Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2094 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 113-124 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## DEVELOPMENT OF HERBIFY APPLICATION WITH AI INTEGRATED UTILIZING YOLO V8 FOR OPTIMIZING HERBAL POTENTIAL IN INDONESIA
Ahmad Fajruddin Syauqi *1 , Didik Dwi Prasetya 2
1,2 Informatics, Engineering Faculty, University Negeri Malang, Indonesia Email: 1 ahmad.fajruddin.2005356@students.um.ac.id , 2 didikdwi@um.ac.id
(Article received: May 14, 2024; Revision: June 11, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
Indonesia is known as the home to 80% of the world's medicinal plant species, with an estimated 25,000-30,000 potential plants. However, this is in stark contrast to the current situation of limited access to herbal information, leading to restricted consumption and distribution of herbal products. The numerous digital platforms providing herbal data still fail to address this issue, as the information provided does not cater to the users' needs. Therefore, to  address  the  current  challenges  in  the  Indonesian  herbal  industry,  researchers  developed  an  AI-integrated application  called  Herbify.  The  application  was  developed  using  the  Agile  Software  Development  Life  Cycle method, chosen to meet user needs with a user-centered design approach. From this research, a mobile application with  two  main  features,  namely  'Herbalpedia'  and  'Scanherbal,'  was  developed.  Measurements  through  three methods:  mAP  matrix,  usability  tests,  and  user  experience  questionnaires  (UEQ),  yielded  positive  results.  The measurement  results  show  that  the  trained  model  achieved  a  94.6%  mAP  with  an  inference  time  of  0.07965 seconds.  Furthermore,  the  usability  test  results  of  the  application  show  a  0%  mission  unfinished  rate,  with  an average  completion  time  of  10  seconds.  The  UEQ  results  indicate  that  the  application  has  high  usability, trustworthiness,  and  information  quality.  Based  on  these  results,  it  can  be  concluded  that  Herbify  has  great potential to effectively optimize herbal potentials in Indonesia.
Keywords : computer vision, herbal, mobile application, object detection, YOLOv8.

## PENGEMBANGAN APLIKASI HERBIFY TERINTEGRASI AI MENGGUNAKAN YOLO V8 UNTUK PENGOPTIMALAN POTENSI HERBAL DI INDONESIA

## Abstrak
Indonesia memiliki 80% dari total spesies tanaman obat di dunia, dengan perkiraan terdapat sekitar 25.000-30.000 tanaman  potensial.  Namun,  akses  terhadap  informasi  herbal  masih  minim,  yang  mengakibatkan  konsumsi  dan distribusi  produk  herbal  terbatas.  Meskipun  terdapat  banyak  platform  digital  yang  menyediakan  data  herbal, namun  bentuk  informasi  yang  disajikan  tidak  selalu  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna.  Untuk  mengatasi tantangan  tersebut  dalam  industri  herbal  di  Indonesia,  para  peneliti  mengembangkan  aplikasi  terintegrasi kecerdasan buatan (AI) yang bernama Herbify. Aplikasi dibuat menggunakan metode Software Development Life Cycle  :  Agile. Penggunaan  metode  ini  dipilih  untuk  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna  dengan  pendekatan user-centered  design .  Dari  penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  aplikasi mobile dengan  2  fitur  utama,  yakni ‘Herbalpedia’ dan ‘Scanherbal’. Dari tiga metode pengukuran - matriks mAP, usability test , dan user experience questionnaire (UEQ) - diperoleh hasil positif. Model yang dilatih mencapai mAP sebesar 94.6% dengan waktu inferensi 0.07965 detik. Hasil usability test menunjukkan bahwa tidak ada misi yang tidak terselesaikan, dengan rata-rata  waktu  penyelesaian  10  detik.  Sedangkan  hasil  dari  UEQ  menunjukkan  tingginya  nilai  kebergunaan, kepercayaan,  dan  kualitas  informasi  dari  aplikasi.  Berdasarkan  temuan  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  Herbify memiliki peluang besar untuk mengoptimalkan potensi herbal di Indonesia secara efektif.
Kata kunci : aplikasi mobile, computer vision, herbal, object detection, YOLOv8.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  diketahui  sebagai  rumah  bagi  80% spesies  tanaman  obat  di  dunia,  dengan  diperkirakan terdapat sekitar 25.000-30.000 tanaman potensial [1]. Dari sekian banyak tanaman potensial tersebut, lebih
dari  1000  tanaman  herbal  telah  lama  digunakan sebagai obat oleh masyarakat Indonesia [2]. Industri herbal di Indonesia menunjukkan pertumbuhan yang signifikan,  dengan  tingkat  peningkatan  mencapai 55%  sejak  tahun  2012  dan  proyeksi  pertumbuhan

## 114
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 113-124
yang  berkelanjutan  hingga  tahun  2030,  yang diperkirakan  akan  mengalami  peningkatan  dua  kali lipat dari tahun sebelumnya.
Minat masyarakat Indonesia dalam mengkonsumsi  herbal  cukup  tinggi,  yakni  dengan prevalensi  sebesar  68%  [3].  Namun,  hal  ini  selalu terhambat dengan minimnya akses terhadap informasi  mengenai  herbal,  yang  bermuara  pada terbatasnya  konsumsi serta distribusi produk herbal. Keterbatasan ini menjadi salah satu hambatan dalam pengoptimalan potensi herbal di Indonesia. Padahal, potensi  herbal  sebagai  obat  tradisional  Indonesia berpotensi  untuk  meningkatkan  pendapatan  dan memperkenalkan kekayaan pengobatan lokal kepada dunia [4].
Menjawab potensi tersebut, pemerintah Indonesia telah mengadakan dukungan secara yuridis melalui  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Nomor  15 Tahun  2018  tentang  Penyelenggaraan  Pelayanan Kesehatan  Tradisional  Komplementer.  Hal  ini menunjukkan keseriusan Indonesia dalam memanfaatkan tingginya potensi herbal yang ada [5].
Namun,  ketersediaan  akses  terhadap  layanan herbal  masih  terbilang  rendah  [6].  Kasus  seperti  ini justru  dapat  meningkatkan  angka  “ information avoidance ”  pada  masyarakat  [7].  Hal  ini  sejalan dengan survey yang dilakukan peneliti, di mana 8 dari 10  pelaku  industri  herbal  seringkali  kebingungan perihal  apa  herbal  yang  cocok  digunakan  ketika sedang  mengalami  kondisi  tertentu.  Sehingga, platform  tersebut  hanya  dapat  menambah  informasi tentang herbal, tetapi tidak jelas penerapannya.
Dari  permasalahan  tersebut  diperlukan  suatu platform  digital  yang  mampu  mewadahi  seluruh aspek penunjangnya, mulai dari informasi, distribusi, hingga  validasi  data.  Sebagai  solusi  dari  minimnya tenaga  ahli  herbal  yang  dibutuhkan  secara  cepat, penerapan Artificial Intelligence (AI) menjadi krusial untuk  dilakukan  [8].  Penggunaan  AI  ini  sekaligus dapat  menjadi  inisiator  inovasi  teknologi  untuk industri herbal di Indonesia.
Pemanfaatan  teknologi  AI  khusunya  pada bidang computer  vision telah  banyak  diterapakan pada  industri  agrikultur  dan  industri  pangan sebelumnya.  Seperti  yang  dijelaskan  pada  [9], menunjukkan  keberhasilan  dari  beberapa  startup yang menerapkan teknologi ini mampu meningkatakan potensi bidang masing-masing untuk bertahan  hingga  2050  mendatang.  Di  mana  pada tahun  tersebut  merupakan  puncak  proyeksi  pasar industri  herbal  internasional  senilai  5  triliun  USD [10].  Hal  ini  sejalan  dengan  mulai  munculnya penerapan  AI computer  vision pada  bidang  farmasi dan  tanaman  obat,  meskipun  penerapannya  saat  ini masih terbatas [11].
Sebelumnya terdapat penelitian dari [12], yang menunjukkan  bahwa  kolaborasi  antara  AI  dan industri  farmasi  diproyeksikan  untuk  berkontribusi dalam  peningkatan  kualitas  pelayanan  kesehatan. Kemudian pada penelitian [13] menyebutkan bahwa
kemiripan  instance  tanaman  obat  menjadi  tantangan untuk diidentifikasi oleh orang awam, sehingga perlu adanya  kolaborasi  dalam  pembentukan  dataset dengan ahli tanaman obat.
Hal  ini  juga  menjadi  landasan  diadakannya penelitian  [14]  yang  berhasil  membuat  sebuah aplikasi mobile untuk mengidentifikasi tanaman obat di kalimantan.  Namun pada penelitian tersebut, tidak terdapat edukasi herbal secara tekstual. Seperti yang terdapat  pada  hasil  [15],  aplikasi  yang  dihasilkan mampu  memberikan informasi secara tekstual tanpa harus menghadirkan herbal yang ingin dilihat secara nyata.  Meskipun,  tidak  ada  sistem  deteksi  tanaman herbal  seperti  pada  penelitian  [14].  Penelitian  yang disebutkan  di  atas  memiliki  irisan  kekurangan  yang membuat  tidak  sempurnanya  implementasi  pada lapangan sesungguhnya.
Oleh  karena  itu,  peneliti  mengembangkan aplikasi  terintegrasi  AI  bernama  “Herbify”,  untuk membuka  potensi  penuh  Indoesia  dalam  industri herbal.

## 2. METODE PENELITIAN
Secara  luas,  penelitian  ini  memiliki  tahapan seperti  pada  Gambar  1,  menunjukkan    5  tahapan utama  dalam  penelitian  yaitu  identifikasi  masalah, analisa  kebutuhan  pengguna,  perencanaan  arsitektur aplikasi,  pengumpulan  data  &  pengembangan aplikasi, serta pengujian atau pengukuran.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Mengerucut  pada  pengembangan  aplikasi, peneliti menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) agile selama 6 bulan dengan total 12 sprint backlog ; dan 1 bulan untuk testing . Metode
Agile ini seringkali digunakan oleh perusahaan untuk mengembangkan produk yang lebih efisien [16].
Gambar 2. Metode Software Development Life Cycle : Agile
Metode  ini  digunakan  karena  memperhatikan kebutuhan  aplikasi  yang user-centered, sehingga diperlukan  tes  dan  evaluasi  bertahap  untuk mendapatkan  luaran  yang  sesuai  [17].  Gambar  2 menunjukkan  5  tahapan  utama  dalam  proses agile yaitu requirements , design, develop, test, dan deploy .

## 2.1. Identifikasi Masalah
Dalam  mengdentifikasi  permasalahan,  peneliti melakukan  kajian  pustaka  dengan  melibatkan  studi yang telah dilakukan sebelumnya. Peneliti mengumpulkan informasi dari berbagai sumber untuk mendapatkan hipotesis solusi, teori, serta metodologi yang  relevan  untuk  membantu  peneliti  melakukan perancangan kerangka kerja penelitian.
Selain  itu,  untuk  mendapatkan  informasi  yang lebih mendalam dan sesuai keadaan asli di lapangan, seperti yang dilakukan oleh [18], peneliti melakukan survey  lapangan  kepada  beberapa  pelaku  industri herbal seperti: pemilik toko herbal, distributor herbal, ahli herbal, dokter herbal, hingga instansi pemerintahan. Langkah ini bertujuan untuk meingkatkan  keterikatan  dengan  pengguna.  Serta untuk  memvalidasi  asumsi  peneliti  terhadap  solusi yang perlu diberikan [19].

## 2.2. Arsitektur Aplikasi
Dalam pengembangan aplikasi, peneliti menggunakan  pola  desain Clean  Architecture yang diajukan  oleh  Robert  C.  Martin  (2018),  dengan menerapkan pendekatan Component-Based Software Engineering (CBSE) yang dapat membantu memisahkan  antara  fungsionalitas platform-specific dan platform-independent [21].
Gambar 3. Clean architecture diagram
Terdapat 3 layer dalam clean architecture , yaitu data  layer,  domain  layer, dan presentation  layer (gambar 3) . .

## 2.2.1. Data Layer
Layer  data  merupakan  tempat  di  mana  logika bisnis  diimplementasikan,  dengan  menerapkan dependensi  seminimal  mungkin.  Lapisan  ini  terdiri dari repository, services, dan data source. Lapisan ini berfungsi  untuk  menjaga  lapisan  domain  dari informasi penyimpanan data [22].

## 2.2.2. Domain Layer
Layer domain berisi penghubung yang mewakili semua  logika  bisnis  aplikasi,  seperti entities, repository, dan use cases [22].

## 2.2.3. Presentation Layer
Lapisan  ini  berisi  komponen  antarmuka pengguna untuk me- render tampilan serta menangani interaksi antarmuka pengguna [22].
Pola desain clean architecture ini dinilai efektif untuk  mengembangkan  aplikasi  yang  berpotensi berskala  besar  seperti  Herbify,  karena  kode  yang dihasilkan akan memiliki kualitas maintainable untuk dikembangkan di kemudian hari [23].

## 2.3. Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan sebagai bahan training model  perlu  memenuhi  kriteria  khusus  yang dirincikan pada tabel 1.

## Tabel 1. Kriteria data yang perlu dikumpulkan
Kriteria Nilai Resolusi 640×640 px Format .jpg/.jpeg Sudut pandang 6 sisi Instance pergambar Maks. 2 Pencahayaan 250-300 lux
Setelah  data  tersebut  dikumpulkan,  kemudian dilakukan  tahap pre-processing yang  berguna  untuk meningkatkan kualitas data yang dimiliki. Sehingga, saat  data  digunakan  untuk  training  pada  tahap processing ,  data  dapat  menghasilkan  luaran  yang diharapkan.

## 2.4. Data Pre-Processing
Data  Pre-processing  melibatkan  anotasi  data dan  pelabelan  data.  Proses  ini  dilakukan  secara manual dengan bantuan platform www.roboflow.com, dengan total terdapat 8  jenis label yang disematkan. Pada  tahap  ini  seluruh  gambar  dikompress  menjadi ukuran  640x640  piksel.  Kemudian  dilakukan  tahap augmentasi flip, 15deg rotation, dan 10deg exposure . Dari  proses  augmentasi  tersebut,  dihasilkan  data gmabar  tambahan  sebanyak  1418  gambar.  Namun sebagai  pembanding,  dataset  yang  tidak  dilakukan augmentasi  tetap  digunakan  sebagai  data  latih  juga. Sehingga  dapat  dipertimbangkan  salah  satu  dengan hasil terbaik.
Sehingga  setelah  tahap  pre-processing  ini berakhir,  dataset  penliti  berjumlah  2418  gambar.

## 116 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 113-124
Seluruh data tersebut kemudian dibagi menjadi 3 set, yang terdiri dari 2127 train set, 189 train set, dan 102 test set.

## 2.5. Data Processing
Tahap ini melibatkan penerapan algoritma deep learning dengan  model  YOLO  v8.  Penggunaan model  ini  didasarkan  pada  penelitian  oleh  Alfarizi (2023),  menunjukkan  bahwa  salah  satu  keunggulan utama  YOLO  adalah  kinerja  tinggi  dalam  aspek kecepatan dan efisiensi, serta kemampuannya dalam mendeteksi objek dari berbagai kelas secara simultan.

## Gambar 4. Arsitektur YOLOv8 simplified
Selain  itu,  model  ini  juga  sudah  pernah digunakan oleh Lv et al. (2022) dalam penelitiannya untuk mendeteksi tanaman obat di Cina. Menunjukkan  kapabilitas  model  YOLOv8  untuk dilatih  kembali  menggunakan  dataset  peneliti. Arsitektur  yang  dimiliki  model  ini  juga  dinilai fleksibel  karena  YOLOv8  mampu  memberikan prediksi  objek  dalam  waktu  yang  sangat  singkat, sehingga  menjadikan  YOLOv8  sebagai  arsitektur object detection terbaik dalam dunia computer vision (gambar 4) .
Pada  tahap  ini  tejadi  proses  model  training, dimana  model  YOLOv8n  dilatih  menggunakan dataset yang telah disiapkan pada tahap sebelumnya. Proses  ini  melibatkan  PyTorch,  sebuah framework deeplearning yang  menyediakan  library  dan  tools yang  berguna  untuk  melatih  nerual  networks  [26]. Parameter pengaturan untuk model training ini dapat dilihat pada tabel 2 di bawah.
Tabel 2. Parameter setting YOLOv8n model training Parameter Nilai Epoch 50 Optimizer AdamW Learning Rate 0.01 Image Size 640 Batch Size 64 Patience 50 Intersection of Union 0.7
Kemudian  model  yang  telah  dilatih  memasuki tahap pengujian. Di mana pada tahap ini, model akan diuji  dengan  102  data  set  yang  telah  dipilah  pada tahap pre-processing. Pengujian  model  ini  diukur menggunakan  matriks mean  average  precision (mAP) yang akan dibahas pada tahap selanjutnya.

## 2.6. Pengukuran Keberhasilan
Tahap  ini  merupakan  tahap  analisa  terakhir dengan tujuan untuk menilai efektivitas aplikasi dan AI yang telah dikembangkan. Peneliti menggunakan mean  average  precision  (mAP)  untuk  mengukur keberhasilan  AI  model.  Serta  pengujian  sistem aplikasi  secara  keseluruhan  menggunakan  standar ISO  25010  yang  dibagi  menjadi  2  kategori,  yakni kinerja produk dan kepuasan pengguna.

## 2.6.1. Pengukuran mean average precision
Peneliti  menggunakan  matriks  mAP  untuk mengukur  akurasi  prediksi  dari  sampel  training. Semakin  tinggi  angka  mAP  maka  menunjukkan akurasi  yang  semakin  tinggi.  Berikut  adalah  rumus yang digunakan untuk perhitungan mAP:
𝐴𝑃 𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑁 (1) 𝑚𝐴𝑃 = ∑ 𝐴𝑃𝑖 𝑄 𝑖=1 𝑄 × 100% (2)
AP i merupakan rata-rata presisi pada kelas i . TP adalah  nilai  dari true  positive ,  FP  merupakan  nilai dari false  positive. N  menunjukkan  total  jumlah sampel  yang  diujikan,  dan  Q  menunjukkan  jumlah herbal yang terdeteksi [27].

## 2.6.2. Pengukuran kinerja produk
Pengukuran  kinerja  produk  menggunakan Usability test dilakukan untuk membantu memahami perasaan  pengguna  saat  sedang  mneggunakan aplikasi  [28].  Dalam  mengambil  riset usability  test ini , peneliti mengacu pada penelitian  [29] mengenai metode usability  test untuk  menilai  keberhasilan aplikasi. Dalam melakukan usability test ini, peneliti memanfaatkan  platform maze.co sebagai  alat  untuk mengintegrasikan prototipe aplikasi dengan instrumen pengujian. Pengujian ini dilakukan secara intens  pada  21  orang  sampel,  yang  terdiri  dari  4 dokter  herbal,  2  akademisi,  7  pelaku  industri,  dan  8 mahasiswa pengobatan tradisional.
Kemudian dilakukan pengujian sistem menggunakan  instrumen  yang  berisi  fungsi-fungsi dari  aplikasi  Herbify.  Pengujian  ini  dilakukan  oleh satu  responden  ahli machine  learning ,  dan  satu responden ahli software engineering .

## 2.6.3. Pengukuran kepuasan pengguna
Pengukuran kepuasan pengguna dengan metode survey  UEQ  bertujuan  untuk  mendapatkan  umpan balik  langsung  dari  pengguna  terkait  pengalaman mereka menggunakan aplikasi yang telah dirilis [30], memungkinkan peneliti untuk memahami kebutuhan, keinginan, dan masalah yang dihadapi pengguna [30], [31].
Teknik  sampling  yang  dilakukan  untuk  UEQ menggunakan random sampling , dengan artian setiap individu dalam target populasi memiliki kesempatan sama untuk terpilih sebagai sampel. Teknik ini dapat menghasilkan  sampel  yang  tidak  bias  sebagai representasi dari target populasi [32].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Kebutuhan Pengguna
3.1.1. Business Model Canvas
Business  Model  Canvas (BMC)  berfungsi sebagai  kerangka  kerja  untuk  merencanakan, mengelola,  dan  mengevaluasi  proyek  penelitian dengan fokus pada segmen pengguna, kebutuhan, dan nilai yang diusulkan. BMC untuk penelitian Herbify
dituangkan dalam gambar 5, diagram terbagi menjadi sembilan  sektor  untuk  memberikan  gambaran terperinci  tentang  nilai  yang  ditawarkan  kepada pengguna  dan  operasional  pengelola.  Di  sisi  kiri, fokus  pada  segmen  pengguna  dengan  teliti menggambarkan  tantangan  dan  keuntungan  yang mereka hadapi, serta proposisi nilai untuk memenuhi kebutuhan  tersebut,  dilengkapi  dengan  saluran komunikasi  yang  efektif.  Sementara  di  sisi  kanan, canvas menyoroti aspek operasional bisnis, termasuk sumber  daya  kunci,  aktivitas  utama,  dan  kemitraan penting  yang  diperlukan  untuk  menciptakan  dan menyampaikan nilai, serta struktur biaya dan sumber pendapatan.
Dalam  konteks  Herbify,  peneliti  membidik enam  segmen  pengguna  yang  beragam,  dari penggemar  produk  herbal  hingga  mereka  yang mencari  transisi  dari  obat  konvensional  ke  ramuan herbal.  Masing-masing  segmen  memiliki  kesulitan yang  sama  terkait  kurangnya  informasi  dan kepercayaan  terhadap  produk  herbal,  serta  kesulitan dalam  transisi.  Solusi  yang  ditawarkan  adalah penyediaan  informasi  herbal  yang  akurat  dan terverifikasi,  didukung  oleh  kerja  sama  dengan penyedia  sumber  daya  seperti  badan  penelitian  dan badan regulasi.
Gambar 5. Business Model Canvas
3.1.2. Value Proposition Design (VPD)
VPD digunakan untuk mengidentifikasi pertanyaan  penelitian  sesuai  kebutuhan  pengguna, memahami perbedaan dengan penelitian sebelumnya, mengarahkan pengembangan metodologi, mengoptimalkan hasil, menyampaikan temuan secara efektif,  dan  mengukur  kualitas  serta  dampak penelitian.  Analisis  VPD  kemudian  diaplikasikan pada value proposition canvas , yang terbagi menjadi customer  segment dan value  proposition .  Bagian customer segment menguraikan pain (kesulitan) dan gain (keuntungan)  dari  pengguna,  salah  satunya adalah  pengguna  suplemen  kesehatan  yang  ingin bertransisi  ke ramuan herbal.  Pain  mereka  termasuk
kurangnya informasi, kekhawatiran tentang keamanan,  tantangan  transisi,  dan  akses  informasi yang  terbatas.  Sementara gain yang  ditampilkan mencakup  informasi  akurat,  layanan  konsultasi, dukungan  transisi,  produk  berkualitas  tinggi,  dan analisis tren.
Bagian value proposition menjabarkan bagaimana  produk  atau  layanan  mengatasi  pain pengguna  dan  memberikan  keuntungan  yang diinginkan,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  proposisi nilai  Herbify  dalam  gambar  6,  dengan  fokus  pada memfasilitasi  transisi  ke  ramuan  herbal  melalui informasi,  dukungan,  produk  berkualitas,  dan kepercayaan yang ditawarkan.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2094
Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 113-124
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Gambar 6. Value Proposition Canvas

## 3.2. Arsitektur Aplikasi
3.2.1. User Flow
Analisis user flow pada gambar 7 menggunakan pendekatan  dua  arah  untuk  akses  informasi  dalam aplikasi  mobile.  Pengguna  dapat  mempelajari penyakit  tertentu,  mungkin  untuk  tujuan  diagnosa sendiri.  Jalur  ini  membutuhkan  registrasi  awal pengguna yang menyediakan detail pribadi. Sebagai alternatif, pengguna dapat menjelajahi detail ramuan herbal. Di sini, alur pengguna menawarkan dua opsi: pengambilan gambar langsung menggunakan kamera untuk identifikasi tanaman (diasumsikan menggunakan model pembelajaran mendalam YOLOv8n),  atau  eksplorasi  melalui  "Database Herbify" yang disimpan di cloud .
Gambar 7. User flow

## 3.2.2. User Interface Design
Desain  yang  dirancang  menggunakan  platform Figma,  menghasilkan  halaman-halaman  aplikasi yang akan diimplementasikan. Gambar 8 menunjukkan  halaman  utama  aplikasi  Herbify, dengan  beberapa  komponen  untuk mewakili informasi  utama  yang  akan  disajikan.  Desain menggunakan  warna  utama  hijau  berlatar  putih, mewakili nuansa herbal yang erat dengan natural dan terang.

## Gambar 8. Desain UI pada Figma
Masih  terdapat  halaman  lain  yang  tidak  dapat dimuat  dalam  paper  ini  sekaligus,  seperti  halaman login, detail herbal, detail gejala, dan lain sebagainya.

## 3.3. Pengembagan Sistem
Terdapat 2 fitur utama dalam aplikasi  ini  yang ditujukan untuk menyelesaikan permasalahan industri herbal di Indonesia. Pertama, “HerbalPedia” adalah  sebuah  ensiklopedia  herbal  yang  memiliki  2 arah  penyampaian,  yakni  berbasis  penyakit  dan berbasis tanaman. Kemudian terdapat fitur “ScanHerbal”,  berupa  fitur  deteksi  tanaman  herbal terintegrasi AI. Terdapat fitur lain yang tidak dibahas, yaitu  fitur  “HerbalTalk”.  Fitur  ini  tidak  terkait  dan tidak  dikerjakan  dalam  siklus  yang  sama  dengan penelitian ini.
Setelah  melalui  serangkaian  perubahan,  baik yang  bersifat  signifikan  maupun  minor,  desain antarmuka Herbify telah  mencapai tahap akhir  yang ditampilkan dalam Gambar 9. Desain tersebut secara khusus  menekankan  kesederhanaan  dan  penekanan informasi,  mengingat  audiens  utama  aplikasi  ini adalah orang dewasa.
Setelah  tahap  perancangan  dan  desain  selesai, proses  selanjutnya  adalah  pengembangan  sistem menggunakan  metode  Agile  Software  Development
Lifecycle.  Pengembangan  sistem  ini  dilakukan selama  periode  dua  bulan  penuh,  di  mana  detail tentang langkah-langkah pengembangan, fitur tambahan, dan penyesuaian ditampilkan secara rinci dalam  tabel  3-6.  Proses  ini  memungkinkan  tim pengembang  untuk  beradaptasi  dengan  perubahan yang  mungkin  terjadi  selama  pengembangan, sehingga  memastikan  aplikasi  Herbify  dapat memenuhi  kebutuhan  pengguna  dengan  efektif  dan efisien.
Tabel 3. Sprint Backlog pada Sprint 1 (Bulan Juni Minggu ke 1-2) Backlog Prioritas Item Story Point Asignee Persiapan pengembangan Tinggi Slicing antarmuka aplikasi menggunakan Kotlin dan XML 11 Mobile Sedang Membuat arsitektur pada aplikasi sesuai clean architecture. 8 Mobile Tinggi Membuat database menggunakan MySQL untuk penyimpanan data. 3 Backend Sedang Membuat arsitektur pada backend menggunakan Typescript, Node.js, dan library Express.js. 5 Backend
Tabel 4. Sprint Backlog pada Sprint 2 (Bulan Juni Minggu ke 2-4) Backlog Prioritas Item Story Point Asignee Pengembangan rancangan 1 & 2 Sedang Membuat navigasi antar halaman menggunakan kotlin navigation 8 Mobile Tinggi Membuat API dan business logic untuk authentikasi 11 Backend Tinggi Membuat routing API menggunakan base url http://api.herbify.site 8 Backend Tinggi Deploy backend ke server 5 Backend
Tabel 5. Sprint Backlog pada Sprint 3 (Bulan Juli Minggu ke 1-2) Backlog Prioritas Item Story Point Asignee Pengembangan rancangan 3 Tinggi Menyiapkan fitur homepage, login, dan register 11 Mobile Sedang Menyiapkan utility kamera 8 Mobile Tinggi Membuat API dan business logic untuk HerbalPedia 11 Backend Sedang Membuat dokumentasi API pada Postman 5 Backend Tinggi Deploy backend ke server 5 Backend
Tabel 6. Sprint Backlog pada Sprint 4 (Bulan Juli Minggu ke 2-4) Backlog Prioritas Item Story Point Asignee Implementasi rancangan 3 dan Testing Tinggi Membuat business logic fitur autentikasi (register, login) 8 Mobile Tinggi Membuat business logic fitur HerbalPedia 8 Mobile Tinggi Integrasi model AI ke backend 11 Backend
Proses pengembangan sistem Herbify terencana dalam backlog  sprint seperti  terlihat  pada  tabel  3-6. Pada  tabel  tersebut  menjelaskan  4  dari  12 sprint backlog dalam  pengembangan  sistem.  Kolom “Backlog” menunjukkan nama dari sebuah backlog , serta  fokus  utama  dalam  sprint  tersebut.  Kolom “Prioritas”  menunjukkan  seberapa  penting  sebuah item untuk diselesaikan. Kolom “Item” menujukkan sebuah potongan tugas  yang  perlu dikerjakan dalam sebuah backlog . Kolom “Story Point” menunjukkan beban  sebuah item ,  sekaligus  menunjukkan  berapa lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan sebuah item. Dan  kolom  “Asignee”  menunjukkan kepada siapa sebuah item ditujukan untuk pengerjaan.

## 3.4. Hasil Pengumpulan Data
Sebab  minimnya  informasi  terkait  tanaman herbal yang tersebar secara bebas, peneliti melakukan pengumpulan  data  secara  2  macam.  Yakni  secara daring  melalui  website dataset  open-source seperti www.kaggle.com ,  serta  secara  luring  dengan mengambil data langsung ke Herbal Materia Medika Batu,  sebuah  instansi  pemberdayaan  herbal  yang berlokasi  di  Kota  Batu.  Dengan  cara  pengumpulan data  ini,  diharapkan  seluruh  data  yang  terkumpul
dapat  tervalidasi  100%  oleh  para  ahli  herbal  yang berada di Herbal Materia Medika Batu.

## Gambar 10. Data herbal yang dikumpulkan
Gambar  10  menunjukkan  cuplikan  data  herbal yang  dikumpulkan  oleh  peneliti.  Pada  gambar tersebut  menunjukkan  contoh  data  yang  telah diambil, dan maksimal terdapat 2 instance dalam satu gambar.  Hingga  penelitian  ini  berakhir,  total  data yang  telah  dikumpulkan  adalah  sebanyak  1000  data gambar  herbal,  dengan  total  8  jenis  label  herbal. Berikut adalah pembagian data masing-masing label:

## 120 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 113-124
Tabel 7. Sebaran data herbal yang dikumpulkan Label Jenis Jumlah Daun jeruk Daun melengkung 140 Daun katuk Daun melengkung 128 Daun pepaya Daun menjari 125 Daun jambu Daun menyirip 122 Daun sirih Daun melengkung 121 Lidah buaya Daun berdaging 117 Daun pandan Daun sejajar 108 Kunyit Rimpang 105
Tabel  7  menunjukkan  rincian  data  yang didapatkan  pada  proses  pengumpulan  data.  Kolom “label”  menujukkan  nama  data  yang  nantinya  akan digunakan  sebagai  output  prediksi,  kolom  “jenis” menunjukkan  jenis  bagian  tanaman  yang  diambil gambarnya,  dan  kolom  “jumlah”  menunjukkan kuantitas gambar  yang diambil pada masing-masing label.

## 3.5. Hasil Training Model
Setelah dilakukan pre-processing data di awal, kemudian  model  YOLO  dilatih  menggunakan  train data  set  berjumlah  2127  data.  Gambar  11  di  bawah menunjukkan mean  average  precision (mAP)  dari model  yang  telah  dilatih.  Dan  sebagai  pembanding, peneliti  melakukan  2  kali  pelatihan  menggunakan dataset  yang dilakukan augmentasi (gambar 6a) dan dataset tanpa dilakukan augmentasi (gambar 6b).
(11a) (11b)
Gambar 11. mAP diagram. (11a) dengan augmentasi; (11b) tanpa augmentasi
Analisis  grafik  mAP  dari  pengujian  model YOLOv8n  yang  telah  dilatih,  menggambarkan keberhasilan model dalam mengidentifikasi tanaman herbal.  Pada  gambar  11,  tinggi  grafik  mAP menunjukkan bahwa akurasi model meningkat drastis pada  bebrapa  epoch  pertama,  kemudian  cenderung stagnan  dengan  amplitudo  mengecil  pada epochs mendekati 50 dan seterusnya.
Model  yang  dilatih  menggunakan  dataset dengan augmentasi memiliki mAP sebesar 94.6% dan 0.07965  detik  waktu  inferensi  (gambar  11a). Sedangkan  pelatihan  model  tanpa  augmentasi memiliki  mAP  sebesar  94.0%  dan  0.05778  detik waktu inferensi (gambar 11b). Sehingga dapat untuk pembahasan  selanjutnya  peneliti  menggunakan model yang dilatih dengan dataset augmentasi, karena memiliki  nilai  mAP  yang  lebih  tinggi  meskipun memiliki waktu inferensi yang lebih lama.
Hasil  dari  matriks  mAP  ini  telah  mewakili intersection  over  union,  precision  (IoU) ,  dan recall secara  bersamaan.  IoU  merupakan performance metrics untuk menghitung antara prediction box dan ground  truth  box yang  tumpang  tindih.  Sedangkan precision merupakan  akurasi  prediksi,  dan recall adalah  total  prediksi  yang  bernilai true .  Sehingga secara  utuh,  matriks  mAP  di  atas  memiliki  tingkat robustness yang  tinggi  dalam  mendeteksi  objek tanaman herbal.

## Gambar 12. Hasil testing pada model tanaman herbal
Pelatihan model tersebut termasuk di dalamnya proses testing seperti yang ditunjukkan pada gambar 12, peneliti  mendapatkan  hasil  test  dari  model  yang telah  dilatih  menggunakan  dataset  sebelumya.  Pada hasil test tersebut, terlihat bounding box bernilai true positive dengan confidence lebih dari 0.6 dan masih bernilai false negative pada beberapa tanaman. Kasus false  negative pada  model  ini  sering  terrjadi  pada label daun katuk, peneliti mengidentifikasi penyebab terjadinya  adalah  karena  tekstur  daun  katuk  yang terlalu  umum  dan  mirip  dengan  daun  lain,  sehingga menjadikannya teridentifikasi sebagai label lain.
Meskipun pada model ini telah mencapai mAP sebesar  94.6%  (gambar  11a),  namun  peneliti mengidentifikasi banyak potensi pengembangan yang masih  bisa  dilakukan  pada  penelitian  selanjutnya. Peneliti menganalisa beberapa kegagalam identifikasi disebabkan  oleh  dataset  yang  dikumpulkan,  serta tahap preprocessing yang terlalu bercabang menyebabkan  model  mengalami overfitting dan underfiiting pada beberapa label tertentu.

## 3.6. Hasil Usability Testing
Gambar 13. Laporan hasil usabiliity test dengan maze.co
Dari  hasil usability  test ,  peneliti  bisa  menarik kesimpulan  apa  yang  dirasakan  pengguna  dalam menggunakan aplikasi. Seperti pada hasil salah  satu path  yang  ditampilkan  pada  gambar  13,  terdapat  4 parameter utama yang ditunjukkan dari block dengan judul  “Bayangkan  Anda  mencoba  mendeteksi tanaman  herbal”,  yakni direct  success untuk
mengetahui berapa banyak tester yang menyelesaikan task  secara  langsung; mission  unfinished untuk mengetahui berapa banyak tester yang tidak berhasil menyelesaikan  task; total  testers menunjukkan kuantitas  tester  yang  memasukin  task  tersebut;  dan misclick  rate memperlihatkan  seberapa  sering pengguna melakukan klik pada elemen statis.
Laporan  hasil  tersebut  memperlihatkan  65% direct success , angka ini masih terbilang tinggi untuk sebuah penilaian usability test . Berdasarkan  website maze.co, mengatakan bahwa parameter direct success tidak selalu memiliki arti buruk, karena parameter ini tidak  dimasukkan  sebagai  perhitungan  total  skor laporan usability  test. Kemudian parameter  kedua menunjukkan 0 % mission  unfinished, atau  dapat diartikan  semua  tester  berhasil  menyelesaikan  task yang diberikan, dengan total 21 tester seperti terlihat pada parameter ketiga.  Terakhir, parameter keempat menunjukkan  angka  5.7% misclick  rate yang menandakan  peluang  tester  salah  melakukan  klik pada elemen sangat rendah.
Angka  laporan  hasil  di  atas  masih  tergolong rendah  untuk  dapat  dikatakan  berhasil.  Peneliti mengidentifikasi  adanya  kesalahan layouting pada aplikasi, sehingga menyebabkan pengguna kesulitan mendapat informasi yang diinginkan.
Gambar 14. Completion task screen time
Berdasarkan penjabaran usability test pada flow “herbal  detection”,  hasil  menunjukkan  bahwa pengguna  masih  bisa  menyelesaikan  task  tersebut dalam  rata-rata  waktu  10  detik.  Gambar  14 menunjukkan  waktu  yang  dibutuhkan  pengguna dalam  melakukan  interaksi  pada  tiap screen. Berdasarkan  laporan  tersebut,  screen  dengan  waktu terbanyak  terdapat  pada  halaman  awal,  hal  ini disebabkan banyaknya informasi yang disajikan pada halaman  tersebut.  Sehingga  peneliti  mengambil kesimpulan  bahwa  elemen  yang  mengarahkan  pada fitur  “scanherbal”  masih  sulit  dilihat  pada  halaman tersebut.

## 3.7. Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  yang  dilakukan  oleh  ahli machine learning dan  ahli software  engineering dengan  3 device berbeda yakni: Redmi Note 10 5G, Samsung Galaxy  S23,  dan  Samsung  Galaxy  Tab  A9. Hasil
pengujian menunjukkan bahwa jika disandarkan pada standari ISO 25010, aplikasi telah mendapatkan hasil satisfactory .  Pengujian  fitur  “HerbalPedia”  dan “ScanHerbal”  hanya  mengalami  kesalahan  minor yang  disebabkan  adanya  memory  leak  saat melakukan prediction, serta  kesalahan  minor  terkait tampilan.
Namun, aplikasi masih memiliki nilai portability yang  rendah.  Terdapat error pada  saat pengiriman gambar pada Samsung  Galaxy S23, dan ukuran dimens yang  tidak  stabil  pada  Samsung Galaxy Tab A9.

## 3.8. Hasil UEQ
Setelah aplikasi dirilis, peneliti melaukan survey dengan  cara  menyebar  kampanye  secara  masif melalui  sosial  media  dan  webinar  herbal  yang  telah bekerja  sama  dengan  Herbify.  Peneliti  berhasil mengumpulkan  234  responden  yang  telah  mengisi lengkap formulir kuesioner dengan sebaran demografi sebagai berikut:
Tabel 8. Sebaran demografi sampel Kelamin N = 234 Usia (tahun) 18-27 28-37 >38 Laki-laki 135 54 48 33 Perempuan 99 39 40 20 Total 234 80 80 53
Pada  tabel  8  menunjukkan  sebaran  demografi sampel  yang  dikategorikan  berdasarkan  gender  dan usia.  Variabel  N  pada  tabel  3  menunjukkan  total sampel yang didapatkan, yakni sebanyak 234 orang. Berikut  adalah  kesimpulan  yang  didapat  dari  hasil survey tersebut:
Tabel 9. Survey pengguna pasca rilis Parameter Hasil (skala 1-5) Kebergunaan aplikasi 4.5 Kemudahan penggunaan 4.0 Kualitas sistem 3.7 Kualitas informasi 4.4 Kepercayaan pengguna 4.5 Kepuasan pengguna 3.8
Tabel  9  pada  kolom  pertama  menujukkan  6 parameter  berbeda  yakni  kebergunaan  aplikasi, kemudahan  penggunaan,  kualitas  sistem,  kualitas informasi,  kepercayaan  pengguna,  dan  kepuasan pengguna. Kemudian pada kolom kedua menunjukkan  nilai  yang  diberi  oleh  responden dengan skala 1-5. Semakin kecil nilai yang diberikan maka  semakin  tidak  relevan  parameter  dengan aplikasi yang diuji.
Dengan  menganalisis  hasil  survei  ini,  dapat disimpulkan bahwa meskipun aplikasi telah berhasil dalam beberapa aspek seperti kegunaan, kepercayaan pengguna,  dan  kualitas  informasi,  masih  ada  ruang untuk  perbaikan  dalam  kemudahan  penggunaan, kualitas  sistem,  dan  kepuasan  pengguna  secara keseluruhan.  Dengan  demikian,  fokus  selanjutnya harus  diberikan  pada  meningkatkan  aspek-aspek

## 122
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 113-124
tersebut  untuk  memberikan  pengalaman  pengguna yang lebih baik.

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  sebuah aplikasi  ensiklopedia  interaktif  bernama  Herbify yang  telah  teruji  dapat  membantu  mengoptimalkan potensi  herbal  di  Indonesia.  Asumsi  ini  dibuktikan dengan  respon  positif  yang  diberikan  oleh  para responden,  tingginya  kualitas  sistem,  serta  tingkat kebergunaan yang cukup tinggi. Selain itu, pendapat secara  objektif  berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  adalah  penggunaan  metode agile software  development  lifecycle dapat  secara  efektif meningkatkan  efisiensi,  adaptasi,  dan  kolaborasi dalam  proses  pembuatannya,  sehingga  produk  yang dihasilkan dapat lebih sesuai dengan kebutuhan dari pengguna.
Sebelumnya,  sistem  digital  yang  bertemakan herbal  telah  beberapa  kali  dibuat.  Seperti  penelitian [33], yang  menghasilkan sebuah sistem pakar untuk mendeteksi  tanaman  herbal  menggunakan  algoritma CNN.  Namun,  hasil  dari  penelitian  ini  yang  hanya berbentuk  model  AI,  tidak  bisa  langsung  digunakan oleh masyarakat awam. Sehingga masih perlu adanya penelitian  lanjutan  untuk  menguji  penerapan  model tersebut pada platform yang ramah pengguna.
Begitu  juga  dengan  penelitian  [34]  yang menghasilkan sistem klasifikasi tanaman menggunakan 4 classifier sekaligus, yakni algoritma fuzzy,  naive  bayes (NB) ,  probabilisitic  neural network (PNN) , dan support vector machine (SVM). Jenis herbal yang dideteksi juga memiliki kemiripan sifat  dengan  penelitian  Herbify,  dengan  10  jenis tanaman  berbeda.  Namun,  penelitian  ini  tidak dikhususkan untuk implementasi pada mobile device , dan  karena  banyaknya  algoritma  yang  digunakan sekaligus,  membutuhkan  sumber  daya  perangkat lunak yang tinggi pula.
Dari  sekian  banyak  sistem  yang  dibuat, penelitian  [35]  memiliki  kemiripan  paling  besar dengan aplikasi Herbify. Penelitian tersebut membangun  sebuah  aplikasi  mobile  terintegrasi model Xception untuk mendeteksi tanaman herbal di India.  Penelitian  tersebut  memiliki  tingkat  akurasi yang  cukup  tinggi,  yakni  di  angka  97.5%.  Namun, terdapat  kekurangan  pada  penelitian  tersebut,  yakni durasi  yang  dibutuhkan  untuk  mendeteksi  satu gambar yang masih di atas 1 detik dan tidak adanya ensiklopedia  2  arah  yang  memberikan  pengguna insight secara khusus berdasarkan kondisi kesehatan yang sedang dialami.
Dengan  kemiripan  pada  penelitian-penilitas  di atas,  membuktikan  bahwa  penelitian  Herbify memang perlu untuk dilakukan. Dan dengan adanya respon  positif  yang  diberikan  langsung  oleh pengguna awam, menandakan bahwa produk Herbify perlu  untuk  terus  dikembangkan  dan  diadakan sebagai  bentuk  dukungan  pada  industri  herbal  di Indonesia.

## 5. KESIMPULAN
Peneliti telah mengembangkan aplikasi Herbify sebagai  platform  herbal  terpusat  untuk  mengatasi masalah  industri  herbal  di  Indonesia.  Menggunakan model YOLOv8n yang dilatih dengan dataset herbal, aplikasi ini mencapai mean Average Precision (mAP) sebesar 94.6% dengan waktu inferensi 0.07965 detik, menunjukkan  efektivitasnya  dalam  mendeteksi tanaman herbal dengan akurasi dan kecepatan tinggi. Hasil usability  testing menunjukkan  seluruh tester berhasil  menyelesaikan  tugas  dalam  rata-rata  10 detik,  meskipun  angka direct  success dan misclick rate masih tinggi.
Hasil User  Experience  Questionnaire (UEQ) menunjukkan  nilai  tinggi  dalam  kebergunaan aplikasi,  kepercayaan  pengguna,  dan  kualitas informasi,  mengindikasikan  efektivitas  Herbify dalam  industri  herbal.  Namun,  tingkat  kepuasan pengguna dan kualitas sistem masih rendah, terutama karena  terbatasnya  label  tanaman  yang  hanya delapan.  Untuk  meningkatkan  fleksibilitas,  perlu penambahan lebih banyak label tanaman.
Dari  poin-poin  tersebut,  Herbify  memiliki potensi  besar  untuk  berdampak  positif  pada  industri herbal  di  Indonesia.  Dengan  pengembangan  dan penyesuaian  lebih  lanjut  berdasarkan  umpan  balik pengguna, Herbify diharapkan mampu mengoptimalkan  potensi  penuh  industri  herbal. Kekurangan  yang  ada  dapat  dijadikan  acuan  untuk penelitian berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  A.  Suliasih  dan  A.  Mun’im,  “Chemistry and  Materials  Review:  Potensi  dan  Masalah dalam  Pengembangan  Kemandirian  Bahan Baku Obat Tradisional di Indonesia,” Depok, 2022.
[2] F. A. Hastuari, A. Sufanniyah, A. R. Dewi, E.
F.  Maghfiroh,  dan  S.  Prajoko,  “Konservasi Tanaman  Obat  Keluarga  Unggulan  Sebagai Bahan Jamu Tradisional,” Jurnal Pemberdayaan  Masyarakat ,  vol.  2,  no.  2, hlm. 58–67, Nov 2023, doi: 10.46843/jmp.v2i2.286.
[3] Y. Y. S. Rahayu, T. Araki, dan D. Rosleine, “Factors affecting the use of herbal medicines in  the  universal  health  coverage  system  in Indonesia,” J Ethnopharmacol , vol. 260, Okt 2020, doi: 10.1016/j.jep.2020.112974.
[4] S.  B.  Santoso,  H.  Lutfiyati,  dan  T.  M. Kusuma,
“Pemberdayaan Potensi
Masyarakat  Melalui  Pengelolaan  Kebun
Tanaman  Obat  Keluarga,” Community Empowerment ,  vol.  6,  no.  3,  hlm.  391–397, Mar 2021, doi: 10.31603/ce.4044.
[5] Muhammad Alfarizi, “Pengobatan Komplementer Alternatif Lokal dan
Potensinya  di  Indonesia  dalam  Perspektif
Kesehatan  dan  Ekonomi:  Kajian  Literatur Sistematik,” Salus Cultura: Jurnal Pembangunan  Manusia  dan  Kebudayaan , vol. 2, no. 2, hlm. 138–150, 2022. [6] Muflih  Muflih,  Rahayu  Widaryanti,  dan Marselina  Endah  Hiswati,  “EVALUASI KEMAMPUAN PEMANFAATAN HERBAL UNTUK MENINGKATKAN IMUNITAS DI MASA PANDEMI COVID- 19  PADA  KADER  KESEHATAN,”  dalam Strategi Mempertahankan Kualitas Penelitian  dan  Publikasi  Di  Era  Pandemi , Yogyakarta : Universitas Respati
Yogyakarta, Des 2021.
[7] S.  H.  Soroya,  A.  Farooq,  K.  Mahmood,  J. Isoaho,  dan  S.  e.  Zara,  “From  information seeking to
information avoidance: Understanding the health information behavior  during  a  global  health  crisis,” Inf Process Manag , vol. 58, no. 2, Mar 2021, doi: 10.1016/j.ipm.2020.102440.
[8] X. Sun, H. Qian, Y. Xiong, Y. Zhu, Z. Huang, dan F. Yang, “Deep learning-enabled mobile application  for  efficient  and  robust  herb image  recognition,” Sci  Rep ,  vol.  12,  no.  1, Des  2022,  doi:  10.1038/s41598-022-10449- 9.
[9] V.  Kakani,  V.  H.  Nguyen,  B.  P.  Kumar,  H. Kim, dan V. R. Pasupuleti, “A critical review on computer vision and artificial intelligence in food industry,” Journal of Agriculture and
Food  Research ,  vol.  2.  Elsevier  B.V.,  1 Desember 2020. doi: 10.1016/j.jafr.2020.100033. [10] Jadhav  Chitrarekha  A.,  Vikhe  Dattaprasad N.,  dan  Dr.  Jadhav  R.  S.,  “Global  and domestic  market  of  herbal  medicines:  A review,” Research  Journal  of  Science  and Technology , vol. 12, no. 4, hlm. 327–330, Jan 2020.
[11] S.  Naeem dkk. ,  “The  classification  of medicinal plant leaves based on multispectral and  texture  feature  using  machine  learning approach,” Agronomy ,  vol.  11,  no.  2,  Feb 2021, doi: 10.3390/agronomy11020263.
[12] K.  K.  Mak  dan  M.  R.  Pichika,  “Artificial intelligence  in  drug  development:  present status and future prospects,” Drug Discovery Today , vol. 24, no. 3. Elsevier Ltd, hlm. 773– 780, 1 Maret 2019. doi: 10.1016/j.drudis.2018.11.014.
[13] B. R. Hussein, O. A. Malik, W.-H. Ong, dan J.  W.  F.  Slik,  “Applications  of  computer vision  and  machine  learning  techniques  for digitized herbarium specimens: A systematic literature review,” Ecol Inform , vol. 69, hlm. 101641, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2022.101641 .
[14] O. A. Malik, N. Ismail, B. R. Hussein, dan U. Yahya, “Automated Real-Time Identification of  Medicinal  Plants  Species  in  Natural Environment Using Deep Learning Models—A  Case  Study  from  Borneo Region,” Plants ,  vol.  11,  no.  15,  2022,  doi: 10.3390/plants11151952.
[15] A.  M.  Sari,  D.  Yani,  dan  D.  Suryani, “Perancangan  Aplikasi  Mobile  Pengenalan Tanaman  Obat  Herbal  Berbasis  Android,” vol. 2, no. 7, hlm. 466–470, 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://ejurnal.seminar- id.com/index.php/tin
[16] A.  Hinderks,  F.  J.  Domínguez  Mayo,  J. Thomaschewski,  dan  M.  J.  Escalona, “Approaches to manage the user experience process  in  Agile  software  development:  A systematic  literature  review,” Inf  Softw Technol , vol. 150, Okt 2022, doi:
10.1016/j.infsof.2022.106957. [17] S. Al-Saqqa, S. Sawalha, dan H. Abdelnabi,
“Agile software development:
Methodologies  and  trends,” International Journal  of  Interactive  Mobile  Technologies , vol.  14,  no.  11,  hlm.  246–270,  2020,  doi: 10.3991/ijim.v14i11.13269.
[18] R. Jamian dan H. Taha, “Analisis keperluan kebolehgunaan aplikasi mudah alih terhadap sikap, minat dan pengetahuan asas matematik tahun 4 Need analysis of mobile application usability specifications for mathematics year 4:  constructs  of  attitude,  interest  and  basic knowledge,” JURNAL PENDIDIKAN SAINS
&  MATEMATIK MALAYSIA , vol. 10, no. 1, 2020.
[19] D.  Larson  Kaligis  dan  R.  R.  Fatri,
“PENGEMBANGAN TAMPILAN ANTARMUKA APLIKASI SURVEI BERBASIS  WEB  DENGAN  METODE USER  CENTERED  DESIGN,”  2020. [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-it
[20] R.  C.  Martin, Clean  Architecture:  A Craftsman’s Guide to Software Structure and Design .  dalam  Martin,  Robert  C.  Prentice Hall,  2018.  [Daring].  Tersedia  pada: https://books.google.co.id/books?id=8ngAk AEACAAJ
[21] D.  Esteban,  S.  Rodriguez,  A.  E.  Rojas,  H. Florez,  dan  D.  Sanchez,  “Towards  a  Clean Architecture for  Android Apps using Model Transformations,”  2022.  [Daring].  Tersedia pada: https://developer.android.com/jetpack
[22] A. Tashildar, N. Shah, R. Gala, T. Giri, dan P.  Chavhan,  “Application  Development Using  Flutter,”  2020.  [Daring].  Tersedia pada: www.irjmets.com
124 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 113-124
[23] W. P.  Laksono,  B.  Satria, T. Wicaksana,  A. Y.  Wijasena,  dan  Y.  Sahria,  “Implementasi Clean  Architecture  Dalam  Membangun Aplikasi  Mobile  Menggunakan  Flutter,” Nusantara  Journal  of  Multidisciplinary Science ,  vol.  2,  no.  1,  hlm.  173–180,  2024,
[Daring]. Tersedia
pada:
https://jurnal.intekom.id/index.php/njms
[24] D.  Nafis  Alfarizi,  R.  Agung  Pangestu,  D.
Aditya,  M.  Adi  Setiawan,  dan  P.  Rosyani, “Penggunaan  Metode  YOLO  Pada  Deteksi Objek: Sebuah Tinjauan Literatur
Sistematis,”  2023.  [Daring].  Tersedia  pada: https://jurnalmahasiswa.com/index.php/aida nspk
[25] B. Lv, L. Wu, T. Huangfu, J. He, W. Chen, dan  L.  Tan,  “Traditional  Chinese  Medicine Recognition  Based  on  Target  Detection,” Evidence-based
Complementary and Alternative  Medicine ,  vol.  2022,  2022,  doi: 10.1155/2022/9220443.
[26] I. P. W. Prasetia dan I Made Gede Sunarya, “Image Classification of Balinese Seasoning
Base  Genep  Based  on  Deep  Learning,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) , vol. 13, no. 1, Mar
2024, doi: 10.23887/janapati.v13i1.67967.
[27] G.  Yang,  J.  Wang,  Z.  Nie,  H.  Yang,  dan  S. Yu,  “A  Lightweight  YOLOv8  Tomato Detection  Algorithm  Combining  Feature Enhancement and Attention,” Agronomy , vol. 13, no. 7, Jul 2023, doi: 10.3390/agronomy13071824.
[28] M.  Tri  Ananta,  L.  Fanani,  I.  Adista Sihombing,  Z.  Abidin,  dan  B.  University, “User  Experience  Design  for  Information Technology  Career  Preparation  Platform
Using  the  Design  Thinking  Method,”  2023. [Daring]. Tersedia pada: www.jitecs.ub.ac.id
[29] I. Maramba, A. Chatterjee, dan C. Newman, “Methods  of  usability  testing  in  the development  of  eHealth  applications:  A scoping  review,” International  Journal  of Medical  Informatics ,  vol.  126.  Elsevier Ireland  Ltd,  hlm.  95–104,  1  Juni  2019.  doi:
10.1016/j.ijmedinf.2019.03.018.
[30] R. Richard, A. Kusumadwiputra, dan A. Z. F. Suherman,  “Usability  Analysis  on  Health Tracking Application using User Experience
Questionnaire  in  Jakarta  Area,” PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic , vol. 11, no. 1, hlm. 149–158, Mar 2023, doi: 10.33558/piksel.v11i1.6929.
[31] P.  Weichbroth,  “Usability  of  mobile applications:  A  systematic  literature  study,” IEEE  Access ,  vol.  8,  hlm.  55563–55577, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2981892.
[32] M. Ramadhani, A. Susanto, F. Mustofa, dan
V.  Tauda,  “Design  and  User  Experience Evaluation of  Bersii  Android-based Mobile Application    User  Interface,” MATICS: Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi Informasi , vol. 14, no. 2, hlm. 41–49, 2022.
[33] I. A. M. Zin, Z. Ibrahim, D. Isa, S. Aliman, N.  Sabri,  dan  N.  N.  A.  Mangshor,  “Herbal plant  recognition  using  deep  convolutional neural  network,” Bulletin  of  Electrical Engineering  and  Informatics ,  vol.  9,  no.  5, hlm. 2198–2205, Okt 2020, doi: 10.11591/eei.v9i5.2250.
[34] M.  S.  Mustafa,  Z.  Husin,  W.  K.  Tan,  M.  F. Mavi, dan R. S. M. Farook, “Development of automated hybrid intelligent system for herbs plant  classification  and  early  herbs  plant disease detection,” Neural Comput Appl , vol.
32,  no.  15,  hlm.  11419–11441,  2020,  doi: 10.1007/s00521-019-04634-7.
[35] S. Roopashree dan J. Anitha, “DeepHerb: A Vision  Based  System  for  Medicinal  Plants Using Xception Features,” IEEE Access , vol.
9, hlm. 135927–135941, 2021, doi:
10.1109/ACCESS.2021.3116207..