Perancangan Aplikasi Belens : Pemindai Minuman untuk Penilaian Kualitas dan Komposisi Berbasis Gambar
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.63643/jodens.v5i1.281关键词:
Aplikasi Mobile, Belens, Pemindaian Minuman, Perancangan Sistem摘要
Jurnal ini menyajikan desain aplikasi Belens, aplikasi mobile berbasis Android untuk analisis minuman melalui teknologi pemrosesan gambar dan kecerdasan buatan. Penelitian ini memiliki beberapa fokus antara lain persyaratan perangkat lunak, desain arsitektur sistem, dan desain permukaan pengguna. Metodologi Desain Menggunakan Software Development Life Cycle (SDLC) dengan pendekatan waterfall yang menekankan persyaratan sistem dan analisis desain yang sistematis. Hasil desain meliputi persyaratan fungsional seperti pemindaian gambar dan analisis minuman, kebutuhan non-fungsional seperti kemampuan keselamatan dan respons, dan visualisasi sistem melalui diagram aplikasi, diagram aktivitas dan diagram kelas. Dokumen ini juga menyediakan desain antarmuka pengguna dan aliran interaksi yang memprioritaskan keramahan pengguna. Desain aplikasi Belens diharapkan membentuk dasar untuk pengembangan sistem minuman, dengan pengguna yang menerima informasi konfigurasi visual dan efisien dan kualitas minuman.
参考
Puspitasari, F. A., & Pangaribuan, H. (2025). DETEKSI KALORI PADA CITRA MAKANAN DENGAN ALGORITMA SINGLE SHOT MULTIBOX DETECTOR. JURNAL COMASIE, 12(02).
Prayogo Kusumo, W., & Sri Kusuma Aditya, C. (n.d.). Klasifikasi Citra Makanan Berdasarkan Asal Daerah Menggunakan Convolutional Neural Network Food Image Classification Based on Regional Origin using Convolutional Neural Network. In Februari (Vol. 23, Issue 1).
Syaharani, M. A., Aurelly, T., Budianto, C., Ibnu, R., Informatika, A., Karawang, S., Ronggo Waluyo, J. H. S., Timur, T., & Karawang, I. (2024). KLASIFIKASI BUAH SEGAR DAN BUSUK MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 8, Issue 5).
Penerapan, ", Maju, T., Berkelanjutan, A., Hadi, T., Pusat, J., Teknologi, R., Pangan, P., Pertanian, O. R., & Pangan, D. (n.d.). Log o SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI PERTANIAN INDONESIA II (STPI) 2024 PREDIKSI CAMPURAN AIR DALAM SANTAN KELAPA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING Prediction Coconut Milk Adulteration using Machine Learning.
Howard, A. G., Zhu, M., Chen, B., Kalenichenko, D., Wang, W., Weyand, T., Andreetto, M., & Adam, H. (2017). MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications. Google Inc. http://arxiv.org/abs/1704.04861
Bintang Sahputra, R., Kunaefi, A., Permadi, A., Sunan Ampel Surabaya Jl Ir Soekarno No, N. H., Anyar, G., Gn Anyar, K., & Timur, J. (2024). PERANCANGAN MOBILE APPLICATION UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN SAYUR SEGAR DAN BUSUK MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 8(6).
Prasetyo, E., Purbaningtyas, R., Dimas Adityo, R., Prabowo, E. T., Ferdiansyah, A. I., & Korespondensi, P. (2021). PERBANDINGAN CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI KESEGARAN IKAN BANDENG PADA CITRA MATA A COMPARISON OF CONVOLUTION NEURAL NETWORK FOR CLASSIFYING MILKFISH’S FRESHNESS ON EYE IMAGES. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK), 8(3), 601–608. https://doi.org/10.25126/jtiik.202184369
Abdul Wahid Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Sumedang, A. (n.d.). Analisis Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi. https://www.researchgate.net/publication/346397070
Silvi Purnia, D., Rifai, A., & Rahmatullah, S. (2019). Penerapan Metode Waterfall dalam Perancangan Sistem Informasi Aplikasi Bantuan Sosial Berbasis Android (Vol. 16).
Nurseptaji, A. (2021). IMPLEMENTASI METODE WATERFALL PADA PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN. Jurnal Dialektika Informatika (Detika), 1(2), 49–57. https://doi.org/10.24176/detika.v1i2.6101
Khawas, C., & Shah, P. (2018). Application of Firebase in Android App Development-A Study. International Journal of Computer Applications, 179(46), 49–53. https://doi.org/10.5120/ijca2018917200
Alsing, O. (2018). Mobile Object Detection using TensorFlow Lite and Transfer Learning. In DEGREE PROJECT COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING.
Arora, R., & Arora, N. (2016). International Journal of Current Engineering and Technology Analysis of SDLC Models. International Journal of Current Engineering and Technology, 6(1). http://inpressco.com/category/ijcet
Becker, P., Tebes, G., Peppino, D., & Olsina, L. (2019). Applying an Improving Strategy that embeds Functional and Non-Functional Requirements Concepts Aplicando una Estrategia de Mejora que incluye Conceptos de Requisitos Funcionales y No Funcionales. Journal of Computer Science & Technology. https://sites.google.com
Safitri, R. K., & Putro, H. P. (n.d.). XXX-X-XXXX-XXXX-X/XX/$XX.00 ©20XX IEEE Implementasi REST API untuk Komunikasi Antara ReactJS dan NodeJS (Studi Kasus : Modul Manajemen User Solusi247).
Ali, S., Alauldeen, R., & Khamees, R. A. (2020). What is Client-Server System: Architecture, Issues and Challenge of Client-Server System (Review). HBRP PUBLICATION. https://doi.org/10.5281/zenodo.3673071
##submission.downloads##
已出版
##submission.howToCite##
期
栏目
##submission.license##
##submission.copyrightStatement##
##submission.license.cc.by4.footer##
