Implementasi Backend Restful API Menggunakan Express.Js untuk Integrasi Model CNN pada Sistem Multi-Platform Klasifikasi Spesies Lebah Madu (Indo Malayan)

Ghebi, Armando (2026) Implementasi Backend Restful API Menggunakan Express.Js untuk Integrasi Model CNN pada Sistem Multi-Platform Klasifikasi Spesies Lebah Madu (Indo Malayan). FAKULTAS TEKNIK, UNIVERSITAS LAMPUNG.

[img]
Preview
 Text
ABSTRAK (ABSTRAK).pdf
Download (214kB) | Preview
[img] Text
SKRIPSI FULL.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (3MB) | Request a copy
[img]
Preview
 Text
SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf
Download (1MB) | Preview

Abstract

Pengembangan sistem klasifikasi citra berbasis kecerdasan buatan memerlukan sistem backend yang handal dan mampu mengelola komunikasi antar layanan, pengolahan data, serta penyediaan API secara stabil. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem backend berbasis Express.js yang terintegrasi dengan model CNN dalam bentuk RESTful API guna mendukung layanan klasifikasi citra lebah madu. Metode yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) yang terealisasi dengan dua iterasi selama rentang empat bulan hingga ke tahap cutover. Sistem dikembangkan dengan menggunakan Express.js dengan integrasi Cloud Firestore, Firebase Storage, dan Google Cloud Platform sebagai lingkungan deployment. Backend yang dibangun menghasilkan 26 endpoint untuk mendukung autentikasi, manajemen informasi dan profil, dan klasifikasi citra. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh endpoint memperoleh validitas 100% pada 93 skenario pengujian fungsional. Pada pengujian performa, sistem mampu menangani hingga 44.400 request dengan throughput 75,07 request/detik dan rata-rata response time sebesar 89-165 ms (P90 < 300 ms) tanpa error. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem backend yang dikembangkan memiliki performa yang responsif, stabil, dan mampu menangani variasi beban (fixed load, ramp-up load, peak load, dan spike load) melalui mekanisme auto-scaling. Dengan demikian, sistem backend yang dikembangkan dinyatakan layak digunakan sebagai layanan klasifikasi citra berbasis kecerdasan buatan yang dapat diakses melalui sistem web dan mobile.

Item Type: Other
Subjects: ?? 003 ??
?? 005 ??
Universitas Lampung > Fakultas Teknik > Prodi Teknik Informatika
Divisions: ?? Informatika ??
Depositing User: 2606650822 Digilib
Date Deposited: 07 Jul 2026 08:01
Last Modified: 07 Jul 2026 08:01
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/102182

Actions (login required)

View Item View Item