Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Implementasi Vending Machine Untuk Mengatasi Neraca Keuangan Indomaret Yang Tidak Seimbang Permatasari, Reisa; Safitri, Eristya Maya; Fatzali, Abrila; Gosal, Andika; Arrasyid, Nizar Maulana
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence Vol. 4 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v4i1.51775

Abstract

Indomaret merupakan sebuah minimarket, yang mana Indomaret ini menggunakan sistem retail. Pada penelitian ini, penulis bertujuan untuk mengulas tentang Implementasi Vending Machine untuk Mengatasi Neraca Keuangan Indomaret yang Tidak Seimbang. Analisis ini bertujuan untuk menggambarkan perencanaan, pelaksanaan, dan manfaat dari penerapan vending machine di Indomaret. Pada tahapan pertama, penulis melakukan pengumpulan dan pengambilan data mengenai masalah yang mempengaruhi neraca keuangan indomaret dengan cara pengambilan data menggunakan metode literature review dengan mengambil data melalui jurnal-jurnal dan website yang ada. Selanjutnya pada tahapan kedua, penulis melakukan analisis data dan proses bisnis dari data yang sudah dihasilkan di tahapan yang pertama, yaitu dengan cara penulis memaparkan bentuk organisasi dari Indomaret ini seperti apa, kemudian penulis memaparkan proses bisnis yang organisasi tersebut terapkan saat ini, dan kemudian penulis menganalisa proses bisnis yang sudah dipaparkan melalui metode analisis SWOT. Selanjutnya pada tahapan yang ketiga, penulis melakukan penggunaan alat atau metode yang ditujukan untuk memperjelas dan memprioritaskan usaha peningkatan berdasarkan hasil analisis data yang dihasilkan dari tahapan sebelumnya yaitu dengan metode Brainstorming dan setelah itu penulis akan melakukan pengembangan analisis terhadap hasil brainstorming tersebut untuk dihasilkan suatu pengembangan terhadap proses bisnis yang ada menggunakan metode Fishbone
Development of Sales Forecasting and Stock Optimization System Using Least Square and Safety Stock Gosal, Andika; Putra, Agung Brastama; Wati, Seftin Fitri Ana
bit-Tech Vol. 8 No. 3 (2026): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v8i3.3388

Abstract

The ongoing digital transformation across business sectors has encouraged micro and small enterprises to adopt information systems that enable accurate data processing and more strategic decision-making. CV. Ragam Jaya is one such business that still depends on manual processes for recording sales transactions and monitoring inventory, resulting in inconsistent stock data, delayed reporting, and limited capability to analyze demand patterns. To address these challenges, this study develops a web-based forecasting and inventory optimization system that integrates Least Square–based demand prediction with Safety Stock calculations. The Rapid Application Development (RAD) framework is utilized to accelerate system construction through iterative prototyping and continuous user involvement. Data were collected through interviews and direct observations to capture operational issues in the existing workflow. The system provides automated forecasting, inventory management, and stock buffer recommendations, enabling users to interpret demand trends more effectively. Experimental evaluation shows that the forecasting module achieves stable trend estimation with an average deviation of less than 8% from historical sales data, indicating strong alignment with actual demand behavior. Blackbox testing was conducted on core modules transactions, forecasting, reporting, and stock optimization and all tests achieved a 100% pass rate, demonstrating consistent system reliability and robustness. The integration of Least Square forecasting and Safety Stock significantly improves inventory planning accuracy by reducing manual discrepancies and supporting timely replenishment decisions. Overall, the developed system is effective in enhancing operational efficiency, minimizing human error, and improving stock control for small distribution businesses seeking to transition toward digitalized management practices.