Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 669-676
Implementasi Python API dengan Framework Flask sebagai Cloud Run Service Untuk Proses Update di PT. XYZ
Rizky Nandang Pratama 1 , Yeremia Alfa Susetyo 2*
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia E-mail: 672020226@student.uksw.edu 1 , yeremia.alfa@uksw.edu 2

## Abstract
This  study focuses  on  implementing  an  API  using  the  Flask framework  in  the  Python programming language, which is then deployed as a Cloud Run service to facilitate data updating processes in XYZ company. By utilizing Flask as a lightweight and user-friendly API  development  framework,  we  successfully  integrated  it  into  the  Google  Cloud Platform's  (GCP)  Cloud  Run  environment  to  leverage  its  scalability  and  high performance. Our testing indicates that the Cloud Run service provides benefits in terms of  automatic  scalability,  easy  infrastructure  management,  and  high  reliability  in efficiently  processing  data  updates.  Thus,  the  findings  of  this  research  affirm  that  this approach  offers  an  effective  solution  for  enhancing  data  updating  processes  in  XYZ company, leveraging the advantages of Flask technology and the Cloud Run service..
Keywords: Flask  Framework,  Python,  API,  Google  Cloud  Platform  (GCP),  Google Cloud Run

## Abstrak
Studi ini memfokuskan pada implementasi sebuah API menggunakan framework Flask dalam  bahasa  pemrograman  Python  yang  kemudian  dibungkus  sebagai  layanan  Cloud Run  untuk  memfasilitasi  proses  pembaruan  data  di  perusahaan  XYZ.  Dengan menggunakan  Flask  sebagai  kerangka  kerja  pembangunan  API yang  ringan  dan  mudah digunakan, kami berhasil mengintegrasikannya ke dalam lingkungan layanan Cloud Run milik  Google  Cloud  Platform  (GCP)  untuk  memanfaatkan  skalabilitas  dan  kinerja  yang tinggi.  Pengujian  yang  kami  lakukan  menunjukkan  bahwa  layanan  Cloud  Run memberikan  manfaat  dalam  hal  skalabilitas  otomatis,  pengelolaan  infrastruktur  yang mudah, dan keandalan tinggi dalam memproses pembaruan data secara efisien. Dengan demikian, hasil dari penelitian ini menegaskan bahwa pendekatan ini memberikan solusi yang  efektif  untuk  meningkatkan  proses  pembaruan  data  di  perusahaan  XYZ,  dengan memanfaatkan keunggulan teknologi Flask dan layanan Cloud Run.
Kata Kunci: Flask Framework, Python, API, Google Cloud Platform (GCP), Google Cloud Run

## 1. Pendahuluan
PT XYZ adalah salah satu perusahaan terbesar di Indonesia yang berfokus pada sektor ritel. Sebagai perusahaan ritel dengan jumlah transaksi harian yang sangat besar, PT XYZ harus memiliki beragam sistem dan aplikasi untuk mendukung transaksi serta memenuhi kebutuhan  konsumen,  mitra  kerja,  dan  perusahaan  itu  sendiri[1].  Di  samping  itu  perlu adanya  sebuah  layanan  yang  dapat  membantu  perusahaan  untuk  berhubungan  dengan mitra  kerja  sebagai  pihak  penyuplai  untuk  dapat  mengakses  database  stok  yang  dimiliki [2].
PT  XYZ  menghadapi  permasalahan  yang  kompleks  terkait  manajemen  stoknya, terutama terkait kurangnya keterhubungan antara sistem internal perusahaan dan aplikasi mitra  kerja.  Dengan  transaksi  harian  yang  besar,  PT  XYZ  menghadapi  kesulitan  dalam menjaga  akurasi  dan  ketersediaan  stok  produk.  Kurangnya  integrasi  antar  aplikasi

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 669-676
menyebabkan keterlambatan dalam pembaruan informasi stok, yang pada gilirannya dapat berpotensi menyebabkan ketidakakuratan dan keterlambatan respons terhadap permintaan konsumen[3]. Oleh karena itu, penting bagi PT XYZ untuk meningkatkan keterhubungan antar  sistem  dan  aplikasi  dengan  guna  mengatasi  permasalahan  manajemen  stok  yang dihadapi[4].
Solusi  untuk  mengatasi  masalah  manajemen  stok  di  PT  XYZ  adalah  dengan menggunakan  Flask  API.  Flask  API  merupakan  alat  yang  mempermudah  pembuatan layanan  web  untuk  menghubungkan  sistem  PT  XYZ  dengan  aplikasi  mitra.  Dengan menggunakan Flask API, data stok dapat diperbarui dengan cepat dan akurat antara kedua perusahaan. Penggunaan Cloud Run sebagai platform juga membantu menjalankan solusi ini  secara  efisien.  Dengan  demikian,  PT  XYZ  dapat  meningkatkan  kepuasan  pelanggan dan lebih baik dalam mengelola stok produknya di pasar ritel.
Flask  API  adalah  sebuah  kerangka  kerja  (framework)  pengembangan  aplikasi  web yang menggunakan bahasa pemrograman Python. Flask API memungkinkan pengembang untuk  membuat  layanan  web  yang  dapat  diakses  oleh  aplikasi  atau  sistem  lain  melalui HTTP, memberikan kemampuan untuk berbagi data dan berinteraksi dengan aplikasi lain dengan mudah menggunakan protokol web standar[5].
Google Cloud Run adalah layanan runtime container tanpa keadaan yang menjalankan aplikasi  dalam  kontainer  di  platform  Google  Cloud.  Proses  deploy  aplikasi  sangat sederhana  dengan  menggunakan  image  Docker,  dan  layanan  ini  secara  otomatis menyesuaikan  skala  aplikasi  sesuai  dengan  kebutuhan  sumber  daya.  Keunggulan  utama Cloud  Run  adalah  kemampuannya  untuk  secara  otomatis  menyesuaikan  skala  aplikasi sesuai  dengan  kebutuhan  sumber  daya  yang  lebih  besar.  Salah  satu  fitur  paling  inovatif dari  Cloud  Run  adalah  model  tanpa  server,  yang  membebaskan  pengguna  dari  upaya pengelolaan  infrastruktur,  menyediakan  solusi  efisien  dan  mudah  digunakan  untuk menjalankan  aplikasi  di  lingkungan  kontainer  tanpa  perlu  khawatir  tentang  infrastruktur dan skalabilitas[6].

## 2. Metodologi Penelitian
Tahapan  penelitian  dilakukan  seperti  yang  disajikan  pada  gambar  1.  Penelitian ini  melibatkan  sejumlah  langkah  yang  mencakup  identifikasi  masalah,  studi literatur, analisis kebutuhan sistem, perancangan sistem, pengembangan sistem, dan pengujian  sistem.Tahap  identifikasi  masalah  merupakan  tahapan  awal  yang dilakukan untuk mengidentifikasi permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini.  Fokus  penelitian  ini  adalah  pada  integrasi  antara  dua  sistem  atau  aplikasi  yang berbeda  agar  dapat  saling  berkomunikasi[7].  Tahap  studi  literatur  melib atkan pengumpulan data dari berbagai sumber studi kepustakaan, seperti jurnal penelitian, artikel,  dan  situs  internet  yang  relevan  dengan  topik  penelitian.  Data  yang dikumpulkan  meliputi  implementasi,  pengujian,  dan  informasi  terkait  teknologi Google  Cloud  Run,  Python  API,  serta  Python  Flask.  Tahap  analisis  kebutuhan  dari sistem  yaitu  mempertimbangkan  hal  yang  perlu  dipersiapkan  dan  diperlukan  dalam pembentukan sistem.  Pada  penelitian ini  sistem  memerlukan Python  beserta  dengan library  dan  framework-nya  dalam  pengembangan  API  serta  Google  Cloud  sebagai penyedia  layanan  cloud  computing.  Tahap  perancangan  sistem  dalam  penelitian  ini memanfaatkan  Cloud  Run  service  sebagai  platform  untuk  menjalankan  sistem  yang mengelola  pembaruan  status  pengiriman.  Cloud  Run  Service  dipilih  karena kemampuannya  dalam  mengelola  aplikasi  dalam  lingkungan  kontainer  yang  dapat diubah  ukurannya  sesuai  kebutuhan,  serta  otomatisasi  manajemen  sumber  daya  dan penskalaan.  Sistem  dijalankan  dalam  lingkungan  Cloud  Run  service  di  Google Cloud  Platform.  Ini  memungkinkan  aplikasi  untuk  dijalankan  dalam  kontainer Docker  yang  dapat  disesuaikan  ukurannya  sesuai  kebutuhan,  serta  otomatisasi manajemen sumber daya dan penskalaan.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 669-676
Tahap  Pembangunan  Sistem  pada  penelitian  ini  dilakukan  dalam  dua  tahapa n. Tahapan  yang  pertama  adalah  pembentukan  Python  API  dengan  framework  flask. Tahapan  yang  kedua  yaitu  proses  deploy  ke  Google  Cloud  Run.  Pada  tahapan  awal dibuat  fungsi  fungsi  python  seperti  fungsi  hashing,  validasi  JSON,  dan  juga  fungsi update  lalu  akan  dijalankan  dengan  file  main  dari  python.  Setelah  semua  projek python selesai di lokal kemudian perlu dilakukan beberapa konfigurasi pada Google Cloud  untuk  persiapan  deploy  menjadi  sebuah  Cloud  Run  service  seperti  perlunya pepmbuatan  Artifact  Registry  dan  konfigurasi  Cloud  Triggers  untuk  membangun cloud run service nya. Tahap terakhir yaitu pengujian sistem. Pengujian sistem pada penelitian ini menggunakan aplikasi pihak ketiga yaitu Postman untuk memfasilitasi pelaksanaan permintaan metode HTPP yaitu method POST.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  python  API  yang  dijalankan  melalui  Google Cloud  Run  Service  untuk  proses update dalam  kasus  ini  adalah  memperbarui  status pengiriman.
Gambar 2. Arsitektur Sistem
Diagram  alur  ini  dimulai  ketika  pengguna  mengirimkan  permintaan  (request)  kepada sistem. Permintaan ini kemudian diterima dan diproses melalui beberapa tahapan proses. Tahapan  pertama  adalah  interaksi  dengan  format  data  JSON  Pada  tahap  ini,  permintaan yang diterima di parsing dan diproses dalam format JSON untuk ekstraksi informasi yang relevan.  Data  yang  telah  diproses  melalui  format  JSON  dikirim  ke  lingkungan pemrograman  Python,  di  tahap  ini,  proses  logika  bisnis  dan  manipulasi  data  dilakukan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Cloud  Run  digunakan  untuk  menjalankan dan  menangani  proses  lebih  lanjut  dari  aplikasi  yang  telah  diproses  dalam  lingkungan Python.  Akhirnya,  respons  atau  hasil  dari  proses  yang  dilakukan  dikirim  kembali  ke pengguna  dari database .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  telah  berhasil  memproses permintaan  pengguna  dan  mengembalikan  respons  yang  sesuai  berdasarkan  data  yang tersimpan  dalam database .  Database  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah PostgreSQL.  PostgreSQL  merupakan Relational  Database  Management  System
(RDBMS)  yang  bersifat open  source .  PostgreSQL  menekankan  kompabilitas, ekstensibilitas dan kreativitas. PostgreSQL memiliki kemampuan seperti subqueries ,
transactions , triggers karena  mendukung Structured  Query  Languange (SQL). PostgreSQL  banyak  digunakan  pada  aplikasi  berbasis website dan mobile serta analytics  app sehingga  PostgreSQL  sangatlah  cocok  digunakan  pada  aplikasi  yang membutuhkan pengolahan data yang lebih kompleks[8].
Kode Program 1. Fungsi Hashing
1 sha256_data = sha256(value_sha256.encode("utf-8")).hexdigest() 2 value = sha256_data + token)
3 reqData = [param, {"key": value}]
4 body_message = {"datas": reqData}
5 print(json.dumps(body_message))
Kode  program  1  adalah  adalah  kode  yang  digunakan  untuk  menghitung hash SHA-256 dari data yang akan diperbarui dan membuat pesan data JSON yang berisi hash data tersebut juga kunci yang akan digunakan untuk pengecekan integritas data nantinya[9].  Setelah  fungsi hashing dibuat  perlu  dibuat  fungsi  untuk  memvalidasi data  yang  telah  di  enkripsi  dengan  algoritma  SHA-256.  Kode  dari  fungsi  validasi data dapat dilihat pada kode program 2.
Keunggulan dari kode tersebut terletak pada penggunaan SHA -256 hashing, yang merupakan  salah  satu  algoritma  hashing  kriptografi  yang  sangat  aman  dan  diakui secara  luas.  Dengan  mengenkripsi  nilai  menggunakan  algoritma  ini  sebelum menambahkan  token,  kode  tersebut  memastikan  bahwa  data  yang  dikirimkan  aman dan  tidak  dapat  dibaca  oleh  pihak  yang  tidak  sah.  Selain  itu,  penggunaa n  format JSON untuk membungkus data yang dikirimkan memudahkan dalam pertukaran data antara  sistem-sistem  yang  berbeda.  Dengan  demikian,  pendekatan  yang  digunakan dalam  kode  tersebut  mencerminkan  praktik  keamanan  yang  baik  dalam  pertukaran data dan memastikan integritas serta keamanan informasi yang dikirimka n.
Kode Program 2. Fungsi Validasi
1 par1 = data[0]
2 par2 = data[1]
3 par1_withtoken = sha256_data + token
4 if par1_withtoken == par2["key"]:
5 Log.info(message=par1)
6 return par1
7 else:
8 par1 = {"status": False, "msg": "Param tidak diketahui"}
9 Log.error(message=par1)
10 return par1
Kode program 2 adalah implementasi dari fungsi validasi JSON yang mengoperasikan data  dalam  bentuk  JSON  sebagai  argumen.  Fungsi  ini  menawarkan  keunggulan  dalam validasi  data  dengan  memeriksa  nilai  hash  SHA-256  dari  parameter  data  sesuai  dengan key yang  telah  ditetapkan. Fungsi  ini  mengekstrak  nilai  dari JSON  dan  mengidentifikasi parameter  pertama  dan  kedua.  Dengan  menggabungkan  beberapa  nilai  dan menerapkannya  pada  hash  SHA-256,  fungsi  memastikan  integritas  data  dengan  metode enkripsi  yang  kuat.  Dengan  menambahkan  token  pada  hasil  enkripsi,  fungsi  memeriksa apakah hasilnya sesuai dengan key yang diharapkan .
Perlu  ditambahkan  beberapa  file  yang  berfungsi  sebagai  konfigurasi  yang  diperlukan dalam proses deploy Python API tersebut agar menjadi sebuah layanan Cloud Run. Dalam proyek  ini,  diperlukan  konfigurasi  untuk deploy secara  otomatis.  Karena  program  API yang  dibangun  membutuhkan  Docker,  maka  perlu  dibuat  Dockerfile  di  dalam  direktori program.  Dockerfile  ini  digunakan  untuk  menentukan  langkah-langkah  yang  diperlukan untuk  membuat  kontainer  Docker  yang  akan  menjalankan  aplikasi.  Dengan  adanya Dockerfile,  Cloud  Run  dapat  mengambil  kode  dari  repositori  kode  sumber,  membangun gambar Docker, dan melakukan deploy gambar tersebut ke lingkungan Cloud Run secara otomatis setiap kali ada perubahan di repositori kode sumber. Hal ini memastikan bahwa
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 669-676
versi terbaru  dari aplikasi selalu  tersedia  dan  dijalankan  dengan  cepat  dalam  lingkungan yang terisolasi dan aman. Isi kode dari dockerfile seperti pada Kode Program 3.
Kode Program 3. Dockerfile
1 FROM python:3-slim-bullseye As builder
2 RUN python -m venv /opt/venv
3 COPY --from=builder /opt/venv /opt/venv
4 WORKDIR PYTHONPROJECT
5 ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
6 ENV CLOUD_APPS CLOUD_RUN
7 EXPOSE 8080 8 COPY . .
9 RUN /opt/venv/bin/pip install gunicorn
10 CMD . /opt/venv/bin/activate && exec gunicorn --bind 0.0.0.0:8080 --workers 1 --threads 8 --timeout 0 main:app
Perlu  ditambahkan  beberapa  file  yang  berfungsi  sebagai  konfigurasi  yang  diperlukan dalam proses deploy Python API tersebut agar menjadi sebuah layanan Cloud Run. Dalam proyek  ini,  diperlukan  konfigurasi  untuk deploy secara  otomatis.  Karena  program  API yang  dibangun  membutuhkan  Docker,  maka  perlu  dibuat  Dockerfile  di  dalam  direktori program.  Dockerfile  ini  digunakan  untuk  menentukan  langkah-langkah  yang  diperlukan untuk  membuat  kontainer  Docker  yang  akan  menjalankan  aplikasi.  Dengan  adanya Dockerfile,  Cloud  Run  dapat  mengambil  kode  dari  repositori  kode  sumber,  membangun gambar Docker, dan melakukan deploy gambar tersebut ke lingkungan Cloud Run secara otomatis setiap kali ada perubahan di repositori kode sumber. Hal ini memastikan bahwa versi terbaru  dari aplikasi selalu  tersedia  dan  dijalankan  dengan  cepat  dalam  lingkungan yang terisolasi dan aman. Isi kode dari dockerfile seperti pada Kode Program 3.
File  cloudbuild.yaml  juga  perlu  ditambahkan  ke  direktori root sebagai  konfigurasi untuk membangun lalu mendorong image ke Artifact Registry untuk selanjutnya di deploy ke  Cloud  Run.  File  cloudbuild.yaml  dimodelkan  menggunakan  sumber  daya  Build  dari API  Cloud  Build.  File  konfigurasi  ini  berisi  Langkah-langkah  seperti  build,  push,  dan deploy yang nantinya akan dijalankan oleh Cloud Build.
Kode Program 4. Cloudbuild.yaml
1 steps: 2 - name: gcr.io/cloud-builders/docker
3 args: ['build', '-t', 'gcr.io/PROJECT_ID/IMAGE', '.']
4 - name: 'gcr.io/cloud-builders/docker
5 args: ['push', 'gcr.io/PROJECT_ID/IMAGE']
6 - name: 'gcr.io/google.com/cloudsdktool/cloud-sdk' entrypoint: gcloud
7 args: ['run', 'deploy', 'SERVICE-NAME', '--image', 'gcr.io/PROJECT_ID/IMAGE', '--region', 'REGION'] images:
9 - gcr.io/PROJECT_ID/IMAGE
Dalam  membuat  Cloud  Build  melakukan  pekerjaannya  secara  otomatis  perlu  dibuat Cloud  Build  Trigger  yang  merupakan  pemicu  agar  memulai  pembangunan  setiap  kali terdapat push baru  ke  repositori.  Untuk  itu  ketika  proses  pembuatan trigger ini  perlu beberapa penyetelan seperti definisi lokasi penyimpanan file konfigurasi (cloudbuild.yaml)  yang  akan  dikerjakan  oleh  Cloud  Build  serta  menentukan  repositori mana yang akan dibangun secara otomatis.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 3. Konfigurasi Repositori Cloud Trigger
Gambar 4. Inisialisasi File Konfigurasi Cloud Trigger
Menggunakan teknologi Cloud Build dan Cloud Trigger untuk deploy layanan Cloud Run  memberikan  sejumlah  kelebihan  yang  signifikan.  Pertama-tama,  otomatisasi  proses deploy menjadi lebih mudah dengan adanya Cloud Build, yang memungkinkan pengguna untuk  mengotomatiskan  langkah-langkah  build  dan  deploy  aplikasi  ke  Cloud  Run. Dengan menetapkan aturan pada Cloud Trigger, seperti mendeteksi perubahan kode atau repositori,  proses  deploy  dapat  diaktifkan  secara  otomatis,  mengurangi  keterlibatan manual  dalam  proses  tersebut.  Selain  itu,  integrasi  yang  baik  antara  Cloud  Build  dan Cloud  Trigger  dengan  layanan  lain  di  Google  Cloud  Platform  (GCP)  mempermudah sinkronisasi aliran kerja pengembangan dan deploy secara keseluruhan. Setelah proses deploy berhasil akan mendapatkan URL dari Cloud Run Service yang telah  kita  buat.  URL  tersebut  yang  dapat  kita  gunakan  untuk  melakukan testing API. Untuk tahapan testing yang pertama adalah melakukan enkripsi dengan file hashing tadi. Kita harus memasukan data yang ingin kita perbarui ke dalam fungsi tersebut.
Gambar 5. JSON hasil hashing
Pada gambar 5 diperlihatkan respon dari fungsi hashing yaitu berupa data JSON yang akan  kita  gunakan  untuk  melakukan request method HTTP  ke  layanan  Cloud  Run. Kemudian  data  JSON  tersebut  akan  dikirim  dalam  body  seperti  pada  gambar  6  dengan method  POST .  Data  akan  divalidasi  terlebih  dahulu.  Apabila  data  telah  tervalidasi  dan berhasil maka data tersebut akan terbaharui dan response akan memberikan balikan pesan success .
Gambar 6. Pesan Success
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode black  box untuk  memverifikasi kinerja perangkat lunak dan memastikan bahwa semuanya berjalan dengan baik.
Tabel 1. Pengujian API No Uraian Hasil yang diharapkan Status 1. Enkripsi data yang akan di update Data akan berubah dalam format JSON Valid 2. Melakukan  validasi  data yang di update Sistem akan melakukan validasi data sesuai dengan key dari JSON Valid 3. Melakukan update sesuai dengan hasil validasi Sistem  akan  melakukan  update  ketika  hasil validasi = true Valid 4. Memberikan hasil kembalian json Ketika  berhasil  melakukan update maka status = true Valid 5. Data  di insert ke  tabel yang sesuai Ketika update berhasil  data  tabel  akan otomatis membuat row baru untuk menambahkan data yang telah ter update Valid
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  metode black  box ,  dapat  disimpulkan bahwa  sistem  telah  berhasil  melewati  semua  tahapan  pengujian  yang  telah  ditetapkan dengan status valid[10]. Enkripsi data yang akan diperbarui telah dilakukan dengan benar, dan data telah diubah ke dalam format JSON secara tepat. Validasi data yang diperbarui juga telah dilakukan dengan benar sesuai dengan kunci ( key ) yang ada dalam JSON, dan sistem  hanya  melakukan  pembaruan  ketika  hasil  validasi adalah  benar  ( true ).  Selain  itu, hasil  kembalian  JSON  menunjukkan  bahwa  sistem  telah  berhasil  melakukan  pembaruan dengan  status  true.  Data  yang  diperbarui  juga  telah  dimasukkan  ke  dalam  tabel  yang sesuai,  di  mana  sistem  secara  otomatis  membuat  baris  baru  untuk  menambahkan  data yang  telah  diperbarui.  Dengan  demikian  seluruh  percobaan  telah  mencapai  tingkat keberhasilan  sebesar  100%  sehingga  dapat  dinyatakan  perangkat  lunak  sudah  berjalan dengan baik serta sesuai dengan kebutuhan awal.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  mengimplementasikan  Python  API  dengan  menggunakan framework Flask  melalui  layanan  Cloud  Run di Google  Cloud  Platform.  Tahapan penelitian mencakup identifikasi masalah, studi literatur, analisis kebutuhan sistem, perancangan  sistem,  pengembangan  sistem,  dan  pengujian  sistem.  Fokus  penelitian adalah  integrasi  antara  dua  sistem  atau  aplikasi  agar  dapat  saling  berkomunikasi.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 669-676
Pembangunan  sistem  dilakukan  dalam  dua  tahap,  yaitu  pembentukan  Python  API dengan  Flask  dan  proses deploy ke  Google  Cloud  Run.  Pengujian  sistem menggunakan aplikasi pihak  ketiga,  yaitu Postman,  untuk  memfasilitasi permintaan HTTP,  khususnya method POST.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam implementasi dan pengujian sistem yang efisien dan andal untuk komunikasi antara aplikasi mitra dengan aplikasi yang dimiliki oleh PT. XYZ.
Masih  terdapat  kekurangan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  karena  terdapat beberapa fitur yang masih dikembangkan. Sebagai saran untuk meningkatkan proyek ini  adalah  dengan  menambahkan  mekanisme  pub/sub,  yang  akan  memungkinkan komunikasi  asinkron  antara  aplikasi  mitra  dan  aplikasi  PT.  XYZ,  meningkatkan skalabilitas  dan  fleksibilitas  sistem,  memfasilitasi  manajemen  pesan  yang  lebih efisien, dan tetap menjaga keamanan data. Dengan menerapkan pub/sub, sistem akan lebih  siap  mengatasi  lonjakan  beban  dan  beradaptasi  dengan  perubahan  kebutuhan dalam pengembangan masa depan. [1] , [2], [3], [4],  [5], [6], [7] , [8] , [9], [10]

## Daftar Pustaka
[1] J. Alexander and N. Husufa, “Implementasi point of sales berbasis web pada usaha Olive  Cafe,” Juli , vol. 2, pp. 1–14, 2020, [Online]. Available:
https://jurnal.ikhafi.or.id/index.php/jusibi/452
[2] S.  Sardjono,  “Perancangan  Sistem  Inventori  Stock  PT.  XYZ  Dengan  Metoda Array  Accessing,” SisInfo–Jurnal  Sist.  Inf.  dan  Inform. ,  vol.  1,  no.  02,  2019, [Online].
Available:
http://repository.unibi.ac.id/187/%0Ahttp://repository.unibi.ac.id/187/1/PERANC ANGAN  SISTEM  INVENTORI  STOCK  PT.  XYZ  DENGAN  METODA ARRAY ACCESSING.pdf
[3] M. Riza Baihaqie, P. Komputer Muda, P. Kabupaten Pekalongan, and J. Tengah, “Analysis and Design for Non-Cash Payments of Regional Taxes and Levies using Payment Gateway Services,” Semnasif (Seminar Nas. Inform. , pp. 101–122, 2021.
[4] T. Y. B. Cici Wiarsih, “Universitas Muhammadiyah Purwokerto 124,” vol. 8, no. 0281, pp. 124–134, 2013.
[5] M.  D.  Anwar  and  I.  A.  Kautsar,  “Arsitektur  Perangkat  Lunak  Berbasis  Layanan Mikro  pada  Sistem  Manajemen  Informasi  Kantin,” Phys.  Sci.  Life  Sci. and Engineering , vol. 1, no. 2, p. 13, 2024, doi: 10.47134/pslse.v1i2.196.
[6] S.  Ifrah, Getting  Started  with  Containers  in  Google  Cloud  Platform .  Melbourne: VIC, 2021. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-6470-6.
[7] U. Integrasi and D. Dan, “Abstrak: Industri (usaha) di bidang kuliner di Indonesia merupakan  usaha  yang  mengalami  pertumbuhan  yang  sangat  pesat.  Peningkatan kualitas pelayanan pada suatu usaha akan berimplikasi dengan maksimalnya profit yang di dapatkan. Teknologi yang tepat untuk,” vol. 4, no. 1, pp. 36–41, 2022.
[8] A. D. Praba and M. Safitri, “Studi Perbandingan Performansi Antara Mysql Dan Postgresql,” J.  Khatulistiwa  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  88–93,  2020,  doi: 10.31294/jki.v8i2.8851.
[9] F.  P.  Utama,  G.  Wijaya,  R.  Faurina,  and  A.  Vatresia,  “Implementasi  Algoritma AES  256  CBC,  BASE  64,  Dan  SHA  256  dalam  Pengamanan  dan  Validasi  Data Ujian Online,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 5, pp. 945–954, 2023, doi: 10.25126/jtiik.20231056558.
[10] A. Fahrezi, F. N. Salam, G. M. Ibrahim, R. R. Syaiful, and A. Saifudin, “Pengujian Black  Box  Testing  pada  Aplikasi  Inventori  Barang  Berbasis  Web  di  PT.  AINO Indonesia,” J. Ilmu Komput. dan Pendidik. , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2022, [Online].
Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/logic