Abstract:Abstarct: Increased computer users in high school make increasingly also the desire of students / i equal to know the type of computer components. With the many interests of students to know installation of computers, making…
making their enthusiasm higher in knowing the types of computer applications. Many factors influence for students on computer assembly, such as how component form, type of operating system, and how to install.
Keywords: Computer Components, Operating System
Abstak: Peningkatan pengguna komputer di sekolah SMA membuat makin meningkat pula keinginan siswa/i sederajat untuk mengetahui jenis komponen komputer. Dengan banyaknya minat siswa/i untuk mengetahui instalasi komputer, membuat antusias mereka semakin tinggi dalam mengetahui jenis aplikasi komputer. Banyak faktor yang mempengaruhi bagi siswa/i pada instalasi komputer, seperti bagaimana bentuk komponen, jenis sistem operasi, dan bagaimana cara instalasinya.
Kata Kunci : Komponen Komputer, Sistem Operasi,
Abstract:Abstract:In the education world many challenges always faced by the lecturers in delivering the material, this dikarnakan presentation factor in delivering the material is too monotonous and saturated and resulted in the…
students are not able to absorb everything that is delivered by teachers. This is experienced in LKP mekar sari pulo bandring as a course institution that operates as an extracurricular lesson in which most students are saturated in learning to use the old method. Media is one way to overcome both introduce the computer device and application program.
Keywords:Device, Aplication Program, Media
Abstrak:Dalam dunia pendidikan banyak tantangan yang selalu dihadapi oleh para tenaga pengajar dalam menyampaikan materi, ini dikarnakan faktor penyajian dalam menyampaikan materi terlalu monoton dan jenuh dan mengakibatkan siswa tidak mampu menyerap semua yang disampaikan tenaga pengajar. Hal ini lah yang dialami pada LKP mekar sari pulo bandring sebagai lembaga kursus yang beroperasi sebagai pelajaran ekstrakurikuler yang mana kebanyakan siswa jenuh dalam belajar menggunakan metode lama. Media merupakan salah satu cara untuk mengatasinya baik mengenalkan perangkat komputer maupun program aplikasinya.
Kata kunci:Perangkat, Program Aplikasi, Media
Abstract:Abstract: The community of society is one of main activities required by a lecture as part of the tri dharma which aimed to apply and implement the scientific competence a lecturer to contribute positively especially for…
society needs. Vocational High School is a vocational school that is required to be ready to enter the world of work, therefore the SMK graduates are required to have the skills and knowledge that will be used in the workplace. Students of vocation especially in the majors of Software Engineering must have skills in computer science, such as programming skills. In the 2013 curriculum used by SMKN1 Air Joman, there are already programming subjects, but still local content and yet the discovery of mobile programming. Though mobile programming is currently one of the most popular programming, especially Android. This is not separated from the rapid development of the Android operating system, so people are competing to make the application. The advantages of android is its opensource and easy to develop, supported by a lot of android users including SMK students, so students can build and develop an android application and implement it on their respective devices so that it can be used as needed and not close possibly to be commercialized.
Keywords:programming, mobile programming, android
Abstrak: Pengabdian kepada masyarakat merupakan salah satu kegiatan wajib yang harus dilaksanakan oleh seorang dosen sebagai bagian dari tri dharma perguruan tinggi yang bertujuan untuk menerapkan dan mengimplementasikan kompetensi keilmuan yang dimiliki guna memberikan kontribusi positif bagi kebutuhan masyarakat. Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) merupakan sekolah kejuruan yang dituntut untuk siap masuk ke dunia kerja, maka dari itu lulusan SMK diharuskan mempunyai Skill dan pengetahuan yang akan dipergunakan dalam dunia kerja. Siswa SMK terutama pada jurusan Rekayasa Perangkat Lunak harus memiliki keterampilan dalam ilmu komputer, seperti keterampilan programming. Pada kurikulum 2013 yang digunakan oleh SMKN1 Air Joman, sudah ada mata pelajaran programming, tapi masihbersifat muatan lokal dan belum ditemukannya pemrograman mobile. Padahal pemrograman mobile saat ini menjadi salah satu pemrograman yang paling diminati, khusunya Android. Hal ini tidak lepas dari pesatnya perkembangan sistem operasi Android tersebut, sehingga orang berlomba – lomba untuk membuat aplikasinya. Kelebihan dari android adalah sifatnya yang opensource dan mudah dikembangkan, didukung dengan pengguna android yang sangat banyak termasuk siswa-siswa SMK, dengan demikian para siswa bisa membangun dan mengembangkan sebuah aplikasi android dan mengimplementasikannya pada perangkat masing-masing sehingga bisa digunakan sesuai kebutuhan dan tidak menutup kemungkinan untuk bisa dikomersilkan.
Kata kunci:pemrograman, pemrograman mobile, android
Abstract:Abstract: The increasing use of the Maxim ride-hailing application in Manokwari highlights the need to understand the factors influencing user acceptance and satisfaction. However, the growing number of users does not necessarily…
cessarily reflect a high level of technology acceptance and user satisfaction. This study aims to examine the effects of performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, and habit on behavioral intention, as well as the effect of behavioral intention on user satisfaction among Maxim users in Manokwari. A quantitative approach based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) was employed. Data were collected through questionnaires using a purposive sampling technique from 156 valid respondents and analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 4.0. The results show that performance expectancy (β = 0.343, p < 0.001), effort expectancy (β = 0.191, p = 0.002), facilitating conditions (β = 0.142, p = 0.029), and habit (β = 0.359, p < 0.001) positively and significantly influence behavioral intention. Furthermore, behavioral intention positively and significantly affects user satisfaction (β = 0.771, p < 0.001). These findings confirm the applicability of the UTAUT2 model and provide practical insights for Maxim management and application developers to improve service quality and user satisfaction.
Keywords: behavioral intention; effort expectancy; facilitating conditions; habit; performance expectancy; user satisfaction.
Abstrak: Meningkatnya penggunaan aplikasi transportasi daring Maxim di Manokwari mendorong perlunya memahami faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan teknologi dan kepuasan pengguna. Namun, peningkatan jumlah pengguna belum tentu mencerminkan tingginya tingkat penerimaan teknologi dan kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, dan habit terhadap behavioral intention, serta pengaruh behavioral intention terhadap user satisfaction pada pengguna aplikasi Maxim di Manokwari. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif berdasarkan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2). Data dikumpulkan melalui kuesioner menggunakan teknik purposive sampling terhadap 156 responden dan dianalisis menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan SmartPLS 4.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performance expectancy (β = 0,343; p < 0,001), effort expectancy (β = 0,191; p = 0,002), facilitating conditions (β = 0,142; p = 0,029), dan habit (β = 0,359; p < 0,001) berpengaruh positif dan signifikan terhadap behavioral intention. Selanjutnya, behavioral intention berpengaruh positif dan signifikan terhadap user satisfaction (β = 0,771; p < 0,001). Temuan ini menegaskan penerapan model UTAUT2 serta memberikan masukan bagi manajemen Maxim dan pengembang aplikasi untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna.
Kata kunci: behavioral intention; effort expectancy; facilitating conditions; habit; performance expectancy; user satisfaction.
Abstract:Abstract: The advancement of digital technology has made it easier to create, process, and distribute files—using 317 files from the dataset https://www.kaggle.com/datasets/axon data/selfie-and-official-id-photo-dataset-18k…
t-18k images?select=metadata_image.csv has also introduced new challenges, such as the increasing practice of digital file manipulation that is difficult to detect visually. Therefore, an intelligent digital forensics system that can automatically and accurately detect file authenticity is required. This study aims to develop an intelligent digital forensics system for detecting file manipulation by leveraging metadata analysis and the Random Forest classification method. The methods used include extracting metadata from digital files—such as time information, device details, and processing history—followed by analysis to identify patterns of inconsistency that indicate manipulation. This data is then used as features in the classification process using the Random Forest algorithm to distinguish between original and manipulated files. The results of this study are expected to show that the use of metadata analysis combined with the Random Forest algorithm can improve accuracy in detecting digital file manipulation compared to conventional methods. The resulting system is expected to provide an effective, efficient, and integrated solution to support digital forensic investigations, Based on the test results, the system demonstrated good performance with an accuracy rate of 94%.
Keywords: Digital Forensics;File Manipulation;Metadata Analysis;Random Forest;Classification;Machine Learning
Abstrak:Perkembangan teknologi digital telah meningkatkan kemudahan dalam pembuatan, pengolahan,dan distribusi file sebanyak 317 file, sumber datasets https:// www.kaggle.com/datasets/axondata/selfie-and-official-id-photo-dataset-18k-images?select =metadata_image.csv, namun juga menimbulkan tantangan baru berupa meningkatnya praktik manipulasi file digital yang sulit dideteksi secara kasat mata. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem forensik digital yang cerdas dan mampu mendeteksi keaslian file secara otomatis dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem forensik digital cerdas untuk deteksi manipulasi file dengan memanfaatkan analisis metadata dan metode klasifikasi Random Forest. Metode yang digunakan meliputi proses ekstraksi metadata dari file digital, seperti informasi waktu, perangkat, dan riwayat pengolahan, kemudian dilakukan analisis untuk menemukan pola ketidaksesuaian yang mengindikasikan adanya manipulasi. Selanjutnya, data tersebut digunakan sebagai fitur dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest untuk membedakan antara file asli dan file yang telah dimanipulasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan menunjukkan bahwa penggunaan analisis metadata yang dikombinasikan dengan algoritma Random Forest mampu meningkatkan akurasi dalam mendeteksi manipulasi file digital dibandingkan metode konvensional. Sistem yang dihasilkan dapat memberikan solusi yang efektif, efisien, dan terintegrasi dalam mendukung proses investigasi forensik digital, Berdasarkan hasil pengujian, sistem menunjukkan performa yang baik dengan tingkat akurasi sebesar 94%.
Kata Kunci: Forensik Digital, Manipulasi File, Metadata, Random Forest, Klasifikasi, Machine Learning.
Abstract:Abstract: The rapid growth of e-commerce mobile applications has generated large volumes of user reviews, making manual sentiment analysis increasingly impractical. This study aims to compare the effectiveness of three machine…
achine learning algorithms Support Vector Machine (SVM), Random Forest, and Naive Bayes for automated sentiment classification of Indonesian-language mobile application reviews. A dataset of 3,000 user reviews from the RupaRupa application on the Google Play Store was collected and preprocessed through normalization, tokenization, stopword removal, and stemming. TF-IDF vectorization was applied for feature extraction, while the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was used to address class imbalance across three sentiment categories: positive, negative, and neutral. The results show that SVM achieved the highest accuracy of 90.02%, while Random Forest obtained the best F1-score of 88.08% when sufficient training data were available. Naive Bayes demonstrated relatively stable performance across varying training data sizes. Furthermore, TF-IDF keyword analysis revealed that negative reviews were primarily associated with delivery issues, technical problems, and pricing concerns. These findings demonstrate the effectiveness of machine learning approaches for sentiment classification and provide practical insights for improving mobile application services.
Keywords: sentiment analysis; machine learning; SMOTE; TF-IDF; text classification
Abstrak: Pertumbuhan pesat aplikasi mobile e-commerce telah menghasilkan volume ulasan pengguna yang sangat besar, sehingga analisis sentimen secara manual menjadi semakin tidak praktis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas tiga algoritma machine learning Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Naive Bayes dalam melakukan klasifikasi sentimen otomatis terhadap ulasan aplikasi mobile berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.000 ulasan pengguna aplikasi RupaRupa yang dikumpulkan dari Google Play Store. Data kemudian diproses melalui tahapan preprocessing yang meliputi normalisasi, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), sedangkan ketidakseimbangan kelas ditangani menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) pada tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 90,02%, sementara Random Forest memperoleh nilai F1-score terbaik sebesar 88,08% ketika tersedia data pelatihan yang memadai. Naive Bayes menunjukkan performa yang relatif stabil pada berbagai ukuran data pelatihan. Selain itu, analisis kata kunci berbasis TF-IDF mengungkapkan bahwa ulasan negatif terutama berkaitan dengan masalah pengiriman, kendala teknis aplikasi, dan isu harga. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan machine learning efektif untuk klasifikasi sentimen serta memberikan wawasan yang bermanfaat dalam meningkatkan kualitas layanan aplikasi mobile.
Kata Kunci: analisis sentimen; pembelajaran mesin; SMOTE; TF-IDF; klasifikasi teks.
Abstract:Abstract: Mental health issues, particularly depression among young adult university students, are often detected late due to stigma and reluctance to seek medical consultation. The objective of this study is to develop…
an early screening model employing machine learning techniques, specifically the random forest algorithm, on a dataset of 268 students (aged 17-29 years; consisting of 98 males and 170 females) within a multicultural educational setting. The principal challenges associated with this dataset are class imbalance and the potential for data leakage from clinical scores. This study implements a rigorous feature selection approach that involves the elimination of depression score features and the utilization of the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to balance the training data distribution. Furthermore, a Threshold Tuning strategy is employed to prioritize detection sensitivity (Recall). The findings indicate that reducing the decision threshold to an optimal value of 0.25 led to a substantial enhancement in the recall value, increasing it from 36% (baseline) to 77%. A feature importance analysis was conducted, the results of which indicated that Total Social Connectedness (ToSC) is the most dominant predictor. In summary, the present study corroborates the notion that optimizing sensitivity through threshold tuning is of paramount importance for medical screening. Furthermore, social isolation factors emerge as more significant indicators of depression risk than demographic attributes.
Keywords: data mining; depression; imbalanced data; random forest; smote; threshold tuning
Abstrak: Masalah kesehatan mental, khususnya depresi di kalangan mahasiswa dewasa muda, sering terdeteksi terlambat akibat stigma dan enggan mencari konsultasi medis. Tujuan studi ini adalah mengembangkan model skrining dini menggunakan teknik machine learning, khususnya algoritma random forest, pada dataset 268 mahasiswa (usia 17-29 tahun; terdiri dari 98 laki-laki dan 170 perempuan) dalam lingkungan pendidikan multikultural. Tantangan utama yang terkait dengan dataset ini adalah ketidakseimbangan kelas dan potensi kebocoran data dari skor klinis. Studi ini menerapkan pendekatan seleksi fitur yang ketat, yang melibatkan eliminasi fitur skor depresi dan penggunaan Teknik Over-sampling Minoritas Sintetis (SMOTE) untuk menyeimbangkan distribusi data pelatihan. Selain itu, strategi Penyesuaian Ambang Batas diterapkan untuk memprioritaskan sensitivitas deteksi (Recall). Hasil penelitian menunjukkan bahwa mengurangi ambang batas keputusan ke nilai optimal 0,25 menyebabkan peningkatan signifikan dalam nilai recall, dari 36% (dasar) menjadi 77%. Analisis pentingnya fitur dilakukan, hasilnya menunjukkan bahwa Total Social Connectedness (ToSC) adalah prediktor yang paling dominan. Secara ringkas, studi ini membenarkan bahwa mengoptimalkan sensitivitas melalui penyesuaian ambang batas sangat penting untuk skrining medis. Selain itu, faktor isolasi sosial muncul sebagai indikator risiko depresi yang lebih signifikan daripada atribut demografis.
Kata kunci: penambangan data; depresi; data tidak seimbang; hutan acak; smote; penyesuaian ambang batas
Abstract:Abstract: The rapid growth of e-commerce in Indonesia has increased consumer interactions with digital platforms, particularly Lazada, Tokopedia, and Blibli, resulting in a large volume of customer reviews that reflect consumer…
onsumer experiences and perceptions but have not been optimally utilized in business decision-making. The main issue addressed in this study is how to process customer review data to generate meaningful information regarding consumer opinions. This research aims to apply web scraping techniques to collect customer review data and conduct sentiment analysis to identify trends in consumer opinions across the three e-commerce platforms. The dataset consists of 3,000 customer reviews, with 1,000 reviews collected from each platform, covering aspects such as shopping experience, service quality, delivery process, and customer satisfaction. The research methodology includes data collection through web scraping, text preprocessing for data cleaning and normalization, sentiment analysis using machine learning approaches, and visualization of sentiment results. The findings indicate differences in the distribution of positive, negative, and neutral sentiments across platforms, reflecting variations in consumer experiences and service strategies. These results demonstrate that sentiment analysis based on customer reviews can serve as strategic input to improve service quality, business performance, and marketing strategies in Indonesia’s e-commerce sector.
Keywords: customer reviews; digital services; e-commerce; sentiment analysis; web scarping
Abstrak: Pertumbuhan pesat e-commerce di Indonesia meningkatkan interaksi konsumen dengan platform digital, khususnya Lazada, Tokopedia, dan Blibli, yang menghasilkan ulasan pelanggan dalam jumlah besar sebagai cerminan pengalaman dan persepsi konsumen, namun belum dimanfaatkan secara optimal dalam pengambilan keputusan bisnis. Permasalahan utama penelitian ini adalah bagaimana mengolah data ulasan tersebut agar dapat memberikan informasi yang bermakna mengenai opini konsumen. Penelitian ini bertujuan menerapkan web scraping untuk mengumpulkan data ulasan pelanggan serta melakukan analisis sentimen guna mengidentifikasi tren opini konsumen pada ketiga platform e-commerce tersebut. Data yang digunakan berjumlah 3.000 ulasan pelanggan, dengan masing-masing platform diwakili oleh 1.000 ulasan yang mencakup pengalaman berbelanja, kualitas layanan, proses pengiriman, dan tingkat kepuasan pelanggan. Metode penelitian meliputi pengambilan data menggunakan web scraping, pra-pemrosesan teks untuk pembersihan dan normalisasi data, analisis sentimen dengan pendekatan pembelajaran mesin, serta visualisasi hasil sentimen. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan distribusi sentimen positif, negatif, dan netral pada setiap platform, yang mencerminkan variasi pengalaman konsumen dan strategi layanan. Temuan ini menunjukkan bahwa analisis sentimen berbasis ulasan pelanggan dapat menjadi masukan strategis untuk meningkatkan kualitas layanan, kinerja bisnis, dan strategi pemasaran e-commerce di Indonesia.
Kata kunci: customer reviews; digital services;e-commerce;sentiment analysis;web scarping
Abstract:Abstract: This research is motivated by the problem of building material inventory management at Jaqfar Building Store, which is still done manually and based on subjective estimates. This often results in inaccuracies in…
n determining stock levels, either in the form of overstock or understock, which hinders operational effectiveness. The purpose of this study is to apply the Multiple Linear Regression method to analyze the relationship between incoming stock (X1) and outgoing stock (X2) variables with the ending stock variable (Y) to produce an optimal inventory prediction model. The research methodology used includes collecting historical transaction data for building materials such as cement, ceramics, zinc, plywood, and iron. This web-based prediction system was developed using the PHP programming language and a MySQL database. The analysis results show that the resulting regression model can provide a mathematical picture of future inventory patterns based on historical data. Implementation of this system is expected to assist the management of Jaqfar Building Materials Store in making strategic decisions regarding purchasing and sales in a more measured and efficient manner.
Keyword: building materials; data mining; inventory; multiple linear regression
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan pengelolaan persediaan bahan bangunan di Toko Bangunan Jaqfar yang masih dilakukan secara manual dan berdasarkan perkiraan subjektif. Hal ini menyebabkan sering terjadinya ketidaktepatan dalam menentukan jumlah stok, baik berupa kelebihan barang (overstock) maupun kekurangan barang (understock) yang menghambat efektivitas operasional. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode Multiple Linear Regression (Regresi Linear Berganda) untuk menganalisis hubungan antara variabel stok masuk (X1) dan stok keluar (X2) terhadap variabel stok akhir (Y) guna menghasilkan model prediksi persediaan yang optimal. Metodologi penelitian yang digunakan mencakup pengumpulan data historis transaksi bahan bangunan seperti semen, keramik, seng, triplek, dan besi. Sistem prediksi ini dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil analisis menunjukkan bahwa model regresi yang dihasilkan mampu memberikan gambaran matematis mengenai pola persediaan di masa mendatang berdasarkan data historis. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu manajemen Toko Bangunan Jaqfar dalam mengambil keputusan strategis terkait pembelian dan penjualan secara lebih terukur serta efisien.
Kata kunci: bahan bangunan; data mining; persediaan; regresi linear berganda
Abstract:Abstract: The rapid development of digital technology has brought significant changes in consumption patterns and customer behavior, particularly in the fashion retail sector. Increasing competition and rising cynsumer expectations…
xpectations for fast, accurate, and technology-based services require businesses to innovate and undergo digital transformation. One widely used approach is the implementation of automation-based Electronic Customer Relationship Management (E-CRM). This study aims to analyze the implementation of E-CRM automation and its impact on service efficiency at Toko Diah Fashion, a fashion retail business that still faces service challenges due to manual systems, such as customer data duplication, delayed responses, and difficulty in monitoring transaction history. The research method used is a descriptive qualitative method with data collection techniques through observation, interviews, and documentation. The research focus is limited to aspects of service efficiency, including service speed, accuracy in managing customer data, and ease in customer follow-up. The E-CRM automation system studied is designed using PHP programming language and a MySQL database. The research results indicate that the implementation of E-CRM automation can significantly improve service efficiency. This system facilitates integrated customer data management, speeds up the service process, and supports more personalized communication through notification features and transaction history recording.
Keyword: automation; e-crm; fashion retail; service efficiency.
Abstrak: Perkembangan teknologi digital yang semakin pesat telah membawa perubahan signifikan dalam pola konsumsi dan perilaku pelanggan, khususnya dalam sektor ritel fashion. Persaingan yang semakin ketat serta meningkatnya ekspektasi konsumen terhadap layanan yang cepat, akurat dan berbasis teknologi menuntut pelaku usaha untuk melakukan inovasi dan transformasi digital. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan adalah penerapan Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) berbasis automasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan automasi E-CRM serta pengaruhnya terhadap efisiensi pelayanan pada Toko Diah Fashion, sebuah usaha ritel fashion yang masih menghadapi kendala pelayanan akibat sistem manual, seperti duplikasi data pelanggan, keterlambatan respons, dan kesulitan dalam pemantauan histori transaksi. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Fokus penelitian dibatasi pada aspek efisiensi pelayanan, meliputi kecepatan pelayanan, ketepatan pengelolaan data pelanggan, serta kemudahan dalam tindak lanjut pelanggan. Sistem automasi E-CRM yang dikaji dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan automasi E-CRM mampu meningkatkan efisiensi pelayanan secara signifikan. Sistem ini mempermudah pengelolaan data pelanggan secara terintegrasi, mempercepat proses pelayanan, serta mendukung komunikasi yang lebih personal melalui fitur notifikasi dan pencatatan histori transaksi.
Kata kunci: automasi; e-crm; efisiensi pelayanan; ritel fashion.