%0 Thesis
%9 S1 - Sarjana
%A Aldiyanto, Ahmad
%A Universitas AMIKOM Yogyakarta,
%B Fakultas Ilmu Komputer
%D 2025
%F universitasamikomyogyakarta:31630
%I Universitas AMIKOM Yogyakarta
%K Backend Development, Android, MVVM, REST API, Image Classification.
%T {JALUR MAGANG IT} PENGEMBANGAN BACKEND APLIKASI EDUKASI  ‘CUNNY’ BERBASIS KLASIFIKASI CITRA UNTUK  PEMBELAJARAN KECERDASAN BUATAN
%U https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31630/
%X Perkembangan pesat teknologi Kecerdasan Buatan (AI) belum diimbangi  oleh pemahaman yang memadai di kalangan siswa sekolah menengah, sehingga  menimbulkan kesenjangan literasi digital, khususnya terkait konsep dasar AI dan  penerapannya. Penelitian ini mengembangkan backend aplikasi edukasi CUNNY  (Cognitive Understanding of Neural Network for Youth), sebuah media  pembelajaran berbasis Android yang memanfaatkan model Convolutional Neural  Network (CNN) untuk klasifikasi citra sebagai sarana belajar interaktif. Metode  pengembangan yang digunakan adalah pendekatan Waterfall, meliputi tahapan  rekayasa kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan  pemeliharaan. Backend aplikasi dibangun menggunakan layanan cloud Railway  untuk memastikan skalabilitas, kinerja real-time, dan kemudahan deployment.  Integrasi API mencakup materi pembelajaran dan prediksi citra berbasis  TensorFlow Lite (TFLite). Hasil pengujian menggunakan Postman, unit test, dan  JMeter menunjukkan bahwa API bekerja secara stabil, responsif, dan mampu  memproses klasifikasi gambar dengan akurat sesuai dataset. Produk akhir yang  dihasilkan memberikan media pembelajaran AI yang lebih praktis, visual, dan  adaptif, serta dapat menjadi solusi awal dalam meningkatkan literasi kecerdasan  buatan pada siswa sekolah menengah.