Search Articles & Publications

Showing 99 articles found for "Reducing"

Pengolahan Limbah Ampas Tahu Menjadi Kerupuk Aneka Rasa Di Kelurahan Poco Mal

fausta, kurniati pangdadernes, Payong, Polikarpus, Jandu, Inosensius H, Ndiwa, Febronia Cristina Yunita, Saomi, Dwi Kurnia
Abstract: Abstract: Tofu is one of the daily foods of Indonesian people. The tofu industry itself has been found quite a lot in the Manggarai Regency area, but the remaining tofu dregs are not processed further and are only used as… s animal feed. Referring to the various studies that have been carried out, it is emphasized that tofu dregs can be processed as raw materials for processed various foods, one of which is tofu dregs crackers. Processing tofu dregs into crackers is one of the innovations made without reducing the nutritional value in tofu dregs. Tofu waste processing activities are carried out in Poco Mal Village, Langke Rembong District, Manggarai Regency. The methods of implementing the activities implemented are implementation methods, business management, tofu dregs processing techniques, and marketing strategies. Each activity method applied will be evaluated through discussion activities with members and if any obstacles are found, the team will quickly address the existing obstacles. This method becomes an organized processing system with a business management approach. The results of this activity have a positive impact in the form of new innovations in the management of tofu waste into crackers. The innovations provided are in the form of spicy, original, and fried onions. The sales target for tofu dregs crackers will be gradually increased and for this stage, business activities are focused on increasing sales each time it is produced. Kata kunci: pulp; processing; tofu   Abstrak: Tahu merupakan salah satu makanan sehari-hari masyarakat Indonesia. Industri tahu sendiri sudah cukup banyak di temui di daerah Kabupaten Manggarai namun sisa ampas tahu tidak diolah lebih lanjut dan hanya dimanfaatkan sebagai pakan ternak. Mengacu dari berbagai penelitian yang sudah dilakukan mempertegaskan bahwa ampas tahu dapat diolah sebagai bahan baku olahan aneka makanan, salah satunya ialah kerupuk ampas tahu. Pengolahan ampas tahu menjadi kerupuk merupakan salah satu inovasi yang dibuat tanpa mengurangi nilai gizi yang ada dalam ampas tahu. Kegiatan pengolahan ampas tahu dilaksanakan di Kelurahan Poco Mal Kecamatan Langke Rembong Kabupaten Manggarai. Metode pelaksanaan kegiatan yang diterapkan berupa metode pelaksanaan, manajemen usaha, teknik pengolahan ampas tahu, dan strategi pemasaran. Setiap metode kegiatan yang diterapkan akan dievaluasi melalui kegiatan diskusi bersama anggota dan jika ditemukan adanya kendala maka tim secara cepat menyikapi kendala yang ada. Metode ini menjadi suatu sistem pengolahan yang terorganisir dengan pendekatan manajemen usaha. Hasil kegiatan ini memberi dampak positif berupa adanya inovasi baru terhadap pengelolaan limbah ampas tahu menjadi kerupuk. Inovasi yang diberikan berupa pemberian rasa pedas, original,dan bawang goreng. Target penjualan kerupuk ampas tahu akan ditingkatkan secara bertahap dan untuk tahap ini kegiatan usaha difokuskan pada peningkatan penjualan setiap kali produksi. Kata kunci: ampas; pengolahan; tahu

Pemilihan Material dan Desain yang Inovatif serta Kreatif

Haryono, Muhammad Budi, Bayuna, Rizal Dwi, Rohman, Syahrul Mahfudli, Wardana, Adetia Rizki, Umam, Nashirul
Abstract: Abstract: Material selection and innovative and creative designs are needed as a medium for reducing production costs by changing the design of a product but still paying attention to the safety of its users. The problem… that occurs in the surrounding community is the lack of public knowledge about the selection of materials that can risk accidents that will be experienced by users which can be caused by the material not being strong enough to support the load it gets. Innovative and creative design aims to reduce the mass of the material but still refers to user safety. Inappropriate design can increase the risk of accidents and wasted costs in the production process. The method used in this community service is a material selection workshop and an introduction to machine design using solidworks software. Therefore, this community service will greatly help the community in the Karang-tempel Village, East Semarang District, increase their insight into the selection of materials and innovative designs as an increase in the quality of production and ensure the safety of users.           Keywords: creative; desain; inovative; material selection; workshop   Abstrak: Pemilihan material dan desain yang inovatif dan kreatif sangat diperlukan sebagai media pengurangan biaya produksi dengan merubah rancangan suatu produk akan tetapi tetap memperhatikan keselamatan dari penggunanya. Permasalahan yang terjadi di masyarakat sekitar akan kurangnya pengetahuan masyarakat tentang pemilihan material yang dapat berisiko akan terjadinya kecelakaan yang akan dialami pengguna yang dapat disebabkan oleh material tidak cukup kuat untuk menopang beban yang didapatkannya. Desain yang inovatif dan kreatif bertujuan sebagai pengurangan massa dari material akan tetapi tetap merujuk kepada keselamatan pengguna. Desain yang tidak sesuai dapat meningkatkan risiko kecelakaan dan pemborosan biaya pada proses produksi. Metode yang digunakan pada pengabdian masyarakat ini adalah workshop pemilihan material dan pengenalan rancang bangun mesin menggunakan software solidworks. Oleh karena itu pengabdian kepada masyarakat ini akan sangat membantu mas-yarakat di lingkungan kelurahan Karang-tempel, kecamatan Semarang Timur untuk menambah     wawasannya terhadap pemilihan material dan desain yang inovatif sebagai peningkatan kualitas hasil produksi dan menjamin keselamatan dari pengguna. Kata kunci: desain; inovatif; kreatif; pemilihan material; workshop

STUDENT DEPRESSION SCREENING BASED ON THE OPTIMUM DATA BALANCING AND RANDOM FOREST

Adnan, M. Sayyidul, Budi Santoso, Irwan, Crysdian , Cahyo
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

COMPARISON OF RESNET-50 AND DENSENET-121 CNNARCHITECTURES FOR MALARIA IMAGE CLASSIFICATION

Prayatna, Betantiyo, Budi, Kurnia, Fachruddin, Fachruddin
Abstract: Abstract: Malaria remains a major global health problem, particularly in tropical countries such as Indonesia. Accurate early diagnosis is essential for reducing malaria-related morbidity and mortality. Conventional microscopic… oscopic examination is time-consuming, highly dependent on expert personnel, and prone to human error. This study compares the performance of two Convolutional Neural Network (CNN) architectures, ResNet-50 and DenseNet-121, for malaria image classification. The Cell Images for Malaria dataset provided by the National Institutes of Health (NIH) through Kaggle was used, consisting of 27,558 microscopic blood cell images categorized into Parasitized and Uninfected classes. The dataset was divided into 80% training data and 20% testing data. Image preprocessing included resizing to 224 × 224 pixels, normalization, labeling, and data augmentation using RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, and RandomContrast. Experimental results showed that the ResNet-50 model trained for 100 epochs achieved the highest performance, with an accuracy of 95.54% and precision, recall, and F1-score of 0.96. The confusion matrix indicated 5,272 correctly classified images out of 5,510 testing samples. These findings demonstrate that ResNet-50 outperformed DenseNet-121 and has strong potential for supporting accurate, reliable, and efficient computer-aided malaria diagnosis based on microscopic blood smear images.   Keywords: computer-aided diagnosis; convolutional neural network (CNN); densenet-121; early detection; image classification; malaria; microscopic blood smear images; resnet-50;     Abstrak : Malaria masih menjadi masalah kesehatan global yang serius, terutama di negara tropis seperti Indonesia. Diagnosis dini yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka morbiditas dan mortalitas. Metode konvensional berupa pemeriksaan mikroskopis memiliki keterbatasan karena memerlukan waktu yang relatif lama, bergantung pada tenaga ahli, dan berpotensi menimbulkan kesalahan manusia. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu ResNet-50 dan DenseNet-121 dalam klasifikasi citra malaria. Dataset yang digunakan berasal dari Cell Images for Malaria yang disediakan oleh National Institutes of Health (NIH) melalui platform Kaggle, terdiri dari 27.558 citra dengan pembagian 80% data latih, 20% data validasi. Tahap praproses meliputi cleaning, resizing citra menjadi 224×224 piksel, normalisasi, labeling, serta data augmentasi menggunakan RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, dan RandomContrast. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ResNet-50 pada epoch 100 memperoleh akurasi sebesar 95,54% dengan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 0,96. Confusion matrix menunjukkan jumlah prediksi benar sebanyak 5.272 dari total 5.510 data uji. Hasil ini menunjukkan bahwa arsitektur CNN mampu mengklasifikasikan citra malaria dengan tingkat akurasi yang tinggi dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik terhadap data baru. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam evaluasi performa arsitektur CNN untuk mendukung pengembangan sistem diagnosis malaria berbasis citra mikroskopis yang lebih cepat dan akurat.   Kata kunci: convolutional neural network (CNN); citra mikroskopis hapusan darah; densenet-121; diagnosis berbantuan komputer; deteksi dini; klasifikasi citra; malaria; resnet-50

IMPLEMENTATION OF E-SCM AS A SOLUTION TO OPTIMIZE SHOE STOCK SUPPLY CHAIN IN GASTI JAYA STORE

Siregar, Sindi Fatika Sari, Sembiring, Muhammad Ardiansyah, Ananda, Ricki
Abstract: Abstract: In the retail industry, effective supply chain management is essential to ensure stock availability aligns with market demand. Gasti Jaya Store, a growing shoe retailer, faces challenges in optimizing inventory… management, often leading to stock surpluses or shortages. These issues can impact operational efficiency and customer satisfaction. To address this problem, this study the implementation of Electronic Supply Chain Management (E-SCM) as a solution to optimize supply chain management. E-SCM enables the integration of technology-based systems for real-time stock monitoring, procurement, and distribution. Using a case study method and a qualitative approach, this research evaluates the effectiveness of E-SCM in enhancing operational efficiency, reducing excess stock, and accelerating the distribution process at Gasti Jaya Store. The findings indicate that E-SCM implementation improves data transparency, speeds up decision-making, and enhances customer satisfaction. Additionally, the system helps reduce operational costs by optimizing inventory management and minimizing the risk of stock imbalances. In conclusion, the adoption of E-SCM can serve as an effective strategy for mid-sized retail businesses to improve their competitiveness and supply chain efficiency. Keywords: E-SCM; inventory stock; operational efficiency.    Abstrak: Dalam industri ritel, manajemen rantai pasok yang efektif sangat diperlukan untuk memastikan ketersediaan stok sesuai dengan permintaan pasar. Toko Gasti Jaya sebagai salah satu toko sepatu yang berkembang menghadapi tantangan dalam mengelola persediaan secara optimal, yang sering kali menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok. Permasalahan ini dapat berdampak pada efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengusulkan penerapan Electronic Supply Chain Management (E-SCM) sebagai solusi dalam mengoptimalkan manajemen rantai pasok. E-SCM memungkinkan integrasi sistem berbasis teknologi dalam proses pemantauan stok, pengadaan barang, hingga distribusi secara real-time. Dengan metode studi kasus dan pendekatan kualitatif, penelitian ini mengevaluasi efektivitas E-SCM dalam meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi kelebihan stok, serta mempercepat proses distribusi di Toko Gasti Jaya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi E-SCM mampu meningkatkan transparansi data, mempercepat pengambilan keputusan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Selain itu, sistem ini membantu mengurangi biaya operasional dengan mengoptimalkan manajemen persediaan dan meminimalkan risiko ketidakseimbangan stok. Kesimpulannya, penerapan E-SCM dapat menjadi strategi yang efektif bagi bisnis ritel skala menengah untuk meningkatkan daya saing dan efisiensi rantai pasok mereka. Kata Kunci: E-SCM; efisiensi operasional; persediaan stok.

MICROCONTROLLER IMPLEMENTATION ON ULTRASONIC SENSOR BASED AUTOMATIC TRASH CAN SYSTEM

Wanayumini, Wanayumini, Isnaini, Fitri, lvindra, Farhan A, Wardana, Revo
Abstract: Abstract : Waste management in Sei Beluru Village faces challenges due to population growth and increasing waste volume. This research aims to design and implement an automatic waste bin system based on microcontroller using… sing Arduino Uno. The research uses experimental method with hardware and software development stages including system design, component integration, and testing. The developed system integrates HCSR-04 sensors for waste volume detection, infrared sensors for object presence detection, and servo motors for automatic opening-closing mechanism. Test results show that the system successfully detects waste levels with high accuracy and operates the opening-closing mechanism effectively. The implementation of this system proves effective in optimizing waste management in Sei Beluru Village by reducing physical interaction and preventing waste accumulation.   Keywords : arduino uno; HCSR-04 sensor; automatic waste bin; HCSR-04 sensor; microcontroller; waste management.     Abstract : Waste management in Sei Beluru Village faces challenges due to population growth and increasing waste volume. This research aims to design and implement an automatic waste bin system based on microcontroller using Arduino Uno. The research uses experimental method with hardware and software development stages including system design, component integration, and testing. The developed system integrates HCSR-04 sensors for waste volume detection, infrared sensors for object presence detection, and servo motors for automatic opening-closing mechanism. Test results show that the system successfully detects waste levels with high accuracy and operates the opening-closing mechanism effectively. The implementation of this system proves effective in optimizing waste management in Sei Beluru Village by reducing physical interaction and preventing waste accumulation.   Keywords : arduino uno; HCSR-04 sensor; automatic waste bin; HCSR-04 sensor; microcontroller; waste management.  

AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION (ASR) BASED ON PROGRESSIVE WEB APPS TO DEVELOP PRONUNCIATION LEARNING

Iqbal, Muhammad
Abstract: Abstract: Good pronunciation plays a crucial role in enhancing students' confidence, encouraging active participation in learning, and preparing them for academic and professional opportunities, such as English-language… interviews. Poor pronunciation during scholarship or job interviews can hinder the interviewer's understanding, thereby reducing the chances of acceptance. This study aims to improve students' pronunciation fluency and develop a learning medium based on Automatic Speech Recognition (ASR) technology. The method employed involves the development of Progressive Web Apps (PWA) integrated with ASR technology from the app.lumi.education platform, supported by manual labeling for pronunciation validation. The research was conducted at LKP Vijaya Learning Centre, Tanjungbalai City. The results demonstrate that ASR-based media significantly enhances students' pronunciation accuracy and confidence. Thus, the integration of ASR technology into PWA effectively supports innovative and efficient pronunciation learning.             Keywords: automatic speech recognition; language learning; pronunciation; web-based application.    Abstrak: Pengucapan yang baik berperan penting dalam meningkatkan kepercayaan diri siswa, mendorong partisipasi aktif dalam pembelajaran, dan mempersiapkan mereka menghadapi peluang akademik maupun profesional, seperti wawancara berbahasa Inggris. saat menghadapi wawancara beasiswa atau pekerjaan berbahasa Inggris, pengucapan yang buruk dapat mengurangi pemahaman pewawancara, sehingga mengurangi peluang diterima. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kelancaran pengucapan siswa dan mengembangkan media pembelajaran berbasis teknologi Automatic Speech Recognition (ASR). Metode yang digunakan adalah pengembangan Progressive Web Apps (PWA) yang terintegrasi dengan ASR dari aplikasi app.lumi.education, didukung oleh pelabelan manual untuk validasi pengucapan. Penelitian dilakukan di LKP Vijaya Learning Centre, Kota Tanjungbalai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media berbasis ASR secara signifikan meningkatkan akurasi pengucapan dan kepercayaan diri siswa. Dengan demikian, integrasi teknologi ASR dalam PWA terbukti mendukung pembelajaran pengucapan secara inovatif dan efisien. Kata kunci: aplikasi berbasis web; pengenalan suara otomatis; pembelajaran bahasa; pengucapan

HEART DISEASE RISK PREDICTION: EVALUATING MACHINE LEARNING ALGORITHMS WITH FEATURE REDUCTION USING LDA

Nasution, Nurliana, Nasution, Feldiansyah, Hasan, Mhd Arief
Abstract: Abstract: Heart disease is one of the leading causes of death worldwide, making early detection and accurate diagnosis crucial for reducing mortality rates and improving patient outcomes. This study aims to evaluate the… effectiveness of four machine learning algorithms—Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbors (KNN)—in predicting heart disease, with a focus on enhancing model performance using Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature reduction. Among the models, SVM achieved the highest accuracy at 84.24%, followed by Logistic Regression at 83.70%. Although Random Forest and KNN showed lower accuracies, all models benefited from LDA's dimensionality reduction. This study suggests that SVM, combined with LDA, offers an optimal solution for early and accurate heart disease prediction in the healthcare industry.              Keywords: feature reduction; heart disease; linear discriminant analysis (LDA); machine learning; SVM     Abstrak: Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia, sehingga deteksi dini dan diagnosis yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka kematian dan meningkatkan hasil pengobatan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas empat algoritma pembelajaran mesin—Regresi Logistik, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN)—dalam memprediksi penyakit jantung, dengan fokus pada peningkatan kinerja model menggunakan Analisis Diskriminan Linear (LDA) untuk reduksi fitur. Di antara model yang diuji, SVM mencapai akurasi tertinggi sebesar 84,24%, diikuti oleh Regresi Logistik dengan 83,70%. Meskipun Random Forest dan KNN menunjukkan akurasi yang lebih rendah, semua model memperoleh manfaat dari reduksi dimensi yang diberikan oleh LDA. Studi ini menunjukkan bahwa SVM yang dikombinasikan dengan LDA merupakan solusi optimal untuk prediksi penyakit jantung secara dini dan akurat dalam industri kesehatan.   Kata kunci: linear discriminant analysis (LDA);  machine learning; penyakit jantung; reduksi fitur; SVM.

AUTOMATIC INDICATOR SYSTEM FOR WSN UTILIZATION IOT STUFFING MACHINE INFUSION WATER VOLUME DETECTOR

Harahap, Ricky Ramadhan, Kurniawan, Fahmi
Abstract: Abstract: The use of intravenous infusion sets has greatly increased, but there are some problemscaused by various causes, namely negligence by nurses, lack ofsupervision by the patient's family and from the actions of the… he patient who caninterfere with the infusion system. The urgency expected to be madeone of the effective and efficient solutions in the automation system for detecting the volume of infusion water and this innovation is expected to help nurses in monitoring intravenous fluid replacement, reducing the risk of delays in replacing intravenous fluids for patients and the public to know the system is running out of infusion water with the sound of an alarm/buzzer. The purpose of this study was to design an infusion control device by detecting the volume of infusion water based on the weight of the infusion using a Wireless Sensor Network. The Wireless Sensor Network used by the load cell sensor functions to detect the weight value of the infusion water in the infusion bag. The buzzer becomes an indicator indicating that the infusion bag is ready to be replaced and also through the Stuffing Machine the Internet of Things will inform the nurse via the Telegram application to inform that the infusion bag is worth replacing. So that nurses can monitor the process of detecting the volume of infused water remotely. Keywords: Arduino, Blind Detector, Indicator system, Prototype    Abstrak: Penggunaan infus set intravena sangat meningkat, namun ada beberapa masalah yang disebabkan oleh berbagai penyebab yaitu kelalaian oleh perawat, kurangnya pengawasan oleh keluarga pasien dan dari tindakan pasien yang dapat menghambat sistem kerja pada infus. Urgensi yang diharapkan agar dapat dijadikan salah satu solusi yang efektif dan efisien dalam sistem otomatisasi pendeteksian volume air infus dan inovasi ini diharapkan bisa membantu perawat dalam pemantauan penggantian cairan intravena, mengurangi resiko keterlambatan penggantian cairan intravena bagi pasien dan masyarakatpun mengetahui sistem habisnya air infus dengan bunyinya alarm/buzzer. Tujuan penelitian ini menghasilkan rancangan alat pengontrolan infus dengan cara mendeteksi volume air infus berdasarkan berat dari air infus dengan menggunakan Wireless Sensor Network. Wireless Sensor Network yang digunakan sensor load cell berfungsi untuk mendeteksi nilai berat air infus yang ada pada kantung infus. Buzzer menjadi sebuah indikator yang menandakan bahwa kantung airinfus sudah layak diganti dan juga melalui Stuffing Machine Internet Of Things akan menginformasikan ke perawat melalui aplikasi Telegram menginformasikan kantung air infus sudah layak diganti.  Sehingga perawat dapat memonitoring proses pendeteksi volume air infus dari jarak jauh..   Kata kunci: Infused Water; Load Cells; Prototypes; Stuffing Machine Internet Of Things;                  Volume

WATERFALL MODEL IMPLEMENTATION IN INFORMATION SYSTEMS WEB BASED GOODS DELIVERY SERVICE

Haerani, Reni, Hendriyati, Penny, Nugroho, Praditya Adi, Lukman, Muhammad
Abstract: Abstract: This study discusses the delivery information system for the minimarket 212 Mart. Minimarket 212 Mart is a modern retail business. The purpose of this research is to simplify and shorten the process of computerized… ized goods distribution services to prevent data input errors, reduce disappointment due to customer service errors, expedite, and simplify service procedures between operational goods owners, and make it easier for the owner to receive a summary of shipping information. The research method used is the waterfall model. The problem with ordering goods is that customers are still using Whatsapp and those who order are still in the local area, not far from the mini market, thereby reducing sales. In addition, standard writing instruments are still used to record the delivery and receipt of goods. When delivering goods, customers buy directly from the convenience store, and it is difficult for customers to track the location of the goods ordered. Therefore, it must be built and designed with a software system that facilitates transportation registration, the processing of sales invoices, and the preparation of reports. Program design modeling applies to data flow diagrams and entity relationship diagrams. The software used is the PHP programming language and the MySQL database. The research artificial achieved are a web-based goods delivery service system that must overcome the problems that exist in goods delivery services at 212 Mart Serang-Banten Minimarket. Keywords: Information System, Delivery Service, Waterfall, Web   Abstrak: Penelitian ini membahas sistem informasi pengiriman barang minimarket 212 Mart. Minimarket 212 Mart merupakan salah satu usaha ritel modern. Maksud dari riset ini adalah untuk mempermudah dan mempersingkat proses pelayanan pendistribusian barang secara terkomputerisasi untuk mencegah terjadinya kesalahan input data, mengurangi kekecewaan akibat kekeliruan pelayanan atas pelanggan dan melancarkan serta mempermudah prosedur servis antar operasional pemilik barang serta  memudahkan owner menerima ringkasan informasi pengiriman. Metode riset yang dipakai adalah model waterfall. Kendala pemesanan barang masih menggunakan Whatsapp, pelanggan yang memesan masih berada di area lokal yang tidak jauh dari mini market, sehingga mengurangi penjualan. Selain itu, alat tulis standar masih digunakan untuk mencatat pengiriman dan penerimaan barang. Saat mengirimkan barang, pelanggan membeli langsung dari minimarket, dan sulit bagi pelanggan untuk melacak lokasi barang yang dipesan.  Oleh sebab itu, harus dibangun dan merancang sistem perangkat lunak yang  memudahkan pendaftaran pengangkutan, pengerjaan faktur penjualan, dan penyusunan laporan. Pemodelan desain program menerapkan Data Flow Diagram dan Entity Relationship Diagram. Perangkat lunak yang dipergunakan adalah bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Artifisial penelitian yang dicapai merupakan sistem layanan pengiriman barang berbasis web yang harus melampaui permasalahan yang ada pada layanan pengiriman barang di minimarket 212 Mart Serang-Banten. Kata kunci: Sistem Informasi, Delivery Service, Waterfall, Web