## PENGEMBANGAN APLIKASI KASIR MOBILE YANG EFISIEN (STUDI KASUS: IMPLEMENTASI API GEMINI PADA FLUTTER)
Adinda Cahya Kamilla, Natasya Priyani, Viktor Handrianus Pranatawijaya, Nova Noor Kamala Sari Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya Jalan Yos Sudarso, Palangka, Kec. Jekan Raya, Kota Palangka Raya, Kalimantan Tengah 74874 adindack@mhs.eng.upr.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem kasir berbasis mobile untuk coffee shop dengan fokus pada efektivitas  waktu  pengguna.  Dengan  metode Waterfall yang  disederhanakan,  pengembangan  dilakukan  secara bertahap, meminimalisir kesalahan, dan memastikan setiap fase berjalan sesuai rencana. Analisis penting untuk memahami  kebutuhan  sistem  maupun  pengguna  dan  mengidentifikasi  komponen  yang  diperlukan,  sementara desain  bertujuan  untuk  merancang  arsitektur  sistem  yang  memenuhi  kebutuhan  yang  telah  diidentifikasi. Pengkodean  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai  teknologi  dan  alat  seperti  Flutter,  bahasa  Dart, query database , kecerdasan buatan (AI), dan komponen pendukung lainnya. Pengujian dilakukan untuk memverifikasi dan  memvalidasi  aplikasi,  khususnya  fungsi generate deskripsi.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  API  Gemini berfungsi  baik  dan  menghasilkan  deskripsi  sesuai  harapan.  Implementasi  ini  memungkinkan  deskripsi  produk dihasilkan  secara  otomatis,  mengurangi  kebutuhan  input  manual,  dan  meningkatkan  efisiensi  operasional. Pengujian juga menunjukkan bahwa fungsi generate deskripsi bekerja cepat, menghasilkan deskripsi dalam waktu 2-5 detik tanpa  masalah signifikan. Penggunaan teknologi  ini  membuktikan  bahwa  integrasi  AI dalam aplikasi kasir mobile dapat  meningkatkan  kualitas  layanan  dan  pengalaman  pengguna  di coffee  shop .  Optimasi berkelanjutan  dan  penambahan  fitur  baru  disarankan  untuk  memastikan  aplikasi  tetap  relevan  dan  berkinerja optimal.
Kata kunci :  API, gemini AI, flutter, aplikasi mobile, kasir, coffee shop

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  memainkan  peran  penting  dalam perkembangan perusahaan saat ini, sehingga  menjadi salah  satu  faktor  penentu  keberhasilan  dalam memajukan bisnis[1].
Salah  satu  sektor  yang  mengalami  dampak signifikan  dari  revolusi  teknologi  adalah  industri restoran, terutama coffee shop atau warung kopi, yang seringkali berfungsi sebagai pusat kegiatan sosial dan profesional.  Lebih  dari  sekadar  tempat  untuk menikmati kopi dan makanan ringan, coffee shop telah menjadi arena untuk penerapan inovasi teknologi yang meningkatkan  pengalaman  pelanggan  dengan  lebih efisien dan memuaskan.
Salah  satu  contohnya  adalah  teknologi  berbasis web. Teknologi Informasi berbasis web diyakini dapat memudahkan pengelolaan organisasi, membuat pekerjaan  lebih  efektif  dan  efisien  secara  otomatis, serta mempercepat proses pengolahan data. Misalnya, di  sektor  bisnis  seperti  kedai  kopi,  atau coffee  shop penggunaan  teknologi  berbasis  web  dapat  membantu dalam  manajemen  inventaris,  pemesanan  online,  dan analisis  data  pelanggan,  sehingga  meningkatkan operasional dan pelayanan..
Dalam konteks ini, sistem kasir berbentuk mobile menjadi  solusi  yang  inovatif  dan  sesuai  dengan  tren zaman.  Sistem  kasir mobile adalah  perangkat  lunak atau aplikasi yang digunakan untuk mengelola proses transaksi penjualan di bisnis, termasuk di coffee shop . Sistem  kasir mobile memungkinkan  pengguna  untuk melakukan transaksi dengan mudah dan cepat melalui
perangkat  seluler  mereka,  seperti smartphone atau tablet.
Tujuan  utama  dari  aplikasi  kasir mobile untuk kedai  kopi  adalah  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan kenyamanan  dalam  pengelolaan  transaksi  dan operasional  harian.  Aplikasi  ini  dirancang  untuk mempermudah  pencatatan  penjualan,  manajemen inventaris,  pelacakan  stok  secara  real-time  dan pengelolaan keuangan. Selain itu, aplikasi kasir mobile memungkinkan  pemilik  dan  karyawan  kedai  kopi untuk  melayani  pelanggan  dengan  lebih  cepat  dan akurat,  mengurangi  kesalahan  dalam  pencatatan transaksi,  serta  menyediakan  laporan  penjualan  yang komprehensif untuk analisis bisnis yang lebih baik.
Dengan penambahan API AI seperti API Gemini, sistem  kasir mobile dapat  ditingkatkan  dengan kecerdasan buatan. API, atau Application Programming  Interface ,  adalah  kumpulan  instruksi program  yang  memfasilitasi  pembangunan  aplikasi perangkat lunak[2]. Fungsi  API sendiri  adalah untuk pertukaran data antar aplikasi/platform, dengan  fungsi atau instruksi tersendiri sehingga pengembang aplikasi tidak  perlu membuat fungsi serupa atau  menulis kode dari awal[3].  Penggunaan  API AI dalam  sistem kasir memungkinkan  pengenalan  dan  pemberian  deskripsi produk  secara  otomatis  kepada  kasir  dan  pelanggan, meningkatkan  efisiensi  dan  pengalaman  pengguna. Integrasi  API  juga  memungkinkan  aplikasi  ini berkomunikasi  dengan  sistem  lain,  seperti  platform pembayaran,  manajemen  inventaris,  dan  analitik penjualan, menciptakan ekosistem yang terhubung dan efisien. Hal ini membantu kedai kopi mengoptimalkan
operasional  internal  dengan  menganalisis  data transaksi  dan  preferensi  pelanggan,  memberikan rekomendasi  produk  yang  relevan  dan  layanan personalisasi, serta mempermudah otomatisasi berbagai tugas operasional.
Untuk  membuat  aplikasi mobile diperlukan penggunaan  flutter.  Flutter  adalah  SDK  yang dikembangkan  oleh  Google  untuk  membangun aplikasi mobile yang memiliki kinerja tinggi dan dapat berjalan  pada  platform  iOS  dan  Android  dengan menggunakan satu basis kode. SDK ini  bersifat open source, sehingga dapat  diakses dan dimodifikasi oleh siapa  saja.  Tujuan  utama  dari  Flutter  adalah memungkinkan  pengembang  untuk  menciptakan aplikasi yang memiliki kinerja tinggi dan terasa alami pada  berbagai  platform[4].Dalam  pembuatannya pengembang  perlu  memahami  bahasa  pemrograman Dart.  Dart  adalah  bahasa  pemrograman  yang  juga dikembangkan oleh Google dan dimaksudkan sebagai pengganti Javascript.
Dengan demikian, sistem kasir berbentuk mobile dengan  integrasi  API  AI  telah  menjadi  pendorong utama  inovasi  dalam  industri coffee  shop modern[5]. Dengan memanfaatkan teknologi ini, coffee shop dapat meningkatkan efisiensi operasional mereka, memberikan  pengalaman  pelanggan  yang  lebih  baik, dan tetap relevan dalam persaingan pasar yang semakin ketat[6].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Flutter
Flutter adalah kerangka kerja open-source  yang dikembangkan  oleh  Google  untuk  membangun antarmuka  pengguna  (UI)  aplikasi  secara  cepat  dan konsisten  di  berbagai  platform,  termasuk  Android, IOS,  dan  web.  Dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Dart, Flutter memungkinkan pengembang  untuk  membuat  aplikasi  dengan antarmuka  yang  kaya  dan  responsif,  serta  performa yang  tinggi.  Flutter  juga  menyediakan  berbagai komponen  dan widget yang  dapat  digunakan  untuk mempercepat proses pengembangan aplikasi, sehingga memberikan pengalaman pengembangan yang efisien dan  memudahkan  pengembang  untuk  menciptakan aplikasi mobile yang berkualitas tinggi[7].

## 2.2. Aplikasi Mobile
Aplikasi mobile adalah  perangkat  lunak  yang dirancang  khusus  untuk  digunakan  pada  perangkat seluler, seperti smartphone dan tablet. Dalam beberapa tahun terakhir, aplikasi mobile telah menjadi teknologi yang paling populer dan banyak digunakan[8]. Hal  ini  terutama  didorong  oleh  perkembangan pesat  dalam  teknologi smartphone yang  semakin canggih, yang menyediakan platform yang kuat untuk menjalankan  berbagai  jenis aplikasi dengan  berbagai fungsi  dan  tujuan.  Aplikasi mobile memungkinkan pengguna untuk melakukan  berbagai  aktivitas,  mulai dari  komunikasi,  hiburan,  belanja  online,  hingga
produktivitas,  dengan  mudah  dan  nyaman  melalui perangkat seluler mereka.

## 2.3. Dart
Dart  adalah  bahasa  pemrograman  yang  telah dikembangkan oleh Google sejak tahun 2007 di bawah kepemimpinan Lars Bak dan Kasper Lund[9].
Dart  merupakan  bahasa  pemrograman  yang berorientasi  objek  (OOP)  dengan  syntax  yang  mirip dengan    C++,    Java    dan    Javascript.  Bahasa  ini dirancang  untuk  mengoptimalkan  sisi  klien.  Selain untuk pengembangan aplikasi seluler, Dart juga dapat digunakan  untuk  membuat  berbagai  jenis  aplikasi, termasuk  aplikasi  web,  layanan  mikro,  desktop,  dan aplikasi lain yang menggunakan teknologi Internet of Things (IoT).

## 2.4. API Gemini
Gemini  adalah  model Large  Language  Model (LLM)  dari  Google  yang  sangat  besar,  canggih,  dan fleksibel.  Model  ini  dapat  dijalankan  di  berbagai mesin, mulai dari data center hingga perangkat mobile , dan  mampu  memahami  berbagai  jenis  informasi seperti  teks,  kode,  suara,  gambar,  dan  video.  Google membuka  akses  ke  kunci  API  Gemini  agar pengembang  aplikasi  dapat  menggunakan  model  ini dalam  pembuatan  aplikasi  kecerdasan  buatan  (AI) mereka sendiri[10].
Terdapat  contoh  penelitian  sebelumnya  yang menerapkan  Google  API  telah  berhasil  membangun aplikasi Tour  Guide  yang  dapat  menampilkan  lokasi keberadaan user, informasi tentang objek wisata, rute perjalanan, jarak terdekat maupun terjauh serta waktu tempuhnya dengan pilihan navigasi[11].

## 3. METODE PENELITIAN
Pengembangan  adalah  sebuah  proses  yang bertujuan  untuk  meningkatkan  atau  menciptakan sesuatu  yang  baru.  Metode  yang  digunakan  untuk pengembangan  sistem  kasir  ini  adalah  metode waterfall yang telah disederhanakan. Model waterfall memberikan pendekatan berurutan terhadap alur hidup perangkat  lunak.  Berikut  ini  tahapan  penelitian ini, yaitu:
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 3.1. Analisis
Tahap  analisis  kebutuhan  sistem  dalam pengembangan  aplikasi  sistem  kasir coffee  shop berbasis mobile sangat  penting  untuk  memahami kebutuhan pengguna serta mengidentifikasi komponen
yang  diperlukan.  Proses  ini  juga  membantu  dalam memahami manfaat yang akan diberikan oleh aplikasi yang  dikembangkan.  Analisis  ini  mencakup identifikasi  perangkat  keras,  perangkat  lunak,  serta kebutuhan  input,  proses,  dan  output  aplikasi.  Dalam konteks  pengembangan  aplikasi  berbasis mobile , analisis  kebutuhan  juga  mencakup  penilaian kemampuan portabilitas, kemudahan penggunaan, dan kemampuan offline [12].
Sebuah  aplikasi  sistem  kasir coffee  shop yang telah ada mempunyai tiga halaman utama dengan fitur fitur  seperti view detail  produk, tambah  produk, edit produk,  hapus  produk,  tambah  pesanan, view keranjang dan view laporan. Permasalahan ditemukan yaitu sistem memerlukan fitur yang dapat menghemat waktu dan memberikan kemudahan kepada pengguna untuk  mendeskripsikan  berbagai  macam  produk.  Ini menyebabkan  terciptanya  sistem  kasir  dengan  fitur generate deskripsi  untuk  membuat  deskripsi  produk otomatis  tanpa  membuat  deskripsi  manual  dan memasukkannya ke dalam database .

## 3.2. Desain
Desain  bertujuan  untuk  merancang  arsitektur sistem  kasir  yang  memenuhi  kebutuhan  dan persyaratan  yang  telah  diidentifikasi  sebelumnya. Berdasarkan analisis sebelumnya, penerapan kecerdasan buatan dipertimbangkan. Dengan menggunakan  model  AI  Gemini  untuk  membuat aplikasi kasir mobile dengan fungsionalitas pembuatan deskripsi  produk  untuk  membantu  pengguna menghemat waktu menulis deskripsi produk.
Untuk memenuhi kebutuhan yang telah dianalisis sebelumnya,  perancangan  arsitektur  sistem  kasir dilakukan.  Dengan  gambaran  rancangan,  pengguna dapat mengakses ( view ) detail produk kemudian dapat melakukan  operasi generate deskripsi  dari  produk tertentu  yang  dipilih  dalam  aplikasi  kasir mobile . Fokus utama pada tahap ini adalah pengembangan tata letak  antarmuka  untuk  memastikan  pengalaman pengguna yang optimal di perangkat mobile [13].

## 3.3. Pengkodean
Dalam tahap pengkodean, peneliti menggunakan berbagai  teknologi  dan  alat  seperti  Flutter,  bahasa Dart, query ,  variabel,  kecerdasan  buatan  (AI),  dan komponen pendukung lainnya untuk mengembangkan aplikasi sistem kasir mobile ini. Implementasi API AI Gemini yang telah selesai dikembangkan dan melewati proses  pengujian.  Integrasi API  dengan  sistem  kasir berbasis mobile membutuhkan  perencanaan  dan pengujian yang matang untuk memastikan interoperabilitas  yang  baik  antara  API  dan  aplikasi. Setelah  implementasi,  aplikasi  siap  digunakan  oleh pengguna,  yaitu  para  kasir coffee  shop .  Tujuan  dari tahap  ini  adalah  untuk  menghasilkan  aplikasi  yang sesuai  dengan  tahap  desain  sistem  yang  telah dirancang sebelumnya[14].

## 3.4. Pengujian
Pengujian sistem dilakukan untuk memverifikasi dan  memvalidasi  aplikasi  kasir  yang  dikembangkan. Pengujian  mencakup  pengujian  fungsional  dan  non- fungsional,  seperti  pengujian  integrasi  antarmuka pengguna,  keamanan,  dan  kinerja.  Dalam  konteks pengembangan  aplikasi  berbasis mobile ,  peneliti menggunakan metode blackbox testing adalah teknik pengujian  software  yang  memeriksa  hasil  keluaran berdasarkan  nilai  masukan  tanpa  memerlukan perhatian terhadap detail internal sistem tersebut[15].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Desain
Pengguna akan masuk ke dalam halaman aplikasi mobile yang  menampilkan  list  produk.  Setelah  itu pengguna dapat melakukan aktivitas generate dengan menekan  salah  satu  produk  dan  muncul  deskripsi produk otomatis dalam waktu singkat. Setelah selesai pengguna dapat kembali ke halaman sebelumnya dan melakukan generate deskripsi  produk  yang  lainnya dengan menekan produk lainnya.
Gambar 2. Tampilan Detail Produk Sebelum Inisiasi API Gemini

## 4.2. Pengkodean
Tahap pengodean yang diperlukan adalah dimilai dengan  meng- install flutter_gemini  sebagai library dengan flutter command ‘flutter pub add flutter_gemini’, serta menambahkan versi flutter_gemini  ke package pubspec.yaml  dan menjalankan ‘flutter pub get’:
dependencies:
flutter_gemini: ^2.0.3
Setelah selesai  meng- install gemini pada  flutter maka library flutter_gemini  dapat  di import pada halaman main.dart untuk menginisiasi api key Gemini pada void main() seperti berikut:
void main() { runApp(const MyApp()); // Inisialisasi objek Gemini saat aplikasi dimulai Gemini.init(apiKey: 'XXAPI_KEYXX'); }
Kemudian, library flutter_gemini juga di import pada halaman detail_produk.dart untuk menginisiasikan  gemini  pada  aplikasi mobile kasir dengan membuat fungsi yang nantinya dapat dipanggil ketika  kasir  menekan  salah  satu  produk,  sebagai berikut:
void initState() { super.initState(); //  Mendapatkan  objek  Gemini  yang  sudah diinisialisasi gemini = Gemini.instance;
//  Panggil  fungsi  untuk  menghasilkan  deskripsi produk saat layar pertama kali dibuka _generateDesc(); } Future<void> _generateDesc() async { try { //  Memanggil  model  AI  untuk  menghasilkan deskripsi produk
final response = await gemini.text("Buat Deskripsi
$productName Sebanyak Minimal 15 Kata");
//  Mengupdate  state  untuk  menampilkan deskripsi produk setState(() { storyText = response?.output; }); } catch (e) { print(e); } }
Dengan  pembuatan  fungsi  seperti  diatas,  model AI  yang  telah  dibuat  memungkinkan  aplikasi  untuk menghasilkan deskripsi produk minimal 15 kata pada halaman produk detail,  lalu  menampilkannya kepada kasir  setelah  menekan  nama  salah  satu  produk  pada halaman list produk coffee shop .
4.3. Pengujian Setelah  tahap  pengkodean  fungsi generate dilakukan, fokus utama  selanjutnya  adalah  pengujian
pada fungsionalitas fungsi generate yang memicu API untuk  menghasilkan  deskripsi  yang  sesuai  dengan permintaan  pengguna  terkait  produk. Alur  pengujian dimulai  dengan  memastikan  bahwa  fungsi generate berfungsi  dengan  baik  dan  mengirimkan  permintaan yang  tepat  ke API.  Setelah  produk  dipilih, API  diuji untuk  memastikan  bahwa  output  deskripsi  yang dihasilkan sesuai dengan harapan dengan menggambarkan barang secara akurat dan lengkap.
Gambar 3. Halaman Produk
Gambar 4. Tampilan Hasil Fungsi Generate
Gambar 5. Halaman Tambah Pesanan Gambar 6. Halaman Laporan Tabel 1. Black Box Testing No Deskripsi pengujian Hasil yang diharapkan Keterangan 1 Halaman CRUD Produk Dapat menambah data produk, menghapus data produk, mengedit data produk dan Menampiljan detail data produk. Sesuai 2 Generate Deskripsi Produk Saat Laman Detail Produk Dibuka Fungsi generate berhasil membaca nama produk dan berhasil secara otomatis mengeluarkan output deskripsi produk minimal 15 kata Sesuai 3 Halaman Tambah Pesanan Dapat menambahkan pesanan kedalam keranjang dan menghitung total harga pesanan Sesuai 4 Halaman Laporan Dapat menampilkan seluruh laporan pemesanan yang telah dibuat. Sesuai
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  API Gemini Generate Deskripsi  berfungsi  dengan  baik pada  percobaan  dan  menghasilkan  deskripsi  yang sesuai  dengan  harapan  hanya  dalam  hitungan  detik (sekitar  2-5  detik),  tanpa  masalah  signifikan  yang ditemukan dalam proses generate deskripsi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pengembangan yang dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  pengembangan sistem kasir untuk coffee shop berbasis mobile , dengan tahapan  pengembangan  meliputi  analisi,  desain, pengkodean,  dan  pengujian,  memberikan  efektivitas waktu kepada pengguna. Dalam proses pengembangan,  implementasi  AI  Gemini  digunakan untuk membantu pengguna membuat deskripsi produk hanya  dalam  aplikasi mobile tanpa  perlu  membuka aplikasi pendukung lainnya. Dengan pelaksanaan fase- fase  pengembangan  yang  dilakukan  secara  bertahap, metode Waterfall yang disederhanakan dapat meminimalisir terjadinya kesalahan.
Pengembangan sistem kasir coffee shop berbasis mobile dengan fitur generate deskripsi produk berhasil memberikan  solusi  efektif  untuk  menghemat  waktu dan  memudahkan  pengguna  dalam  mendeskripsikan berbagai  macam  produk.  Melalui  tahapan  analisis kebutuhan, desain sistem, pengkodean, dan pengujian,
sistem  kasir  ini  mampu  menghasilkan  deskripsi produk  secara  otomatis  dengan  menggunakan  AI Gemini, yang mengurangi kebutuhan deskripsi manual dan  memasukkannya  ke  dalam database .  Pengujian menunjukkan  bahwa  fungsi generate deskripsi berfungsi  dengan  baik,  menghasilkan  deskripsi  yang sesuai dengan harapan dalam waktu singkat (sekitar 2- 5  detik),  tanpa  masalah  signifikan  yang  ditemukan. Implementasi  ini  membuktikan  bahwa  integrasi teknologi  AI  dalam  aplikasi mobile kasir  dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan di coffee shop .
Saran  yang  dapat  diberikan  adalah  untuk  terus mengembangkan  fitur-fitur  baru  dalam  aplikasi  dan meningkatkan  fungsionalitas  yang  ada  berdasarkan hasil pengujian aplikasi. Selain itu, penting untuk terus melakukan optimasi kinerja aplikasi guna memastikan bahwa  aplikasi  dapat  berjalan  dengan  lancar  dan efisien. Evaluasi internal secara berkala terhadap kode dan sistem juga diperlukan untuk menjaga kualitas dan keandalan aplikasi tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Damayanti,  “Rancang  Bangun  Sistem Pengukuran  Keselarasan  Teknologi  Dan  Bisnis Untuk Proses Auditing,” J. Tekno Kompak , vol. 14, no. 2, p. 92, 2020,
doi:
10.33365/jtk.v14i2.727.
[2]  I. G. M. Ariantara, I. Arwani, and W. H. N. Putra, “Penerapan  REST  API  dalam  Pengembangan Aplikasi  Pemesanan  RentalMobil  berbasis  Web dan  Mobile  (Studi  Kasus:  CV.  Dwi  Cipta  Rent Car),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 4, no. 8, pp. 2569–2576, 2020.
[3]  A. Najib and M. Y. Zain, “Aplikasi Point of Sale Multi  Outlet  Dan  Multi  Payment  Berbasis  Web Dan Android,” Konvergensi , vol. 16, no. 2, p. 55, 2020, doi: 10.30996/konv.v16i2.4102.
[4]  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.
[5]  G.  Santoso,  J.  Setiawan,  and  A.  Sulaiman, “Development of OpenAI API Based Chatbot to Improve User Interaction on the JBMS Website,” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 7, no. 4, pp. 1606– 1615, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i4.3301.
[6]  Eka  Yuniar  and  Heri  Purnomo,  “Implementasi Chatbot  ‘Alitta’  Asisten  Virtual  Dari  Balittas Sebagai  Pusat  Informasi  Di  Balittas,” Antivirus J.  Ilm.  Tek.  Inform. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  24–35, 2019, doi: 10.35457/antivirus.v13i1.714.
[7]  N. Erzed, N. Anwar, A. M. Widodo, E. Prasetyo, and  K.  K.  Juman,  “Implementasi  Flutter  Pada Aplikasi  Presensi  Karyawan  Berbasis  Mobile,”
Ikraith-Informatika ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  100–106, 2022, doi: 10.37817/ikraith- informatika.v6i3.2211.
[8]  I.  Larasati,  A.  N.  Yusril,  and  P.  Al  Zukri, “Systematic Literature Review Analisis Metode Agile  Dalam  Pengembangan  Aplikasi  Mobile,”
Sistemasi ,  vol.  10,  no.  2,  p.  369,  2021,  doi:
10.32520/stmsi.v10i2.1237.
[9]  K. Tampubolon,  “Copyright@2023, ORAHUA, Hlm  |  24  Pelatihan  Pengenalan  Dasar  Bahasa Dart  Dalam  Pemograman  OOP,” ORAHUA    J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 1, no. 1, pp. 24–29, 2023.
[10]  N.  Rachmat  and  D.  P.  Kesuma,  “Implementasi LLM  Gemini  Pada  Pengembangan    Aplikasi Chatbot Berbasis Android,” J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 40–52, 2024.
[11]  D.  A.  Purnamasari,  V.  Karisa,  and  A.  Uperiati, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Pemandu  Wisata  di Kota  Batam  dengan  Penerapan  Google  API  & PWA,” vol. 10, no. 2, pp. 95–101, 2023.
[12]  M. Kuliah, S. Asean, A. R. Asmi, A. Novemy, D. Surbakti, and Y. Hasan, “Pengembangan Model Mobile  Learning  Berbasis  Aplikasi  Android pada,” vol. 5, no. 1, pp. 30–40, 2019.
[13]  Nova  Noor  Kamala  Sari,  Putu  Bagus  Adidyana Anugrah Putra, and Efrans Christian, “Rancang Bangun  Aplikasi  Mobile  Learning  Tenses Bahasa Inggris,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 37–46, 2019, doi: 10.47111/jti.v13i2.253.
[14]  N.  H.  Adi,  A.  R.  Basar,  S.  Umar,  and  A.  T. Devega,  “Virtual  Asisten  Pusat  Informasi Mahasiswa  Berbasis  Android  Menggunakan Flutter,” vol. 1, no. 2, 2022, doi: 10.55585/rintvet.v1i2.16.
[15]  A.  A.  Arwaz,  T.  Kusumawijaya,  R.  Putra,  K. Putra,  and  A.  Saifudin,  “Pengujian  Black  Box pada Aplikasi Sistem Seleksi Pemenang Tender Menggunakan Teknik Equivalence Partitions,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol. 2, no. 4, p. 130,
2019, doi: 10.32493/jtsi.v2i4.3708.