PENGEMBANGAN APLIKASI SALES ORDER MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PHP PADA PT. SINAR SOSRO
Notice bibliographique
Résumé
PT. Sinar Sosro (Kantor Pemasaran Kuningan) berfungsi sebagai distributor minuman ringan yang menerapkan strategi pemasaran langsung kepada konsumen melalui divisi pemasaran, terutama Sales. Sales memiliki tanggung jawab seperti melakukan penawaran, menerima pesanan, menyusun rekapan harga yang terstruktur, dan mengorganisir proses transaksi. Dalam konteks ini, dibutuhkan aplikasi lapangan yang efisien, efektif, dan terstruktur untuk mempermudah operasional bisnis. Tantangan utama melibatkan ketidaksesuaian fungsionalitas dengan kebutuhan pengguna, kinerja aplikasi, integrasi dengan sistem eksternal, dan keamanan data. Kurangnya pemahaman terhadap kebutuhan pengguna, kurangnya pengujian kinerja aplikasi, dan kekurangan praktik keamanan dapat menghambat keberhasilan implementasi. Metode pengembangan menggunakan model Waterfall untuk pengembangan rinci dan prinsip Agile untuk respons terhadap perubahan kebutuhan bisnis. Tahap awal mencakup analisis kebutuhan bisnis dan desain antarmuka pengguna responsif. Pemilihan PHP sebagai bahasa pemrograman didasarkan pada kemudahan integrasi dan dukungan komunitas pengembangan web, dengan MySQL sebagai database server. Aplikasi ini bertujuan meningkatkan akurasi dan kecepatan transaksi penjualan tim marketing melalui manajemen data pelanggan, data produk, pelaporan penjualan real-time, dan pemesanan. Hasil penelitian mencakup aplikasi dengan fitur manajemen data pelanggan dan produk, serta pelaporan penjualan dan pemesanan secara real-time
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».