STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU
Progresif: Jurnal Ilmiah KomputerProgresif: Jurnal Ilmiah KomputerPenggunaan teknologi sistem informasi memberikan manfaat yang signifikan bagi perusahaan yang menginginkan aliran informasi yang akurat, terpercaya, cepat, relevan, dan terperinci. Perusahaan Ekspor “X merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang ekspor ikan segar dengan tujuan Asia dan Amerika Serikat. Sistem Informasi persediaan barang yang ada di Perusahaan Ekspor “X masih dilakukan secara manual sehingga waktu yang diperlukan untuk menghasilkan laporan yang akurat dan melakukan transaksi penjualan barang yang tepat menjadi lebih lama, dan risiko kesalahan dalam pencatatan juga semakin besar. Aplikasi berbasis website dalam proses pencatatan persediaan barang menggunakan metode Framework for the Application of System Thinking (FAST) terdiri dari fase-fase Scope Definition, Problem Analysis, Requirements Analysis, Logical Design dan Physical Design. Hasil implementasi dari riset ini dapat memberikan solusi permasalahan pada Perusahaan Ekspor “X dalam pencatatan dan pelaporan persediaan barang.
Sistem mampu melakukan analisis data, yang memungkinkan pengguna memantau dan melacak barang dengan baik yang terkait dengan otomatisasi inventaris.Penyederhanaan proses penyimpanan dan pengambilan data dimungkinkan melalui penggunaan penyimpanan data digital.Teknologi membuat proses pembuatan laporan lebih mudah diselesaikan oleh pengguna.
Berbagai studi selanjutnya dapat mengkaji kehandalan sistem FAST dalam skala perusahaan ekspor selain ikan, termasuk evaluasi performa waktu dan keamanan data; meneliti integrasi sistem inventaris ini dengan modul ERP untuk optimasi rantai pasok; serta mengembangkan modul prediksi kebutuhan stok berbasis machine learning guna mengurangi overstock dan stockout pada perusahaan ekspor.
- Model Sistem Informasi Persediaan Barang Berbasis Web Pada MP.Net | Suryati | Jutisi : Jurnal Ilmiah... ojs.stmik-banjarbaru.ac.id/index.php/jutisi/article/view/494Model Sistem Informasi Persediaan Barang Berbasis Web Pada MP Net Suryati Jutisi Jurnal Ilmiah ojs stmik banjarbaru ac index php jutisi article view 494
- SISTEM INFORMASI MANAJEMEN PERSEDIAAN OBAT PADA APOTIK KIMIA FARMA KOTA TERNATE | Arifin | IJIS - Indonesian... ijiswiratama.org/index.php/home/article/view/44SISTEM INFORMASI MANAJEMEN PERSEDIAAN OBAT PADA APOTIK KIMIA FARMA KOTA TERNATE Arifin IJIS Indonesian ijiswiratama index php home article view 44
- Penerapan Metode Fast Persediaan Barang Pada Toko Katie Pet Shop Kota Sukabumi | Farlina | Swabumi. penerapan... doi.org/10.31294/swabumi.v9i1.10446Penerapan Metode Fast Persediaan Barang Pada Toko Katie Pet Shop Kota Sukabumi Farlina Swabumi penerapan doi 10 31294 swabumi v9i1 10446
| File size | 485.11 KB |
| Pages | 10 |
| DMCA | Report |
Related /
IJCISIJCIS However, empirical studies on its effectiveness in real operational contexts, especially in Indonesia, remain limited. This study evaluates the impactHowever, empirical studies on its effectiveness in real operational contexts, especially in Indonesia, remain limited. This study evaluates the impact
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Penelitian ini mengusulkan penggunaan algoritma K-Means untuk mengelompokkan penjualan lauk berdasarkan parameter yang fokus pada stok awal dan jumlahPenelitian ini mengusulkan penggunaan algoritma K-Means untuk mengelompokkan penjualan lauk berdasarkan parameter yang fokus pada stok awal dan jumlah
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Nilai akurasi tertinggi pada algoritma machine learning diperoleh oleh SVM sebesar 84%. Sedangkan nilai akurasi yang dihasilkan deep learning BERT yaituNilai akurasi tertinggi pada algoritma machine learning diperoleh oleh SVM sebesar 84%. Sedangkan nilai akurasi yang dihasilkan deep learning BERT yaitu
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Proses penelitian terdiri dari tiga tahap utama, yaitu: crawling data untuk mengumpulkan ulasan pengguna, preprocessing data untuk membersihkan dan mempersiapkanProses penelitian terdiri dari tiga tahap utama, yaitu: crawling data untuk mengumpulkan ulasan pengguna, preprocessing data untuk membersihkan dan mempersiapkan
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Semakin banyak kendaraan yang menggunakan lahan parkir berpotensi menyebabkan lalu lintas parkir semakin padat, sehingga pengendara mobil mengalami kesulitanSemakin banyak kendaraan yang menggunakan lahan parkir berpotensi menyebabkan lalu lintas parkir semakin padat, sehingga pengendara mobil mengalami kesulitan
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Dengan merancang prototipe sistem e‑commerce, DelusionShoes dapat memonitor transaksi secara real‑time, mempercepat proses pembayaran, dan meningkatkanDengan merancang prototipe sistem e‑commerce, DelusionShoes dapat memonitor transaksi secara real‑time, mempercepat proses pembayaran, dan meningkatkan
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes yang dikombinasikan dengan metode Adaboost untuk meningkatkan akurasi prediksi status gizi pada balita.Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes yang dikombinasikan dengan metode Adaboost untuk meningkatkan akurasi prediksi status gizi pada balita.
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Parameter-parameter yang dianalisis meliputi akurasi, presisi, dan ketahanan terhadap variasi data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Bidirectional-LSTMParameter-parameter yang dianalisis meliputi akurasi, presisi, dan ketahanan terhadap variasi data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Bidirectional-LSTM
Useful /
IJCISIJCIS Simulasi menunjukkan bahwa konfigurasi hibrid menambah kualitas tegangan sebesar 4 % dibandingkan penggunaan genset diesel murni, sementara konfigurasiSimulasi menunjukkan bahwa konfigurasi hibrid menambah kualitas tegangan sebesar 4 % dibandingkan penggunaan genset diesel murni, sementara konfigurasi
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mencapai akurasi sebesar 93.57% pada dataset uji, menunjukkan efektivitas model dalam mengidentifikasi sentimenHasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mencapai akurasi sebesar 93.57% pada dataset uji, menunjukkan efektivitas model dalam mengidentifikasi sentimen
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengurangi potensi bias dan meningkatkan efisiensi serta transparansi dalam proses seleksi. Hasil pengujianHasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengurangi potensi bias dan meningkatkan efisiensi serta transparansi dalam proses seleksi. Hasil pengujian
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Pada penjadwalan Round Robin diperoleh Average Waiting Time sebesar 14,6 dan Average Turn Around Time sebesar 22,8. Sementara pada penjadwalan PrioritasPada penjadwalan Round Robin diperoleh Average Waiting Time sebesar 14,6 dan Average Turn Around Time sebesar 22,8. Sementara pada penjadwalan Prioritas