Abstract:Pengelolaan sampah di Desa Sidowungu, Kecamatan Menganti, Kabupaten Gresik masih menghadapi permasalahan berupa rendahnya pemilahan sampah dari sumber, pencatatan transaksi yang dilakukan secara manual, keterbatasan data,…
, serta kurangnya transparansi nilai ekonomi sampah bagi masyarakat. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan memperkuat tata kelola sampah kering melalui penerapan Bank Sampah Digital berbasis web yang dikelola oleh Badan Usaha Milik Desa (BUMDes). Pelaksanaan kegiatan menggunakan pendekatan community development melalui tahapan observasi dan identifikasi kebutuhan, koordinasi dengan mitra, pengembangan sistem, sosialisasi, pelatihan, uji coba, pendampingan, serta evaluasi. Subjek kegiatan meliputi pengelola BUMDes, pemerintah desa, kader PKK, dan sekitar 150 kepala keluarga pada fase implementasi awal. Program menghasilkan platform digital yang mendukung pengelolaan data nasabah, kategori dan harga sampah, pencatatan hasil penimbangan, perhitungan nilai transaksi, saldo tabungan, riwayat setoran, stok, dan pelaporan. Implementasi sistem membantu pengelola BUMDes melakukan pencatatan transaksi secara lebih terstruktur, mempercepat penghitungan nilai setoran, serta meningkatkan keterlacakan dan transparansi informasi bagi nasabah. Kegiatan pelatihan dan pendampingan juga meningkatkan kemampuan awal pengelola dalam mengoperasikan sistem serta mendorong keterlibatan kader PKK dalam edukasi pemilahan sampah kepada masyarakat. Meskipun demikian, keberlanjutan program masih memerlukan penguatan kapasitas operator, konsistensi partisipasi warga, pemeliharaan sistem, kemitraan dengan pengepul, dan pengukuran dampak secara berkala. Program Smart Waste Village memberikan fondasi awal bagi pengelolaan sampah berbasis data, pemberdayaan masyarakat, penguatan peran BUMDes, dan pengembangan ekonomi sirkular di tingkat desa secara berkelanjutan.
Abstract:Pengelolaan adminsitrasi dan pencatatan transaksi operasional pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) sektor kuliner sering menghadapi kendala akibat kebiasaan sistem manual. Penelitian ini bertujuan untuk merancang,…
, mengimplementasikan, dan mengevaluasi pengembangan aplikasi sistem informasi administrasi dan e-kasir berbasis desktop pada UMKM Warung Nasi Bu Dedah yang berlokasi di Kadungora, Kabupaten Garut. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan Microsoft Visual FoxPro 9.0 dengan menerapkan metode pengembangan sistem Prototype. Metode ini mencakup lima tahapan utama: komunikasi perancangan cepat, perancangan awal, pembuatan prototypr, serta evaluasi dan perbaikan. Sistem dirancang untuk mengelola 63 variasi menu kuliner, mengakomodasi pilihan layanan Dine In dan Take Away, metode pembayaran Tunai dan QRIS, serta mengintegrasikan manajemen stok, pencatatan riwayat transaksi, laporan penjualan periodik otomatis, hingga backup basis data. Pepngujian aplikasi dilakukan dengan metode Black Box Testing dan menunjukan hasil bahwa seluruh fitur fungsional berjalan sesuai spesifikasi (100% valid). Penerapan aplikasi ini berhasil meningkatkan efisiensi operasional secara signifikan, mengeliminiasi kesalahan perhitungan manual, mempercepat penyusunan laporan penjualan harian, serta menyediakan kualitas informasi manajemen yang akurat untuk mendukung pengambilan keputusan pengelola usaha.
Abstract:Perkembangan e-commerce yang semakin pesat telah mengubah perilaku belanja konsumen dari pembelian yang terencana menjadi pembelian spontan yang dipengaruhi oleh stimulus promosi digital. Promo flash sale dan notifikasi…
aplikasi banyak digunakan oleh platform belanja online untuk menciptakan rasa urgensi, kelangkaan, dan dorongan emosional yang dapat memicu impulse buying. Artikel literature review ini bertujuan untuk menelaah pengaruh promo flash sale dan notifikasi aplikasi terhadap impulse buying pada konsumen online. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi literatur terhadap sepuluh artikel jurnal nasional dan internasional yang relevan, terbit pada rentang tahun 2022 sampai 2026. Hasil kajian menunjukkan bahwa flash sale pada umumnya berpengaruh positif terhadap impulse buying karena menawarkan diskon dalam waktu terbatas, stok terbatas, hitung mundur waktu, dan tampilan promosi yang menarik. Notifikasi aplikasi juga berperan sebagai pengingat dan stimulus promosi real-time yang mempercepat keputusan pembelian, meskipun penelitian yang secara eksplisit membahas variabel notifikasi masih relatif terbatas dalam literatur yang dikaji. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa pengaruh flash sale semakin kuat ketika didukung oleh emosi positif, fear of missing out, pleasure, arousal, hiburan, dan manfaat ekonomis. Namun, terdapat pula temuan yang tidak konsisten, yaitu flash sale tidak selalu berpengaruh signifikan apabila faktor psikologis atau fitur promosi lain lebih dominan. Kajian ini menyimpulkan bahwa flash sale dan notifikasi aplikasi dapat mendorong impulse buying, terutama apabila strategi promosi dirancang dengan unsur urgensi, daya tarik emosional, dan informasi produk yang kredibel.
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan peramalan (forecasting) penjualan pada Toko Sembako Alaudin yang berlokasi di Pasar Rumah Tiga, Teluk Ambon, serta bagaimana hasil peramalan tersebut digunakan dalam…
menentukan strategi bisnis. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan metode pengumpulan data melalui observasi, wawancara mendalam, dan dokumentasi data penjualan toko selama periode Januari hingga Desember 2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Toko Sembako Alaudin belum menerapkan metode peramalan secara sistematis dan masih mengandalkan pengalaman serta intuisi pemilik dalam menentukan jumlah stok barang. Pola penjualan menunjukkan tren peningkatan menjelang hari besar keagamaan dan akhir tahun, namun belum dimanfaatkan secara optimal untuk perencanaan strategi pengadaan barang. Penelitian ini merekomendasikan penerapan metode peramalan sederhana berbasis data historis penjualan guna mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih akurat dan efisien.
Abstract:Improper rice stock management in wholesale businesses can lead to shortages or overstock that negatively impact operational efficiency. This study aims to forecast rice stock needs at Warung Grosir Giran using the Weighted…
ted Moving Average method with a weighting of 1:2:3, based on historical data from January 2025 to June 2026. A quantitative approach with time series forecasting technique was applied. Accuracy was evaluated using Mean Absolute Deviation, Mean Squared Error, and Mean Absolute Percentage Error. The results show that the forecasted rice stock requirement for July 2026 is 1,456.67 kg. The accuracy evaluation yielded a Mean Absolute Deviation of 78.22, Mean Squared Error of 9,288.15, and Mean Absolute Percentage Error of 5.71%, which is classified as highly accurate. In conclusion, the Weighted Moving Average method is suitable as a decision-support tool for rice stock management at Warung Grosir Giran.
Abstract:Abstract: The development of information and communication technology has increased public demand for digital services, particularly data packages as the primary means of internet access. This high demand requires data package…
ackage retailers to manage inventory optimally to ensure product availability meets customer needs. At CMC Cell, the determination of data package stock is still based on intuition without systematic data analysis, resulting in stock accumulation for certain products and stock shortages for others when demand increases. This study aims to design and implement a web-based Decision Support System (DSS) using the Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) method to determine the optimal stock of data packages. The MOORA method is applied to rank data package alternatives based on several criteria, including data package demand, sales history, remaining stock, selling price, and validity period. Sales data are analyzed using the calculation stages of the MOORA method. The results show that the Telkomsel V 3 GB data package achieves the highest preference value of 0.1498 and is therefore recommended as the top-priority data package, with an optimal stock quantity of 200 units. With the implementation of this system, the recommendations for determining data package stock become more measurable, objective, and data-driven.
Keywords: MOORA; PHP; decision support system; optimal stock; stock priority
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah meningkatkan kebutuhan masyarakat terhadap layanan digital, khususnya paket data sebagai sarana utama akses internet. Tingginya permintaan tersebut menuntut pelaku usaha penjualan paket data untuk mampu mengelola stok secara optimal agar ketersediaan produk sesuai dengan kebutuhan pelanggan. Pada Toko CMC Cell, penentuan stok paket data masih dilakukan berdasarkan intuisi tanpa analisis data yang sistematis, sehingga sering terjadi penumpukan stok pada beberapa produk dan kekosongan stok pada produk lain saat permintaan meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam menentukan stok optimal paket data. Metode MOORA digunakan untuk melakukan perangkingan alternatif paket data berdasarkan beberapa kriteria, yaitu permintaan paket data, riwayat penjualan, jumlah stok tersisa, harga jual, dan masa aktif. Data penjualan paket data dianalisis menggunakan tahapan perhitungan metode MOORA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa paket data Telkomsel V 3 GB memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,1498 sehingga direkomendasikan sebagai paket data dengan prioritas stok tertinggi, dengan jumlah stok optimal sebanyak 200 pcs. Dengan adanya sistem ini, rekomendasi penentuan stok paket data yang dihasilkan menjadi lebih terukur, objektif, dan berbasis data.
Kata kunci: MOORA; PHP; sistem pendukung keputusan; stok optimal; prioritas stok
Abstract:Abstract: This study is motivated by the underutilization of transaction data at Toko F3I Kisaran in supporting decision-making related to inventory and pricing strategies. Currently, decisions are made conventionally based…
sed on experience, which may lead to overstock or stockout conditions. This research aims to develop a sales prediction model by applying Data Mining techniques using the Multiple Linear Regression method to analyze the influence of stock and price variables on sales. The research methodology includes historical data collection, regression analysis, web-based system design using PHP and MySQL, and system testing through the Black Box method. The results indicate that the developed model is capable of generating measurable and systematic sales estimations based on stock and price variables. The implementation of this system can assist store management in planning inventory levels and pricing strategies more efficiently, thereby improving operational effectiveness and business competitiveness.
Keywords: data mining; multiple linear regression; PHP; sales prediction; web-based system
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh belum optimalnya pemanfaatan data transaksi penjualan pada Toko F3I Kisaran dalam mendukung pengambilan keputusan terkait persediaan dan penetapan harga. Selama ini, keputusan masih dilakukan secara konvensional berdasarkan pengalaman, sehingga berpotensi menimbulkan overstock maupun stockout. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi penjualan dengan menerapkan teknik Data Mining menggunakan metode Regresi Linier Berganda guna menganalisis pengaruh variabel stok dan harga terhadap penjualan. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data historis, analisis perhitungan regresi, perancangan sistem berbasis web menggunakan PHP dan MySQL, serta pengujian sistem dengan metode Black Box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu menghasilkan estimasi penjualan berdasarkan variabel stok dan harga secara lebih terukur dan sistematis. Implementasi sistem ini dapat membantu manajemen toko dalam merencanakan jumlah persediaan dan strategi harga secara lebih efisien, sehingga meningkatkan efektivitas pengelolaan bisnis dan daya saing perusahaan.
Kata kunci: data mining; prediksi penjualan; regresi linier berganda; sistem berbasis web; PHP
Abstract:Abstract: Inventory managemet plays a strategic role in supporting the operational sustainability of retail businesses. Errors in determining the quantity of goods procured can lead to inventory buildup or stockouts, which…
ch impacts increased storage costs and reduced customer service levels. Attar Jaya store still uses a manual inventory management system, so the restocking recording and decision-making processes are not yet supported by an integrated and data-driven system. This condition has the potential to cause inefficiency in inventory management. This research aims to apply the concept of Electronic Supply Chain Management (E-SCM) integrated with the Economic Order Quantity (EOQ) method to determine the optimal order quantity of goods. The EOQ method is used to calculate the most economical order quantity by considering ordering and storage costs, while E-SCM plays a role in integrating inventory management processes digitally. The research methods include observation, interviews, and literature studies, with system design using the Unified Modelign Language (UML). The system was developed using the PHP programming language and the MwSQL database. The research result are expected to help Toko Attar Jaya improve the accuracy of resctocking decision-making, minimize the risk of overstocking and understocking, and increase the efficiency of inventory mangement.
Keywords: MySQL; PHP; e-supply chain management; economic order quantity; restock items
Abstrak: Manajemen persediaan memiliki peran strategis dalam mendukung keberlangsungan operasional usaha ritel. Kesalahan dalam menentukan jumah pengadaan barang dapat menyebabkan terjadinya penumpukan persediaan maupun kekurangan stok yang berdampak pada meningkatnya biaya penyimpanan seerta menurunnya tingkat pelayanan kepada pelanggan. Toko Attar Jaya masih menerapkan sistem pengelolaan persediaan secara manual, sehingga proses pencatatan dan pengambilan keputusan restok belum didukung oleh sistem yang terintegrasi dan berbasis data. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan ketidakefisienan dalam pengelolaan stok barang. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan konsep Electronic Supply Chain Management (E-SCM) yang terintegrasi dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) dalam menentukan jumlah pemesanan barang yang optimal. Metode EOQ digunakan untuk menghitung jumlah pemesanan yang paling ekonomis dengan mempertimbangkan biaya pemesanan dan biaya penyimpanan, sedangkan E-SCM berperan dalam mengintegrasikan proses pengelolaan persediaan secara digital. Metode penelitian meliputi observasi, wawancara, dan studi literatur, dengan perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Languge (UML). Sistem dikembangkan mengguanakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian diharapkan mampu membantu pihak Toko Attar Jaya dalam meningkatkan akurasi pengambilan keputusan restok, meminimalkan risiko kelebihan dan kekurangan persediaan, serta meningkatkan efisiensi pengelolaan persediaan.
Kata kunci: MySQL; PHP; e-supply chain management; economic order quantity; restok barang
Abstract:Abstract: In a competitive digital era, business owners such as Alya Collection face challenges in determining the right fashion products to offer to consumers. Relying on intuition without data support often results in…
inaccurate and potentially detrimental decisions. This study aims to assist the sales decision-making process by applying a data mining method using the K-Means Clustering algorithm. This method was used to group sales data from February 2024 to January 2025 into three categories: best-selling, least-selling, and non-selling products. The study was conducted using a quantitative approach, through sales data collection and direct interviews with store owners. The system was built using the PHP programming language and MySQL database, and designed with tools such as UML, DFD, and ERD. The results of this clustering system are expected to provide strategic information useful for Alya Collection in planning stock, promotions, and product development, thereby increasing sales effectively and efficiently.
Keywords: data mining; k-means; sales; alya collection; information system
Abstrak: Dalam era digital yang kompetitif, pemilik usaha seperti Alya Collection menghadapi tantangan dalam menentukan produk fashion yang tepat untuk ditawarkan kepada konsumen. Ketergantungan pada intuisi tanpa dukungan data seringkali mengakibatkan keputusan yang kurang akurat dan berisiko merugikan. Penelitian ini bertujuan untuk membantu proses pengambilan keputusan penjualan dengan menerapkan metode data mining menggunakan algoritma K-Means Clustering. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan data penjualan dari Februari 2024 hingga Januari 2025 ke dalam tiga kategori: produk terlaris, kurang laris, dan tidak laris. Penelitian dilakukan dengan pendekatan kuantitatif, melalui pengumpulan data penjualan serta wawancara langsung dengan pemilik toko. Sistem yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, serta dirancang dengan alat bantu seperti UML, DFD, dan ERD. Hasil dari sistem klasterisasi ini diharapkan dapat memberikan informasi strategis yang berguna bagi Alya Collection dalam merencanakan stok, promosi, serta pengembangan produk, sehingga mampu meningkatkan penjualan secara efektif dan efisien.
Kata kunci: data mining; k-means clustering; penjualan; alya collection; sistem informasi
Abstract:Abstract: Motorcycle sales are one of the key indicators of growth in Indonesia’s automotive industry. CV. Honda Karya Utama, as an authorized Honda motorcycle dealer, faces challenges due to unstable monthly sales fluctuations.…
ctuations. This uncertainty complicates stock planning, marketing strategy formulation, and may lead to potential losses caused by overstocking or understocking. To address these issues, this study aims to analyze the relationship between time and sales volume and to develop a predictive model that can assist management in making more effective business decisions.
The research was conducted using a quantitative method and a machine learning approach by applying a linear regression algorithm, implemented through the Python programming language and a MySQL database. The dataset used consists of monthly sales data over one year, analyzed to predict future sales trends. The results show that the linear regression algorithm can predict sales trends with a good level of accuracy, achieving evaluation values of MAPE 1.72%, MSE 1.76%, and RMSE 0.57. The developed model assists management in formulating marketing strategies, optimizing inventory planning, and minimizing financial risks. Therefore, linear regression can serve as an effective analytical tool to support strategic business decision-making at CV. Honda Karya Utama.
Keywords: motorcycle sales; linear regression; prediction; sales analysis
Abstrak: Penjualan sepeda motor merupakan salah satu indikator penting dalam pertumbuhan industri otomotif di Indonesia. CV. Honda Karya Utama sebagai dealer resmi sepeda motor Honda menghadapi tantangan berupa fluktuasi penjualan yang tidak stabil setiap bulannya. Ketidakpastian ini menyebabkan kesulitan dalam perencanaan stok, penentuan strategi pemasaran, serta berpotensi menimbulkan kerugian akibat kelebihan atau kekurangan persediaan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara waktu dan jumlah penjualan serta membangun model prediksi yang dapat membantu manajemen dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih efektif. Penelitian dilakukan dengan metode kuantitatif dan pendekatan machine learning menggunakan algoritma regresi linier, dengan implementasi berbasis bahasa pemrograman Python dan basis data MySQL. Data yang digunakan berupa data penjualan bulanan selama satu tahun, yang kemudian dianalisis untuk memprediksi tren penjualan pada periode berikutnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi linier mampu memprediksi tren penjualan dengan tingkat akurasi yang baik, dengan nilai evaluasi MAPE sebesar 1,72%, MSE 1,76%, dan RMSE 0,57. Model ini membantu manajemen dalam menyusun strategi pemasaran, mengoptimalkan perencanaan stok, serta meminimalkan risiko kerugian. Dengan demikian, regresi linier dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam mendukung keputusan bisnis di CV. Honda Karya Utama.
Kata kunci: penjualan sepeda motor; regresi linier; prediksi; analisis penjualan