## PENCARIAN RUTE TERPENDEK PADA APLIKASI OJEK SAMPAH DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DJIKSTRA
Luluk Suryani 1) , Ery Murniyasih 2)
1,2 Teknologi Rekayasa Komputer Jaringan, Politeknik Saint Paul Sorong email: luluk.suryani@gmail.com , ery.murniyasih@gmail.com

## Abstract
Currently  there  is  a  transportation  service  at  the  Sorong  Raya  Garbage  Bank. Customers  for  transport services are increasing day by day and this makes it difficult for drivers because they have to determine short routes every day. If the driver does not know the exact address and determines the shortest route, this will result in inefficient use of time and wasted fuel. This can also have an impact on the services provided to customers so they are not optimal because they are late or not on time. Based on the existing problems, a solution is given in the form of an application that aims to determine the shortest or closest route between each address that will be visited by the garbage collection car, this is to support the effectiveness of waste collection  by  providing  information  to  the  driver  in  the  form  of  the  shortest  path  to  be  traversed. Applications  are  made  using  the  Dijkstra  algorithm  approach  for  mobile  applications  on  the  Android platform. The application is equipped with a description of the trip, estimated travel time, and alternative routes to each address. The result of the application made is that the application can implement the Djikstra algorithm  which  can  be  applied  and  succeeds  in  determining  the  shortest  distance  for  the  process  of transporting garbage to residents' homes based on the initial address input from the driver to the pick-up destination address.

## Keywords: Djikstra, Route, Android, Service

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  bertambahnya  jumlah  penduduk kota Sorong dari tahun ke tahun dan berbanding lurus  pula  dengan  peningkatan  konsumsi masyarakat  maka  tentu  berpengaruh  pada konsentrasi  sampah  yang  cenderung  meningkat. Realitas menunjukkan bahwa Tempat Pembuangan Sampah (TPS) di Kota Sorong pun belum menjawab tantangan ini sebab akses yang jauh  dan  membuat  keterlambatan  pembuangan sampah rumah tangga oleh warga. Ditambah lagi dengan Kebiasaan masyarakat yang memaksakan untuk  terus  membuang  sampah  tidak  pada tempatnya  sehingga  mengotori  tempat-tempat publik seperti di kali, di depan bandara, pinggiran jalan  raya  dan  di  tempat-tempat  publik  lainnya. Bank  Sampah  Sorong  Raya  (BSSR),  melihat bahwa kenyataannya produksi sampah terbanyak adalah dari sampah rumah tangga  dan berdasarkan  pengamatan  di  atas  ini  bisa
dinyatakan  memberikan  dampak  buruk  bagi lingkungan, pencemaran air bersih, dan menurunnya kesehatan masyarakat.
Sebagai lembaga yang memiliki concern terhadap  kebersihan  lingkungan  dan  tata  kelola sampah  di  Kota  Sorong,  Bank  Sampah  Sorong Raya  (BSSR)  memiliki  program  Layanan  Jasa pengangkutan  sampah  dari  rumah  ke  rumah secara  berjadwal  mampu  menjadi  solusi  atas permasalahan  bertumpuknya  sampah  rumah tangga pada rumah warga, belakangan masyarakat  sudah  merasakan  pengaruh  positif dari  program  ini.  Namun,  dalam  proses pengangkutan sampah masih mengalami kendala dimana  belum  efektif  dalam  penentuan  rute terbaik  sehingga  pengangkutan  sampah  dapat dilakukan  secara  efisien  dan  tepat  waktu  dalam proses  jemput  dan  secara  tidak  langsung  dapat menghemat  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM),  Jika kendala  ini  teratasi  maka  mampu  mengurangi
kendala operasional BSSR. Atas deskripsi uraian tersebut,  maka  penting  untuk  menerapkan teknologi  sebagai  solusi  yakni  menghadirkan Aplikasi berbasis android yang berguna menentukan  rute  ( path )  terpendek  kendaraan pengangkut  sampah  dengan  metode  Djikstra. Adapun  metode  yang  diterapkan  yakni  Dijkstra ini,  diterapkan  dengan  tujuan  pencarian  path terpendek pada graph berarah. Dijkstra menerapkan  prinsip  dan  pola  algoritma  greedy. Pola algoritma greedy pada dijkstra menunjukkan bahwa pada setiap step langkah akan melakukan pemilihan  sisi  yang  berbobot  minimum  dan menginputkannya  dalam  himpunan  solusi  [1], [2].  Adapun  rata-rata  waktu  eksekusi  algoritma Djikstra bila dibandingkan dengan algoritme Ant Colony masih terukur lebih kecil, maka algoritma Djikstra  banyak  dimanfaatkan  dalam  proses mencari jalur optimum di dalam jaringan internet dibanding  algoritma  yang  lainnya  [3].  Sistem dapat  mencari  rute  dengan  baik  menggunakan algoritma Dijkstra, namun sebelum mencari rute tersebut dibutuhkan algoritma geometri haversine formula  yang  berfungsi  untuk menghitung  antar latitude dan longitude satu dengan lainnya  [4].
Penelitian dengan judul "aplikasi penentuan  rute  dan  waktu  tempuh  ke  halte transjakarta  terdekat  dengan  algoritma  Dijkstra berbasis  location  base  system  "  menunjukkan bahwa  aplikasi  untuk  menentukan  rute  dan lamanya  waktu  yang  ditempuh  menuju  halte transjakarta  dengan  algoritma  dijkstra  berbasis mobile  mampu  mendeskripsikan  gambaran perjalanan  menuju  halte  yang  paling  dekat. Aplikasi ini juga memberikan tampilan list daftar rekomendasi halte transjakarta dari sisi pengguna sehingga informasi yang dibutuhkan secara tepat tersedia. Aplikasi tersebut juga mampu menunjukkan  rute-rute  alternatif  yang  dapat dipilih  pada  sisi  pengguna  [3]. Penelitian  ketiga dengan  judul  "penentuan  rute  terpendek  tujuan wisata  di  kota  Toboali  menggunakan  algoritme Dijkstra berbasis web " menghasilkan kesimpulan  bahwa  aplikasi  web  ini  dapat dimanfaatkan  untuk  penentuan  jarak  rute terpendek  dari  titik  awal  pengguna  menuju  titik destinasi  wisata  pengguna.  Sistem  ini  juga
memiliki hasil perhitungan manual yang hasilnya sampai  pada  tujuan  wisata  berfokus  di  kota Toboali ditunjukkan jelas bahwa metode Dijkstra dapat  menetapkan  bobot  paling  rendah  guna mencapai jarak paling pendek menuju titik tujuan [5].
Penelitian  dengan  judul  "pemilihan  rute perjalanan  terpendek  menggunakan  algoritma Dijkstra  dan  google  maps"  menjelaskan  bahwa proses  mencari  jarak  yang  paling  pendek  antara verteks yang ada pada suatu graf adalah salah satu problem yang dapat dituntaskan dengan memanfaatkan  algoritma  Dijkstra  dan  google maps.  Proses  cari    rute  terpendek  dari  jalan Rangga  Malela  (verteks  a)  menuju  bandara Husein  Sastranegara  (verteks  b)  dengan  melalui 19 verteks dan 25 edge dengan perempatan jalan sebagai vertex dan jalan sebagai edge [6].
Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu  yang  telah  dilakukan,  membuktikan bahwa  algoritma  Djikstra  mampu  menentukan rute  terpendek,  selain  itu  algoritma  ini  telah banyak  digunakan  untuk  mendukung  dalam proses  pencarian  rute  terdekat.    Pada  penelitian ini,  selain  menemukan  rute  terpendek  dengan algoritma  djikstra  sistem  juga  menampilkan estimasi  waktu  tempuh  sehingga  sopir  bisa memperkirakan  waktu  yang  akan  digunakan dalam  mengankut  sampah  dibeberapa  alamat dengan  begitu  sopir  bisa  memperkirakan penambahan  atau  tidak  alamat  penjemputan sampah,  agar  dapat  memanfaatkan  waktu semaksimal mungkin.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode System  Development  Life  Cycle (SDLC)  dengan  menggunakan  model Waterfall . SDLC  merupakan  metode  umum  yang  banyak digunakan untuk mengembangkan sebuah sistem informasi  [7][8].    Metode  SDLC  salah  satunya memiliki model perancangan waterfall [9] . Model waterfall adalah  model  pengembangan  klasik yang  bersifat  berurutan  dari  tahap  awal  hingga akhir  dalam  membangun  sebuah software [10]. Berikut  diagram  metode  penelitian  yang dijalankan dalam pengembangan aplikasi ini.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Penelitian dimulai dengan studi pendahuluan yaitu mempelajari buku, jurnal serta beberapa  artikel  ilmiah  yang  mendukung penelitian. Tahap berikutnya peneliti merumuskan  masalah  dan  tujuan  yang  akan dicapai.  Untuk  bisa  menyelesaikan  masalah  dan mencapai tujuan, penulis melakukan pengumpulan data primer yang dilakukan dengan cara  observasi  mengenai  pengangkutan  sampah. Observasi  dilakukan  di  lokasi  Bank  Sampah Sorong Raya (BSSR) yang terletak di Jl. Makbon, Km. 12 Masuk Kota Sorong. Observasi dilakukan untuk  memahami  realitas  sistem  penjemputan sampah  yang  sudah  berjalan  tanpa  peran teknologi dan di brainstorming untuk mengkomparasikan  bila  terdapat  teknologi  yang digunakan yakni aplikasi android dengan konsep teori  Djikstra  sebagai  konsep  path.  Kemudian
untuk  mengentalkan dari sisi data dan penggambaran fakta juga informasi terkait sistem dan  permasalahan,  maka  dilakukan  wawancara kepada  masyarakat,  supir  pengangkut  sampah dan perusahaan penyedia jasa dan tim manajemen BSSR  yang  merupakan  rangkaian  dari  pelaku sistem aplikasi yang akan dibangun.
Setelah selesai melakukan pengumpulan data,  peneliti  mulai  masuk  pada  perancangan sistem  dengan  metode  waterfall,  dimana  tahap pertama  yaitu  menganalisis  kebutuhan  sistem yang  akan  dikembangkan,  setelah  itu  dilakukan analisis kelayakan atau studi kelayakan terhadap sistem  yang  akan  dikembangkan  dari  aspek teknis,  ekonomi  dan  organisasi.  Analisis kelayakan  teknik  diproses  guna  melakukan pendataan setiap unsur komponen yang berkaitan dengan  teknologi  pendukung  sistem.  Kelayakan ekonomi  mendetailkan  analisis  biaya  dan kegunaan,  tujuannya  agar  mengetahui  apa  saja kegunaan  yang    diperoleh  dari  sebuah  sistem yang nantinya dikembangkan, jika dibandingkan dengan  keluarnya  biaya  yang  jauh  lebih  besar [11].
Analisis kelayakan organisasi
merupakan suatu prinsip untuk mengembangkan sistem  yang  sangat  penting  dimana  menjadi rumusan  bahasannya  adalah  kebutuhan  akan tenaga  atau  adanya  sumber  daya  manusia  yang telah  terlatih.  Variabel  utama  yang  menjadi penentu  keberhasilan  dari  sistem  adalah  faktor Sumber  Daya  Manusia  (SDM),  apakah  itu terletak di tahapan pengembangan, implementasi,
maupun pada proses pengoperasiannya  [12].  kemudian  dilanjutkan dengan desain
tampilan dengan menggambarkannya menggunakan tools Android Studio dan Flutter. Android studio dipilih karena banyak  fitur  yang  mempermudah developer dalam  membuat  program.  Android  studio  juga memiliki  banyak Pustaka  atau library yang  siap untuk  langsung  digunakan  [13].  Selain  itu android  mempunyai  kelebihan  salah  satunya sifatnya yang open source, sehingga memudahkan untuk dikembangkan [14]. Dukungan  dalam  android  studio  adalah  flutter, dimana framework  flutter adalah  SDK  yang
digunakan dalam pengembangan aplikasi mobile dengan  kinerja  tinggi  yang  dibuat  oleh  Google [15]. Framework  Flutter bukan  hanya  bisa dikembangkan  untuk  satu  sistem  operasi  saja, karena bisa berjalan pada aplikasi mobile dengan sistem  operasi  android  dan  IOS  [16].  Setelah selesai  melakukan  desain,  dilanjutkan  tahap implementasi  kode  program  dengan  algoritma Dijkstra  untuk  melakukan  pencarian  rute terpendek. Tahap berikutnya dari waterfall yaitu melakukan pengujian aplikasi dengan Black Box Testing .  Pengujian  dengan black  box banyak digunakan untuk mengetahui sistem yang dibuat sudah  sesuai  atau  belum  antara  input  dan outputnya[17].    Pengujian blackbox sangat penting  dilakukan  dalam  tahap  pengembangan sistem karena mampu mengidentifikasi kesalahan fungsi, tampilan, data model, akses ke server dan juga  keterkaitan  dengan  data  eksternal[18]. Tahap  terakhir  dari  model waterfall adalah melakukan  perawatan  terhadap  sistem  yang dikembangkan.  Tahap  perawatan  dan  operasi adalah proses memperbaiki error pada saat sistem sudah  berjalan  dan  tidak  ditemukan  pada  saat tahap pembuatan [19]. Perawatan perlu dilakukan secara  berkala  karena  sangat  penting  dan berpengaruh terhadap jalannya proses operasional pada perusahaan[20].
Algoritma yang digunakan untuk pencarian jalur atau rute terpendek salah satunya adalah  Dijkstra.    Algoritma    ini    melakukan pencarian graf yang dapat menemukan jalur atau rute (path)   terpendek   dengan   satu   source atau sumber di  graf   yang  tidak  mempunyai  Cost sisi negative. Berikut tahapannya disajikan pada gambar 2.
Proses  tahapan  algoritma  Dijkstra  ini dapat melalui alur tahapan di bawah ini:
a. Penentuan  titik  awal  yang  pada  titik  itu selanjutnya ditentukan sebagai node
pertama, kemudian  ditentukan  bobot  jarak jalur    di    node    pertama    ke    node    paling dekat  satu  per  satu,  Dijkstra  selanjutnya mengembangkan  proses  pengembangan guna  menemukan  bobot  paling kecil  dari satu    node    ke    node-node  yang  lain  dan menuju node berikutnya dari satu ke satu.
b. Penentuan  bobot  (jarak)  antara  masing- masing node menuju node lainnya, kemudian  posisikan  pada  angka  0  di  node awal dan nilai tidak terhingga di node yang lain.
Gambar 2. Alur Algoritma Djikstra
c. Pengaturan  setiap  node  yang  sama sekali belum    dilewati    dan    pengaturan    node pertama  menjadi  “node  keberangkatan”.
d. Untuk  node      keberangkatan,    perlu menghitung      node    lain      yang      terdekat dengan jalur berangkat  dan  belum dilewati dan menghitung pula jarak dari
pemberangkatan  awal.  Bila    jaraknya    jauh lebih    kecil    dari    jarak    yang  awal    (yang telah    diperhitungkan    sebelumnya)    maka perlu  menghapus  data  yang  lama  dan menyimpan  ulang  data  jarak    sebelumnya dengan data jarak yang lebih  pendek.
e. Bila  tuntas  proses  perhitungan    dan mempertimbangkan    masing-masing    jarak di    node    lain    yang  berdekatan, sign node yang  sudah  dilalui  sebagai  “Node  dilalui”. Node  yang  telah  dilalui  tidak    dilakukan pengecekan  kembali,  jarak    yang  nantinya tersimpan  yaitu  jarak  yang  bobotnya terkecil.
f. Atur    “Node    sama  sekali  belum    dilalui”, dengan    bobot    jarak    terkecil    (dari    node pemberangkatan)  untuk    pemberangkatan selanjutnya  dan  ulangi langkah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menjelaskan  terkait  hasil analisa penelitian yang dilakukan :
3.1 Analisa Kebutuhan Sistem
Pada  perancangan  aplikasi  penentuan rute  terpendek  untuk  kendaraan  pengangkut sampah, membutuhkan perangkat yang mendukung  pembuatan  sistem  yakni  perangkat keras perangkat lunak yang terdiri dari :
a) Kebutuhan perangkat keras : Laptop
Processor  Intel  Core  i5-8265U,  GeForce MX230 VRAM 2GB GDDR 5, Memori RAM 8GB.
b) Kebutuhan perangkat lunak : Android Studio, Flutter, Software Development Kit.
3.2 Tampilan Aplikasi Penelitian  dilakukan  dengan  merancang
User  Interface dengan  memanfaatkan software android studio 3.5.2 dan framework flutter v1.9.1.
Berikut beberapa tampilan dari aplikasi. Gambar 2 menunjukkan tampilan jika sopir ingin mengisi setiap alamat pengangkutan sampah. Pada bagian ini  sopir  harus  mengisikan  alamat  dengan lengkap  agar  node-node  lokasi  tujuan  bisa didapat dengan mudah.
Gambar 2. Tampilan Pengisian Alamat
Gambar 3. Tampilan Rute
Bagian  gambar  3  menunjukkan  bahwa sistem  akan  langsung  membuat  alamat  Bank Sampah  Sorong  Raya  sebagai  node  awal. Kemudian  alamat  yang  dipilih  sebagai  node tujuan.  Sistem  juga  akan  menampilkan  estimasi waktu  yang  akan  ditempuh  dari  node  awal  ke node tujuan.
Gambar 4. Riwayat Penjemputan
Pada  gambar  4  menampilkan  Riwayat pengangkutan sampah, untuk memudahkan supir mengetahui node yang sudah terlewati.
3.3 Hasil Analisa Algoritma Djikstra
Pengujian diujikan menggunakan ilustrasi node-node serta bobot yang dipakai pada algoritma  djikstra  dalam  penentuan  rute  paling dekat dari node awal Bank Sampah Sorong Raya kearah  Jl  Melati  Raya,  Klasabi,  Kecamatan Sorong  Manoi.  Dari  node  awal  ke  node  tujuan terdapat  node-node  lain  yang  memiliki  bobot masing-masing.
Berdasarkan node dan  bobot ini kemudian diketahui rute terpendek.

## Gambar 5. Analisa Djikstra
Pada gambar ini menjelaskan bahwa dari Bank Sampah sorong raya menuju Jl Melati Raya terdapat  3  alternatif  rute  yang  bisa  ditempuh. Node  A  yaitu  Bank  Sampah  Sorong  Raya merupakan  titik  awal  keberangkatan  menuju Node H yaitu Jl Melati Raya. Node awal memiliki nilai bobot 0. Step selanjutnya dari node pertama keberangkatan simpul A yang terkoneksi.
yakni  Rute  X  =    A,  B,  C,  D,  E,  F,G,H dengan  bobot  X  =  0+3+1+6+8+4+1+1  =  24. Berikutnya  Rute  Y  =  A,B,I,J,E,F,G,H  dengan bobot  Y  =  0+3+5+3+6+4+1+1  =  23.  Ruter terakhir  adalah  Rute  Z  =  A,B,I,J,K,L,M,G,H dengan  bobot  Z  =  0+3+5+3+3+3+3+6+1  =  27. Dari  perhitungan  bobot  bobot  setiap  rute  maka dipilih  rute  terpendek  adalah  rute  Y  yaitu melewati graph A,B,I,J,K,L,M,G,H.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian masalah yang dipaparkan  sebelumnya  serta  tujuan  penelitian maka dapat disimpulkan bahwa 1. Aplikasi  android  dengan  algoritma  djikstra dapat diterapkan dan berhasil berjalan sebagai metode  penentuan  jarak  terpendek  untuk
proses  pengangkutan  sampah  pada  rumah warga  berdasarkan  inputan  alamat  awal  dari supir menuju alamat tujuan penjemputan.
2. Berdasarkan  hasil  uji  untuk  satu  alamat, algoritma  djikstra  yang  digunakan  pada aplikasi  dapat  menemukan  rute  terpendek. alternatif rutenya adalah dengan bobot rute X =24 dengan waktu tempuh 14 menit, rute Y = 23  waktu  tempuh  13  menit  dan  rute  Z  =27 waktu tempuh 15 menit. Pemilihan rute pada bobot dan waktu terkecil.

## 5. REFERENSI
[1] B.  Folaiman,  R.  Rosihan,  and  A.
Mubarak, “Implementasi Algoritma Dijkstra Untuk Penentuan Jalur Terpendek Pada  Aplikasi Evakuasi
Bencana Untuk Penyandang Disabilitas,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 1,  no.  2,  pp.  61–69,  2018,  doi: 10.33387/jiko.v1i2.770.
[2] K.  Hermanto  and  T.  D.  Ermayanti, “Analisa  Optimasi  Rute  Transportasi Antar Jemput Siswa Menggunakan Model CGVRP dan Algoritma Dijkstra di SDIT Darus Sunnah,” Unisda J. Math. Comput.
Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  19–28,  2019,  doi: 10.52166/ujmc.v5i2.1653.
[3] N.  Dewi,  D.  A.  W.  P,  and  M. Purwaningsih,  “Transjakarta  Terdekat
Dengan  Algoritme  Dijkstra  Berbasis Application  of  Routing  and  Time Determination To the Nearest
Transjakarta  Bus  Stop  With  Dijkstra Algorithm  Based  on  Location  Base System,” vol. 7, no. 4, pp. 653–660, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202071680.
[4] M. A. F. Nugroho, Y. W. Syaifudin, and D. Puspitasari, “Penentuan Jarak Terpendek Menggunakan Metode Dijkstra Pada Data Spasial Openstreetmap  (Studi  Kasus :  Pada
Perusahaan  Pengantaran  Barang  Wahana Logistik Kota Malang),” Smatika  J. , vol. 9,  no.  01,  pp.  45–50,  2019,  doi: 10.32664/smatika.v9i01.265.
[5] F. Panca Juniawan and D. Yuny Sylfania,
“Penentuan  Rute  Terpendek  Tujuan Wisata  Di  Kota  Toboali  Menggunakan Algoritme  Dijkstra  Berbasis  Web,” J.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 211–218, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202071954. [6] A. Herdyanto Sunaryono, Y. Permanasari, and  E.  Harahap,  “Pemilihan  Rute
Perjalanan Terpendek Menggunakan Algoritma  Dijkstra  dan  Google  Maps,”
Pros. Mat. , pp. 113–117, 2015.
[7] A. A. Wahid, “Analisis Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi,” J. Ilmu-ilmu Inform. dan Manaj. STMIK ,
no. November, pp. 1–5, 2020. [8] Y.  Firmansyah  and  U.  Udi,  “Penerapan Metode SDLC Waterfall Dalam
Pembuatan  Sistem  Informasi  Akademik Berbasis  Web  Studi  Kasus  Pondok Pesantren  Al-Habib  Sholeh  Kabupaten Kubu Raya, Kalimantan Barat,” J. Teknol. dan  Manaj.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  2017, doi: 10.26905/jtmi.v4i1.1605.
[9] D. Mallisza, H. S. Hadi, and A. T. Aulia,
“Implementasi  Model  Waterfall  Dalam Perancangan Sistem Surat Perintah Perjalanan Dinas Berbasis Website Dengan  Metode  SDLC,” J. Tek.
Komputer, Agroteknologi Dan Sains , vol. 1,  no.  1,  pp.  24–35,  2022,  doi:
10.56248/marostek.v1i1.9.
[10] W. E. Hendini, AdeJayanti, “Pengembangan Perangkat Lunak Pengujian Kendaraan Bermotor (Tanjidor)  dengan  Model  Waterfall  pada Dinas  Perhubungan,” J.  Khatulistiwa Inform. , vol. IX, no. I, pp. 59–67, 2021.
[11] M.  Taufiq,  A.  Habibie,  and  C.  Riki,
“Optimasi Pengembangan Sistem
Informasi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru (Si-Pmb) Dengan Menggunakan Analisis Kelayakan  Ekonomi  Dan  Teknologi,” INFOTECH  J. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  1–8,
2019.
[12] Hasnadi,  “Perencanaan  Sumber  Daya Manusia Pendidikan,” J. Bidayah , vol. 10
No. 2, no. 4, pp. 141–148, 2019.
[13] S. Mulyati and W. Wardono, “Kreativitas Matematis  Siswa  Pada  Pembelajaran Discovery  Learning  Dengan  Media Berbasis  Android  Studio,” Pros.  Semin.
Nas. Mat. , vol. 2, pp. 788–797, 2019.
[14] A. Nasution, B. Efendi, and I. K. Siregar, “Pelatihan  Membuat  Aplikasi  Android
Dengan  Android,” Jurdimas  (Jurnal
Pengabdi.  Kpd.  Masyarakat) ,  vol.  2,  no. 1, pp. 53–58, 2019.
[15] S. Tjandra and G. S. Chandra,
“Pemanfaatan  Flutter  dan  Electron Framework  pada  Aplikasi  Inventori  dan Pengaturan  Pengiriman  Barang,” J.  Inf.
Syst.  Hosp.  Technol. ,  vol.  2,  no.  02,  pp. 76–81, 2020,
doi:
10.37823/insight.v2i02.109. [16] S.  Ernawati,  R.  Wati,  and  I.  Maulana, “Penerapan  Model  Fountain  Untuk Pengembangan Aplikasi Text Recognitiondan  Text  To  Speechberbasis Android  Menggunakan  Flutter,” Pros.
Snast , pp. 178–186, 2021.
[17] 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,  p.  125,  2019,  doi: 10.32493/informatika.v4i4.3782.
[18] J.  Shadiq,  A.  Safei,  and  R.  W.  R.  Loly, “Pengujian Aplikasi Peminjaman Kendaraan Operasional Kantor Menggunakan  BlackBox  Testing,” Inf. Manag. Educ. Prof.  J. Inf. Manag. , vol. 5,
no. 2,
p. 97, 2021, doi:
10.51211/imbi.v5i2.1561. [19] F. Fatmawati and J. Munajat,
“Implementasi  Model  Waterfall  Pada Sistem  Informasi  Persediaan  Barang Berbasis Web (Studi Kasus: PT.Pamindo Tiga  T),” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol.  2,  no.  2,  pp.  1–9,  2018,  doi: 10.30865/mib.v2i2.559.
[20] A. B. Hikmah, H. Faqih, J. M. Hudin, and L.  S.  Ramdhani,  “Sistem  Informasi
Penjadwalan Maintenance Peralatan Menggunakan  Model  Waterfall,” J. Swabumi ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  141–145,
2022.