Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Mohammad Rezzy Al Zamzammi
Universitas Pendidikan Ganesha
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengembangan Sistem Point Of Sales dengan Integrasi Gemini untuk Peramalan Stok Barang Otomatis Berbasis Web Mohammad Rezzy Al Zamzammi; Ida Bagus Nyoman Pascima; P Wayan Arta Suyasa
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.9555

Abstract

Akibat ketergantungan pada pencatatan manual tanpa dukungan sistem prediksi, pengelolaan stok di apotek menghadapi masalah seperti overstock dan stockout. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem Point Of Sales (POS) berbasis web yang menggunakan kecerdasan buatan Gemini untuk memprediksi stok barang otomatis di Apotek Sumber Waras di Karangasem. Metode pengembangan yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan Agile Scrum melalui sebelas sprint dari Mei 2025 hingga April 2026. Sistem dikembangkan menggunakan Next.js, Express.js, dan MySQL. Manajemen produk, transaksi penjualan, opname stok digital, integrasi payment gateway Midtrans, Role Based Access Control (RBAC), laporan keuangan, dan Gemini stock peramalan berbasis AI adalah fitur utama yang diimplementasikan. Arsitektur peramalan menggunakan pre-processing sliding window time series dan post-processing validasi numerik dengan fallback Exponential Smoothing (a=0,6). Pengujian sistem dilakukan melalui Black Box Testing, White Box Testing, User Acceptance Testing (UAT), Mean Absolute Error (MAE), pengujian komparatif, dan Directional Statistics (Dstat). Hasil UAT menunjukkan tingkat penerimaan pengguna sebesar 94,5% (kategori Sangat Baik). Nilai MAE Gemini lebih rendah dibandingkan metode Exponential Smoothing pada produk dengan pola permintaan fluktuatif. Nilai Dstat sebesar 80% menunjukkan sistem mampu memprediksi arah perubahan stok dengan baik. Sistem terbukti meningkatkan efisiensi pengelolaan stok dan mendukung pengambilan keputusan restok yang lebih akurat.
Co-Authors Ida Bagus Nyoman Pascima P. WAYAN ARTA SUYASA