Saat ini kondisi covid-19 sangat berpengaruh terhadap kehidupan bermasyarakat khususnya kondisi ekonomi, dikondisi pandemi  covid-19 seperti ini masyarakat  dihadapkan  faktor resiko yang banyak untuk menghindari melakukan transaksi secara langsung guna menghindari penyebaran virus corona ini. Dan Masyarakat diharuskan menghindari kontak fisik (physical distancing) sehingga dalam melakukan transaksi masyarakat lebih banyak menggunakan transaksi secara digital. Dengan kondisi seperti ini akhirnya membuat masyarakat mulai melakukan transaksi secara online dimulai dengan berbanja online, karena untuk menghindari kontak fisik. Dan dampak positif bagi perusahaan atau usaha mengalami peningkatan yang signifikan terhadap penjualan dan pembelian produk perusahaan dampai dari kondisi pandemi covid ini, dan menyebabkan perusahaan untuk bisa beralih fungsi sistem penjualan dan pembeli dengan berbasis digital dan ini bisa dilihat dari pergerakan transaksi   ecommerce   yang sangat meningkat,transaksi pembelian meningkat secara drastis dampak pandemi  covid  19  ini, serta penggunaan aplikasi belanja online mengalami peningkatan yang signifikan.

Pengabdian masyarakat ini memberikan motivasi  bagi  masyarakat yang  putus  sekolah agar dapat melakukan penguatan daya beli produk Usaha Kecil Menengah, salah satu Usaha Kecil Menengah (UKM) melalui penerapan toko online dan pengarahan cara penggunaannya menggunakan teknologi informasi bagi anak-anak putus sekolah sehingga dapat meningkatkan kemandirian ekonomi guna meningkatkan penggunaan teknologi informasi dan internet menggunakan kegiatan pemasaran secara umum. Topik yang diangkat adalah peningkatan pelayanan penjualan, pemasaran, pemesanan produk dari konsumen.Tujuan kegiatan pengabdian masyarakat ini agar Anak-anak putus sekolah dapat  mengikuti kegiatan penerapan E-Commerce berbasis Web dengan baik  melalui bimbingan fasilitator. Dengan PKM ini dapat memberikan kesempatan bagi dinas/instansi terkait agar anak-anak putus sekolah masih diberikan pendampingan untuk mendapatkan akses pendidikan dasar diiringi peningkatan ekonomi mereka sehari-hari.

ABSTRAK Pakaian merupakan kebutuhan primer manusia. Seiring bertambahnya jaman, pakaian mengalami perubahan mode dan kebutuhan, dikarenakan bertambah pula populasi manusia. Dalam usaha penjualan pakaian tidak lepas dari peran reseller yang berperan besar dalam mempromosikan produk, mendata produk dan menjual produk. Nayra Shop sebagai salah satu pelaku usaha mikro yang menjadi reseller suatu brand pakaian muslim melakukan pencatatan penjualan secara sederhana yang mengakibatkan sering terjadi kesalahan pada pencataan, tidak jarang ditemukan permasalahan akibat catatan hilang, rusak maupun ganda. Oleh karena itu dibutuhkan Sistem Informasi Manajemen guna mengatasi permasalahan tersebut dan mempermudah pekerjaan reseller. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi manajemen penjualan dengan implementasi metode waterfall terdiri dari tahap anilisa kebutuhan, design sistem, koding, pengujian sistem, implementasi dan perawatan sistem. Sistem dibangun memakai Codeigniter,dengan bahasa pemograman PHP, HTML, CSS, JavaScript dan MYSQL digunakan sebagai database. Penelitian kali ini menghasilkan sebuah aplikasi berbasis website yang dapat memudahkan pekerjaan Nayra Shop sebagai reseller, dalam pendataan dan transaksi penjualan.

Social media is one of the technological developments that has contributed greatly in making it easy for us to communicate and socialize, one of which is using Twitter social media. Twitter in this study is used as a data source to analyze tweets discussing KRI Nanggala 402. Analysis of KRI Nanggala 402 twitter sentiment is used to see the tendency of public responses to the sinking of the KRI Nanggala 402 submarine whether to give positive or negative opinions. This Sentiment analysis uses the Naïve  Bayes Classifier method, which is a classification method. The first research stage is crawling, processing, classification, and evaluation. The classification stage is carried out after the processing phase, where the classification results tend to be positive or negative, using the Naïve  Bayes Classifier method. The accuracy of the system in the Sentiment analysis of the KRI Nanggala 402 tweet is 73.00%.

In the era of big data, the biometric identification process is growing very fast and is increasingly being implemented in many applications. Face recognition technology utilizes artificial intelligence (AI) to recognize faces that are already stored in the database. In this research, it is proposed to design an online academic login system at the National University using real time face recognition used OpenCV with the Local Binary Pattern Histogram algorithm and the Haar Cassade Classification method. The system will detect, recognize and compare faces with the stored face database. The image used is 480 x 680 pixels with a .jpg extension in the form of an RGB image which will be converted into a Grayscale image., to make it easier to calculate the histogram value of each face that will be recognized. With a modeling system like this it is hope to make it easy for user to log into online academics.Keywords:Face Recognition, Haar Cascade Clasifier, Local Binary Pattern Histogram, Online Akademic, OpenCV.