## IMPLEMENTASI FRAMEWORK FLUTTER UNTUK APLIKASI REKOMENDASI GAYA RAMBUT MENGGUNAKAN ARTIFICIAL INTELEGENCE VISION CHATGPT
Seli Mewandari, Cyaramani, M. Farhan Sudarya, Rangga Imanuel, Melisa Tryastie,
Viktor Handrianus Pranatawijaya, Nova Noor Kamala Sari
Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya Jl. Yos Sudarso, Palangka, Kec. Jekan Raya, Kota Palangka Raya, Kalimantan Tengah 74874
Selimewandari2727@gmail.com

## ABSTRAK
Penampilan dan gaya pribadi menjadi penting dalam era digital, namun memilih gaya rambut yang sesuai sering  menjadi  tantangan.  Ketidaktahuan  kapster  dalam  memberikan  saran  gaya  rambut  yang  tepat menyebabkan ketidakpuasan pelanggan. Penelitian  ini  mengusulkan pengembangan aplikasi rekomendasi gaya rambut  berbasis AI menggunakan Flutter dan ChatGPT .  Aplikasi  ini  dikembangkan  menggunakan  metode waterfall ,  yang  melibatkan  tahapan  analisis,  desain,  implementasi,  pengujian,  dan  pemeliharaan.  Teknologi Flutter digunakan  untuk  memastikan  aplikasi  berjalan  secara  optimal  di  platform Android ,  sedangkan  fitur Vision  AI dari ChatGPT digunakan  untuk  menganalisis  data  wajah  dan  rambut  pengguna.  Aplikasi  ini mengumpulkan informasi tentang preferensi dan karakteristik pribadi pengguna, seperti bentuk wajah dan jenis rambut, untuk memberikan rekomendasi yang sesuai. Penelitian mengeksplorasi proses implementasi teknologi ini,  mengidentifikasi  tantangan  pengembangan,  dan  mengukur  efektivitas  aplikasi.  Hasil  menunjukkan  bahwa aplikasi  berhasil  memberikan  rekomendasi  gaya  rambut  berdasar  foto,  warna,  tekstur  dan  panjang  rambut, mengatasi  kebingungan  pelanggan  dan  membantu  kapler  memberikan  rekomendasi  gaya  rambut  di  salon. Dengan  demikian,  aplikasi  ini  diharapkan  membuka  jalan  bagi  penerapan AI di  bidang  kecantikan  dan  gaya hidup.
Kata Kunci: AI, Flutter, ChatGPT, rekomendasi gaya rambut.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  serba  cepat  ini, penampilan  dan  gaya  pribadi  menjadi  aspek  penting bagi  banyak  individu.  Namun,  memilih  gaya  rambut yang  sesuai  bisa  menjadi  tantangan  tersendiri. Banyak  orang  merasa  kesulitan  menentukan  gaya rambut  yang  cocok  dengan  bentuk  wajah,  tekstur rambut,  dan  tren  terkini.  Pada  akhirnya  saat  mereka datang  kesalon  potong  rambut,  mereka  sering bertanya  namun  para  Kapster  ( Hairdresser) sering sekali  kebingungan  dalam  memberikan  saran. Ketidaktahuan ini seringkali menyebabkan ketidakpuasan dan kekecewaan pelanggan.
Masalah  tersebut  menggarisbawahi  kebutuhan akan  solusi  yang  dapat  membantu  para  kapster  di salon  potong  rambut  untuk  membantu  memberikan keputusan  yang  lebih  baik  dalam  memilih  gaya rambut. AI (kecerdasan  buatan)  sering  digunakan sebagai alat untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah kompleks di berbagai bidang, termasuk  bisnis,  perusahaan,  dan  pemerintahan. Tujuan  utama AI adalah  mengembangkan  alat  atau mesin  yang  memiliki  kemampuan  berpikir  seperti manusia  [1].  Dengan  memanfaatkan  AI,  dapat dikembangkan sebuah sistem yang mampu memberikan  rekomendasi  gaya  rambut  yang  lebih akurat dan sesuai dengan karakteristik individu.
Framework  Flutter,  yang  dikembangkan  oleh Google,  menyediakan  alat  yang  ideal  untuk membangun  aplikasi  lintas  platform  dengan  efisiensi tinggi dan antarmuka pengguna yang menarik. Ketika digabungkan  dengan  kemampuan  ChatGPT,  sebuah model  bahasa  alami  yang  dikembangkan  oleh
OpenAI, aplikasi ini dapat dimanfaatkan oleh pemilik salon  dalam  membantu  memberikan  saran  yang berbasis data dan personalisasi pelanggan.
Solusi  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini adalah  pengembangan  aplikasi  rekomendasi  gaya rambut berbasis AI dengan menggunakan Flutter dan ChatGPT. Aplikasi ini akan mengumpulkan informasi dari  pengguna  mengenai  preferensi  dan  karakteristik pribadi  mereka,  seperti  bentuk  wajah  dan  jenis rambut,  dan  kemudian  menggunakan  data  ini  untuk memberikan rekomendasi gaya rambut yang disesuaikan.
Penelitian  ini  akan  mengeksplorasi  proses implementasi  teknologi  tersebut,  mengidentifikasi tantangan yang dihadapi selama pengembangan, serta mengukur  efektivitas  aplikasi  tersebut.  Dengan menyelesaikan  permasalahan  dalam  memilih  gaya rambut  yang  tepat,  diharapkan  aplikasi  ini  dapat menjadi alat yang berguna bagi para Kapster di salon potong rambut dan membuka jalan bagi penerapan AI di bidang kecantikan dan gaya hidup yang lebih luas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Pada awal tahun 2014, dilakukan penelitan oleh Fiqih  dan  Anita  mengenai  pengembangan  aplikasi barbershop berbasis Android menggunakan Flutter dan PHP, serta MySql sebgai penyimpanan basis data [2] . Kendati  demikian  aplikasi  hanya  sebatas penangani pemesanan antrian jasa dan belum mampu untuk menjawab kebutuhan rekomendasi gaya rambut konsumen.
Bahrudin, Mimin dan Fajar dalam penelitiannya yang  dilakukan  pada  tahun  2019,  pernah  membuat sebuah  sistem  informasi  kecantikan  berbasis web menggunakan  bahasa  pemrograman PHP [3]. Namun,  aplikasi web masih  kurang  efektif  untuk diakses menggunakan perangkat mobile dan didalamnya  hanya  sebatas  aplikasi  pengelolaan  data dan  pelayanan  yang  mana  belum  ada  sistem rekomendasi bagi pelanggan.
Dilain penelitian, Rakyan Adhitya dkk, membuat  aplikasi  cukur  rambut  berbasis mobile untuk  melayani  konsumen  dalam  memesan  jasa  [4]. Namun, aplikasi tersebut masih belum terdapat sistem rekomendasi untuk gaya rambut bagi konsumen.

## 2.2. Android Mobile
Mobile adalah  suatu  istilah  yang  digunakan untuk menggambarkan aplikasi pada piranti berukuran  kecil, portable ,  dan  wireless  serta mendukung  komunikasi.  Konsumen  menginginkan perangkat  yang  kecil  untuk  kenyamanan  dan mobilitas  mereka  dan  Perangkat mobile juga  hanya menghabiskan  sedikit  daya  dibandingkan  dengan mesin desktop [5]. Android adalah  sebuah  sistem  operasi  untuk smartphone dan  tablet.  Sistem  operasi  dapat diilustrasikan sebagai jembatan antara piranti ( device ) dan penggunanya, sehingga pengguna bisa berinteraksi  dengan device -nya  dan  menjalankan aplikasi – aplikasi yang tersedia pada device [6].
2.3. Flutter Flutter adalah Software Development Kit (SDK) buatan Google yang  memungkinkan  pengembang untuk  membuat  aplikasi mobile untuk Android dan iOS menggunakan  bahasa  pemrograman Dart [7]. Dengan Flutter ,  aplikasi  untuk  kedua  platform tersebut  dapat  dibuat  menggunakan  kode  dan  bahasa pemrograman yang sama. Dengan menguraikan ulang tinjauan pustaka tersebut, Anda dapat menyampaikan informasi dengan cara yang berbeda tanpa melanggar hak cipta.

## 2.4. AI (Artificial Intelligence)
Kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence ) menawarkan  cara  untuk  menjembatani  kesenjangan antara sains data dan eksekusi dengan menyaring dan menganalisis  data  rusak  yang  sangat  besar  yang dulunya  merupakan  proses  yang  tidak  dapat  diatasi [8].

## 2.5. RESTful API
API  (Application  Programming  Interface) adalah  sebuah  antarmuka  yang  memungkinkan perangkat  lunak untuk berinteraksi dengan perangkat lunak  lainnya. API terdiri  dari  dokumentasi  yang terdiri  dari  antarmuka,  fungsi,  kelas,  dan  sebagainya dalam  membangun  perangkat  lunak.  Sedangkan REST  ( Representional  State  Transfer )  merupakan struktur  metode  komunikasi  yang  menggunakan protokol HTTP untuk  pertukaran  data.  RESTful  API
bertujuan  untuk  menjadikan  sistem  yang  memiliki performa  yang  baik,  cepat  dan  mudah  untuk dikembangkan  terutama  dalam  pertukaran  dan komunikasi data pada aplikasi [9].

## 2.6. ChatGPT
ChatGPT merupakan  model chatbot kecerdasan buatan  berbasis  bahasa  yang  dikeluarkan OpenAI . ChatGPT menggunakan  model  GPT  3.5  (Generative Pre-trained  Transformer  3.5)  untuk  versi  gratis  pada platformnya,  dan  model  GPT  4  untuk  versi berbayarnya yaitu GPT Plus [10]. Didalam dokumentasi resminya, ChatGPT menyediakan akses API  kedalam  sistem  chatbot  tersebut  dengan diantaranya  menggunakan  salah  satu  dari  3  model yang  disediakan  yaitu GPT-4o,  GPT-4  Turbo,  dan GPT-3.5 Turbo. Diantara berbagai layanan yang yang disediakan  oleh API  Chat  GPT , Vision merupakan fitur API memanfaatkan  model GPT-4o atau GPT-4 Turbo yang  dapat  membaca  gambar  dan  menjawab pertanyaan tentang gambar tersebut.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode pengembangan  perangkat  lunak Waterfall untuk mengimplementasikan  aplikasi  rekomendasi  gaya rambut  berbasis AI dengan  menggunakan  framework Flutter  dan  teknologi ChatGPT .  Metode  Waterfall dipilih  karena  pendekatan  ini  memungkinkan  proses pengembangan  yang  terstruktur  dan  sistematis, memastikan  setiap  tahap  diselesaikan  sebelum melanjutkan ke tahap berikutnya [11].
Gambar 1. Metode Waterfall
Berikut  adalah  penjelasan  setiap  tahapan  dalam metode  Waterfall  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini

## 3.1. Analisis Kebutuhan (Requirements Analysis)
Tahap pertama ini melibatkan pengumpulan dan analisis  kebutuhan  dari  pengguna  aplikasi.  Beberapa aktivitas yang dilakukan pada tahap ini meliputi:
a. Identifikasi
Kebutuhan Pengguna:
Mengumpulkan  data  mengenai  preferensi  dan masalah yang  dihadapi  pengguna  dalam memilih gaya rambut.
b. Studi  Literatur  dan  Benchmarking:  Melakukan kajian  literatur  tentang  aplikasi  serupa  dan teknologi  yang  relevan,  serta  menganalisis kelebihan dan kekurangannya.
c. Spesifikasi  Kebutuhan:  Mendokumentasikan kebutuhan fungsional dan non-fungsional
aplikasi,  seperti  fitur  yang  harus  ada,  performa, dan antarmuka pengguna.

## 3.2. Desain Sistem (System Design)
Tahap ini melibatkan perancangan arsitektur dan komponen  sistem  berdasarkan  spesifikasi  kebutuhan yang  telah  dikumpulkan.  Aktivitas  utama  pada  tahap ini meliputi:
a. Desain  Arsitektur  Aplikasi:  Merancang  struktur aplikasi,  termasuk  komponen  frontend  dan backend.
b. Desain Antarmuka Pengguna ( UI/UX ): Membuat  desain  wireframe  dan  mockup antarmuka pengguna untuk memastikan aplikasi mudah digunakan dan menarik.
c. Desain Basis Data: Merancang skema basis data yang  akan  digunakan  untuk menyimpan informasi  pengguna  dan  rekomendasi  gaya rambut.

## 3.3. Implementasi (Implementation)
Pada  tahap  ini,  kode  program  mulai  ditulis  dan aplikasi dikembangkan berdasarkan desain yang telah dibuat. Aktivitas utama meliputi:
a. Pengembangan Frontend dengan Flutter :
Mengembangkan  antarmuka  pengguna  dan fitur-fitur  aplikasi  menggunakan  framework Flutter.
b. Integrasi ChatGPT : Mengintegrasikan model AI ChatGPT untuk  menghasilkan  rekomendasi gaya rambut yang personalisasi.
c. Pengembangan  Backend:  Membangun server dan API yang  mendukung  fungsi  aplikasi, termasuk  penyimpanan  dan  pengelolaan  data menggunakan Laravel dan MySQL .

## 3.4. Pengujian (Testing)
Setelah  implementasi  selesai,  aplikasi  diuji untuk memastikan semua fitur berfungsi dengan baik dan  sesuai  dengan  spesifikasi  kebutuhan.  Aktivitas pengujian meliputi:
a. Pengujian  Unit:  Menguji  setiap  komponen aplikasi  secara terpisah untuk memastikan tidak ada bug.
b. Pengujian Integrasi: Menguji kombinasi komponen  untuk  memastikan  semua  bagian aplikasi bekerja bersama dengan baik.
c. Pengujian  Sistem:  Menguji  seluruh  aplikasi secara end-to-end untuk memastikan fungsionalitas dan kinerja keseluruhan.
d. Pengujian Pengguna ( User Acceptance Testing ): Mengumpulkan  umpan  balik  dari  pengguna untuk memastikan aplikasi memenuhi kebutuhan  dan  harapan  mereka  dalam  hal  ini menggunakan Blackbox Testing .

## 3.5. Pemeliharaan (Maintenance)
Tahap  terakhir  adalah  pemeliharaan,  di  mana aplikasi  yang  sudah  dirilis  dipantau  dan  diperbarui sesuai  dengan  umpan  balik  pengguna  dan  perubahan kebutuhan. Aktivitas pemeliharaan meliputi:
a. Perbaikan  Bug:  Mengatasi  masalah  atau  bug yang ditemukan setelah aplikasi dirilis.
b. Optimasi  Kinerja:  Meningkatkan  kinerja  dan stabilitas aplikasi berdasarkan analisis penggunaan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Use Case Diagram
Gambar. 2 Use case diagram
Gambar  2  merupakan  diagram use  case umum dari  aplikasi  yang  mendeskripsikan  interaksi  antara aktor  dan  fungsi-fungsi  yang  ada  di  dalam  sistem. Use  case  diagram  umum  dari  aplikasi  ini  terdiri  dari use case  basis warna, basis gaya rambut, data wajah, dan data gaya rambut.

## 4.2. Activity Diagram
Gambar 3. Activity diagram
Gambar  3  merupakan activity  diagram umum dari aplikasi yang mendeskripsikan aktivitas-aktivitas user yang  ada  di  dalam  sistem. Activity  diagram mendeksripsikan  aktifitas  apa  saja  yang  bisa dilakukan oleh user secara keseluruhan.
4.3. Class Diagram
Gambar 4. Class diagram
Gambar 4  merupakan class diagram umum dari aplikasi  yang  mendeskripsikan  kelas-kelas  yang  ada didalam sistem. Kelas User Interface yang merupakan  kumpulan  kelas  antarmuka  aplikasi. Selain  itu ad akelas  yang berfungsi untuk menangani pertukaran  data  antara  basis  data  dan  kelas UI . Hirarki  ketiga  menunjukkan  kelas  model  yang merepresentasikan setiap tabel di basis data.

## 4.4. Implementasi
Implementasi sistem merupakan penerapan hasil rancangan antarmuka ke dalam sistem yang dibangun menggunakan framework  Flutter dengan  bahasa pemrograman Dart untuk  perancangan  aplikasi Android dan  framework Laravel dengan  bahasa pemrograman PHP untuk API .  Berikut  implementasi dari  setiap  fungsional  pada  aplikasi  pengumpulan data di Studio Two Kang’s Haricut.

## 4.5. Antarmuka Splash
Gambar 5. Antarmuka splash
Gambar  5  menampilkan  Splash  yang  sebagai antarmuka  yang  ditampilkan  pertama  kali  dalam waktu 3 detik dan memperlihatkan logo aplikasi.

## 4.6. Antarmuka Home
Gambar 6. Antarmuka home
Gambar  6  menampilkan  antarmuka Home yang merupkan  tempat  untuk  menampilkan  semua  menu pada  aplikasi.  Total  ada  4  menu  yaitu  menu  Basis Warna,  Basis  Gaya  Rambut,  Data  Wajah  dan  Data Gaya Rambut.

## 4.7. Antarmuka Basis Warna
Gambar 7. Antarmuka Basis Warna
Gambar 7 menampilkan antarmuka Basis Warna yang  merupakan  fitur  untuk  mengelola  data  warna.
Ada 4 aktifitas  yaitu tampil, tambah, ubah dan hapus data.

## 4.8. Antarmuka Data Wajah
Gambar 8. Antarmuka Data Wajah
Gambar  8  menampilkan antarmuka Data Wajah yang  merupakan  fitur  untuk  mengelola  data  wajah. Ada 4 aktifitas  yaitu tampil, tambah, ubah dan hapus data.  Ada  fitur  khusus  yaitu  fitur  untuk  mengambil foto  wajah  pelanggan  dari  kamera  atau  galeri smartphone pengguna aplikasi.

## 4.9. Antarmuka Data Gaya Rambut
Gambar 9. Antarmuka Data Gaya Rambut
Gambar  9  menampilkan  antarmuka  Data  Gaya Rambut  yang  merupakan  fitur  untuk  mengelola  data gaya  rambut.  Ada  4  aktifitas  yaitu  tampil,  tambah, ubah  dan  hapus  data.  Sumber  data  pilihan  gaya rambut berasal dari data gaya dan pilihan warna  dari data warna.  Didalamnya  juga terdapat  fitur AI  Vision API  ChatGPT ,  yang  dapat  memberikan  rekomendasi gaya  rambut  berdasar  foto  wajah,  tekstur  rambut, warna rambut dan panjang rambut.

## 4.10. Penerapan API Vision AI ChatGPT
Dengan  memanfaatkan  foto  wajah  konsumen, penerapan fitur AI ChatGPT jenis Vision diimplementasikan.  Merujuk  pada  dokumentasi website OpenAI untuk  menggunakan Vision  A I berikut payload yang  perlu  diatur  saat  melakukan permintaan ke API ChatGPT .
Gambar 10. Payload Vision AI ChatGPT
Pada  gambar  10,  menunjukkan  bahwa  “model” merupakan  layanan teknologi Vision yang digunakan yaitu gpt-4o dan  “messages”  merupakan  konten gambar  dan  pertanyaan  yang  diinginkan  jawabannya terkait gambar.
Gambar 11. Reponse Rekomendasi Pada UI
Hasil dari response API yang dikirim sebelumnya ditampilkan pada UI Rekomendasi Gaya Rambut.  Seperti  yang  terlihat  sistem  berhasil menampilkan  beberapa  rekomendasi  gaya  rambut dengan penjelasan yang cukup spesifik dan singkat.

## 4.11. Pengujian dan Evaluasi
Pada  tahapan  evaluasi  hasil  uji  coba  sistem, dilakukan  pengujian  ulang  terhadap  semua  tahapan yang  telah  dilakukan  selama  proses  pengujian berlangsung.  Ini  termasuk  pengujian  terhadap  sistem secara  keseluruhan  serta  analisis  terhadap  hasil-hasil uji coba yang telah diperoleh.
Proses  evaluasi  ini  memainkan  peran  penting dalam  memastikan  bahwa  sistem  telah  siap  untuk diimplementasikan  atau  dirilis  ke  pengguna  akhir. Dengan menganalisis hasil uji coba secara komprehensif, tim pengembang dapat
mengidentifikasi area-area yang memerlukan perbaikan atau peningkatan, serta membuat keputusan yang  tepat  mengenai  langkah-langkah  selanjutnya dalam pengembangan atau perbaikan sistem.
Pengujian terhadap fitur utama sistem diterangkan  dengan  pengujian black  box sebagai berikut:
Tabel 1. Pengujian Black Box Sistem No Pengujian Deskripsi Keterangan Hasil 1 Splash Screen Menguji apakah Splash Screen berhasil muncul Menampilkan Splash Screen selama 3 detik Oke 2 Home Menu tampil dalam bentuk GridView dan dapat ditekan Menampilkan halaman Home dan menu- menunya Oke 3 Menu Basis Warna Ketika menu diklik masuk ke halaman Basis Warna serta ada fitur lihat dan hapus data Pengguna berhasil masuk ke halaman menu Basis Warna, serta berhasil melihat, dan menghapus data Oke 4 Tambah Data Basis Warna Kolom TextFormField berfungsi dan data bisa ditambahkan Pengguna bisa mengetik data dan data tersimpan di basis data Oke 5 Edit Data Basis Warna Kolom TextFormField berfungsi dan data bisa diubah Pengguna bisa mengetik data dan data terubah tersimpan di basis data Oke 6 Menu Data Wajah Ketika menu diklik masuk ke halaman Data Wajah serta ada fitur lihat dan hapus data Pengguna berhasil masuk ke halaman menu Data Wajah serta berhasil melihat, dan menghapus data Oke 7 Tambah Data Wajah Kolom TextFormField berfungsi dan data bisa ditambahkan Pengguna bisa mengetik data dan data tersimpan di basis data Oke 8 Edit Data Wajah Ketika menu diklik masuk ke halaman Data Wajah serta ada fitur lihat tambah, edit, dan hapus data Pengguna berhasil masuk ke halaman menu Data Wajah, serta berhasil melihat, menambahkan, mengubah dan menghapus data Oke 9 Menu Data Gaya Rambut Ketika menu diklik masuk ke halaman Data Gaya Rambut serta ada fitur lihat dan hapus data Pengguna berhasil masuk ke halaman menu Data Gaya Rambut serta berhasil melihat,  dan menghapus data Oke 10 Tambah Data Gaya Rambut Kolom TextFormField berfungsi dan data bisa itambahkan Pengguna bisa mengetik data dan data tersimpan di basis data Oke 11 Edit Data Gaya Rambut Ketika menu diklik masuk ke halaman Data Wajah serta ada fitur lihat tambah, edit, dan hapus data Pengguna berhasil masuk ke halaman menu Data Wajah, serta berhasil melihat, menambahkan, mengubah dan menghapus data Oke 12 Rekomendasi Gaya Rambut Ketika rekomendasi gaya rambut diklik menampikan rekomendasi berdasra data inputan foto, tekstur, warna da Panjang rambut Sistem menampilkan hasil rekomendasi gaya rambut yang berasal dari teknologi AI Vision ChatGPT dalam bentuk teks
Oke
Pengujian  blackbox  yang  telah  di  lakukan menghasilkan output yang sesuai di harapkan. Proses tampil,  tambah,  ubah,  dan  hapus  data  warna,  wajah dan  gaya  rambut  berhasil  dilakukan  oleh  pengguna aplikasi.  Dengan  variable  tersebut  sistem  berhasil menampilkan rekomendasi gaya rambut menggunakan  tekonologi AI Vision dari ChatGPT . Sehingga,  aplikasi  dapat  dimanfaatkan  oleh  para Kapler  untuk  memberikan  saran  gaya  rambut  pada pelanggan yang datang ke salon potong rambut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  terhadap  aplikasi yang  telah  dibuat,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa aplikasi  yang  dikembangkan  berhasil  mengatasi masalah  rekomendasi  gaya  rambut  menggunakan AI Vision ChatGPT .  Secara  keseluruhan,  aplikasi  ini dapat  digunakan  oleh  kapler  (penata  rambut)  untuk memberikan  saran  gaya  rambut  yang  lebih  personal dan  relevan  kepada  pelanggan,  meningkatkan kepuasan dan pengalaman pelanggan di salon potong rambut. Saran yang dapat dilakukan yaitu melakukan survei  pengguna  untuk  mengumpulkan  umpan  balik tentang desain antarmuka dan pengalaman pengguna, kemudian melakukan perbaikan berdasarkan masukan tersebut  untuk  meningkatkan  kenyamanan  dan kemudahan  penggunaan,  serta  menambahkan  fitur seperti  analisis  tren  gaya  rambut  berdasarkan  data historis  dan  preferensi  pelanggan,  serta  integrasi dengan media sosial untuk berbagi rekomendasi gaya rambut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Manikandan,  P.,  et  al.,  2022. An  Artificial
Neural Network Based Prediction of Mechanical  and  Durability  Characteristics  of Sustainable  Geopolymer  Composite.  Advances in Civil Engineering, 2022 .
https://doi.org/10.1155/2022/9343330
[2] Refwahajan, Fiqih & Waluyo, Anita Fira, 2014. Pengembangan  Sistem  Aplikasi  Barbershop Berbasis  Android  untuk Meningkatkan  Efisiensi dan Efektivitas Pelayanan di Barbershop. Jurnal Indonesia  :  Manajemen  Informatika  dan Komunikasi Vol 5 No 1, Januari (2024).
[3] Fathoni, B. A., Rohmah, F. M., & Kurniawan, I. F.,  2019. Implementasi  Aplikasi  E  –  Commerce Salon  Kecantikan  Berbasis  web  di  Kabupaten Mojokerto.
http://repository.unim.ac.id/1023/1/Jurnal.pdf
[4] N.,  Aditya  Rakyan,  et  al.,  2024. Perancangan Aplikasi  Cukur  Rambut  Berbasis  Mobile  demi Menunjang Kebutuhan Konsumen. Vol 1 No 01 (2024):  Arjuna  PKM:  Jurnal  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat - Januari 2024.
[5] Prakarsya, A., 2019. Perangkat Lunak Permainan Untuk Mendeteksi Dominasi
Perkembangan  Otak  Kanan  Dan  Otak  Kiri Pada  Anak  Usia  4-5  Tahun  Berbasis  Android . In Prosiding Seminar Nasional Darmajaya (Vol. 1, pp. 127-134).
[6] Sari,  Y.  P.,  &  Ali,  R.,  2019. Implementasi Sistem  Pelaporan  Sarana  dan  Prasarana Kegiatan  Belajar  Mengajar  Berbasis  Android (Studi  Kasus:  Institut  Informatika  dan  Bisnis Darmajaya). Jurnal Informatika, 19(1), 47-53.
[7] Raharjo,  B.,  2019. Pemrograman  Android dengan  Fitur  Flutter .  Penerbit  Informatika Bandung. Bandung.
[8] Pangkey, F. M., et al., 2019. Pengaruh Artificial Intelligence  dan  Digital  Marketing  terhadap Minat  Beli  Konsumen. JMM  UNRAM  -
MASTER  OF  MANAGEMENT  JOURNAL,
8(3), 258–269. https://doi.org/10.29303/jmm.v8i3.448
[9] Putra,  B.  W.,  et  al.,  2019. Implementasi Framework  Codeigniter  dan  Restful  API  pada Sistem  Informasi  Manajemen  Tugas  Akhir.
Annual Research Seminar (ARS) 2019, Computer Science and ICT, Vol. 5 No. 1.
[10] Risnina,  Nur  Nindya,  et  al.,  2023. Pengaruh ChatGPT Terhadap Proses Pembelajaran Mahasiswa  di  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, JPBB:  Jurnal  Pendidikan,  Bahasa dan Budaya Vol.2, No.4 Desember 2023.
[11] Wahid,  Aceng  Abdul,  2020. Analisis  Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem
Informasi. Jurnal  Ilmu-ilmu  Informatika  dan Manajemen STMIK.