Perancangan Sistem Palang Parkir Otomatis Dengan Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Eigenface

The main problem in this study is that the parking system on the campus of the Catholic University Of Darma Cendika still relies on manual methods, such as the use of cards and physical tickets, which are prone to human error, inefficient, easily misused, and raise security concerns. The main objective of this study is to improve the security and efficiency of parking area management by reducing dependence on card-based methods or physical tickets. This study collects facial data from individuals with various angles and facial positions, then the data is further processed to improve image quality. By applying the Eigenface model, the system is able to recognize faces with 100% accuracy under certain lighting and distance conditions. However, the performance of facial recognition is still affected by the quality of lighting and the distance between the camera and the object, indicating that further optimization is needed. Recommendations proposed include adjusting the lighting and camera position to obtain better facial image results. The Eigenface-based facial recognition technology applied in this study has great potential in improving the efficiency of the automatic parking barrier system. However, to achieve optimal results in various environmental conditions, further development is needed. Thus, it is expected that this system will not only be able to recognize faces accurately, but also be able to operate effectively and efficiently in real environments. In addition, this system also uses the Convolutional Neural Network method to distinguish between real faces and facial images from the cellphone screen, thereby increasing the overall security of the system.Masalah utama dalam penelitian ini adalah bahwa sistem parkir di Kampus UKDC masih mengandalkan metode manual, seperti penggunaan kartu dan tiket fisik, yang rentan terhadap kesalahan manusia, kurang efisien, mudah disalahgunakan, dan menimbulkan kekhawatiran terkait keamanan. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk meningkatkan keamanan serta efisiensi manajemen area parkir dengan mengurangi ketergantungan pada metode berbasis kartu atau tiket fisik. Penelitian ini melakukan pengumpulan data wajah dari individu dengan variasi sudut dan posisi wajah, kemudian data tersebut diproses lebih lanjut untuk meningkatkan kualitas gambar. Dengan menerapkan model Eigenface, sistem mampu mengenali wajah dengan akurasi 100% dalam kondisi pencahayaan dan jarak tertentu. Namun demikian, performa pengenalan wajah masih dipengaruhi oleh kualitas pencahayaan dan jarak antara kamera dan objek, menunjukkan bahwa optimasi lebih lanjut diperlukan. Rekomendasi yang diajukan termasuk penyesuaian pencahayaan dan posisi kamera untuk mendapatkan hasil gambar wajah yang lebih baik. Teknologi pengenalan wajah berbasis Eigenface yang diterapkan dalam penelitian ini memiliki potensi besar dalam meningkatkan efisiensi sistem palang parkir otomatis. Meski demikian, untuk mencapai hasil optimal dalam berbagai kondisi lingkungan, pengembangan lanjutan diperlukan. Dengan demikian, diharapkan sistem ini tidak hanya mampu mengenali wajah dengan akurat, tetapi juga dapat beroperasi dengan efektif dan efisien di lingkungan nyata. Selain itu, sistem ini juga menggunakan metode CNN untuk membedakan antara wajah asli dan gambar wajah dari layar ponsel, sehingga meningkatkan keamanan sistem secara keseluruhan

Perancangan Index Learning Style untuk Pengembangan Personalisasi Learning Management System berbasis Moodle

Differences in students' learning styles often pose challenges in online learning, particularly in personalizing learning materials to meet individual needs. This study developed an Index Learning Style (ILS) plugin based on the Felder-Silverman Learning Style Model (FSLSM) to support personalized learning on the Moodle Learning Management System (LMS). The plugin is designed to identify students' learning styles through 44 questions measuring four main dimensions: processing, perception, input, and understanding. The system development involved algorithms for learning style analysis, integration with Moodle's restricted access feature, and implementation in an Internet of Things (IoT) course. The implementation results show that the ILS plugin can effectively map students' learning styles to relevant Learning Object Materials (LOM). Moreover, personalized learning materials increase student engagement and facilitate material comprehension, particularly for those with dominant learning styles such as Active, Sensitive, Visual, and Sequential. The development of the ILS plugin provides a practical solution for enhancing the online learning experience to make it more adaptive. This plugin has the potential for widespread implementation in various technology-based education contexts to support more personal and effective learning.Perbedaan gaya belajar mahasiswa sering menjadi tantangan dalam pembelajaran daring, terutama dalam mempersonalisasi materi pembelajaran sesuai kebutuhan individu. Penelitian ini mengembangkan plugin Index Learning Style (ILS) berbasis Felder-Silverman Learning Style Model (FSLSM) untuk mendukung personalisasi pembelajaran pada Learning Management System (LMS) Moodle. Plugin ini dirancang untuk mengidentifikasi gaya belajar mahasiswa melalui 44 pertanyaan yang mengukur empat dimensi utama: pemrosesan, persepsi, input, dan pemahaman. Pengembangan sistem meliputi algoritma untuk analisis gaya belajar, integrasi dengan fitur restricted access pada Moodle, dan implementasi dalam pembelajaran pada mata kuliah Internet of Things (IoT). Hasil implementasi menunjukkan bahwa plugin ILS dapat secara efektif memetakan gaya belajar mahasiswa ke Learning Object Materials (LOM) yang relevan. Selain itu, personalisasi materi pembelajaran menghasilkan peningkatan keterlibatan mahasiswa dan kemudahan dalam memahami materi, terutama bagi mereka yang memiliki gaya belajar dominan seperti Active, Sensitive, Visual, dan Sequential. Pengembangan plugin ILS ini memberikan solusi praktis untuk meningkatkan pengalaman belajar daring yang lebih adaptif. Plugin ini berpotensi diimplementasikan secara luas dalam berbagai konteks pendidikan berbasis teknologi untuk mendukung pembelajaran yang lebih personal dan efektif

Integrasi Convolutional Autoencoder dengan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Varietas Almond

This research aims to optimize almond variety classification by integrating Convolutional Autoencoder (CAE) as a feature extraction method and Support Vector Machine (SVM) for classification. The research process includes data collection from available datasets, preprocessing, and splitting data for training and testing. Features from almond images are extracted using CAE, which are then used in the SVM model for classification. Model evaluation shows a classification accuracy of 97% on the test data, a significant increase compared to the 48% accuracy of conventional SVM. The CAE-SVM approach offers more compact and informative feature representations, effectively improving almond variety recognition. This study highlights the potential of combining CAE and SVM advantages to enhance plant image analysis and encourages further advancements in machine learning applications in agriculture.Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan klasifikasi varietas almond dengan mengintegrasikan Convolutional Autoencoder (CAE) sebagai metode ekstraksi fitur dan Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi. Tahapan penelitian mencakup pengumpulan data dari dataset yang tersedia, preprocessing, dan pemisahan data untuk pelatihan serta pengujian. Fitur dari gambar almond diekstraksi menggunakan CAE, yang kemudian digunakan dalam model SVM untuk klasifikasi. Evaluasi model menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 97% pada data testing, meningkat signifikan dibandingkan dengan akurasi 48% pada SVM konvensional. Pendekatan CAE-SVM menawarkan representasi fitur yang lebih kompak dan informatif, meningkatkan pengenalan varietas almond secara efektif. Penelitian ini menyoroti potensi penggabungan keunggulan CAE dan SVM dalam meningkatkan analisis citra tanaman, serta mendorong kemajuan lebih lanjut dalam aplikasi machine learning dalam bidang agrikultur

Penerapan Algoritma Pathfinding Pada Game Petualangan Pemadam Kebakaran Menggunakan Metode Learning Instructional Design

Firefighters have responsibilities in fire and rescue incidents that do not exist in fire incidents, such as evacuating wasp nests, rescuing animals trapped in trees or wells, and so on. The importance of understanding the duties of a fire extinguisher is toprovide awareness to the public that with the existence of a fire extinguisher, the management of environmental resources is better maintained to realize environmental safety and security from the dangers of fire disasters. With very rapid technological information, presenting firefighting duties can be more interesting if presented with an adventure-themed 3D educational game. This research uses the Digital Game-Based Learning Instructional Design (DGBL-ID) method and applies a pathfinding algorithm to the path thatwill be taken. This research produces an Android-based firefighting adventure game application. Testing the level of user satisfactionobtained very satisfactory results, which were measured based on Black Box testing with the Guttman Scale method calculation.Pemadam kebakaran merupakan orang yang memiliki tanggung jawab dalam peristiwa kebakaran dan penyelamatan yang tidak ada hubungannya dengan peristiwa kebakaran seperti pengevakuasian sarang tawon, menyelamatkan hewan yang terjebak di atas pohon ataupun di dalam sumur dan lain sebagainya. Pentingnya memahami tugas pemadam kebakaran adalah untuk memberi kesadaran kepada masyarakat bahwa dengan adanya pemadam kebakaran pengelolaan sumber daya lingkungan dalam rangka mewujudkan keselamatan dan keamanan lingkungan dari bahaya peristiwa bencana kebakaran lebih terjaga. Dengan teknologi informasi yang sangat pesat, penyampaian mengenai tugas pemadam kebakaran dapat lebih menarik jika di sampaikan dengan game edukasi 3D bertema petualangan. Penelitian ini menggunakan metode Digital Game Based Learning Intructional Design (DGBL-ID) dan penerapan algoritma pathfinding pada jalur yang akan di lalui. Penelitian ini menghasilkan aplikasi game petualangan pemadam kebakaran berbasis android. Pengujian tingkat kepuasan pengguna memperoleh hasil yang sangat memuaskan hal tersebut diukur berdasarkan Black Box testing dengan bantuan perhitungan metode Skala Guttman

Aplikasi Pengenalan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia dengan Tensorflow Lite dan Firebase Authentication

Deaf and mute individuals often face communication barriers with the general public due to limited understanding of sign language. This leads to a gap in social interaction and access to various public services. Government efforts to enhance social inclusion through various policies and programs need to be accompanied by practical solutions that can help the deaf and mute interact more easily with society. This study aims to develop a mobile application that can recognize and translate Indonesian Sign Language System (SIBI) into text or speech in real-time, thus helping the deaf and mute communicate more effectively with the general public. The application is designed using TensorFlow Lite for sign language recognition and Firebase Authentication for user authentication. The application was evaluated through questionnaires involving respondents from the general public and mobile experts. The results of the general user questionnaire showed an average satisfaction percentage of 86.65%, with positive ratings for ease of use, benefits, and application interface. Meanwhile, the results of the expert mobile questionnaire showed full satisfaction with an average percentage of 100%, indicating that all application features functioned well. The findings indicate that this application is effective in recognizing and translating sign language and is well-received by the deaf, mute, and the general public.Tunarungu dan tunawicara sering menghadapi hambatan dalam berkomunikasi dengan masyarakat umum karena keterbatasan pemahaman terhadap bahasa isyarat. Hal ini menyebabkan kesenjangan dalam interaksi sosial dan akses terhadap berbagai layanan publik. Upaya pemerintah untuk meningkatkan inklusi sosial melalui berbagai kebijakan dan program perlu diiringi dengan solusi praktis yang dapat membantu tunarungu dan tunawicara berinteraksi lebih mudah dengan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi mobile yang dapat mengenali dan menerjemahkan bahasa isyarat system isyarat bahasa Indonesia (SIBI) menjadi teks atau suara, secara real-time sehingga membantu tunarungu dan tunawicara berkomunikasi lebih efektif dengan masyarakat umum. Aplikasi ini dirancang menggunakan TensorFlow Lite untuk mengenali bahasa isyarat dan Firebase Authentication untuk autentikasi pengguna. Evaluasi aplikasi dilakukan melalui kuesioner yang melibatkan responden dari masyarakat umum dan responden dari kalangan expert mobile. Hasil kuesioner pengguna umum menunjukkan rata-rata persentase kepuasan sebesar 86,65%, dengan penilaian positif terhadap kemudahan penggunaan, manfaat, dan tampilan aplikasi. Sementara itu, hasil kuesioner expert mobile menunjukkan kepuasan penuh dengan rata-rata persentase 100%, menilai semua fitur aplikasi berjalan dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini efektif dalam mengenali dan menerjemahkan bahasa isyarat, serta diterima dengan baik oleh tunarungu, tunawicara, dan masyarakat umum

Perbandingan Kinerja Word Embedding dalam Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Perjalanan

Traveloka, as one of the leading travel booking platforms, has achieved more than 50 million downloads on Google Play Store. This achievement shows the high interest and trust of users in the services offered. However, user reviews indicate that there are some issues with the app's performance and stability that need to be taken into account. This research compares the performance of the Word2Vec and ELMo word embedding methods using the BiLSTM model in sentiment analysis of Traveloka application reviews. The research results show that the BiLSTM model with Word2Vec has an accuracy of 76.13%, precision 75.22%, and F1-measure 76.58%, better than the model with ELMo which has an accuracy of 74.38%, precision 70.49%, and F1-measure 74.40%. The BiLSTM model with Word2Vec is more effective in sentiment analysis of Traveloka reviews, helping identify and address user issues to improve service quality and user satisfaction.Traveloka, sebagai salah satu platform pemesanan perjalanan terkemuka, telah mencapai lebih dari 50 juta unduhan di Google Play Store. Pencapaian ini menunjukkan tingginya minat dan kepercayaan pengguna terhadap layanan yang ditawarkan. Namun, ulasan pengguna mengindikasikan adanya beberapa isu terkait performa dan kestabilan aplikasi yang perlu diperhatikan. Penelitian ini membandingkan performa metode word embedding Word2Vec dan ELMo menggunakan model BiLSTM dalam analisis sentimen ulasan aplikasi Traveloka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model BiLSTM dengan Word2Vec memiliki akurasi 76,13%, precision 75,22%, dan F1-measure 76,58%, lebih baik dibandingkan model dengan ELMo yang memiliki akurasi 74,38%, precision 70,49%, dan F1-measure 74,40%. Model BiLSTM dengan Word2Vec lebih efektif dalam analisis sentimen ulasan Traveloka, membantu mengidentifikasi dan menangani isu-isu pengguna guna meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna

Implementasi Bidirectional Long Short-Term Memory untuk Identifikasi Entitas Saham

One of the financial products in the capital market that is in great demand is stock. Shares are proof of ownership of a company that fluctuates and tends to have a high level of risk and nonlinear price changes. To make the right investment decision, investors are required to be able to analyze the abundant stock information carefully and quickly. In facing this challenge, Named Entity Recognition (NER) can be a potential solution in analyzing stock information by recognizing stock entities and grouping them into certain labels. In this research, NER is developed with the Bidirectional Long Short-Term Memory algorithm, which is used to identify five stock entities: company name, stock code, stock index, industry sector, and sub-sector. With an accuracy of 99.81% on the test data, the Bi-LSTM algorithm can identify the entities well and group each token into the five entities.Salah satu produk keuangan di pasar modal yang banyak diminati adalah saham. Saham adalah bukti kepemilikan suatu perusahaan yang berfluktuasi dan cenderung memiliki tingkat risiko yang tinggi serta perubahan harga yang bersifat nonliniear. Untuk mendapat keputusan investasi yang tepat, investor dituntut untuk dapat melakukan analisis informasi saham yang sangat melimpah dengan teliti dan cepat. Dalam menghadapi tantangan ini, Named Entity Recognition (NER) dapat menjadi solusi yang berpotensi dalam analisis informasi saham dengan mengenali entitas saham serta mengelompokkannya ke label tertentu. Pada penelitian ini NER dikembangkan dengan algoritma Bidirectional Long Short-Term Memory, yang digunakan untuk mengidentifikasi lima entitas saham yaitu Nama Perusahaan, Kode Saham, Indeks Saham, Sektor Industri dan Sub Sektor. Dengan hasil accuracy sebesar 99.81% pada data pengujian, algoritma Bi-LSTM dapat mengidentifikasi entitas dengan baik dan mengelompokkan masing-masing token ke lima entitas tersebut

Penerapan YOLOv5 untuk Klasifikasi Gambar dalam Sistem Estimasi Kandungan Kalori Masakan Indonesia

In this era of continuously evolving technology, calorie counting applications have become crucial for individuals who are concerned about their eating habits and health. However, most of these applications have not fully accommodated the variety of dishes commonly consumed in Indonesia, especially the popular dishes in Java Island, which has the largest population in Indonesia. To address this limitation, this research introduces an innovative solution in the form of an Indonesian Cuisine Classification and Calorie Content Estimation System using YOLOv5 technology. In this approach, the YOLOv5 object classification technology is used to identify various types of Indonesian dishes, including eight classes such as satay, meatball soup, traditional soup, fried rice, mixed vegetables salad, fried chicken, beef soup, and beef stew. This system is not only capable of accurately classifying dishes but also provides calorie content estimation based on the composition of the classified food ingredients. The implementation of this research combines YOLOv5 to apply the Indonesian cuisine classification model using the nutrition API from API Ninjas to obtain the required nutrition data. This research uses datasets obtained from Kaggle website, Mendeley Data, and Roboflow, with a total of 303 images for each class of dishes. As a result, the model achieved an accuracy score of 94.2%, precision of 94.3%, recall of 93.8%, and an F1 Score of 93.8%.Di zaman teknologi yang terus berkembang ini, aplikasi penghitung kalori menjadi sangat penting bagi individu yang peduli akan pola makan dan kesehatan mereka. Namun, sebagian besar aplikasi tersebut belum sepenuhnya dapat mengakomodasi variasi masakan yang umum dikonsumsi di Indonesia, terutama masakan yang populer di Pulau Jawa, yang memiliki jumlah penduduk terbesar di Indonesia. Untuk mengatasi kekurangan ini, penelitian ini memperkenalkan solusi inovatif berupa Sistem Klasifikasi Masakan Indonesia dan Estimasi Kandungan Kalori menggunakan teknologi YOLOv5. Dalam pendekatan ini, teknologi klasifikasi objek YOLOv5 digunakan untuk mengidentifikasi berbagai jenis masakan Indonesia, termasuk delapan kelas seperti sate, bakso, soto, nasi goreng, gado-gado, ayam goreng, rawon, dan rendang. Sistem ini tidak hanya mampu mengklasifikasikan masakan dengan akurat, tetapi juga memberikan estimasi kandungan kalori berdasarkan komposisi bahan makanan yang terklasifikasi. Implementasi dari penelitian ini menggabungkan YOLOv5 untuk menerapkan model klasifikasi masakan Indonesia dengan menggunakan API nutrisi dari API Ninjas untuk mendapatkan data nutrisi yang diperlukan. Penelitian ini menggunakan dataset yang diperoleh dari website Kaggle, Mendeley Data, dan Roboflow, dengan total 303 gambar untuk setiap kelas masakan. Hasilnya, model mencapai skor akurasi sebesar 94,2%, precision sebesar 94,3%, recall sebesar 93,8%, dan F1 Score sebesar 93,8%

Peramalan Data Ekonomi Menggunakan Model Hybrid Vector Autoregressive-Long Short Term Memory

Fluctuations in stock prices and the Rupiah exchange rate create uncertainty for investors in their investment decision-making. One approach to minimizing investment risk is through forecasting utilizing a reliable method. Traditional forecasting models, such as Vector Autoregressive (VAR), are effective in capturing linear patterns but struggle to accommodate more complex patterns. On the other hand, modern deep learning models like Long Short Term Memory (LSTM) can handle dynamic patterns (both linear and nonlinear) but have limitations in consistently processing simultaneous relationships among variables. This research aims to develop a Hybrid forecasting model by integrating VAR and LSTM approaches to predict the Composite Stock Price Index (IHSG) and the Rupiah exchange rate against the US Dollar. The Hybrid VAR-LSTM model leverages the strengths of VAR for linear patterns and LSTM for nonlinear patterns in multivariate time series data. Using the OSEMN framework (Obtain, Scrub, Explore, Model, iNterpret), this study ensures a systematic and comprehensive analysis process. Data from January 2004 to December 2023 is used to build the model, while data from January to July 2024 is used for validation. The model's performance is evaluated using Mean Absolute Error (MAE) to measure the prediction error. The results indicate that the Hybrid VAR-LSTM model significantly improves prediction accuracy compared to the VAR model used independently, as evidenced by a reduction of 42.72 points in MAE for IHSG predictions and 55.82 points for Rupiah predictions.   Keywords — Composite Stock Price Index; Hybrid VAR-LSTM; OSEMN Framework; Rupiah Exchange Rate; Time Series Forecasting.Fluktuasi pada harga saham serta nilai tukar Rupiah menimbulkan ketidakpastian bagi investor dalam pengambilan keputusan investasi. Salah satu upaya meminimalisasi risiko investasi adalah dengan melalui peramalan menggunakan metode yang handal. Model peramalan tradisional seperti Vector Autoregressive (VAR) efektif menangkap pola linier, namun kurang mampu mengakomodasi pola yang lebih kompleks. Di sisi lain, model deep learning modern seperti Long Short Term Memory (LSTM) mampu menangani pola yang dinamis (linear dan nonlinear), tetapi memiliki keterbatasan dalam memproses hubungan simultan antara variabel secara konsisten. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model peramalan Hybrid dengan mengintegrasikan pendekatan VAR dan LSTM untuk memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan Kurs Rupiah terhadap Dollar Amerika. Model Hybrid VAR-LSTM memanfaatkan keunggulan VAR untuk pola linier serta LSTM untuk pola nonlinier dalam data deret waktu multivariat. Dengan kerangka kerja OSEMN (Obtain, Scrub, Explore, Model, iNterpret), penelitian ini memastikan proses analisis dilakukan secara sistematis dan komprehensif. Data dari Januari 2004 hingga Desember 2023 digunakan untuk membangun model, sementara data dari Januari hingga Juli 2024 digunakan untuk validasi. Kinerja model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE) untuk mengukur tingkat kesalahan dalam prediksi. Hasil menunjukkan bahwa model Hybrid VAR-LSTM mampu meningkatkan akurasi prediksi dibandingkan dengan model VAR secara independen, ditunjukkan oleh penurunan MAE sebesar 42,72 poin pada prediksi IHSG dan 55,82 poin pada prediksi Kurs Rupiah.   Kata kunci — Hybrid VAR-LSTM; Indeks Harga Saham Gabungan; Kerangka Kerja OSEMN; Kurs Rupiah; Peramalan Deret Waktu

Perancangan dan Implementasi E-Commerce Corrugated Carton Box Menggunakan Metode Rapid Application Development

PT Hora Cipta Jaya is a company specializing in the sale of corrugated cardboard boxes. PT Hora Cipta Jaya typically uses corrugated cardboard boxes to package goods or products for shipping. Due to their strength, durability, and recyclability, many industrial companies use them to package their products. PT Hora Cipta Jaya still conducts sales processes manually, starting from transactions, marketing, to recording and reporting. Employees still need to manually record all company data during sales using Excel. Errors often occur during the purchase and sale of products, such as mistakes in recording and pricing calculations, as well as errors in order data entry and shipping. The aim of this research is to assist the company in managing data and designing a system that features online ordering, payment, shipping, reporting, and product promotion. We developed this system using the RAD method, utilizing PHP programming language and MySQL database. The system development process is divided into four stages: requirements analysis, system design, system implementation, and application feasibility analysis. The research resulted in an e-commerce system that helps the company manage data, facilitates online product sales transactions and broader product marketing, and automatically records invoices and reports. All features of this system are now operational after successfully completing testing phases for both admin and customer parts using the black box testing method. The system scored 78 for the admin section and 79.5 for the customer section from each respondent using the System Usability Scale, achieving a class B rating (good category).PT Hora Cipta Jaya merupakan perusahaan yang khusus menjual kotak karton bergelombang. PT Hora Cipta Jaya biasanya menggunakan kotak karton bergelombang untuk mengemas suatu barang atau produk untuk pengiriman. Karena kotak karton bergelombang kuat, tahan lama, dan mudah didaur ulang, banyak perusahaan industri menggunakannya untuk mengemas produknya. PT Hora Cipta Jaya masih melakukan proses penjualan secara manual, mulai dari transaksi, pemasaran, serta pencatatan dan pembuatan laporan. Karyawan tetap perlu merekap seluruh data perusahaan saat melakukan penjualan menggunakan excel. Kesalahan masih sering terjadi selama proses pembelian dan penjualan produk seperti kesalahan pada saat pencatatan dan perhitungan harga serta kesalahan pengisian data pesanan dan pengiriman. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu perusahaan dalam mengelola data dan merancang sistem yang menampilkan pemesanan online, pembayaran, pengiriman, pelaporan, dan promosi produk. Sistem ini kami buat dengan menggunakan metode RAD, memanfaatkan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Kami membagi proses pembuatan sistem ini menjadi empat tahap diantaranya analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi sistem, dan analisis kelayakan aplikasi. Hasil dari penelitian ini menghasilkan sebuah sistem e-commerce yang dapat membantu perusahaan dalam pengelolaan data, kemudahan transaksi penjualan produk secara online dan pemasaran produk dengan cakupan yang lebih luas, serta pencatatan invoice dan laporan secara otomatis. Seluruh fitur sistem ini kini dapat beroperasi setelah berhasil menyelesaikan tahap testing pada sistem bagian admin dan pelanggan dengan menggunakan metode pengujian black box. Sistem ini mendapat skor 78 pada bagian admin dan skor 79,5 pada bagian customer dari tiap responden dengan metode System Usability Scale, dan masuk kelas B (kategori baik)