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Enregistrement W4362028550 · doi:10.24843/jtrti.2022.v03.i03.p05

Penerapan Enterprise Resource Planning Berbasis Odoo pada Modul CRM (Studi Kasus UMKM Credeva)

2022· article· en· W4362028550 sur OpenAlexaff
Aira Rahmatila, Ruben Emmanuel W, Dwi Randi R, Yusril Adriansyah P

Notice bibliographique

RevueJITTER Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnterprise resource planningStandardizationBusiness processComputer scienceProcess managementCustomer relationship managementPlan (archaeology)ProductivityBusinessProcess (computing)Resource (disambiguation)Knowledge managementDatabaseWork in processMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UMKM Credeva is one of the UMKM website design and programming services located in the Duduk Sampeyan area, Gresik City. Enterprise Resource Planning (ERP) software is a system that integrates all business processes, from inventory, accounting and finance, resource management, and so on. By using ERP software, companies get several benefits, including: increased efficiency & productivity, planning & information management, process standardization, and of course better business integration & data accuracy. The accuracy of this data is very important to see the amount of data that is in the business processes of a company, especially medium and large companies. The Odoo UMKM Credeva implementation project was carried out because it saw problems in its business processes. The problem is in Relationship Management between customers because it is still not optimal when there are many overloads on incoming orders because they are still using manual recording. Then the problem that often occurs is the negligence of not recording the order deadline to the customer. As well as other problems, lack of understanding of the use of customer management where employees are still minimal. This results in a gap between reports and delays in accessing information to customer requests. So that Odoo is very much needed in carrying out business processes going forward. In this plan, will provide a module on CRM (customer relationship management)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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