OPEN ACCESS J. OF ICT, VOL. 6, NO. 1, PP.075-084, JUNI 2024 ISSN : 268610896 (ONLINE) DOI: 10.52661 Journal of Informatics and Communications Technology (JICT) AILoan: Aplikasi Peminjaman Barang Sebagai Pencegahan Peluang Kehilangan Barang Unit Dukungan Teknologi Informasi Menggunakan Algoritma YoloV4 Mega Lestari#1, Demi Adidrana #*2, Zuki Pristiantoro Putro#3 The University Center of Excellence Intelligent Sensing-IoT, Telkom University, Indonesia. #Teknologi Informasi, Telkom University Jakarta' Indonesia Jl. Halimun Raya No.2, RT.15 RW.6. 12980 Indonesia, Jakarta 1 2 3 zukipp@telkomuniversity.ac.id Abstrak Telkom University Jakarta atau yang dikenal dengan nama TelU Jakarta merupakan perguruan tinggi Jakarta yang resmi bergabung dengan Telkom University. Adapun salah satu unit yang berada di Telkom University Jakarta yaitu Dukungan Teknologi Informasi atau yang dikenal dengan nama DTI. Berdasarkan tujuan utama dari DTI yaitu dapat mendukung perkembangan akademik dan administratif universitas melalui implementasi teknologi modern. Aplikasi pinjaman barang DTI masih bersifat localhost dan tidak ada pemeriksaan barang secara detail saat peminjam melakukan pengembalian barang, sehingga sering sekali barang yang telah dipinjam tidak dikembalikan secara lengkap. Sehingga dibutuhkan suatu sistem aplikasi dengan menerapkan teknologi modern salah satu teknologi modern tersebut ialah teknologi artificial intelligence dengan menggunakan OpenCV. Tujuan pada penelitian ini yaitu mengimplementasikan aplikasi peminjaman barang AILoan berjalan efisien dan efektif untuk unit DTI. Adapun manfaat pada penelitian ini yaitu aplikasi AILoan sebagai pencegahan peluang kehilangan barang unit DTI. Aplikasi AILoan dibuat dengan menggunakan android studio, bahasa pemrograman java dan aplikasi AILoan memanfaatkan teknologi artificial intelligence OpenCV dengan algoritma YoloV4. Aplikasi AILoan menerapkan metode waterfall dan menerapkan tool uml . Berdasarkan hasil pengujian blackbox aplikasi AILoan menunjukkan 100% berhasil dan pengujian akurasi deteksi barang menghasilkan nilai 100% Sehingga menunjukkan kinerja sistem yang sangat baik sehingga layak untuk dioperasionalkan di unit DTI. Keywords: AILoan, Artificial Intelligence, Java, Algoritma YoloV4
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 2 I. PENDAHULUAN Telkom University Jakarta atau yang dikenal dengan nama TelU Jakarta merupakan perguruan tinggi Jakarta yang resmi bergabung dengan Telkom University. Adapun salah satu unit yang berada di Telkom University Jakarta yaitu Dukungan Teknologi Informasi atau yang dikenal dengan nama DTI. Berdasarkan tujuan utama dari DTI yaitu dapat mendukung perkembangan akademik dan administratif universitas melalui implementasi teknologi modern. Sehingga dibutuhkan suatu sistem aplikasi dengan menerapkan teknologi modern salah satu teknologi modern tersebut ialah teknologi artificial intelligence dengan menggunakan OpenCV, saat ini DTI mempunyai aplikasi pinjaman barang yang dikembangkan menggunakan framework CodeIgniter berbasis website. Penelitian ini dilakukan analisa pada aplikasi peminjaman barang yang telah di operasionalkan DTI. Hasil dari penelitian ini yaitu aplikasi peminjaman barang DTI diketahui masih bersifat localhost dan tidak ada pemeriksaan barang secara detail saat peminjam melakukan pengembalian barang, sehingga sering sekali barang yang telah dipinjam tidak dikembalikan secara lengkap. Pada penelitian lainnya [1], menghasilkan sebuah aplikasi aplikasi ini berbasis web dengan dibuat memanfaatkan framework Codeigniter 4 bermanfaat agar dapat meringankan pekerjaan staf laboratorium dalam melakukan pengelolaan data barang. Sehingga dalam menjalankan proses bisnis pengelolaan data barang dapat dengan mudah dan cepat dilakukan. Pada penelitian [2], dibuat aplikasi peminjaman barang menggunakan QR code untuk menyandikan data, menghasilkan code dan membaca data dari code. Penelitian ini terdapat menu scan QR code untuk melakukan scan code pada perangkat kemudian selanjutnya akan menampilkan detail dari barang yang dipinjam. Berdasarkan penelitian sebelumnya, maka akan dibuat aplikasi peminjaman barang berbasis android dan memanfaatkan teknologi artificial intelligence yaitu OpenCV dengan menggunakan algoritma YoloV4 digunakan sebagai pendeteksian objek barang dan menggunakan bahasa pemrograman java untuk melakukan pemrograman. Tujuan pada penelitian ini yaitu mengimplementasikan aplikasi peminjaman barang AILoan berjalan efisien dan efektif untuk unit DTI. Adapun manfaat pada penelitian ini yaitu aplikasi AILoan sebagai pencegahan peluang kehilangan barang unit DTI. II. STUDI LITERATUR Dengan memanfaatkan teknologi artificial intelligence aplikasi peminjaman barang dapat ditingkatkan kemanan barang sehingga meminimalisir peluang kehilangan barang dengan membuat sistem yang dapat mendeteksi objek barang yang dipinjam. Pada penelitian lainnya, dibuat aplikasi peminjaman dan pengembalian, fitur scan barcode digunakan untuk menjalankan operasional peminjaman maupun pengembalian alat dan selain itu aplikasi ini dapat mengupdate data alat yang terdapat diruangan alat secara real time [3]. Pada penelitian lainnya, dibuat sistem peminjaman barang inventaris media dengan QR code, selanjutnya dilakukan pembuatan identitas pada alat-alat inventaris dengan QR codenya masing-masing sehingga memudahkan dalam hal pendataan barang pihka. Pada aplikasi ini peminjam perlu memasukkan nama ketua kelas sebagai penanggung jawab, menginput waktu atau tanggal peminjaman alat. Akan muncul notif pemberitahuan jika melewati tanggal batas peminjaman alat [4]. Pada penelitian lainnya, aplikasi ini memanfaatkan fitur kamera untuk menscan QR code pada peralatan laboratorium bertujuan untuk memudahkan asisten laboratorium dalam penginputan dan mempermudah mahasiswa dalam melakukan peminjaman peralatan dan mengefisienkan waktu [5]. Pada penelitian lainnya, dibuat sistem aplikasi Inventaris Pada SMA Candradimuka Berbasis QR code sistem tersebut berupa QR code yang dapat menampilkaan informasi mengenai data inventaris [6].
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 3 Pada penelitian lainnya [7], dibuat sistem inventaris barang berupa sebuah sistem informasi yang menerapkan tujuan agar dapat membantu tugas dalam mengelola data-data barang di badan kepegawaian daerah provinsi bengkulu. Menerapkan QR code pada aplikasi ini bertujuan agar memudahkan petugas pemantau pengelolalaan barang data barang secara real-time. Pada penelitian lainnya [8], aplikasi ini dalam melakukan peminjaman dan pengembalian laboratorium dengan menggunakan face recognition dengan menerapkan fitur pengenalan wajah pada peminjaman laboratorium menjadi lebih cepat dan efektif. Pada penelitian lainnya [9], dibuat aplikasi monitoring peminjaman dan pengembalian barang dengan memanfaatkan QR code untuk mempercepat pengolahan data. Setiap peralatan ditempelkan QR code sebagai kode barang. III. METODE PENELITIAN Gambar 1. Metode Waterfall Gambar 1. Metode waterfall merupakan metode yang digunakan pada peneliain aplikasi AILoan, tahapan utama dalam metode waterfall meliputi requirements definition, system and software, implementation and unit testing, integration andy system testing, operation and maintenance. Dalam tahapan requirements definition merupakan tahapan awal untuk melakukan persiapan yaitu melakukan pengamatan di lokasi penelitian untuk menganalisa dan mendefinisikan kebutuhan-kebutuhan secara menyeluruh aplikasi AILoan sehingga dapat menentukan solusi untuk permasalahan di lokasi penelitian. Setelah dilakukan analisa dan mendefinisikan kebutuhan-kebutuhan secara menyeluruh aplikasi AILoan, selanjutnya melakukan tahapan system and software design merupakan tahapan untuk mendeskripsikan desain sistem aplikasi yang akan diimplementasikan. Desain digambarkan menggunakan flowchart, use case diagram. Selanjutnya setelah aplikasi AILoan digambarkan ke dalam desain flowchart, use case diagram kemudian ke tahapan implementation and unit testing pembuatan desain yang dibuat sebelumnya diimplementasikan ke dalam pemrograman dan langsung melakukan pengujian. Pada tahapan ini menggunakan bahasa pemrograman java, android studio, OpenCV dengan algoritma YoloV4 untuk mengimplementasikan aplikasi peminjaman barang AILoan. Setelah dilakukan implementation and unit testing selanjutnya dilakukan tahapan Integration and system testing merupakan tahap dilakukan penggabungan pemrograman aplikasi AILoan yang selesai dibuat, kemudian dilakukan pengujian keseluruhan sistem aplikasi AILoan untuk melihat apakah sudah sesuai dengan yang diinginkan. Pengujian berguna untuk meminimalisir peluang terjadinya kesalahan. Kemudian dalam tahapan operation and maintenance merupakan tahapan terakhir setelah melakukan pengujian, langkah selanjutnya adalah melakukan pengoperasian dan pemeliharaan pada aplikasi peminjaman. Melakukan penyesuaian pada kondisi yang sesuai pada unit DTI.
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 4 Gambar 2. Flowchart Aplikasi AILoan Pada penelitian ini terdapat flowchart aplikasi AILoan, berikut penjelasan dari gambar flowchart diatas sebagai berikut: 1. Pertama user membuka aplikasi kemudian menampilkan halaman utama jika user tidak mempunyai akun maka bisa melakukan registrasi kemudian masuk ke database lalu mendapatkan email dan password kemudian kembali ke halaman utama selanjutnya dapat melakukan login. 2. Saat login user dan admin dapat melihat data barang tersedia dan dapat melihat profil sesuai hak akses masing-masing. Pada hak akses admin dapat menambah list barang tersedia. 3. User melakukan peminjaman barang kemudian di lakukan proses peminjaman, admin melakukan approval peminjaman jika peminjaman ditolak maka akan kembali ke halaman peminjaman jika peminjaman diterima maka data peminjaman masuk ke dalam history loan. 4. Setelah selesai peminjaman maka user melakukan pengembalian barang dengan menunjukkan barang yang dikembalikan kemudian di proses deteksi barang jika barang yang ditunjukkan sesuai data maka akan barang yang dipinjam akan menambah ke list barang yang tersedia jika barang yang ditunjukkan
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 5 tidak sesuai data maka cek kembali barang yang dikembalikan dan kembali ke proses menujukkan barang yang dikembalikan. Gambar 3. Use Case Diagram Berikut penjelasan, pada penelitian ini terdiri dari aktor user dan aktor admin yang dapat terlibat ke dalam aplikasi AILoan yaitu dibawah ini: 1. User: aktor user mempunyai beberapa hak akses ke menu registrasi dan menu login, selain itu user mempunyai hak akses untuk melihat daftar barang yang tersedia, melakukan peminjaman, melakukan pengembalian, melihat profil, serta melihat history peminjaman. 2. Admin: aktor admin mempunyai hak akses ke menu login, approval peminjaman dan memasukkan list barang tersedia, melihat barang tersedia, maupun melihat profil.
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 6 Perancangan Database Perancangan database pada aplikasi AILoan terdiri dari tabel App_config, Tabel Tambah_barang, Tabel Request_loan, Tabel User. Tabel 1. Database App_config No Elemen Data Tipe Panjang Keterangan 1 Key Varchar 20 Primary key 2 Value Varchar 100 Tabel 1. Database App_config merupakan database yang terdiri dari beberapa kolom yaitu element data, tipe, panjang, keterangan. Pada kolom element data pertama dengan nama key terdapat jenis tipe varchar memiliki panjang 20 keterangan primary key (bersifat unik, not null dan indeks otomatis oleh sistem). Pada kolom element data dengan nama value dengan tipe varchar memiliki panjang 100. Tabel 2. Database Tambah_barang No Element Data Tipe Panjang Keterangan 1 Id_barang Int 11 Primary key 2 Gambar_asset Varchar 255 3 Description_asset Varchar 255 Tabel 2. Database Tambah_barang merupakan tabel penyimpanan data tambah barang yang terdiri dari beberapa kolom diantaranya yaitu element data, tipe, panjang dan keterangan. Pada kolom element data pertama terdapat id_barang dengan tipe int memiliki panjang 11 keterangan primary key (bersifat unik, not null dan indeks otomatis oleh sistem). Pada kolom element data selanjutnya gambar_asset dengan tipe varchar memiliki panjang 255. Pada kolom element data selanjutnya description_asset dengan tipe varchar memiliki panjang 255. Tabel 3. Database Request _loan No Element Data Tipe Panjang Keterangan 1 Id_requestloan Int 11 Primary key 2 User_asset Varchar 255 3 No_hp Varchar 255 4 Activity_name Varchar 255 5 Date_loan Date Tabel 3. Database Request Loan merupakan tabel yang memuat data-data peminjaman request loan terdiri dari beberapa kolom yaitu element data, tipe, panjang, keterangan. Pada kolom element data pertama terdapat id_requestloan dengan tipe int memiliki panjang 11 keterangan primary key (bersifat unik, not null dan indeks otomatis oleh sistem). Pada kolom selanjutnya user_asset dengan tipe varchar memiliki panjang 255. Pada kolom element data selanjutnya no_hp dengan tipe varchar memiliki panjang 255. Pada kolom element data activity_name dengan tipe varchar memiliki panjang 255. Pada kolom element data date_loan dengan tipe date.
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 7 Tabel 4. Database User No Elemen Data Tipe Panjang Keterangan 1 Id_user Int 11 Primary Key 2 Nama_lengkap Varchar 255 4 Nip Varchar 255 5 No_hp Varchar 255 6 Email Varchar 255 7 Password Varchar 255 8 Level Enum
User Admin Tabel 4. Database user merupakan database yang memuat data-data user setelah melakukan registrasi. Pada database user terdiri dari beberapa kolom yaitu element data, tipe, panjang dan keterangan. Pada kolom element data pertama dengan nama id_user jenis tipe int memiliki panjang 11 dengan keterangan primary key (bersifat unit, not null dan indeks otomatis oleh sistem). Pada kolom element data nama_lengkap jenis tipe varchar memiliki panjang 255. Pada kolom element data nip jenis tipe varchar memiliki panjang 255. Pada kolom element data no_hp jenis tipe varchar memiliki panjang 255. Pada kolom element data email jenis tipe varchar memiliki panjang 255. Pada kolom element data password jenis tipe varchar memiliki panjang 255. Pada kolom element data level jenis tipe enum dengan keterangan user atau admin.
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 8 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Tampilan Aplikasi Pada tampilan aplikasi menjelaskan tampilan keseluruhan dari aplikasi peminjaman barang. Pada aplikasi AILoan terdapat dua user yaitu terdiri dari user dan admin. User hanya dapat mengakses informasi yang terdapat di aplikasi serta dapat melakukan peminjaman barang sedangkan admin dapat menambah ketersediaan barang serta melakukan approval peminjaman barang. Berikut untuk penjelasan dari tampilan aplikasi peminjaman barang sebagai berikut: Gambar 4. Login dan Registrasi Gambar 4. Merupakan halaman login dan registrasi. Saat membuka aplikasi maka akan menampilkan halaman depan dari aplikasi peminjaman barang kemudian menampilkan halaman form untuk melakukan login, pada tampilan login terdapat data yang perlu user dan admin dimasukkan seperti email dan password. Jika belum melakukan registrasi maka dapat mengunjungi create account, pada halaman ini terdapat data yang harus terkait data pribadi. Gambar 5. Tampilan Halaman Home Gambar 5. Merupakan tampilan halaman home. Pada tampilan halaman home menampilkan detail barang yang tersedia untuk melakukan peminjaman barang dengan mengklik button loan untuk menampilkan pop up request loan.
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 9 Gambar 6. Tampilan History Admin Gambar 6. Merupakan tampilan history admin. Tampilan history admin adalah halaman admin untuk menentukan peminjaman barang terima atau tolak. Pada halaman ini terdapat tampilan detail peminjaman barang. Gambar 7. Tampilan History User Gambar 7. Merupakan tampilan history user. Tampilan history user menampilkan detail history peminjaman barang serta terdapat button returned atau returned all untuk mengembalikan barang. Ketika mengklik returned maka akan tampil kamera untuk pendeteksian barang yang telah dipinjam.
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 10 Gambar 8. Tampilan Profil Gambar 8. Merupakan tampilan profil. Tampilan profil bertujuan untuk menjelaskan data diri dari seorang user dan admin. Gambar 9. Tampilan Button Tambah Gambar 9. merupakan tampilan button tambah. Pada tampilan button tambah, admin dapat menambah asset yang tersedia agar dapat dilakukan peminjaman oleh user. Hasil Uji Coba Pada penelitian ini terdapat beberapa pengujian aplikasi AILoan yaitu pengujian blackbox dan pengujian akurasi deteksi barang, hasil pengujian terdapat dibawah ini sebagai berikut:
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 11 1. Pengujian Blackbox Penelitian ini melakukan pengujian blackbox sehingga dapat mengetahui apakah aplikasi AILoan sudah berjalan dengan yang diharapkan, pengujian ini dilakukan dengan beberapa fitur pengujian. Tabel 5. Hasil Pengujian Blackbox Fitur Detail Pengujian Jenis Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Menu Login Email Blackbox User tidak dapat login jika email yang diinput tidak terbaca di database Valid Menu Registrasi Password Nama Lengkap Blackbox Blackbox User tidak dapat login jika password yang diinput tidak terbaca di database User dapat mengisi data nama lengkap Valid Valid Menu Loan NIP No HP Email Password Tambah Blackbox Blackbox Blackbox Blackbox Blackbox User dapat mengisi data nip User dapat mengisi data no hp User dapat mengisi data email User dapat mengisi data password Menampilkan peminjaman barang pop up Valid Valid Valid Valid Valid Menu Returned Tambah Blackbox Menampilkan kamera Valid deteksi barang Menu Profil Menu Add Asset Lihat Tambah Blackbox Blackbox Menampilkan data pribadi user Menampilkan pop user add asset Valid Valid Menu History Loan Lihat Blackbox Menampilkan peminjaman barang data data Valid Tabel 5. Merupakan tabel hasil pengujian blackbox. Pada hasil pengujian aplikasi AILoan yang telah dilakukan melalui pendekatan uji blackbox, aplikasi AILoan telah mampu beroperasi dengan kesempurnaan dan sangat baik. Aplikasi AILoan berjalan sesuai dengan hasil pengujian yang diharapkan dan ditetapkan, dan dapat menghasilkan tingkat kinerja yang maksimal yaitu mendapatkan nilai persentase 100%. 2. Pengujian Akurasi Deteksi Barang Pengujian akurasi deteksi barang bertujuan agar dapat mengetahui berapa akurat aplikasi AILoan dalam melakukan pendeteksian barang, pengujian ini dilakukan dengan beberapa data barang sebagai berikut:
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 12 Gambar 10. Pengujian akurasi deteksi barang Gambar 10. merupakan hasil pengujian akurasi deteksi barang pada aplikasi AILoan. Tabel 6. Pengujian akurasi deteksi barang Data ke- Nama barang Terdeteksi Hasil Pengujian Tidak 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Steples Steker Gunting Tang Crimping Palu Kamera Meteran Kabel HDMI Cable Tester Tang
Tabel 6. Pada hasil pengujian diatas, dapat ditentukan hasil nilai akurasi dari aplikasi AILoan dalam deteksi barang dengan menggunakan rumus sebagai berikut [11]: Rumus 1. Akurasi deteksi barang Akurasi =( 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 100% ) = (10 10 100% ) = 100% Berdasarkan hasil pengujian blackbox aplikasi AILoan menujukkan 100% berhasil dan pengujian akurasi deteksi barang menghasilkan nilai 100%.
MEGA LESTARI ET. AL. / J. OF ICT. 2024 Paper for Journal of ICT 13 V. KESIMPULAN Aplikasi peminjaman barang merupakan aplikasi yang digunakan untuk operasional DTI dalam hal peminjaman barang. Dengan memanfaatkan teknologi artificial intelligence OpenCV algoritma YoloV4, bahasa pemrograman java aplikasi peminjaman dapat tercipta dan terelisasikan. Berdasarkan hasil pengujian blackbox Aplikasi AILoan menunjukkan 100% berhasil dan pengujian akurasi deteksi barang menghasilkan nilai 100%Sehingga menunjukkan kinerja sistem yang sangat baik sehingga layak untuk dioperasionalkan di unit DTI. Pada penelitian aplikasi AILoan dapat dikembangkan dengan menambahkan fitur notifikasi pengingat tenggat barang yang dipinjam dikembalikan melalui whatsapp serta penambahan fitur kritik saran dan grafik barang-barang yang dipinjam. ACKNOWLEDGMENT Terima kasih kepada Dukungan Teknologi Informasi Telkom University Jakarta dengan dukungan informasi dan tempat, maka penelitian dapat selesai pada waktu yang tepat. REFERENCES [1] M. Nugraha and J. Yaskurniaam," Sistem Informasi Peminjaman Barang Berbasis Web dengan Metode Waterfall" Vol. 5 No. 1 (2020) [2] S. Purnomo and F. A. Alijoyo, "Sistem Peminjaman Barang Menggunakan QR Code Berbasis Aplikasi Android", Vol. 6 No. 2 (2024). [3] M. C. Affandi and S. N. Ambo, "SISTEM INFORMASI PEMINJAMAN ALAT MENGGUNAKAN BARCODE BERBASIS HYBRID STUDI KASUS POLITEKNIK MANUFAKTUR ASTRA", Vol.13, pp. 184 -190 (2023). [4] A. Setiawan and Zaenuddin, "SISTEM PEMINJAMAN BARANG INVENTARIS MEDIA PERKULIAHAN BERBASIS QR CODE SEBAGAI PENDAMPING SISTEM KONVENSIONAL UNTUK PENGELOLAAN BARANG", Vol. 10 No.3 (2019). [5] H. Ashari and M. I. Burhan, "Monitoring Peralatan Berbasis Qr Code Pada Pembelajaran di laboratorium",Vol.1 No.2 (2023). [6] Kelvin and R. Amalia, "Sistem Informasi Inventaris Berbasis Qr-Code Dengan Metode Rapid Application Development", Vol. 4No.1 (2022). [7] R.C. Mandala and A. Susanto,"Pengembangan Sistem Inventaris Barang Berbasis QR Codepada Badan Kepegawaian Daerah Provinsi Bengkulu", Vol. 3 No. 1 (2023). [8] C.A. Sugianto and S. Rahmawan, "Sistem Informasi Peminjaman Laboratorium Komputer Menggunakan Face Recognition StudiKasus : Politeknik TEDC Bandung" Vol. 1 No. 1 (2021) [9] D. N. Huda and M. Syafi'I,"Penerapan QR Code dalam Aplikasi Monitoring Peralatan Kerja Berbasis Web Pada PT. PerusahaanListrik Negara Gardu Induk Tanjung Uban", ISBN 978-623-5645-10-0 (2022). [10] W. Ningsih and H. Nurfauziah, "PERBANDINGAN MODEL WATERFALL DAN METODE PROTOTYPE UNTUK PENGEMBANGAN APLIKASI PADA SISTEM INFORMASI", Vol 5 No.1 (2023). [11] Y. P. Admaja, H. Praktino and W. I. Kusumawati, "Sistem Penghitung Jumlah Pengunjung Restoran Menggunakan Kamera Berbasis Single Shot Detector (Ssd)" Vol. 3 No. 1 (2021).