Pengembangan aplikasi pelacakan kendaraan memerlukan pendekatan metodis dan terstruktur untuk memastikan keberhasilannya, terutama dalam mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan fungsionalitas. Model waterfall, yang dikenal dengan fase-fase yang berurutan dan sistematis, diterapkan dalam proyek ini. Artikel ini mengeksplorasi penerapan model waterfall dalam pengembangan aplikasi pelacakan kendaraan berbasis web, dengan menekankan integrasi teknik AI seperti pembelajaran mesin untuk analitik prediktif dan optimasi rute. Kelebihan dan tantangan penggunaan model waterfall dalam konteks ini dibahas, didukung oleh studi kasus. Pentingnya memilih metodologi pengembangan yang sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik proyek juga disoroti.
Copyrights © 2024