แอปพลิเคชันค้นหาร้านกาแฟ ร้านไหนดี

Last modified: September 4, 2021
Estimated reading time: 1 min
ชื่อบทความ: แอปพลิเคชันค้นหาร้านกาแฟ ร้านไหนดี
Research Article: Coffee Shop Discovery Application : RaanNaiDee
ผู้เขียน/Author: เอก บํารุงศรี, วิชัยยันร์ ศรีอัดฮาด และ ชัชวาลย์ โมกขะรัตน์ | Eak Bamrungsi, Wichaiyan Sriadhad, Chatchawan Mokkarat
Email: eak.bam@siam.edu
ภาควิชา/คณะ: ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยสยาม กรุงเทพฯ 10160
Department/Faculty: Department of Computer Science, Faculty of Science, Siam University, Bangkok 10160
Published/แหล่งเผยแพร่: การประชุมวิชาการระดับชาติ วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีระหว่างสถาบัน ครั้งที่ 7 | The 7th Academic Science and Technology Conference วันที่ 7 มิถุนายน 2562 มหาวิทยาลัยรังสิต

การอ้างอิง/citation

เอก บำรุงศรี, วิชัยยันร์ ศรีอัดฮาด และ ชัชวาลย์ โมกขะรัตน์. (2562). แอปพลิเคชันค้นหาร้านกาแฟ ร้านไหนดี. ใน การประชุมวิชาการระดับชาติ วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีระหว่างสถาบัน (ASTC) ครั้งที่ 7 “บูรณาการ วิจัย และ นวัตกรรม เพื่อสร้างเสริมสุขภาพ”  (หน้า 1382-1391). ปทุมธานี: มหาวิทยาลัยรังสิต.


บทคัดย่อ

             กลุ่มผู้นิยมดื่มกาแฟมีความต้องการเข้าถึงข้อมูลร้านกาแฟให้ตรงกับเป้าหมายในการใช้บริการ เช่น รูปแบบของร้าน บรรยากาศร้าน เมนูเด่น รวมถึงการนำสัตว์เลี้ยงเข้าได้หรือไม่ เป็นต้น เพื่อเป็นข้อมูลเบื้องต้นในการตัดสินใจเลือกร้านกาแฟในพื้นที่ต่างๆ ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ผู้พัฒนาจึงได้ศึกษาพัฒนาแอปพลิเคชันค้นหาร้านกาแฟ “ร้านไหนดี” ขึ้น เพื่อเป็นแหล่งรวมข้อมูลร้านกาแฟ และเป็นช่องทางประชาสัมพันธ์ของร้านกาแฟได้อีกช่องทางหนึ่ง ระบบการทำงานถูกแบ่งออกเป็นส่วน Back-End System ในรูปแบบเว็บแอปพลิเคชันสำหรับผู้ดูแลระบบใช้ในการจัดการหรือปรับปรุงแก้ไขมูลของร้านค้าทั้งหมด และร้านกาแฟใช้ในการปรับปรุงหรือแก้ไขข้อมูลของร้านตัวเอง พัฒนาด้วยภาษา PHP และ SQL และส่วน Front-End System เป็นโมบายแอปพลิเคชันบนแพลตฟอร์ม Android สำหรับผู้ใช้งานทั่วไป ใช้ในการแสดงผลข้อมูลร้านกาแฟ สามารถค้นหาร้านกาแฟได้จากบริเวณที่ตนเองอยู่หรือค้นหาจากการระบุชื่อจังหวัด สามารถเลือกดูข้อมูลรายละเอียดหรือสินค้าของร้านกาแฟที่ต้องการได้ มีระบบการให้คะแนนร้านกาแฟโดยผู้ใช้ต้องเข้าสู่ระบบก่อนจึงจะสามารถให้คะแนนร้านได้ พัฒนาด้วยภาษา Java ทำงานบนแพลตฟอร์ม Android มีการนำ Android SDK และ Google Maps API มาประยุกต์ใช้ ซึ่งหลังจากการพัฒนาแอปพลิเคชันนี้ขึ้นพบว่าผู้ใช้สามารถเข้าใช้งานแอปพลิเคชันได้โดยง่าย และยังสามารถใช้ค้นหาข้อมูลร้านกาแฟได้ตรงตามความต้องการ

คำสำคัญ: โมบายแอปพลิเคชัน, เว็บแอปพลิเคชัน, ค้นหาร้านกาแฟ


ABSTRACT

        The objective of the project is to develop an application to find cafes: RaanNaiDee. The developer can see the problems of coffee drinkers to access information of coffee shops more conveniently. So it has focused on developing an application that is easy to use and can also be an intermediate to promote the coffee shops. The system was divided into Web applications for system administrators use to manage or update the information of all the coffee shops. The section of the coffee shop owner is used to update or correct information on their own through the Web application. The last section used in the display is a mobile application on the Android platform for general users. They can find a coffee shop from their area or search by specifying the name of the province. They also can choose to view detailed information or products of coffee shop preferred. The rating system of coffee shops by general users they must log in first before rating it. Development of the system is divided into Back-End System, developed with PHP and SQL language is a Web application used to update or correct information for a coffee shop. And Front-End System, developed with Java language running on the Android platform and the Android SDK and Google Maps API are implemented. After developing this application it was found that users can access the applications easily and also can be used to find information coffee shop accurately.

Keywords: Mobile Application, Web Application, Find Coffee Shop.


แอปพลิเคชันค้นหาร้านกาแฟ ร้านไหนดี|Coffee Shop Discovery Application: RaanNaiDee

Faculty of Science, Siam University, Bangkok, Thailand

Tags:
Was this article helpful? บทความนี้เป็นประโยชน์หรือไม่?
ไม่ / Dislike 0
Views: 378
Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Email
Print

QR code for article

QR Code