## Jurnal Informatika Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT ISSN ONLINE : 2460-8998

## PENGEMBANGAN APLIKASI PENDETEKSI KEMATANGAN BUAH MELON: STUDI KASUS APLIKASI MELONKU
Ihsanul Fikri Abiyyu 1 , Hilmi Abidzar Tawakal 2
1, 2 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia 12640 fikriabiyyu@student.nurulfikri.ac.id , hilmiabidzar@nurulfikri.ac.id

## Abstract
There was research in Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri about how to check the maturity of melon with the skin of melon. That research used image processing to build an algorithm to find the maturity of melon based on melon skin. The algorithm has been created into programming code and only runs in a command prompt that only some people can use. In order algorithm to can be used by many people, this research will continue the previous research to make a mobile application that connects into an algorithm with a web service. The development methodology that is used in this research is the Rational Unified Process. The mobile development using react-native to make a front end and flask to make a backend. The results of this research are expected to help the community to check the maturity of melons more easily .
Keywords: Maturity of melon, React Native, Flask, Rational Unified Process, web service

## Abstrak
Terdapat penelitian di Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri  tentang bagaimana mengecek kematangan buah melon menggunakan pola pada kulit buah melon. Penelitian tersebut menggunakan image processing untuk membentuk algoritma yang  dapat  mencari  pola  kematangan  buah  melon  berdasarkan  kulit  buah  melon.  Algoritma  tersebut  dibentuk  dalam  kode pemrograman dan hanya dapat dijalankan melalui command prompt sehingga hanya sebagian orang yang dapat menggunakan algoritma tersebut. Agar algoritma tersebut dapat digunakan lebih banyak orang, penelitian ini akan melanjutkan penelitian sebelumnya dengan membangun aplikasi mobile yang terkoneksi dengan algoritma yang dibuat pada penelitian sebelumnya menggunakan web  service .  Pada  penelitian  ini,  metode  pengembangan  yang  digunakan  adalah Rational  Unified  Process . Pembangunan aplikasi mobile menggunakan react native untuk membangun tampilan aplikasi dan flask untuk server yang digunakan aplikasi.  Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam mengecek kematangan buah melon menjadi lebih mudah.
Kata kunci: Kematangan Buah Melon, React Native, Flask, Rational Unified Process, web service

## 1. PENDAHULUAN
Saat  membeli  buah  melon  untuk  dikonsumsi,  orang  akan mencari  buah  melon  yang  matang.  Salah  satu  cara  untuk mengecek kematangan buah melon adalah dengan melihat ketebalan dan kekasaran jaring pada buah melon. Semakin jaring tebal dan kasar, maka buah melon semakin matang.
Terdapat  penelitian  pengecekan  kematangan  buah  melon dengan melihat ketebalan dan kekasaran jaring jaring pada kulit  buah  melon  yang  dilakukan  di  Sekolah  Tinggi Teknologi  Terpadu  Nurul  Fikri  dengan  memanfaatkan algoritma support vector machine (SVM) untuk melakukan melakukan image processing [1].
Penelitian tersebut menghasilkan algoritma yang berbentuk kode pemrograman dan dapat dijalankan melalui command prompt. Hal ini membuat algoritma yang telah dibuat pada penelitian  sebelumnya  belum  dapat  dipergunakan  secara bebas oleh masyarakat dikarenakan tidak semua orang dapat memahami penggunaan command prompt . Oleh karena itu perlu  adanya  penelitian  lebih  lanjut  agar  algoritma  yang telah dibuat dapat dimanfaatkan oleh masyarakat umum.
Penelitian ini akan melanjutkan penelitian sebelumnya yaitu dengan dengan membangun aplikasi mobile yang terkoneksi dengan algoritma yang dibuat pada penelitian sebelumnya. Algoritma  yang  dibuat  pada  penelitian  sebelumnya  akan dibentuk menjadi web service sehingga dapat dikoneksikan dengan aplikasi mobile yang akan dibuat. Dengan
menggunakan web service, layanan atau data dapat diakses melalui berbagai bahasa pemrograman berbeda [2].
Diharapkan penelitian ini dapat membantu masyarakat agar dapat  mengecek  kematangan  buah  melon  melalui  aplikasi mobile yang dibuat pada penelitian ini.
1.1 Penelitian Terkait
Pada penelitian sebelumnya, pengecekan kematangan buah melon dapat dilakukan dengan melihat ketebalan dan jaring jaring pada kulit buat melon. Tahapan yang dilakukan oleh penelitian  sebelum  nya  untuk  melakukan  pengecekan kematangan  buah  melon  melalui  kulit  dapat  dilihat  pada gambar 1 [1]:
Gambar 1. Tahapan Pendeteksian Kematangan Buah Melon

## 1. Dataset
Terdapat  150  data  foto  buah  melon  yang  diperoleh secara  sampling.  Data  tersebut  terbagi  menjadi  3 kategori buah yaitu melon tidak matang berumur 45- 50  hari  setelah  penanaman,  melon  setengah  matang berumur 51-59 hari setelah penanaman, melon matang berumur 60-70 hari setelah penanaman.
2. Preprocessing
Kerusakan  pada  citra  buah  melon  di  perbaiki  pada metode  preprocessing  yang  terbagi  menjadi  2  tahap yaitu image cropping dan image enhancement.
Image cropping dilakukan untuk menghilangkan area di  luar  buah  melon  sehingga yang  tampil  hanya  area buah melon nya saja. Sedangkan, image enhancement dilakukan  untuk  memperbaiki  citra  buah  melon. Pertama, dilakukan konversi dari nilai rgb ke bentuk grayscale .  Lalu,  dilakukan median  blur untuk memperbaiki noise pada  buah  melon.  Terakhir, mengambil  ciri  pada  citra  buah  melon  dengan melakukan  proses adaptive  threshold .  Contoh  proses
image cropping dan image enhancement dapat dilihat pada gambar 2 dan gambar 3.
Gambar 2. Image Cropping pada Citra Buah Melon [1]
Gambar 3. Image Enhancement pada Citra Buah Melon [1]
3. Ekstraksi Ciri Statistik
Setelah  dilakukan preprocessing, dapat  dilakukan ekstraksi  dengan  cara  mengubah  citra  yang  sudah diperbaiki  kualitasnya  menjadi histogram berbentuk array. Histogram digunakan untuk melakukan proses training dan testing dengan menggunakan svm.
4. Training Support Vector Machine ( SVM ) Training dilakukan  untuk  memperoleh  model algoritma  dengan  klasifikasi  buah  melon  matang, setengah  matang,  dan  tidak  matang  dengan  metode svm . Training dilakukan dengan melibatkan 100 citra buah  melon  per  kategorinya  yaitu  melon  matang, melon setengah matang, dan melon tidak matang.
5. Proses Testing
Model  algoritma  yang  sudah  didapat  melalui  proses training dapat  digunakan  untuk  melakukan testing . Hasil  dari testing menghasilkan  klasifikasi  yang mempunyai akurasi sebesar 76%. Hasil klasifikasi dari tingkat  kematangan  buah  melon  dapat  dilihat  pada gambar 4.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan adalah kualitatif. Metode ini  digunakan  untuk  menilai  penggunaan  aplikasi  pada pengguna.  Semakin  pengguna  mengerti  bagaimana menggunakan aplikasi yang dibuat pada penelitian ini, maka aplikasi  layak  digunakan.  Metode  pengembangan  aplikasi yang  akan  dilakukan  adalah Rational  Unified  Process (RUP) dan  terdiri  dari  4  tahapan, yaitu  inception, elaboration, construction, dan transition [3].
Tahap inception dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi melalui  observasi  atau  wawancara.  Tahap  selanjutnya adalah elaboration. Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  data yang  didapatkan  berdasarkan  informasi  pada  tahap sebelumnya.  Hasil  analisis  digunakan  untuk  membangun aplikasi  pada  tahap construction .  Setelah  aplikasi  selesai dibangun,  dilakukan  pengujian  aplikasi  pada  tahap transition. Penarikan  kesimpulan  dilakukan  pada  tahap terakhir yaitu pasca penelitian.
Hasil dari masing masing tahapan dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Diagram Tahapan Penelitian
Metode  pengujian  menggunakan black  box  testing dan usability  testing . Black  box  testing digunakan  untuk pengujian perangkat lunak tanpa perlu tahu alat pembuatan nya  [4].  Sedangkan, usability  testing digunakan  untuk mengetahui  kepuasan  pengguna  agar  bisa  dilakukan perbaikan serta penambahan fitur pada perangkat lunak [5].
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  observasi  dan kuisioner. Observasi dilakukan untuk pengamatan terhadap algoritma pengecekan  buah melon dan  melihat bagaimana proses  algoritma  tersebut  dapat  berjalan.  Kuesioner dilakukan  untuk  mendapatkan  data  yang  akan  digunakan untuk usability testing .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini  terbagi  menjadi beberapa  tahapan  sesuai  dengan  metode  rup  yang digunakan.
3.1   Analisis dan Perancangan Sistem ( Inception and Elaboration )
Tahapan ini menghasilkan analisis dan perancangan sistem dari  penelitian  yang  dilakukan.  Analisis  yang  dilakukan merupakan  tahapan inception dan  menghasilkan  2 kebutuhan  sistem,  yaitu  kebutuhan  fungsional  dan  non fungsional.
Kebutuhan  fungsional  yang  dibutuhkan  adalah  aplikasi dapat mengambil gambar  melon baik melalui kamera atau galeri, hasil dari gambar yang diambil dapat di cek prediksi kematangan  nya,  hasil  kematangan  dapat  dilihat  kembali tanpa melakukan pengambilan gambar ulang.
Kebutuhan non fungsional yang dibutuhkan adalah aplikasi dapat  dijalankan  pada smartphone, aplikasi  dibuat menggunakan react  native, server dibuat  menggunakan flask, dan database menggunakan sqlite .
Hasil dari kebutuhan fungsional dan non fungsional dilanjut ke  tahap elaboration .  Tahap elaboration dilakukan  untuk membuat use  case dan activity  diagram berdasarkan tahapan sebelumnya. Use case digunakan untuk mendeskripsikan bagaimana user bisa melakukan interaksi dengan  sistem,  sedangkan activity  diagram digunakan untuk  menggambarkan  bagaimana  aktivitas  yang  bekerja dalam suatu sistem [6].
Use case dan activity diagram yang telah dihasilkan, dapat dilihat pada gambar 6 dan 7.
Gambar 6. Use Case Aplikasi
Pada use  case di  gambar  6, user dapat  mengecek  akurasi melon melalui fitur ambil foto dan pilih foto. Selain itu user juga  dapat  melihat  kembali  semua  hasil  akurasi  melon melalui fitur koleksi melon.
Gambar 7. Activity Diagram Aplikasi
Pada activity diagram di gambar 7, saat membuka aplikasi, user  akan  dihadapkan  pada  3 menu yaitu  ambil  foto,  pilih foto  dari  galeri,  dan  koleksi  melon.  Menu  ambil  foto digunakan  untuk  mengecek  akurasi  buah  melon  dengan menggunakan  kamera.  Sedangkan,  menu  pilih  foto  dari galeri  digunakan  untuk  mengecek  akurasi  buah  melon melalui galeri. Setelah foto di cek akurasi nya, maka hasil akurasi  nya  akan  muncul  pada  menu  hasil  akurasi.  Dalam menu hasil akurasi terdapat menu opsional yaitu feedback . Feedback digunakan untuk memberikan feedback jika hasil akurasi yang diberikan salah.
3.2   Implementasi ( Construction )
Tahapan  implementasi  dilakukan  untuk  membangun aplikasi.  Tahapan  ini  merupakan  tahapan construction. Implementasi  yang  dilakukan  terbagi  menjadi  2  yaitu implementasi antar muka dan api .
3.2.1   Implementasi Antarmuka
Implementasi  antarmuka  dilakukan  dengan  membangun aplikasi mobile menggunakan react native dan expo.  React native berfungsi  sebagai  framework  untuk  membangun aplikasi  berbasis mobile dengan  menggunakan  bahasa pemrograman javascript [7].  Sedangkan expo berfungsi sebagai library yang  mendukung  fitur native pada mobile seperti kamera, galeri, dan lain sebagainya [8].
Berikut adalah implementasi antarmuka yang diterapkan:
1. Start Screen
Pada  gambar  8,  saat user membuka  aplikasi, user akan diarahkan  ke start  screen .  Terdapat  3  tombol  yang  dapat dipilih pada start screen, yaitu ambil foto, pilih dari galeri, dan  koleksi  melon.  Ambil  foto  akan  mengarahkan  ke kamera  dan user dapat  mengambil  gambar  melon  melalui kamera. Pilih dari galeri akan mengarahkan ke galeri, dan user dapat mengambil gambar melon melalui galeri. Koleksi melon akan mengarahkan ke koleksi melon screen.
2. Crop, Result Screen, dan Feedback Screen
Gambar 9. Antarmuka Result Screen
Setelah foto melon diambil melalui kamera atau galeri, foto tersebut dapat di cropping seperti pada gambar 9. Hasil dari cropping akan  diprediksi  kematangan  nya  dan user akan diarahkan ke result screen untuk melihat hasil prediksi foto yang  telah  diambil.  Hasil  prediksi  dibagi  menjadi  3  yaitu matang,  setengah  matang,  tidak  matang.  Kotak  yang berwarna hijau pada result screen merupakan hasil prediksi kematangan buah melon.
Jika  prediksi  yang  diberikan  tidak  tepat, user dapat memberikan feedback akurasi yang tepat dengan menekan tulisan klik disini pada result screen dan akan diarahkan ke feedback  screen.  User dapat  memilih  hasil  yang  tepat berdasarkan  pilihan  pada  3  tombol  yang  tersedia  pada feedback screen yaitu matang, tidak matang, dan setengah matang. Setelah user menekan salah satu tombol, maka akan diarahkan  kembali  ke result  screen dan  hasil feedback ditandai dengan kotak berwarna orange pada result screen .
3. Koleksi Melon Screen
Saat user menekan tombol koleksi melon pada start screen , maka user akan  diarahkan  ke screen koleksi  melon  yang terlihat  pada  gambar  10. Screen koleksi  melon  berisi kumpulan  foto  melon  yang  telah  diprediksi  kematangan nya. Jika salah satu foto melon pada koleksi melon di tekan, maka user akan diarahkan ke result screen dan hasil prediksi kematangan melon tersebut akan ditampilkan.
3.2.2   Implementasi Api
Implementasi api dilakukan  pada  server  yang  dibuat menggunakan flask. Flask digunakan untuk membangun api sederhana dan dapat diintegrasikan dengan komponen yang dibuat pihak ke 3 secara langsung  [9].
Api dapat  langsung  dijalankan  melalui postman dan  dapat langsung di uji secara langsung meskipun permintaan HTTP Request yang  diberikan  tidaklah  sederhana  [10].  Contoh penggunaan postman terdapat pada gambar 11.
Gambar 11. Contoh Penggunaan Postman
Hasil  implementasi api yang  telah  dilakukan  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Implementasi Api URL Method Implementasi /melon /post Menambahkan data gambar melon dan hasil akurasi melon /melons /get Menampilkan semua data melon /melon/id /get Menampilkan data melon berdasarkan id /melon/id /patch Menambahkan feedback akurasi pada data melon /files/namafile /get Mengunduh gambar melon berdasarkan nama filenya 3.3   Evaluasi
Tahapan Evaluasi atau transition dilakukan untuk menguji aplikasi  yang  telah  dibuat.  Pengujian  meliputi black  box testing pada api,  blackbox  testing pada aplikasi, dan usability testing.
3.3.1 Black Box Testing pada Api
Terdapat 5 endpoint yang dijadikan item uji untuk pengujian black box api. Dari total 10 pengujian, 9 pengujian berhasil,
1  pengujian  gagal.  Persentase  skor  pengujian api adalah 90%  berhasil  dan  10%  gagal.  Detail  pengujian  yang dilakukan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Black Box Testing pada Api
No Item uji URL Method Total Pengujian Total Pengujian Berhasil Total Pengujian Gagal 1 Menambahkan data melon /melon /post 2 2 0 2 Menampilkan semua data melon /melon /get 1 1 0 3 Menampilkan data melon berdasarkan id /melon/id /get 2 2 0 4 Menambahkan feedback data melon /melon/id /patch 3 3 0 5 Mengunduh image melon berdasarkan nama filenya /files /nama file /get 2 1 1
3.3.2 Black Box Testing pada Aplikasi
Terdapat 5 item uji untuk pengujian black box pada aplikasi dengan  total  pengujian  sebanyak  9 dan  pengujian berhasil sesuai dengan yang diharapkan. Persentase skor keberhasilan  adalah  100%.    Detail  pengujian  yang dilakukan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Black Box Testing pada Aplikasi No Pengujian Total Pengujian Total Pengujian Berhasil Total Pengujian Gagal 1 Dapat Mengambil foto melalui kamera dan melakukan pengecekan akurasi 2 2 0 2 Dapat mengambil foto melalui galeri dan melakukan pengecekan akurasi 2 2 0 3 Dapat melihat koleksi melon 2 2 0 4 Melihat salah satu hasil foto prediksi buah melon yang telah diprediksi sebelumnya pada koleksi melon screen 1 1 0 5 Menambahkan feedback akurasi data melon 2 2 0 3.3.3 Usability Testing
Terdapat 8 pengujian usability testing yang dilakukan. Hasil usability  testing  yang  diujikan  menghasilkan  rata  rata persentase  skor  85,78%.  Interpretasi  skor  yang  diberikan pada pengujian adalah sangat mudah. Detail pengujian yang dilakukan dapat dilihat pada tabel 4.
Keterangan:
SS : Sangat Sulit S : Sulit M : Mudah SM : Sangat Mudah
Interpretasi Skor:
0% - 25%     : Sangat Sulit     26% - 50%   : Sulit
51% - 75%   : Mudah             76% - 100% : Sangat Mudah
Tabel 4. Usability Testing
No Skenario SS S M SM Skor
1 Membuka aplikasi kematangan buah melon 5 8 90,30% 2 Membuka menu ambil foto melon dan mengambil foto melalui kamera 5 8 90,30% 3 Membuka menu pilih foto dari galeri dan mengambil foto melalui galeri 6 7 88,46% 4 Melakukan cropping pada foto yang dipilih baik melalui kamera maupun galeri 6 7 88,46% 5 Menampilkan halaman hasil akurasi buah melon yang berisi foto melon dan hasil akurasi nya. 10 3 80,70% 6 Memberikan feedback hasil akurasi buah melon dan menampilkan hasil feedback pada halaman hasil akurasi 1 1 7 4 75%
7 Membuka menu koleksi melon dan menampilkan koleksi foto kematangan buah melon 7 6 86,53% 8 Memilih salah satu foto pada koleksi buah melon dan menampilkan hasil akurasi foto buah melon yang dipilih 7 6 86,53% Rata-rata Persentase Skor 85,78%

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  penulis  lakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  berhasil  menjawab permasalahan pada penelitian yang dilakukan sebelumnya.
Di  bawah  ini  adalah  beberapa  kesimpulan  yang  telah didapatkan:
1. Hasil kode algoritma yang telah dibuat pada penelitian sebelumnya, berhasil diterapkan ke dalam server dan dibentuk menjadi web service.
2. Aplikasi mobile berhasil  dibuat  menggunakan react native dan server menggunakan flask. Database yang digunakan adalah sqlite3.
3. Aplikasi mobile yang dibangun menggunakan metode pengembangan rational  unified  process dengan beberapa  tahapan  yaitu  i nception,  elaboration, construction, transition, dan pasca penelitian.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak  yang membantu  penulis  dalam  menyelesaikan  jurnal  ini khususnya kepada STT Terpadu Nurul Fikri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Prayoga,  H.  A.  Tawakal,  and  R.  Aldiansyah, “Pengembangan Metode Deteksi Tingkat
Kematangan  Buah  Melon  Berdasarkan  Tekstur Kulit  Buah  Dengan  Menggunakan  Metode Ekstraksi  Ciri  Statistik  Dan Support Vector Machine (SVM),” vol. 4, no. 1, Art. no. 1, 2018. [2] R. Rizal and A. Rahmatulloh, “ Restful Web Service Untuk Integrasi Sistem Akademik Dan Perpustakaan  Universitas  Perjuangan,” J.  Ilm. Inform. , vol. 7, no. 01, Art. no. 01, Mar. 2019, doi: 10.33884/jif.v7i01.1004.
[3] A. Fitria and H. Widowati, “Implementasi Metode Rational  Unified  Process Dalam  Pengembangan Sistem  Administrasi  Kependudukan,”  vol.  22,  p. 10, 2017.
[4] F.  C.  Ningrum,  D.  Suherman,  S.  Aryanti,  H.  A. Prasetya,  and  A.  Saifudin,  “Pengujian Black  Box pada  Aplikasi  Sistem  Seleksi Sales Terbaik menggunakan  Teknik Equivalence Partitions ,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 4, no. 4, Art. no. 4, Dec. 2019, doi: 10.32493/informatika.v4i4.3782.
[5] M. Y. Alfiqie, I. Aknuranda, and N. H. Wardani, “Evaluasi Usability pada Aplikasi UBER menggunakan Pengujian Usability ,” p. 8.
[6] D.  W.  T.  Putra  and  R.  Andriani,  “ Unified Modelling Language (UML)  dalam  Perancangan
Sistem Informasi Permohonan Pembayaran Restitusi SPPD,” vol. 7, no. 1, p. 8, 2019.
[7] P. Wiguna, I. Swastika, and I. Satwika, “Rancang
Bangun Aplikasi Point of Sales Distro
Management System dengan Menggunakan
Framework  React  Native ,” J.  Nas.  Teknol.  Dan Sist.  Inf. ,  vol.  4,  pp.  149–159,  Jan.  2019,  doi: 10.25077/TEKNOSI.v4i3.2018.149-159.
[8] R.  T.  Yunandar,  “Pengujian Usability  System Framework  React  Native dengan Expo untuk Pengembang Aplikasi Android Menggunakan Use Questionnaire ,” vol. 3, no. 1, p. 8, 2018.
[9] R.  Irsyad,  “Penggunaan  Python Web  Framework Flask  Untuk  Pemula.”  OSF  Preprints,  Dec.  19, 2018, doi: 10.31219/osf.io/t7u5r.
[10]  U.  M.  Qibtiyah  and  S.  Rahayu,  “Implementasi JSON Web Service pada Aplikasi Digital Library
Politeknik Sukabumi,” p. 8.