Pengujian Kemampuan REST API Django sebagai Penghubung Model SSD-MobileNet dengan Perangkat Raspberry Pi Untuk Komputasi AI

Authors

  • Tomi Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Wahyu Cahyo Utomo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Danang Wahyu Widodo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/dpnajj34

Abstract

Raspberry Pi kerap digunakan sebagai platform komputasi tepi (edge) dalam sistem berbasis kecerdasan buatan, namun kapasitas prosesnya tidak mencukupi untuk menjalankan inferensi model deep learning seperti SSD-MobileNet secara lokal dengan latensi yang memadai. Penelitian ini mengkaji kemampuan REST API yang dikembangkan menggunakan framework Django dalam menjembatani komunikasi antara model SSD-MobileNet di sisi server dan Raspberry Pi sebagai perangkat pengirim data. Pengujian dilakukan melalui dua metode: pengujian fungsional black-box terhadap tujuh skenario endpoint API, serta pengujian statistik berupa 50 percobaan hit request untuk mengukur latency, success rate, dan throughput. Hasil menunjukkan seluruh skenario fungsional berjalan sesuai spesifikasi, dengan success rate 100%, latency rata-rata 45 ms, dan throughput rata-rata 22,2 request per detik. Nilai ini menunjukkan bahwa pendekatan offloading komputasi melalui REST API Django mampu menekan beban proses di sisi perangkat edge secara signifikan, sehingga arsitektur ini terbukti layak sebagai penghubung yang handal antara model kecerdasan buatan dan Raspberry Pi dalam skenario komputasi terdistribusi.

Keywords:

black-box testing, Django REST API, hit request, Raspberry Pi, SSD-MobileNet.

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] I. Harjanto, M. Amiruddin, dan B. H. Kunaryo, "OPTIMASI MODEL DEEP LEARNING UNTUK RASPBERRY," vol. 15, no. 2, hal. 360-370, 2024.

[2] H. Lokhande dan S. R. Ganorkar, "Object detection in video surveillance using MobileNetV2 on resource-constrained low-power edge devices," vol. 14, no. 1, hal. 357-365, 2025, doi: 10.11591/eei.v14i1.8131.

[3] R. R. Achmad, M. Abil, M. R. Fadhilah, dan Sandi, "Komparasi Kinerja dan Toleransi Kesalahan antara Cloud dan Fog Computing dalam Aplikasi IoT Terdistribusi," vol. 14, hal. 3439-3451, 2026.

[4] I. G. N. A. Kusuma, "PERANCANGAN SIMPLE STATELESS AUTENTIKASI DAN OTORISASI LAYANAN REST-API BERBASIS PROTOKOL HTTP," vol. 4, no. 1, 2021.

[5] D. Santicho dan C. K. Dewa, "Pengembangan Back-End Layanan Artificial Intelligence Berbasis REST API untuk Pengelolaan Rapat Menggunakan Djanggo dan Scrum Pada Aplikasi Prosa Meemo," 2022.

[6] P. Kene dan P. V. Wagh, "Android Malware Detection System Using Permission-Based Machine Learning with TensorFlow Lite," vol. 13, no. 5, hal. 761-768, 2026.

[7] H. F. Herdiyatmoko, "Desain Sistem Backend Berbasis REST API Menggunakan Framework," vol. 5, hal. 136-144, 2022.

[8] R. P. Pratama dan S. H. Supangkat, "Penerapan Computation Offloading Pada Sistem Deteksi Pelanggaran Perlintasan Sebidang Berbasis Komputasi Tepi," vol. 13, hal. 18-24, 2023, doi: 10.22146/jnteti.v13i1.8795.

[9] R. G. Guntara dan V. Azkarin, "Implementasi dan Pengujian REST API Sistem Reservasi Ruang Rapat dengan Metode Black Box Testing (Studi Kasus: PT Lizzie Parra Kreasi )," vol. 12, hal. 1229-1238, 2023.

[10] D. Prasetyawan dan P. D. Rahmanto, "Pengembangan Sistem Seleksi Proposal Penelitian Berbasis Web Service Menggunakan REST API," vol. 6, no. 3, hal. 283-295, 2024.

[11] R. Farhandika, M. K. Sabariah, dan M. Adrian, "Penerapan Arsitektur REST API pada Aplikasi Backend Manajemen Informasi Fakultas Industri Kreatif (MI-FIK) Universitas Telkom," vol. 2, no. 1, hal. 40-51, 2024.

[12] I. Muakhori dan N. Syamsiah, "Pengamanan Arsitektur Microservices pada Aplikasi Perusahaan: Strategi dan Implementasi," vol. 19, no. 1, hal. 29-37, 2025.

Downloads

Published

2026-07-20

Issue

Vol. 10 No. 1 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026

Section

Articles

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Pengujian Kemampuan REST API Django sebagai Penghubung Model SSD-MobileNet dengan Perangkat Raspberry Pi Untuk Komputasi AI. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(1), 364-371. https://doi.org/10.29407/dpnajj34