## Penerapan Algoritma Dynamic Priority Scheduling Pada Aplikasi Antrian Pencucian Mobil Berbasis Mobile (Implementation of Dynamic Priority Scheduling Algorithm in Mobile Car
Queue Washing Applications)
Rizki Setyawatu [1] , Adam Bachtiar Maulachela [2]*
[1] Ilmu Komputer, Universitas Bumigora [2] Sekawan Institute
E-mail: rizkisetyawati9@gmail.com, abmaulachela@gmail.com

## KEYWORDS:
ABSTRACT Dynamic Priority Scheduling Algorithm, Queue, Mobile Application Queue  is  a  condition  where  the  number  of  service  recipients  is  higher  than  the  number  of service  providers.  This  condition  can  cause  a  buildup  of  service  recipients,  and  eventually, bottlenecks will occur. It faced by all service organizations that focus on service to customers. No  exception  is  a  car  wash  business  whose business processes  focus on  providing fast and quality car wash services. But unfortunately, many car wash businesses get complaints from customers, especially related to the queue buildup and unclear queue information received by customers. Therefore this study aims to produce a mobile-based car wash queue application, which includes a dynamic priority scheduling algorithm that functions as a queue manager. To  carry  out  these  objectives,  a research methodology  that is  sequential  and iterative  used, namely,  the  software  development  methodology  using  the  Rapid  Application  Development (RAD)  model.  This  model  consists  of  four  phases:  planning  needs,  prototype  development, system development, and finally, testing. The Application test is finished with two approaches, namely testing of application code, specifically the application of dynamic priority scheduling algorithm and testing of the overall functional system. From the test results, it knows that the car wash queue application managed to sort customer orders based on the specified priority rules  based  on  the  distance  and  time  of  the  law.  While  the  results  of  testing  the  system functionality show that the application successfully manages a variety of errors, both caused by system failures and due to human error.

## KATA KUNCI:
ABSTRAK Algoritma Penjadwalan Dinamis Berprioritas, Antrian, Aplikasi Mobile Antrian  adalah  suatu  kondisi  dimana  jumlah  penerima  layanan  lebih  besar  dibandingkan dengan  jumlah pemberi  layanan.  Kondisi ini  dapat mengakibatkan  penumpukan  penerima layanan dan ujungnya akan terjadi bottleneck. Hal ini bisa dihadapi oleh seluruh organiasasi jasa  yang  fokusnya  pada  pelayanan  kepada  pelanggan.  Tidak  terkecuali  usaha  pencucian mobil  yang  proses  bisnisnya  fokus  memberi  layanan  pencucian  mobil  yang  cepat  dan berkualitas.  Namun  sayangnya  usaha  pencucian  mobil  banyak  mendapatkan  keluhan  dari pelanggan khususnya terkait penumpukan antrian dan tidak jelasnya informasi antrian yang diterima  pelanggan.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  aplikasi antrian  pencucian  mobil  berbasis  mobile,  yang  didalamnya  ternanam  algoritma  dynamic priority  scheduling  yang  berfungsi  sebagai  pengelola  antrian.  Untuk  melaksankan  tujuan tersebut,  maka  digunakan  metodologi  penelitian  yang  bersifat  sequential  dan  iteratif  yaitu metodologi  pengembangan  perangkat lunak  dengan model  Rapid  Application  Development (RAD).  Model  ini  terdiri  dari  empat  fase  yaitu  perencanaan  kebutuhan,  pengembangan prototipe, pengembangan sistem, dan yang terakhir pengujian. Pengujian aplikasi dilakukan dengan  dua  pendekatan  yaitu  pengujian  terhadap  kode  aplikasi  khususnya  penerapan algoritma  dynamic  priority  scheduling  dan  pengujian  terhadap  keseluruhan  fungsional sistem.  Dari  hasil  pengujian  diketahui  bahwa  aplikasi  antrian  pencucian  mobil  berhasil mengurutkan pesanan  pelanggan berdasarkan pada aturan  prioritas  yang  ditentukan  yaitu berdasarkan  jarak  dan  waktu  order.  Sementara  hasil  pengujian  fungsionalitas  sistem menunjukkan aplikasi berhasil mengelola berbagai macam error baik yang diakibatkan oleh kegagalan sistem maupun dikarenakan kesalahan manusia (human error).

## I. P ENDAHULUAN
Dewasa  ini  pelaku  bisnis  di  dunia,  khususnya  di Indonesia  mengalami  persaingan  pasar  yang demikian  dinamis  dan  tidak  menentu.  Persaingan
tersebut  sangat  terasa,  lebih-lebih  pada  sektor  jasa, yang  dalam  menjalankan  bisnisnya  setiap  pelaku wajib  mengedepankan  pelayanan  yang  prima  [1].
30   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 2, No. 1, Mei 2020, hlm. 29-35
Oleh karena itu berbagai upaya wajib dilakukan oleh pelaku bisnis di sektor ini.
Salah  satunya  adalah  dengan  meningkatkan kualitas layanan agar kepuasan pelanggan meningkat. Tentu saja hal tersebut akan berdampak terhadap peningkatan loyalitas pelanggan. Salah satu bentuk  peningkatan  kualitas  layanan  dalam  sektor jasa adalah mampu memberikan layanan yang cepat, dengan mempersingkat waktu tunggu layanan.
Waktu  tunggu  layanan  sering  disebut  sebagai antrian,  yaitu  keadaan  saat  penerima  layanan menunggu  giliran  untuk  mendapatkan  layanan  dari pemberi  layanan  [2]. Antrian timbul  sebagai akibat dari  tidak  seimbangnya  perbandingan  jumlah penerima layanan dengan pemberi layanan [3].
Salah satu jenis usaha  yang bergerak pada sektor jasa  adalah  pencucian  mobil  ( car  wash ).  Jumlah pelaku  usaha  pada  bidang  ini  meningkat  seiring dengan  peningkatan  jumlah  penjualan  kendaraan khususnya  mobil  di  suatu  daerah.  Oleh  karena  itu usaha  pada  bidang  ini  cukup  kompetitif,  sehingga setiap pelaku usaha berlomba-lomba untuk memberikan layanan yang paling prima.
Namun,  masalah  utama  yang  dihadapi  hampir seluruh  pusat  pencucian  mobil  adalah  keluahan pelanggan  tentang  panjangnya  antrian.  Selain  itu, tidak  adanya  informasi  kapan  pelanggan  akan mendapatkan layanan. Hal ini tentu saja berdampak pada  kekecewaan  pelanggan  yang  ujungnya pelanggan pergi dan mencari tempat lain.
Oleh karena itu, hal yang perlu diperhatikan oleh pemilik jasa layanan pencucian mobil. Mempersingkat  waktu  layanan  agar  waktu  tunggu menjadi lebih kecil merupakan salah satu solusinya. Namun  yang  lebih  penting  lagi  adalah  kemampuan mengelola antrian. Hal ini perlu diperhatikan karena sebagian  besar  pelanggan  ingin  mendapatkan informasi kapan kendaraan mereka akan dilayani.
Berdasarkan pada kendala tersebut, penelitian  ini bertujuan  untuk  menghasilkan  aplikasi  yang  dapat membantu usaha pencucian mobil dalam mengelola antriannya.  Pada  aplikasi  antrian  tersebut  akan ditanamkan sebuah algoritma penjadwalan berprioritas  yang  disebut  sebagai dynamic  priority scheduling  algorithm. Algoritma  ini  yang  nantinya memiliki peranan untuk mengelola antrian pelanggan  berdasarkan  pada  aturan  prioritas  yang ditetapkan.
Algoritma  ini,  adalah  pendekatan  dinamis  dari algoritma penjadwalan berprioritas. Pada
pendekatan  dinamis,  algoritma  ini  menitikberatkan proses  penentuan  antrian  berdasarkan  pada  aturan prioritas  yang  ditentukan  [4].  Berbeda  dengan algoritma penjadwalan lainnya yang urutan penjadwalannya  fokus  pada  waktu  datang  (FCFS), dan pekerjaan terpendek ( Short Job First ) [5]. Pada algoritma  ini,  setiap  proses  yang  masuk  kedalam antrian  diidentifikasi  berdasarkan  nomor  prioritas [6].  Kemudian, algoritma  ini akan  mengatur urutan antrian, mengacu pada nomor prioritas setiap proses, sehingga proses dengan nomor prioritas yang paling tinggi akan mendapatakan urutan antrian pertama.
Namun  apabila  terdapat  proses  dengan  tingkat prioritas  yang  sama,  maka  algoritma  akan  melihat mana  proses  yang  masuk  lebih  dahulu  masuk kedalam  antrian.  Artinya  algoritma  ini,  akan mengadopsi  algoritma First  Come  First  Served (FCFS)  sebagai  solusinya  (Juniarahmatusina,  2014 dalam [6]).
Pemilihan  algoritma dynamic  priority  scheduling untuk  menyelesaikan  masalah  antrian  antara  lain dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya. Aryawarman,  dkk,  menerapkan  algoritma dynamic priority  scheduling pada  penjadwalan  iklan  radio Nganjuk  FM,  dimana  aturan  prioritas  iklan didasarkan pada biaya pemasangan iklan (Aryawarman, 2007 dalam [4]).
Melanjutkan  peneltian  Aryawarman,  Putu,  dkk, juga  menerapkan  algoritma dynamic  priority scheduling dengan  menambahkan  aturan  prioritas. Pada penelitiannya Putu menggunakan dua parameter  yaitu  jumlah  jam  tayang  dan  lama pemasangan iklan, dengan empat urutan prioritas [4]. Fitri,  dkk,  pada  penelitiannya  menggunakan algoritma priority  scheduling untuk  menjadwalkan khutbah  Jum’at  para  mubaliq  di  IKMI  Pekanbaru, dengan tingkat akurasi 93,7 % [6].
Selanjutnya  implementasi  algoritma  penjadwalan CPU  juga  digunakan  oleh  Santika,  dkk  dalam penelitiannya. Dalam penelitiannya itu Santika, dkk, menggunakan algoritma Shortest Job First (SJF) dan Round Robin (RR) untuk menjadwalkan pengiriman barang [7]. Pada penelitiannya tersebut Santika, dkk berkesimpulan  bahwa  algoritma  SJF  lebih  baik dalam menjadwalkan pengiriman barang dibandingkan dengan algoritma RR.

## II. M ETODOLOGI
Penelitian  ini  dilaksankan  secara  sistematis  dan bersifat squentials atau  berurutan.  Selain  itu  luaran
User Design
dari  penelitian  ini  berupa  penerapan  algoritma dyanamic  priority  scheduling pada  aplikasi  antrian berbasis mobile .  Oleh  karena  itu  metodologi  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metodologi untuk pengembangan perangkat lunak.
Model  pengembangan  perangkat  lunak  yang digunakan adalah model Rapid Application
Development (RAD).
Penggunaan
model pengembangan  ini  didasarkan  pada  beberapa  aspek seperti  waktu  pengembangan  yang  relatif  lebih singkat  [8],  tingginya  keterlibatan  pengguna ( stakeholders )  dalam  pengembangan  perangkat lunak  [9],  dan  ruang  lingkup  yang  lebih  terdefinisi dan dapat diukur [10].
RAD, memiliki 4 fase utama, agar pengembangan perangkat  lunak  fokus  terhadap  kecepatan  [11]. Berikut  ini  merupakan  tahapan  dari  model  RAD yang digunakan pada penelitian ini :
Gbr. 1 Fase-fase dalam Model Rapid Application Development (RAD) [11].
Seperti yang dijelaskan diatas bahwa model RAD memiliki  4  fase  utama,  yaitu  (1)  Perencanaan Kebutuhan
( Requirement Planning ), (2) Pengembangan  Prototipe  ( User  Design ),  (3) Pengembangan  Sistem  ( Construction ),  dan  (4) Finalisasi fase RAD ( Cutover ).

## A. Fase 1 Requirement Planning
Fase  ini  biasanya disebut sebagai scope meeting atau Joint  Application  Development (JAD).  Pada fase ini dilakukan diskusi atau brainstorming untuk menentukan  kebutuhan  dari  aplikasi  atau  sistem yang akan dikembangkan. Fase ini akan menghasilkan  dokumen  kebutuhan  sistem  yang mencakup  ruang  lingkup  sistem,  serta  telah disepakati  oleh  seluruh  pemangku  kepentingan ( users ).

## B. Fase 2 User Design
Fase  ini  dikenal  sebagai  tahap  pengembangan perangkat  lunak.  Pada  fase  ini  seluruh  kebutuhan diinterpretasikan  dalam  bentuk software  prototye .
Kemudian hasilnya diujikan ( test ) kepada pemangku kepentingan  untuk  di  definisikan  ulang  ( refine ) logika dan/atau  alur bisnis yang tidak sesuai.
Hal  ini dilakukan sampai  seluruh ruang  lingkup (fitur) perangkat  lunak terpenuhi dan disetujui oleh pemangku kepentingan. Proses penerapan algoritma dynamic  priority  scheduling pada  aplikasi  antrian diterjemahkan pada fase ini.

## C. Fase 3 Construction
Fase ini dikenal sebagai rapid construction, atau kegiatan  mengkonversi  hasil protipe pada fase user design ke dalam working model. Terdapat beberapa kegiatan  pada  fase  ini  yaitu  :  (1)  Persiapan rapid construction ,  (2)  Pengembangan  Program  dan Aplikasi,  (3)  Pengkodean  dan  Pengujian  Unit,  (4) Integrasi Sistem.

## D. Fase 4 Cutover
Fase  terakhir  dari  model  RAD  yang  digunakan pada penelitian ini adalah cutover. Pada fase ini hasil konstruksi  aplikasi  di  uji  stabilitasnya.  Metode pengujian  yang dilakukan adalah dengan black box dan white  box tes. Black  box tes  digunakan  untuk menguji fungsionalitas dari aplikasi [12].
Sementara itu pengujian white box ditujukan untuk menguji struktur  atau alur logika pengkodean [13], khususnya  alur  logika  dari  algoritma dynamic priority  scheduling yang  diterapkan  pada  aplikasi antiran pencucian mobil. Pada fase keempat ini ada satu  kegiatan  yang  tidak  dilakukan  pada  penelitian ini.  Kegiatan  tersebut  adalah  perawatan  sistem. Perawatan  atau maintenance tidak  dilakukan  pada penelitian ini karena pada penelitian ini aplikasi yang dibuat belum digunakan oleh pengguna akhir ( end- users ).

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Untuk  dapat  menerapkan  algoritma dyanmic priority scheduling terdapat langkah-langkah prosedur.  Dimulai  dari  penentuan  prioritas  antrian, penentuan  parameter  awal  antrian,  penjadwalan antrian,  dan  hasil  antrian.  Berikut  ini  merupakan pseudocode  dari  algoritma dynamic  priority scheduling (DPS)  yang  diterapkan  pada  antrian pencucian mobil :
Prototype Test Refine
32   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 2, No. 1, Mei 2020, hlm. 29-35
Algoritma Dynamic Priority Scheduling 1. Mulai
2. Ambil  data  pesanan  pelanggan  yang berupa, id_pelanggan, plat_no,
waktu_order, dan lokasi_pelanggan 3. Hitung jarak_mobil dengan membandingkan
lokasi_pelanggan dengan lokasi_carwash
4. Bandingkan  jarak_mobil  dari  setiap data  pesanan  yang  masuk,  kemudian urutkan berdasarkan jarak_mobil yang terkecil (KM)
5. Jika terdapat dua atau lebih data_pesanan  yang  jarak_mobil  nya sama maka lakukan :
a. Ambil waktu_order tiap pesanan b. Hitung
menit_pesan
dengan mengurangi waktu_order dengan waktu saat ini c. Urutkan pesanan berdasarkan menit_pesan yang terbesar
6. Gabungkan pesanan berdasarkan jarak_mobil terkecil dan menit_pesan terbesar
7. Atur antrian pelanggan
8. Selesai
Terlihat  bahwa  penerapan  algoritma dynamic priority memerlukan data utama berupa data pesanan. Pada  data  pesanan  tersebut  atribut  yang  digunakan adalah jarak_mobil dan menit_pesan .  Atribut pertama jarak_mobil diambil  merupakan  hasil hitung  dari  data  koordinat  lokasi  pencucian  mobil yang  dibandingkan  dengan  koordinat  lokasi pelanggan  melakukan  pesanan.  Sementara  atribut kedua yaitu menit_pesan , dihasilkan dari perhitungan  waktu  saat  ini  dikurangi  dengan waktu_order pelanggan  yang  dikonversi  menjadi menit.  Setelah  kita  memahami  konsep  penerapan algoritma dynamic  priority  scheduling pada  kasus antrian  pencucian  mobil,  maka  selanjutnya  akan ditentukan prioritas antrian.

## A. Penentuan Prioritas Antrian
Langkah  pertama  dalam  menerapkan  algoritma dynamic  priority  scheduling adalah  menentukan prioritas antrian. Terdapat dua tingkat prioritas yang digunakan  untuk  menentukan  urutan  antrian pencucian  mobil.  Kedua  tingkat  prioritas  tersebut
adalah  (1)  Jarak,  dan  (2)  Waktu  Pemesanan,  dan diuraikan secara detail pada Tabel I dibawah ini  :
TABEL I P RIORITAS A NTRIAN P ENCUCIAN M OBIL Urutan Prioritas Penjelasan Prioritas 1 User  atau  pelanggan  dengan  jarak  paling dekat dengan lokasi tempat pencucian mobil Prioritas 2 Jika terdapat 2 atau lebih user atau pelanggan yang lokasinya sama, maka urutan pelanggan didasrkan  pada user atau  pelanggan  mana yang  terlebih  dulu  order  (mengacu  pada datetime )  adalah user yang  mendapat prioritas lebih tinggi.
Setelah  ditentukan  urutan  prioritas  antrian pencucian  mobil,  berikutnya  ditentukan  parameter untuk  menentukan  ambang  batas  dalam  penentuan antrian pencucian mobil.

## B. Penentuan Parameter Awal
Terdapat  dua  parameter  untuk  menentukan batasan  prioritas  dalam  penerapan  algoritma dynamic priority scheduling , yaitu :
1) Jarak Kendaraan > 500 meter
Apabila  terdapat  dua  kendaraan  (mobil  A  dan mobil B) sama-sama berjarak lebih dari 500 meter dari  lokasi  pencucian  mobil.  Mobil  A  memiliki jarak 2 km, sementara mobil B 3,5 km. Kemudian keduanya  melakukan  order,  maka  mobil  dengan jarak  terdekat  (mobil  A)  mendapatkan  urutan lebih dahulu dibandingkan dengan mobil B.

## 2) Jarak  Kendaraan  (<=  500  meter)  dan  Waktu Order
Apabila  terdapat  dua  kendaraan  (mobil  A  dan mobil  B)  sama-sama  berjarak  kurang  dari  500 meter dari lokasi pencucian mobil. Mobil B lebih dahulu  melakukan  order  dibandingkan  dengan mobil  A, maka, mobil dengan waktu order lebih dahulu  (mobil  B)  mendapatkan  prioritas  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  mobil  A. Berdasarkan  uraian  diatas  terlihat  bahwa parameter  waktu  order  hanya  akan  aktif  jika terdapat kendaraan yang berada pada jarak kurang dari sama dengan 500 meter dari lokasi pencucian mobil.

## C. Penjadwalan Antrian
Jika  diasumsikan  dalam  aplikasi  pencucian  mobil menerima  4  order  pencucian  mobil  dengan  detail pesanan ditampilkan pada Tabel II dibawah ini
TABEL II
D ETAIL O RDER P ENCUCIAN M OBIL Pelanggan Jarak Waktu Order Alisya 3 Km 15:24:02 Setyawati 2 Km 15:24:01 Rizki ≤ 500 meter 15:24:03 Dedy ≤ 500 meter 15:25:00
Terlihat  pada  Tabel  II  di  atas  terdapat  dua kelompok pelanggan, yaitu pelanggan dengan jarak > 500  meter  ( Alisya  dan  Setyawati )  dan  pelanggan dengan  jarak ≤ 500  meter  ( Rizki  dan  Dedy ).  Dari kedua  kelompok  diatas  dapat  dipastikan  kelompok pertama  ( Alisya  dan  Setyawati )  akan  mendapat urutan prioritas dibahwa kelompok kedua ( Rizki dan Dedy ).
Namun  disetiap  kelompok  belum  bisa  ditentukan mana yang memiliki prioritas lebih tinggi. Untuk itu digunakan parameter  yang sudah ditentukan diatas. Pada  kelompok  pertama  (>  500  meter),  digunakan parameter  jarak.  Terlihat  bahwa  jarak Setyawati (2 km) lebih dekat dibandingkan dengan Alisya (3 km). Oleh karena itu Setyawati berada pada urutan 3 dan Alisya berada pada urutan 4.
Sementara itu pada kelompok kedua ( ≤ 500 meter), digunakan parameter jarak dan waktu order. Hal ini karena  kedua  pelanggan  berada  pada  jarak  kurang dari  500  meter.  Pada  kondisi  ini  aplikasi  antrian secara otomatis akan mengaktifkan parameter waktu order.  Oleh  karena  itu Rizki berada  pada  urutan  1 sementara Dedy pada  urutan  prioritas  ke-2.  Hal  ini dikarenakan  waktu  order Dedy (15:25:00)  berada dibawah waktu order Rizki (15:24:03).

## D. Hasil Penjadwalan
Berikut  ini  merupakan  hasil  penjadwalan  antrian pencucian  mobil  berdasarkan  pemesanan  yang dilakukan melalui aplikasi.
TABEL III
H ASIL P ENJADWALAN A NTRIAN Pelanggan Jarak Waktu Order Urutan Prioritas Rizki ≤ 500 meter 15:24:03 1 Dedy ≤ 500 meter 15:25:00 2 Setyawati 2 Km 15:24:01 3 Alisya 3 Km 15:24:02 4
Berdasarkan  hasil  perhitungan  oleh  algoritma dyanamic  priority  scheduling diperoleh  urutan prioritas  pelanggan  yaitu  Rizki,  Dedy,  Setyawati, dan terakhir Alisya.

## E. Hasil Pengujian
Pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini terdiri  dari  dua  pendekatan.  Pendekatan  pertama adalah pengujian yang dilakukan terhadap algoritma dynamic  priority  scheduling yang  diterapkan  pada aplikasi  antrian  pencucian  mobil,  dengan  metode white  box. Sementara  itu  pengujian  yang  kedua adalah  menguji  fungisonalitas  sistem  dengan menggunakan metode black box .
TABEL IV
H ASIL U JI C OBA P ENJADWALAN A NTRIAN K ETIKA J ARAK S ELURUH P ELANGGAN Y ANG O RDER S AMA Pelanggan Jarak Waktu Order Urutan Prioritas lilis@gmail.com 2,5 Km 17.46.21 1 melisa@gmail.com 2,5 Km 17.47.45 2 putri@gmail.com 2,5 Km 17.50.09 3
Sumber : Hasil Output Aplikasi Antrian
Pada  Tabel  IV  terlihat,  hasil  pengujian  terhadap penerapan  algoritma dynamic  priority  scheduling ketika  pelanggan  yang  memesan  berada  pada  jarak yang sama. Aplikasi menjalankan algoritma dynamic priority  scheduling dengan  mengubah  prioritas urutan  berdasarkan  waktu  order  yang  masuk sebagaimana terlihat pada Gbr. 2 di bawah ini.
Gbr. 2 Hasil Urutan Prioritas Pelanggan Ketika Jarak Seluruh Pelanggan Sama.
Berikutnya ketika ada pelanggan  yang  melakukan order  dengan  jarak  yang  lebih  dekat  dari  ketiga pelanggan  sebelumnya,  maka  urutan  prioritas  akan berganti.  Tabel  V  dibawah  ini  akan  menampilkan perubahan urutan prioritas ketika kasus diatas terjadi.
TABEL V
H ASIL U JI C OBA P ENJADWALAN A NTRIAN K ETIKA J ARAK S ELURUH P ELANGGAN YANG ORDER B ERBEDA Pelanggan Jarak Waktu Order Urutan Prioritas lilis@gmail.com 2,5 Km 17.46.21 2 melisa@gmail.com 2,5 Km 17.47.45 3
putri@gmail.com 2,5 Km 17.50.09 4 dea@gmail.com 2 Km 17.55.49 1
Sumber : Hasil Output Aplikasi Antrian
Terlihat  pada  Tabel  5,  ada  pelanggan  yang melakukan  pemesanan.  Jarak  pelanggan  baru ( dea@gmail.com )  memiliki  jarak  yang  lebih  dekat dengan tempat pencucian dibandingkan 3 pelanggan sebelumnya.  Oleh  karena  itu  aplikasi  akan mengubah  urutan  prioritanya  sesuai  dengan  jarak pelanggan  yang  melakukan  pemesanan,  dan  tidak memperdulikan lagi waktu order pelanggan.
Selanjutnya dilakukan pengujian terhadap fungisonalitas dari aplikasi antrian pencucian mobil. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode black  box. Desain  tes  menghasilkan  skenario  tes terhadap 8 case, yaitu (1) Registrasi pelanggan, (2) Login,  (3)  Penambahan  layanan,  (4)  Keranjang layanan, (5) Order (Pemesanan), (6) Master data, (7) Posisi pelanggan, (8) Antrian layanan.
Terdapat  2  jenis  skenario  yang  dibuat  dalam pengujian black box. Yang pertama menguji dengan memasukkan  data  yang  benar,  dan  yang  kedua menguji  dengan  memasukkan  data  yang  salah. Kedua  jenis  skenario  ini  memiliki  tujuan  yang berbeda. Jenis  yang pertama untuk menguji apakah sistem  akan  menghasilkan  luran  yang  diharapkan atau tidak.  Sementara  jenis  yang  kedua  fokus  pada apakah sistem dapat menangani error, bug, maupun defect jika data yang dimasukkan bukan seperti yang diharapkan [14][15].
TABEL VI H ASIL T EST DARI C ASE A NTRIAN L AYANAN
ID Skenario Test Case Hasil Yang Diharapk an Hasil Percobaa n Status AL 01 User Buka halaman l antrian layanan Klik tombol antrian Sistem secara otomatis menampil kan  daftar antrian pelanggan Aplikasi menampil kan  daftar antrian pelanggan diterima AL 02 Matikan koneksi internet, dan  User Buka halaman layanan antrian Klik tombol antrian Sistem memberik an  pesan erorr, “List Tidak Dapat Dibuka, Cek Koneksi Anda !!!” Aplikasi menampil kan  error dengan pesan “List Tidak Dapat Dibuka, Cek Koneksi Anda !!!” diterima
Sumber : Hasil Pengujian Fungsional Aplikasi
Terlihat  pada  Tabel  VI  diatas  terdapat  dua skenario pengujian fungsi menu antrian layanan dari aplikasi.  Pada  pengujian  pertama  skenario  uji memerintahkan user agar membuka halaman antrian layanan. Hasil yang diharapkan aplikasi menampilkan  daftar  antrian  pelanggan.  Setelah dilakukan  pengujian  didapatkan  bahwa  sistem menampilkan daftar antrian pelanggan, seperti Gbr. 2 di atas.
Sementara  itu  pada  skenario  kedua  user  diminta melakukan  skenario  yang  sama  dengan  skenario pertama.  Namun  pada  skenario  kedua  koneksi internet  dari smartphone dimatikan.  Maka  ketika user  membuka  menu  antrian  layanan  akan  muncul pesan error “List Tidak Dapat Dibuka, Cek Koneksi Internet Anda !!!”.
Berdasarkan  dua  jenis  skenario  diatas,  hasil pengujian  sistem  menunjukkan  bahwa  aplikasi mampu  menghasilkan  luaran  yang  diharapkan  dan juga  mampu  menangai error, bug, dan defact yang dihasilkan  oleh  kesalahan  sistem  ataupun  yang disebabkan oleh kesalahan manusia ( human error ).

## IV. PENUTUP
Algoritma dynamic  priority  scheduling berhasil diterapkan  pada  aplikasi  pencucian  mobil.  Hal  ini terbukti  dengan  dihasilkannya  urutan  prioritas pelanggan  berdasarkan  pada  aturan  prioritas  yaitu jarak  dan  waktu  order  pada  aplikasi.  Dengan menanamkan algoritma dynamic priority scheduling urutan  antrian  menjadi  dinamis  (berubah-ubah seiring  dengan  masukkan  pesanan)  disesuaikan dengan  aturan  prioritas  yang  ditetapkan.  Hasil  uji sistem baik dengan pendekatan white box dan black box menunjukkan  implementasi  algortima dynamic priority  scheduling berjalan  dengan  baik,  dan seluruh fungsionalitas aplikasi bekerja dengan baik.
Penelitian ini masih menggunakan parameter jarak dan  waktu  order.  Untuk  penelitian  ke  depan  bisa ditambahkan  parameter  lainnya  sebagai  dasar penentuan prioritas. Salah satu yang bisa ditambahkan sebagai parameter adalah membership, ataupun frekuensi pelanggan menggunakan layanan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Para peneliti pada aritkel ini mengucapkan terima kasih  kepada  para  pihak  yang  telah  membantu. Khusunya PT. Lamone Rangga Putra sebagai lokasi studi  kasus.  Selain  itu  juga  kepada  Univesitas
Bumigora  dan  Lembaga  Penelitian  Sekawan Institute.
R EFERENSI
[1] D.  Prayogo,  J.  Pondaag,  and  F.  Ferdinand  Tumewu, “Analisis  Sistem  Antrian  Dan  Optimalisai  Pelayanan Teller  Pada  PT.  Bank  Sulutgo,” J.  Ris.  Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 5, no. 2, pp. 928– 934, 2017.
[2] S. Harahap, U. Sinulingga, and S. Ariswoyo, “Analisis Sistem Antrian Pelayanan Nasabah Di Pt. Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk Kantor Cabang Utama Usu,” Saintia Mat. , vol. 2, no. 3, pp. 277–287, 2014.
[3] S.  N.  Aulele,  “Analisis  Sistem  Antrian  Pada  Bank Mandiri  Cabang  Ambon,” BAREKENG  J.  Ilmu  Mat. dan Terap. , vol. 8, no. 1, pp. 45–49, 2014.
[4] P. S. Oktaviany, A. B. Maulachela, A. Ashril Rizal, and A.  S.  Anas,  “Sistem  Penjadwalan  Iklan  Radio Menggunakan Algoritma Dynamic Priority Scheduling Berbasis  Web  (  Studi  Kasus :  Radio  Global  FM Lombok ),” 2018, no. Selisik, pp. 393–399.
[5] A.  P.  U.  Siahaan,  “Comparison  Analysis  of  CPU Scheduling : FCFS, SJF and Round Robin,” Int. J. Eng. Dev. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 124–131, 2016.
[6] A.  dkk  Fitri,  “Penerapan  Constraint  Satisfaction Problem  pada  metode  Priority  Schedulinguntuk Penjadwalan Khutbah Jum’at para Mubaligh di IKMI Pekanbaru,” Sains , vol. 13, no. 2, pp. 190–194, 2016.
[7] M.  Santika  and  S.  Hansun,  “Implementasi  Algoritma Shortest  Job  First  dan  Round  Robin  pada  Sistem Penjadwalan Pengiriman Barang,” J. Ultim. , vol. 6, no.
2, pp. 94–99, 2014.
[8] S.  Aswati et  al. ,  “Studi  Analisis  Model  Rapid Application Development Dalam,” Stud.  Anal. Model Rapid Appl. Dev. Dalam , vol. 16, no. 3, p. 2, 2017.
[9] J. R. Sagala, “Model Rapid Application Development (Rad)  Dalam  Pengembangan  Sistem  Informasi Penjadwalan Belajar Mengajar,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 87–90, 2018.
[10] H.  T.  Hidayat,  “Pengujian  Kualitas  Kelayakan Perangkat  Lunak  Dengan  Penerapanperancangan Model  Rapid  Application  Development,” Elinvo (Electronics,  Informatics,  Vocat. Educ. ,  vol.  2, no.  2, pp. 121–129, 2017.
[11] M.  Tajuddin,  A.  B.  Maulachela,  Ismarmiaty,  N.  K. Sriwinarti,  A.  Juliansyah,  and  A.  Ashril  Rizal, “Pengembangan  Sistem  Informasi,”  in Sistem Informasi , 1st ed., Yogyakarta: Deepublish, 2020, pp. 70–73.
[12] C. Henard, M. Papadakis, M. Harman, and Y. Le Traon, “Comparing  White-box  and  Black-box  Test Prioritization,” pp. 523–534, 2016.
[13] M. E. Khan, “Different approaches to white box testing technique  for  finding  errors,” Int.  J.  Softw.  Eng.  its Appl. , vol. 5, no. 3, pp. 1–14, 2011.
[14] H.  Bhasin,  E.  Khanna,  and  S.  Sudha,  “Black  Box Testing  based  on  Requirement  Analysis  and  Design Specifications,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 87, no. 18, pp. 36–40, 2014.
[15] S.  Nidhra,  “Black  Box  and  White  Box  Testing Techniques - A Literature Review,” Int. J. Embed. Syst. Appl. , 2012.