gambar yang diterima menjadi features dan memanggil fungsi klasifikasi dari model Verifikasi.
Pada pengimplementasian Django, peneliti harus membuat proyek Django terlebih dahulu, mengikuti aturan Django dalam pembuatan suatu proyek. Jadi terdapat beberapa folder dan file yang saling berhubungan.
Dalam  pengembangannya,  peneliti  melakukan  perubahan  terhadap  beberapa  file, diantaranya:
1. file view.py, dimana peneliti me- load model kemudian terdapat fungsi untuk meng- handle method POST.
2. file urls.py, dimana peneliti menentukan URL yang tersedia. Saat fungsi classify_api, yang  ada  di file view.py  dipanggil,  maka  akan  merujuk  ke  URL  yang  telah ditentukan.
3. file settings.py,  dimana  peneliti  merubah  ijin  dari  Klien  yang  dapat  mengakses proyek ini menjadi all host (*)
Setelah selesai membangun Proyek Django API penulis kemudian men deploy file di  Heroku.  Heroku  adalah  sebuah cloud  platform atau  tempat  penyimpanan  yang menjalankan  bahasa  pemrograman  tertentu.  Penulis  kemudian  menyimpan  file  Django di git Heroku. Dengan demikian Heroku kemudian akan menjalankan file Django Rest API  di  server  yang  dimiliki  Heroku.  Hasil  verifikasi  kemudian  diterima  oleh  aplikasi Android kemudian ditampilkan.

## Hasil Integrasi dengan Aplikasi DiTenun
Setelah  memastikan  API  yang  dibangun  telah  bekerja  dengan  baik  maka  proses selanjutnya  adalah  penulis  mengintegrasikan  model machine  learning dengan  aplikasi DiTenun saat ini. Hasil dari proses integrasi tersebut dapat dilihat pada gambar berikut:

## Modul Verifikasi Kualitas Gambar

## Gambar 2 Modul Klasifikasi Ulos
Pada  proses  integrasi  model machine  learning dengan  aplikasi  DiTenun  penulis meletakkan  kedua  model  pada  server  DiTenun  dan  men deploy layanan  melalui  server DiTenun.  Gambar  di  atas  merupakan  gambaran  antarmuka  kedua  model  pada  aplikasi DiTenun menggunakan Flask dan Django.
Dalam  men deploy kedua  model machine  learning dengan  Flask  dan  Django, penulis  masuk  ke  server  DiTenun,  kemudian  memindahkan  proyek  Flask  dan  Django tersebut  ke  server.  Selanjutnya,  penulis  membuat environment pada  masing-masing metode  dan  model,  sehingga  terdapat  empat environment .  Penulis  memiliki  empat proyek,  yaitu  Klasifikasi  Ulos  dengan  Django,  Verifikasi  Kualitas  Gambar  dengan Django,  Klasifikasi  Ulos  dengan  Flask,  dan  Verifikasi  Kualitas  Gambar  dengan  Flask. Kemudian,  penulis  menginstall library yang  dibutuhkan  pada  setiap environment . Selanjutnya,  penulis  me- running keempat  proyek  itu  pada  server  DiTenun  pada port yang berbeda-beda.
Dibutuhkan reverse  proxy untuk  menerima request tertentu  dari klien dan menghubungkannya  ke  server.  Penulis  memanipulasi  URL  agar  bisa  diarahkan  ke masing-masing  API  yang  telah  di deploy di  masing-masing  port.  Root  URL  server ditenun adalah http://mobile.ditenun.com. Contohnya, saat klien melakukan akses pada http://mobile.ditenun.com/flaskulos,  maka reverse  proxy akan  mengarahkannya  di dalam  server  ditenun  ke  http://localhost:8786/api/flasklas,  dimana  proyek  Klasifikasi Ulos  dengan  Flask  di deploy .  Kemudian,  penulis  mengkonfigurasi Endpoint pada proyek android Ditenun sesuai dengan API yang telah tersedia.

## Hasil Pengujian
Hasil pengujian unit yang dilakukan tidak menunjukkan adanya error oleh karena itu penulis kemudian melanjutkan ke integrasi model dengan Aplikasi DiTenun.
Berdasarkan  hasil  pengujian  Integrasi  didapatkanbahwa  hasil  Klasifikasi  Ulos untuk  model  Klasifikasi  tidak  selalu  tepat.  Selain  itu  diperoleh  hasil  yang  sama  dari Flask dan Django untuk jenis test case yang sama. Berdasarkan hasil pengujian di atas dapat  dilihat  bahwa  hasil  Klasifikasi  Ulos  untuk  model  Klasifikasi  tidak  selalu  tepat. Misalnya  saat  dimasukkan  ulos  Ragi  Hotang  hasil  yang  keluar  adalah  ulos  Sibolang. Hal  ini  dikarenakan  dalam  penelitian  sebelumnya  persentase  akurasi  untuk  model Klasifikasi adalah 54%. Dalam penelitian ini peneliti tidak melakukan perubahan untuk meningkatkan  akurasi  model.  Oleh  karena  pada  penelitian  berikutnya  integrasi  model dengan  mengikutsertakan  peningkatan  akurasi  model  Klasifikasi  dapat  dilakukan  agar mendapatkan hasil yang lebih baik.

## Evaluasi Running Time Pada Server Heroku
Setelah  melakukan  implementasi  integrasi  model machine  learning dengan proyek  Android  yang  dibangun  serta  men deploy nya  ke  server  DiTenun  maka  penulis kemudian  melakukan  evaluasi tools integrasi  yang  digunakan.  Pada  proses  melakukan evaluasi dengan mengukur kecepatan respon Flask dan Django.
Analisis  yang  digunakan  adalah  Paired  Sample  T-Test.  Dimana  output  sig  (2- tailed) atau p= 0,011. Berdasarkan uji Paired Sample T-Test, jika p< 0,05 maka terima Ho.  Oleh  karena  itu  terdapat  perbedaan  rata-rata  antara  integrasi  menggunakan  Flask dan Django. Dalam hal ini Flask lebih cepat daripada Django.
Dikarenakan  hasil  analisis  dari  Waktu  Tunggu  Hasil  Klasifikasi  menjadi parameter  utama  dalam  mengambil  keputusan  maka  berdasarkan  kecepatan  running time tools Flask lebih dipilih daripada Django.
Evaluasi Tools

## Evaluasi Kemudahan Mempelajari Tools
Parameter  ini  merupakan  parameter  tambahan  dalam  mengevaluasi  Flask  dan Django. Parameter ini digunakan sebagai penilaian untuk saran bagi peneliti berikutnya dalam penelitian yang melibatkan Flask dan Django.
Flask  dan  Django  merupakan tools yang  baru  pertama  kali  digunakan  oleh penulis. Dengan kata lain penulis tidak memiliki pengetahuan sebelumnya terkait kedua tools ini.  Dalam  mempelajari  Flask  maupun  Django  penulis  dimudahkan  karena keduanya memiliki dokumentasi yang cukup lengkap.
Secara  dokumentasi  baik  Django  maupun  Flask  memiliki  dokumentasi  yang lengkap.  Oleh  karena  itu  keduanya  dapat  dikatakan  seimbang  dalam  membantu developer untuk mempelajari tools masing-masing.

## Evaluasi Kompleksitas Implementasi Tools
Parameter  ini  merupakan  parameter  tambahan  dalam  mengevaluasi  Flask  dan Django. Parameter ini digunakan sebagai penilaian untuk saran bagi peneliti berikutnya dalam penelitian yang melibatkan Flask dan Django.
Bagi  seorang newbie atau  pemula  yang  baru  pertama  kali  mengenal  dan mempelajari dua framework ini, Flask dan Django. Terdapat perbedaan yang mencolok dalam  metode  pengimplementasiannya.  Dokumentasi  kedua framework disajikan
dengan  jelas  dan  dengan  contoh,  akan  tetapi  dalam  pengimplementasiannya,  Django membutuhkan lebih banyak aturan dan langkah yang lebih banyak dibandingkan Flask.
Dari penjelasan perbedaan pengimplementasian kedua metode. Hal ini bergantung daripada kebutuhan dan pengalaman dari developer .
Bagi developer yang  masih  baru  atau  awam  dengan  kedua  metode,  maka  Flask menjadi  metode  yang  cocok  untuk  membuat  suatu  web  API.  Flask  memberikan kemudahan bagi penggunanya karena kesederhanaan dalam pengimplementasiannya.
Bagi developer yang sudah expert, maka sebaiknya disesuaikan dengan kebutuhan proyek  dari developer tersebut.  Dikarenakan  Django  sudah  terbentuk  dalam  pattern MVC  (Model-View-Controller),  maka  akan  lebih  memudahkan  untuk  proyek  yang besar ( scalability ).

## Evaluasi Berdasarkan Running Time
Parameter  ini  merupakan  parameter  utama  dalam  penelitian  ini  untuk mengevaluasi antara Flask dan Django. Hasil dari parameter ini menjadi pertimbangan utama  dalam  penelitian  ini  untuk  membandingkan tools terbaik  antara  Flask  dan Django.
Pengujian  dan  pencatatan  waktu  pada  server  DiTenun  dilakukan  oleh  2  (dua) mahasiswa  Kerja  Praktek,  yaitu  Dian  P.S  Simanullang  dan  Diana  Novita  Sitio.  Kedua mahasiswa  tersebut  diberikan test  case yang  sama  dan  melakukan  pengujian  mereka masing-masing.
Pada  proses  melakukan  evaluasi  dengan  mengukur  kecepatan  respon  Flask  dan Django. Terdapat 2 (dua) variabel yang dihitung dan dicatat oleh penulis, yaitu:
1. Waktu  Tunggu  Hasil  Klasifikasi:  adalah  waktu  yang  dibutuhkan  aplikasi  untuk menampilkan hasil klasifikasi. Dihitung sejak setelah ditekannya tombol ‘Verifikasi’ atau ‘Klasifikasi’ sampai hasil gambar keluar.
2. Total  Waktu  Run  Test  Case:  adalah  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menjalankan sebuah  test  case.  Dihitung  sejak  proses  membuka  aplikasi,  mengupload  gambar sampai hasil klasifikasi keluar.
Dari  kedua  variabel  di  atas  Waktu  Tunggu  Hasil  Klasifikasi  menjadi  variabel utama  dalam  pemilihan  antara  Flask  dan  Django.  Hal  ini  dikarenakan  variabel  ini menghitung secara spesifik kecepatan tools dalam memberi respon terhadap permintaan klien.
Berikut ini adalah hasil analisis untuk Waktu Tunggu hasil Klasifikasi:

## Gambar 3 Hasil Analisis Running Time
Gambar di atas menampilkan hasil analisis Wilcoxon Signed Rank Test. Dimana output sig (2-tailed) atau p= 0,000. Berdasarkan uji Wilcoxon Signed Rank Test, jika p <  0,05  maka  terima  Ho.  Oleh  karena  itu  terdapat  perbedaan  rata-rata  antara  integrasi menggunakan Flask dan Django. Dalam hal ini Django lebih cepat daripada Flask.
Dikarenakan  hasil  analisis  dari  Waktu  Tunggu  Hasil  Klasifikasi  menjadi parameter  utama  dalam  mengambil  keputusan  maka  berdasarkan  kecepatan  running time tools Django lebih dipilih daripada Flask.
Berdasarkan hasil pada Heroku dan Flask terdapat perbedaan. Pada hasil analisis di Heroku, Flask lebih cepat daripada Django. Sedangkan berdasarkan analisis di server DiTenun,  Django  lebih  cepat.  Hal ini menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  hasil  di keduanya.  Namun,  pada  penelitian  ini  kebutuhan  implementasi  adalah  di  server DiTenun maka Django tetap dipilih.

## Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis  dapat  diambil kesimpulan  sebagai  berikut:  1).  Solusi  yang  dapat  diterapkan  dalam  mengintegrasi model machine  learning Verifikasi  Kualitas  Gambar  dan  model  Klasifikasi  Ulos  ke dalam  aplikasi  mobile  Android  DiTenun  adalah  dengan  cara  menginferensi  model  ke dalam server DiTenun dan menyediakan layanan model ketika dibutuhkan aplikasi. Hal ini dapat dilakukan dengan cara membangun API menggunakan Flask dan Django. 2). Proses  integrasi  dilakukan  dengan  membangun  API  menggunakan  Flask  dan  Django yang  menerima  sebuah  gambar  dan  mengubah  gambar  tersebut  menjadi  bentuk  yang sesuai  dengan  model.  Kemudian  baik  Flask  dan  Django  akan  memanggil  fungsi  untuk memprediksi  kelas  gambar  dan  mengembalikan  hasilnya  ke  aplikasi.  3).  Model Verifikasi  Kualitas  Gambar  dan  Model  Klasifikasi  Ulos  telah  berhasil  diintegrasikan dengan  aplikasi mobile Android  DiTenun.  Masing-masing  model  yang  diintegrasi  dan metode integrasi memiliki services sendiri yang menyediakan layanannya. Hasil Model
Verifikasi  Kualitas  Gambar  adalah  sebuah  layanan  menambahkan  gambar  ke  dalam aplikasi dan memeriksa apakah gambar yang  ditambahkan memiliki kualitas yang baik atau  buruk.  Hasil  Model  Klasifikasi  Ulos  adalah  sebuah  layanan  untuk  memeriksa apakah  sebuah  gambar  termasuk  ke  dalam  8  jenis  ulos  yang  telah  ditetapkan.  4). Berdasarkan  evaluasi  metode  integrasi  menggunakan  running  time test  case hasil integrasi  menggunakan  Django  lebih  cepat  daripada  Flask  pada  server  DiTenun.  Oleh karena itu pada kasus penelitian ini Django lebih dipilih.

## BIBLIOGRAFI
Aritonang,  Sondang  Daniel.  (2015). Prospek  Industri  Tenun  Ulos  di  Kabupaten  Toba Samosir . Riau University. Google Scholar
Barus,  Arlinta  C.,  Simanjuntak,  Marianna,  &  Situmorang,  Verawati.  (2020).  DiTenun, Smart Application Producing Ulos Motif. SHS Web of Conferences , 86 , 1025. EDP Sciences. Google Scholar
Paul,  S.  (2020). Turning  Machine  Learning  Models  into  APIs  in  Python.  Diambil kembali dari DataCamp . Retrieved from
https://www.datacamp.com/community/tutorials/machine-learning-models-api- python
Copyright holder:
Arlinta Christy Barus, Johannes Harungguan Sianipar, Nico Gorga Soros Panjaitan, Ruthya P D Aruan, Reynaldo Hutahaean, Carina Lingga (2022)
First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: