Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CALYPTRA : Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya
Felis Gosal
Jurusan Akuntansi Fakultas Bisnis dan Ekonomika Universitas Surabaya
Education

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

Found 1 Documents
Search
Journal : CALYPTRA : Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya

 1 
ANALISIS DAN RANCANGAN REVENUE CYCLE BERBASIS INTERNET OF THINGS DALAM MENINGKATKAN EFEKTIVITAS PADA ALFAMIDI TENGGILIS DI SURABAYA Felis Gosal
CALYPTRA Vol. 7 No. 1 (2018): Calyptra : Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya (September)
Publisher : Perpustakaan Universitas Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (80.958 KB)

Abstract

Saat ini sebagian besar kegiatan operasional setiap badan usaha telah menggunakan sistem akuntansi. Hal ini dikarenakan penerapan sistem memudahkan badan usaha dalam mengumpulkan informasi, memastikan bahwa operasional perusahaan telah berjalan sesuai prosedur, dan membantu dalam pengambilan keputusan. Perkembangan teknologi telah membawa sistem ke dalam dunia baru yang disebut Internet of things yang tentunya memerlukan penyesuaian terhadap sistem yang sudah ada. Akan tetapi dalam praktiknya penerapan sistem ini belum sepenuhnya optimal. Di dalam operasionalnya toko Alfamidi Tenggillis masih memiliki permasalahan – permasalahan. Temuan peneliti terkait masalah tersebut antara lain masalah harga yang berbeda antara kasir, barang di rak yang kosong, jumlah antrian yang panjang di jam tertentu, barang hilang, dan perangkapan tugas. Untuk itu diperlukan sebuah analisis dan rancangan sistem yang sekiranya dapat mengatasi permasalahan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana rancangan sistem khususnya pada revenue cycle berbasis IoT dalam meningkatkan Efektivitas Alfamidi Tenggilis di Surabaya. Teknik yang digunakan dalam merancang rekomendasi dalam penelitian ini adalah prototype low-fidelity. Adapun beberapa rekomendasi yang diberikan di dalam penelitian ini yakni smartshelves, smart price tag, T-cash, hybridcheckout duo US, dan tambahan job desc.
Co-Authors