Đồ Án Xây Dựng Hệ Thống Giao Dịch Nông Sản - Đại Học SPKT TP.HCM

Đồ án xây dựng hệ thống giao dịch nông sản hiệu quả. Tìm hiểu quy trình, công nghệ và giải pháp tối ưu cho thị trường nông sản trực tuyến.

• Tác giả: Pham Viet Anh
• Người hướng dẫn: PTS. Nguyen Thien Bao
• Trường học: Ho Chi Minh University Of Technology And Education
• Chuyên ngành: Software Engineering
• Đề tài: Hệ Thống Giao Dịch Nông Sản
• Loại tài liệu: Capstone Project
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục đích của đề tài
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Lý do sử dụng
• 2.2. Lý do sử dụng
• 2.3. Lý do sử dụng
• 2.4. Lý do sử dụng
• 2.5. Lý do sử dụng
• 2.6. Lý do sử dụng
• 2.7. Lý do sử dụng
• 3. CHƯƠNG 3: HIỆN TRẠNG VÀ MÔ HÌNH HÓA YÊU CẦU HỆ THỐNG
• 3.1. Hiện trạng
• 3.2. Yêu cầu phi chức năng
• 3.3. Danh sách tác nhân và ca sử dụng
• 3.4. Xác định tác nhân và ca sử dụng trong biểu đồ ca sử dụng
• 3.5. Mô tả Đăng nhập
• 3.6. Mô tả Chỉnh sửa tài khoản
• 3.7. Mô tả Đăng ký
• 3.8. Mô tả Xem danh sách nông sản
• 3.9. Mô tả Xem danh sách nông sản của nông dân
• 3.10. Mô tả Tìm kiếm
• 3.11. Mô tả Đặt hàng
• 3.12. Mô tả Hủy đơn hàng nông sản
• 3.13. Mô tả Xem danh sách đơn hàng nông sản
• 3.14. Mô tả Thương lượng giá nông sản mới
• 3.15. Mô tả Quyết định giá thương lượng cuối cùng
• 3.16. Mô tả Quản lý nông sản
• 3.17. Mô tả Kiểm duyệt nông sản
• 3.18. Mobile cho thương lái
• 3.19. Website cho nông dân
• 3.20. Website cho quản trị viên
• 5. CHƯƠNG 5: HIỆN THỰC VÀ KIỂM THỬ
• 5.1. Kiến trúc tổng thể của hệ thống
• 5.2. Kiến thức và kỹ năng

Tóm tắt

I. Tổng Quan Hệ Thống Giao Dịch Nông Sản Trong Đồ Án Tốt Nghiệp

Hệ thống giao dịch nông sản đang trở thành chủ đề nghiên cứu quan trọng trong các đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin. Theo nghiên cứu từ Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, việc xây dựng hệ thống thương mại điện tử nông sản giúp kết nối trực tiếp giữa nông dân và thương lái, loại bỏ trung gian và tăng hiệu quả kinh tế. Hệ thống này sử dụng các công nghệ hiện đại như Angular, React Native, Spring Boot và MySQL để tạo ra nền tảng giao dịch toàn diện. Đặc biệt, việc tích hợp TensorFlow cho nhận diện trái cây mang lại giá trị gia tăng đáng kể cho người dùng. Nghiên cứu cho thấy nhu cầu số hóa nông nghiệp ngày càng tăng cao, đặc biệt trong bối cảnh phát triển kinh tế số tại Việt Nam.

1.1. Định Nghĩa Và Phạm Vi Hệ Thống Giao Dịch Nông Sản

Hệ thống giao dịch nông sản là nền tảng công nghệ kết nối nông dân và thương lái thông qua các kênh số. Hệ thống bao gồm website quản lý cho nông dân, ứng dụng di động cho thương lái và hệ thống quản trị tổng thể. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng giao diện thân thiện, tối ưu trải nghiệm người dùng và đảm bảo tính bảo mật. Các chức năng chính bao gồm đăng ký/đăng nhập, quản lý sản phẩm nông nghiệp, tìm kiếm và đặt hàng, thương lượng giá cả trực tuyến. Hệ thống hỗ trợ thanh toán điện tử, thông báo real-time và báo cáo thống kê chi tiết.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Đề Tài Trong Bối Cảnh Hiện Tại

Việt Nam là quốc gia nông nghiệp với sản phẩm nông nghiệp chiếm tỷ trọng lớn trong xuất khẩu. Tuy nhiên, kênh phân phối truyền thống thông qua chợ đầu mối và đại lý tạo ra nhiều khó khăn cho nông dân. Kinh tế số phát triển đã thay đổi cách thức kinh doanh, mọi sản phẩm đều có thể quảng bá và bán trực tuyến. Người tiêu dùng ngày càng quan tâm đến chất lượng và an toàn thực phẩm, đòi hỏi kênh thông tin minh bạch hơn. Đề tài này giải quyết bài toán kết nối giữa cung và cầu, tăng thu nhập cho nông dân và đảm bảo chất lượng sản phẩm cho người tiêu dùng cuối.

II. Phân Tích Thách Thức Trong Phát Triển Hệ Thống Nông Sản

Thách thức công nghệ trong việc phát triển hệ thống giao dịch nông sản rất đa dạng và phức tạp. Theo đánh giá từ đồ án nghiên cứu, việc tích hợp đa nền tảng giữa website và mobile app đòi hỏi kiến thức sâu về Angular, React Native và Spring Boot. Bảo mật thông tin là mối quan tâm hàng đầu khi xử lý dữ liệu thanh toán và thông tin cá nhân. Hiệu suất hệ thống cần được tối ưu để xử lý lượng truy cập lớn và dữ liệu real-time. Đặc biệt, mô hình machine learning cho nhận diện nông sản đòi hỏi dữ liệu training chất lượng cao và khả năng xử lý hình ảnh phức tạp.

2.1. Thách Thức Về Mặt Kỹ Thuật Và Công Nghệ

Kiến trúc hệ thống phức tạp đòi hỏi sự kết hợp nhiều công nghệ khác nhau. Backend Spring Boot phải xử lý API RESTful, kết nối cơ sở dữ liệu MySQL và đảm bảo tính mở rộng. Frontend đa nền tảng với Angular cho web và React Native cho mobile tạo ra thách thức về đồng bộ dữ liệu và trải nghiệm nhất quán. Tích hợp TensorFlow cho nhận diện hình ảnh đòi hỏi tối ưu hiệu suất và độ chính xác cao. Quản lý state phức tạp khi xử lý đồng thời nhiều luồng dữ liệu từ người dùng, đơn hàng và thông báo. Testing và debugging trở nên khó khăn với kiến trúc microservices.

2.2. Thách Thức Về Trải Nghiệm Người Dùng Và Tương Tác

Giao diện người dùng phải phù hợp với đối tượng nông dân có trình độ công nghệ hạn chế. Quy trình thương lượng giá cần được thiết kế đơn giản nhưng hiệu quả, cho phép tương tác real-time giữa hai bên. Tính năng tìm kiếm phải hỗ trợ nhiều tiêu chí như loại sản phẩm, vùng miền, giá cả và chất lượng. Hệ thống thông báo cần đảm bảo độ tin cậy cao để không bỏ lỡ đơn hàng quan trọng. Responsive design phải hoạt động mượt mà trên các thiết bị khác nhau từ smartphone đến máy tính bảng. Offline capability cần thiết cho vùng nông thôn có kết nối internet không ổn định.

III. Phương Pháp Phát Triển Hệ Thống Giao Dịch Hiện Đại

Phương pháp Agile được áp dụng trong quá trình phát triển để đảm bảo tính linh hoạt và phản hồi nhanh với yêu cầu thay đổi. Kiến trúc MVC (Model-View-Controller) được sử dụng để tách biệt logic nghiệp vụ, giao diện và dữ liệu. RESTful API design đảm bảo tính nhất quán và dễ bảo trì cho các endpoint. Database normalization được áp dụng để tối ưu hiệu suất truy vấn và đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu. Component-based architecture trong React Native và Angular giúp tái sử dụng code và bảo trì dễ dàng. CI/CD pipeline được thiết lập để tự động hóa testing và deployment process.

3.1. Kiến Trúc Hệ Thống Và Lựa Chọn Công Nghệ

Kiến trúc 3-tier được áp dụng với presentation layer (Angular/React Native), business logic layer (Spring Boot) và data access layer (MySQL). Spring Boot framework cung cấp auto-configuration, embedded server và production-ready features như health checks và metrics. Angular framework với TypeScript đảm bảo type safety và better tooling support. React Native cho phép cross-platform development với near-native performance. MySQL database được chọn vì reliability, scalability và extensive community support. TensorFlow integration thông qua REST API để tách biệt ML model khỏi business logic chính.

3.2. Quy Trình Phát Triển Và Quản Lý Dự Án

Sprint planning được thực hiện theo chu kỳ 2 tuần với clear deliverables và acceptance criteria. Version control sử dụng Git với feature branch workflow để đảm bảo code quality và collaboration efficiency. Code review process bắt buộc trước khi merge vào main branch. Unit testing và integration testing được viết song song với development code. API documentation sử dụng Swagger/OpenAPI để đảm bảo clear communication giữa frontend và backend teams. Performance monitoring và error tracking được tích hợp từ giai đoạn development để proactive issue detection.

IV. Cách Triển Khai Tính Năng Nhận Diện Nông Sản Thông Minh

Tính năng nhận diện nông sản sử dụng TensorFlow framework với pre-trained model để phân loại hình ảnh trái cây. Deep learning model được training trên dataset lớn với high-resolution images để đạt độ chính xác cao. Image preprocessing bao gồm resize, normalization và data augmentation để cải thiện performance. Model optimization thông qua quantization và pruning để giảm kích thước và tăng tốc độ inference. API endpoint được thiết kế để nhận multipart/form-data và trả về JSON response với confidence score. Error handling và fallback mechanism đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định khi model không thể phân loại chính xác.

4.1. Huấn Luyện Và Tối Ưu Mô Hình Machine Learning

Dataset preparation bao gồm việc thu thập hàng nghìn hình ảnh các loại nông sản phổ biến tại Việt Nam. Data labeling được thực hiện cẩn thận với multiple annotators để đảm bảo label quality. Transfer learning từ pre-trained models như MobileNet hoặc ResNet để reduce training time và improve accuracy. Hyperparameter tuning sử dụng grid search và random search để tìm optimal configuration. Cross-validation được áp dụng để evaluate model performance và prevent overfitting. Model versioning và A/B testing để continuous improvement và performance monitoring.

4.2. Tích Hợp Và Triển Khai Mô Hình Vào Hệ Thống

Model serving thông qua TensorFlow Serving hoặc Flask API để decouple ML model khỏi main application. Containerization sử dụng Docker để đảm bảo consistent deployment environment. Load balancing cho ML inference để handle high traffic và reduce response time. Caching mechanism cho frequent predictions để improve user experience. Monitoring và logging cho model performance, prediction accuracy và system health. Fallback strategy khi model service không khả dụng, cho phép manual input hoặc basic categorization.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Và Kết Quả Nghiên Cứu Đạt Được

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống đã thành công trong việc kết nối nông dân và thương lái thông qua nền tảng số. Giao diện người dùng được tối ưu hóa dựa trên phản hồi của instructor và phù hợp với đối tượng sử dụng rộng rãi. Tính năng cơ bản cho giao dịch nông sản đã được triển khai đầy đủ ở cả phía Merchant và Farmer. Chức năng hỗ trợ giao dịch như thông báo, thương lượng giá và theo dõi đơn hàng hoạt động ổn định. Thu thập dữ liệu giá cả thị trường giúp người dùng nắm bắt thông tin và đưa ra quyết định chính xác. Nhận diện trái cây hỗ trợ người dùng ghi nhận thông tin dễ dàng thông qua hình ảnh.

5.1. Đánh Giá Hiệu Quả Và Tác Động Của Hệ Thống

Seamless file uploading và internet-based hosting đảm bảo user experience mượt mà. Agricultural detection model với thorough error testing cho kết quả tin cậy. Statistical indicators được carefully sourced và consulted with experts để đảm bảo data accuracy. Simple functions optimization giúp maximize efficiency và effectiveness của hệ thống. Basic trading functions đáp ứng core requirements của cả Merchant và Farmer. Support functions như price collection, notifications và order tracking enhance user experience đáng kể. Real-time notifications đảm bảo users không bỏ lỡ các important events liên quan đến orders.

5.2. Bài Học Kinh Nghiệm Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Hạn chế hiện tại bao gồm thiếu messaging system, language switching, website notifications và iOS support. Application optimization cần cải thiện để reduce access speed và prevent potential errors. Machine learning model cần continuous training để avoid misclassification của new agricultural products. Advanced permission management cần được strengthen để improve system security. Reference price management cho farmers cần dedicated feature để set competitive prices. Future development sẽ tập trung vào mobile optimization, social media integration và advanced analytics features.

VI. Kết Luận Và Triển Vọng Phát Triển Hệ Thống Nông Sản

Đồ án hệ thống giao dịch nông sản đã thành công trong việc chứng minh tính khả thi của việc số hóa kênh phân phối nông nghiệp tại Việt Nam. Kiến trúc hệ thống với Angular, React Native, Spring Boot và MySQL tạo ra nền tảng vững chắc cho future scalability. Tích hợp TensorFlow cho nhận diện nông sản mở ra hướng phát triển mới trong agricultural technology. Phương pháp nghiên cứu kết hợp lý thuyết và thực hành đảm bảo tính ứng dụng cao trong thực tế production. Kết quả đạt được không chỉ giải quyết bài toán kết nối cung cầu mà còn đóng góp vào digital transformation của ngành nông nghiệp Việt Nam.

6.1. Tổng Kết Những Thành Tựu Đạt Được Từ Đồ Án

Website management cho farmers với full functionality để quản lý sản phẩm và orders efficiently. Mobile application cho merchants với intuitive interface để find và trade agricultural products. User-friendly system với easy-to-use interface phù hợp với target audience. Comprehensive learning về modern technologies bao gồm Angular, React Native, Spring Boot, MySQL và TensorFlow. Practical application của theoretical knowledge trong real-world project. Team collaboration và project management skills được develop significantly. Problem-solving abilities được enhance thông qua technical challenges và user requirements.

6.2. Định Hướng Phát Triển Và Mở Rộng Trong Tương Lai

Blockchain integration để ensure transparency và traceability trong supply chain. IoT sensors để monitor crop conditions và predict harvest time. AI-powered price prediction dựa trên market trends và seasonal patterns. Multi-language support để expand market reach và serve diverse users. Advanced analytics và business intelligence để provide insights cho strategic decisions. Integration với payment gateways để support multiple payment methods. Expansion to other agricultural products beyond fruits và scale to national level. Partnership với government agencies để promote digital agriculture adoption.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Việt Nam là một quốc gia nông nghiệp, trong đó các mặt hàng nông sản luôn đóng góp tỷ trọng đáng kể vào tổng kim ngạch xuất khẩu của cả nước. Theo phương thức tiêu thụ truyền thống, phần lớn nông sản sau thu hoạch chủ yếu được lưu thông qua các chợ đầu mối hoặc thông qua mạng lưới đại lý thu mua trung gian tại các trung tâm lớn trước khi tiếp cận thị trường tiêu dùng, hệ thống siêu thị hoặc các doanh nghiệp xuất nhập khẩu.

Sự phát triển của nền kinh tế số đã làm thay đổi hành vi thương mại của xã hội, cho phép các sản phẩm hàng hóa – bao gồm cả nông sản – được quảng bá và giao dịch trực tuyến. Đồng thời, người tiêu dùng và các đơn vị thu mua ngày càng quan tâm đến tính an toàn, nguồn gốc và chất lượng nông sản. Thực trạng này đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc xây dựng một kênh thông tin và giao dịch trực tiếp, minh bạch giữa người sản xuất và đơn vị thu mua.

Đồ án tốt nghiệp "Xây dựng hệ thống giao dịch nông sản" (Build an agricultural product trading system) được thực hiện bởi nhóm sinh viên ngành Kỹ thuật Phần mềm thuộc Khoa Đào tạo Chất lượng cao – Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (HCMUTE), dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Thiên Bảo vào tháng 7 năm 2023.

Nhiệm vụ và mục tiêu nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể như sau:

1. Xây dựng hệ thống website dành cho nông dân (Farmers) để quản lý danh mục sản phẩm nông sản và theo dõi các đơn hàng phát sinh.
2. Xây dựng ứng dụng di động dành cho thương lái (Merchants) nhằm tìm kiếm nguồn hàng, tra cứu thông tin và thực hiện giao dịch mua bán nông sản trực tiếp với nông dân.
3. Thiết lập hệ thống hỗ trợ quy trình thương lượng giá (deal price) hai chiều giữa thương lái và nông dân với giao diện người dùng thuận tiện.
4. Tích hợp mô hình học máy (Machine Learning) sử dụng TensorFlow để nhận diện và phân loại hình ảnh các loại trái cây từ dữ liệu hình ảnh độ phân giải cao, hỗ trợ quá trình cập nhật thông tin sản phẩm.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng khảo sát: Hệ thống hướng đến hai nhóm người dùng mục tiêu gồm nhóm người dùng đã có hiểu biết về công nghệ và nhóm người dùng phổ thông chưa có nền tảng công nghệ chuyên sâu.
• Phạm vi công nghệ: Tập trung nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ lập trình web và di động gồm Angular, React JS, React Native, nền tảng máy chủ Spring Boot, hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL, công cụ kiểm thử Postman và thư viện học máy TensorFlow.
• Phạm vi nghiệp vụ: Mô hình hóa và triển khai các luồng giao dịch cơ bản giữa nông dân và thương lái (đăng tải nông sản, tìm kiếm, đặt hàng, hủy đơn, trả giá/thương lượng lại mức giá và cập nhật trạng thái đơn hàng) cùng các chức năng quản trị hệ thống.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và công nghệ sử dụng

Đề tài vận dụng các nền tảng kỹ thuật phần mềm hiện đại để xây dựng kiến trúc phân tán giữa Web, Mobile và Backend:

Công nghệ / Nền tảng	Vai trò trong hệ thống	Đặc điểm kỹ thuật chính
Spring Boot	Tầng ứng dụng máy chủ (Backend)	Framework Java mã nguồn mở; cơ chế tự động cấu hình (Auto-configuration); tích hợp máy chủ nhúng (Embedded Tomcat/Jetty); hỗ trợ kiến trúc Microservices và giám sát hệ thống qua Spring Actuator.
Angular	Giao diện Web	Framework mã nguồn mở phát triển bởi Google; ngôn ngữ TypeScript; kiến trúc hướng thành phần (Component-Based Architecture); liên kết dữ liệu hai chiều (Two-Way Data Binding); cơ chế Dependency Injection và tích hợp RxJS.
React JS	Giao diện Web	Thư viện JavaScript của Facebook; sử dụng Virtual DOM tối ưu hóa kết xuất; cú pháp JSX; luồng dữ liệu một chiều (Unidirectional Data Flow); quản lý trạng thái bằng React Hooks và điều hướng với React Router.
React Native	Ứng dụng di động (Mobile)	Framework phát triển đa nền tảng (iOS, Android); sử dụng các thành phần giao diện gốc (Native UI elements); tính năng Hot Reloading; cung cấp cầu nối (Bridge) gọi API hệ thống (Camera, GPS, thông báo).
MySQL	Cơ sở dữ liệu (Database)	Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS); lưu trữ dữ liệu có cấu trúc; hỗ trợ đánh chỉ mục (Indexing), tối ưu hóa truy vấn, bảo mật phân quyền và cơ chế sao lưu/nhân bản (Replication).
TensorFlow	Mô hình thị giác máy tính	Framework học máy mã nguồn mở của Google; kiến trúc đồ thị tính toán (Computational Graph); vi phân tự động (Automatic Differentiation); hỗ trợ các mạng nơ-ron tích chập (CNN) và triển khai mô hình học sâu.
Postman	Công cụ phát triển và kiểm thử API	Hỗ trợ xây dựng các yêu cầu HTTP (GET, POST, PUT, DELETE); kiểm tra phản hồi API; tự động hóa kịch bản kiểm thử bằng JavaScript; quản lý môi trường và giả lập Mock Server.

Phương pháp nghiên cứu và thực nghiệm

1. Phương pháp nghiên cứu tài liệu và khảo cứu hiện trạng: Phân tích các mô hình sàn thương mại điện tử nông sản trong và ngoài nước nhằm xác định các tính năng cốt lõi và các điểm nghẽn nghiệp vụ cần giải quyết.
2. Phương pháp phân tích và mô hình hóa yêu cầu: Xác định các tác nhân (Actors), xây dựng biểu đồ ca sử dụng tổng quát (General Use Case Diagram), biểu đồ ca sử dụng chi tiết cho từng tác nhân và biểu đồ tuần tự (Sequence Diagrams) cho các quy trình: đăng nhập, đăng ký, tạo/hiển thị nông sản, tạo/chấp nhận/từ chối đơn hàng, tìm kiếm và báo cáo.
3. Phương pháp thiết kế kiến trúc và cơ sở dữ liệu: Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ chuẩn hóa trên MySQL và xây dựng kiến trúc RESTful API phục vụ giao tiếp giữa Client và Server.
4. Phương pháp tích hợp mô hình học máy: Tận dụng mô hình nạp sẵn (Pre-trained model) trên nền tảng TensorFlow để nhận diện các loại trái cây từ hình ảnh tải lên, hỗ trợ nhập liệu tự động.
5. Phương pháp kiểm thử phần mềm: Thực hiện kiểm tra tính đúng đắn của các API thông qua Postman và kiểm thử giao diện, chức năng trên môi trường thực nghiệm.

Nguồn dữ liệu và nghiên cứu liên quan

Nhóm tác giả đã tổng hợp và tham khảo các nghiên cứu tiền đề trong nước và quốc tế:

• Nghiên cứu trong nước:
  • Đề tài "Đề xuất hoạt động bán hàng trực tuyến trên sàn thương mại điện tử cho cửa hàng sepon 8s": Phân tích giải pháp hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng TMĐT nhằm cắt giảm chi phí trung gian và gia tăng giá trị cho nông sản địa phương.
  • Đề tài "Thương mại điện tử cho mặt hàng nông sản gắn với nông hộ": Khảo sát nhu cầu thực tế và mức độ tiếp cận công nghệ của các hộ nông dân, làm cơ sở đề xuất giao diện và luồng thao tác phù hợp.
• Nghiên cứu quốc tế:
  • Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Blockchain trong sàn giao dịch TMĐT nông sản nhằm khắc phục các hạn chế về minh bạch dữ liệu và truy xuất nguồn gốc.
  • Nghiên cứu về sự phát triển của thương mại điện tử trong lĩnh vực nông nghiệp tại Ba Lan qua các giai đoạn, đánh giá tác động kinh tế và so sánh với thực tiễn thị trường.

---

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc tổng thể

Hệ thống được tổ chức theo mô hình phân tầng:

• Tầng Client (Frontend):
  • Ứng dụng di động phát triển bằng React Native dành cho Thương lái (Merchant).
  • Ứng dụng web phát triển bằng Angular và React JS dành cho Nông dân (Farmer) và Quản trị viên (Admin).
• Tầng Dịch vụ (Backend): Ứng dụng Spring Boot đóng vai trò trung tâm tiếp nhận yêu cầu qua giao thức HTTP/RESTful API, xử lý nghiệp vụ, xác thực người dùng và tích hợp module xử lý hình ảnh TensorFlow.
• Tầng Dữ liệu (Database): Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ MySQL lưu trữ toàn bộ dữ liệu người dùng, nông sản, đơn hàng, địa điểm và lịch sử giao dịch.
• Kho lưu trữ mã nguồn: Dự án được quản lý phiên bản trên GitHub tại địa chỉ https://github.com/nohoopes/KLTN_K19_CLA_Farmhome.

Thiết kế cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu của hệ thống được thiết kế bao gồm các bảng thực thể chính:

• User, Role, User role, Status user: Quản lý thông tin tài khoản người dùng, phân quyền truy cập và trạng thái kích hoạt tài khoản.
• Province, District, Location: Lưu trữ dữ liệu địa giới hành chính (tỉnh/thành phố, quận/huyện) và vị trí địa lý của nông dân, thương lái.
• Fruit, Fruit image, Status product: Quản lý thông tin chi tiết các mặt hàng nông sản/trái cây, hình ảnh đính kèm và trạng thái hiển thị của sản phẩm.
• Order, History: Quản lý dữ liệu đơn đặt hàng, số lượng, mức giá thỏa thuận và nhật ký biến động trạng thái đơn hàng.
• News: Lưu trữ các bài viết, tin tức thị trường phục vụ người dùng.

Mô hình hóa yêu cầu chức năng

Hệ thống phục vụ ba nhóm tác nhân chính với các yêu cầu chức năng nghiệp vụ được phân định rõ ràng:

Tác nhân	Nhóm chức năng chính	Mô tả chi tiết nghiệp vụ
Thương lái (Merchant)	Tra cứu & Đặt hàng	- Xem danh sách nông sản có sẵn trên thị trường. - Tìm kiếm nông sản theo tên sản phẩm (Search by name). - Thực hiện tạo đơn đặt hàng (Order) gửi tới nông dân. - Xem danh sách đơn hàng đã đặt, chi tiết đơn hàng và lịch sử giao dịch. - Hủy đơn hàng đã đặt khi cần thiết. - Xem phản hồi và xác nhận/từ chối mức giá mới do nông dân đề xuất (Deal price).
Nông dân (Farmer)	Quản lý nông sản & Xử lý đơn	- Đăng tải nông sản mới lên hệ thống (Add product) kèm thông tin, hình ảnh. - Chỉnh sửa (Update) hoặc xóa (Delete) thông tin sản phẩm. - Quản lý trạng thái hiển thị công khai của nông sản. - Tiếp nhận thông báo đơn hàng mới từ thương lái. - Phê duyệt (Accept) hoặc từ chối (Decline) đơn đặt hàng. - Đề xuất và thương lượng mức giá mới (Discuss/Deal new price) với thương lái.
Quản trị viên (Admin)	Quản trị hệ sinh thái	- Đăng nhập/đăng xuất trang quản trị. - Xem và quản lý thông tin danh sách nông dân (Farmer detail page) và thương lái (Merchant detail page). - Quản lý danh mục nông sản (Category list page). - Quản lý tin tức (News list page) và các báo cáo thống kê (Report list page).

Yêu cầu phi chức năng

Hệ thống được thiết kế đáp ứng các tiêu chuẩn phi chức năng theo bảng đặc tả kỹ thuật:

Tiêu chuẩn	Nội dung yêu cầu
Khả năng tiến hóa (Evolution)	Phần mềm có cấu trúc module hóa, cho phép chỉnh sửa, mở rộng và nâng cấp tính năng phù hợp với thị hiếu của thương lái và nhu cầu của nông dân trong tương lai.
Tính tiện dụng (Convenience)	Giao diện bố trí trực quan, các nút chức năng rõ ràng, luồng thao tác đơn giản; tối ưu hóa khả năng tương tác giữa các màn hình chức năng trên nhiều loại thiết bị.
Tính hiệu quả (Effectiveness)	Dữ liệu được lưu trữ an toàn, truy xuất chính xác; phần mềm vận hành ổn định với tốc độ xử lý và phản hồi nhanh chóng.
Tính tương thích (Compatibility)	Hệ thống cho phép các thiết bị khác nhau (Web và Mobile) cùng chia sẻ và đồng bộ hóa dữ liệu thông qua Backend mà không gây xung đột hoặc ảnh hưởng đến hiệu năng máy khách.
Khả năng tái sử dụng (Reusability)	Mã nguồn và các thành phần thiết kế được chuẩn hóa, có thể tái sử dụng cho các dự án hoặc module phát triển mở rộng mà không cần viết lại mã nguồn từ đầu.

---

Nội dung chính theo từng chương

Báo cáo đồ án tốt nghiệp được cấu trúc thành 5 chương chính:

Chương 1: Giới thiệu (Introduction)

Trình bày tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh nông nghiệp Việt Nam đang chuyển dịch sang nền kinh tế số; phân tích sự cần thiết của việc rút ngắn chuỗi cung ứng nông sản truyền thống; xác định mục tiêu xây dựng hệ thống website và ứng dụng di động; xác định đối tượng, phạm vi nghiên cứu và các kết quả kỳ vọng đạt được.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết nền tảng (Theory Fundamentals)

Trình bày định nghĩa, các đặc trưng kỹ thuật cốt lõi và lý do lựa chọn các công nghệ sử dụng trong đồ án:

• Phân tích kiến trúc của Angular, React JS, React Native trong xây dựng giao diện người dùng.
• Giới thiệu nền tảng Spring Boot cho tầng Backend và hệ quản trị MySQL cho cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Giới thiệu công cụ Postman phục vụ thiết kế, quản lý và kiểm thử API.
• Trình bày cơ sở lý thuyết về mạng nơ-ron, đồ thị tính toán và thư viện TensorFlow trong bài toán nhận diện hình ảnh nông sản.

Chương 3: Hiện trạng và mô hình hóa yêu cầu hệ thống (State of the Art and System Requirement Modeling)

Tổng quan tình hình nghiên cứu ứng dụng TMĐT trong nông nghiệp trong nước và quốc tế; mô tả quy trình đặt hàng và giao dịch nông sản; chi tiết hóa các bảng yêu cầu chức năng nghiệp vụ cho bộ phận Thương lái (Table 1), bộ phận Nông dân và Quản trị viên; lập bảng đặc tả các yêu cầu phi chức năng (Table 2); mô tả chi tiết các tác nhân và Use Case tương ứng.

Chương 4: Thiết kế hệ thống và giao diện người dùng (System and Interface Design)

Hiện thực hóa thiết kế hệ thống thông qua hệ thống biểu đồ tuần tự (Sequence Diagrams: đăng nhập, đăng ký, tạo/hiển thị nông sản, tạo/chấp nhận/từ chối đơn hàng, báo cáo, tìm kiếm); trình bày sơ đồ quan hệ thực thể cơ sở dữ liệu (Database Relational Diagram); thiết kế chi tiết các màn hình ứng dụng di động cho thương lái (Mobile login, Explore, Search, Product detail, Payment waiting list, Order details, Notification, Message, Profile, Change language) và các trang web dành cho nông dân, quản trị viên (Prices page, Products page, Add product dialog, Order status dealing/canceled, Merchant/Farmer detail pages, News/Category/Report list pages).

Chương 5: Triển khai và kiểm thử hệ thống (Implementation and Testing)

Trình bày kiến trúc triển khai tổng thể của hệ thống; kết nối các thư viện thành phần giữa Spring Boot, React Native, React JS và Angular; tích hợp mô hình nhận diện trái cây TensorFlow; thực hiện kiểm thử chức năng, kiểm thử tải và ghi nhận kết quả vận hành thực tế của các luồng nghiệp vụ.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính đạt được

1. Xây dựng thành công hệ sinh thái ứng dụng đa nền tảng:
   • Xây dựng hoàn chỉnh ứng dụng di động (React Native) dành cho thương lái với các chức năng tra cứu sản phẩm, tạo đơn hàng, quản lý danh sách chờ thanh toán và nhận thông báo.
   • Xây dựng website quản trị và quản lý nông sản (Angular / React JS) cho nông dân và ban quản trị, đáp ứng việc cập nhật giá, kiểm duyệt sản phẩm và xử lý đơn hàng.
   • Xây dựng tầng máy chủ Backend bằng Spring Boot kết nối cơ sở dữ liệu MySQL, đảm bảo xử lý đồng bộ dữ liệu giữa Web và Mobile.
2. Tích hợp mô hình thị giác máy tính: Ứng dụng thành công mô hình học máy xây dựng trên thư viện TensorFlow nhằm tự động nhận diện và phân loại một số loại trái cây từ hình ảnh độ phân giải cao, hỗ trợ nông dân rút ngắn thời gian nhập liệu khi đăng bán sản phẩm.
3. Hiện thực hóa cơ chế thương lượng giá hai chiều: Thiết lập luồng nghiệp vụ trao đổi giá linh hoạt (Deal price flow): khi thương lái đặt hàng, nông dân có thể chấp nhận, từ chối hoặc đề xuất mức giá mới; thương lái nhận được thông tin cập nhật để thẩm định và ra quyết định giao dịch cuối cùng.
4. Hệ thống thông báo tức thời: Tích hợp tính năng gửi thông báo tự động về điện thoại của thương lái khi có biến động về trạng thái đơn hàng (chấp nhận, từ chối hoặc đề xuất giá mới).
5. Cung cấp dữ liệu giá tham chiếu: Tổng hợp và hiển thị thông tin giá cả nông sản trên thị trường giúp các bên nắm bắt mặt bằng giá hiện hành.

Đóng góp của đề tài

• Cung cấp giải pháp công nghệ trực tiếp kết nối nông dân với thương lái, góp phần giảm thiểu chi phí phát sinh qua các khâu trung gian phân phối truyền thống.
• Đề xuất mô hình tích hợp đồng thời công nghệ Web, Mobile và trí tuệ nhân tạo (AI/Computer Vision) vào bài toán quản lý và giao thương nông sản thực tế.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên bảng đánh giá của Giảng viên hướng dẫn (Advisor's Evaluation Sheet) và kết quả thẩm định của Hội đồng, đồ án còn tồn tại một số hạn chế kỹ thuật:

Các hạn chế được ghi nhận

• Thiếu một số tính năng tương tác: Hệ thống chưa hoàn thiện tính năng nhắn tin tức thời (In-app Message) trực tiếp giữa nông dân và thương lái, chưa có chức năng chuyển đổi đa ngôn ngữ (Language switching) hoàn chỉnh, chưa hỗ trợ gửi thông báo trên nền tảng Web và chưa tích hợp đăng nhập qua mạng xã hội (Social media login).
• Hạn chế về nền tảng di động: Ứng dụng di động hiện tại mới tập trung triển khai và thử nghiệm trên hệ điều hành Android, chưa hỗ trợ chính thức cho hệ điều hành iOS.
• Hiệu năng và độ chính xác của mô hình AI: Ứng dụng chưa được tối ưu hóa sâu, có thể dẫn đến tốc độ truy cập bị chậm hoặc phát sinh lỗi trong quá trình vận hành; mô hình học máy có nguy cơ phân loại sai (misclassification) đối với các loại nông sản mới chưa có trong tập dữ liệu huấn luyện.
• Phân quyền nâng cao còn hạn chế: Hệ thống phân quyền chưa thực sự chặt chẽ và chuyên sâu, có thể ảnh hưởng đến mức độ an toàn bảo mật và kiểm soát truy cập theo vai trò.
• Thiếu công cụ quản lý giá tham chiếu chuyên biệt cho nông dân: Việc thiếu tính năng quản lý giá tham chiếu độc lập gây khó khăn cho nông dân trong việc tự thiết lập mức giá cạnh tranh dựa trên biến động thị trường thực tế.

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo

• Hoàn thiện module trò chuyện trực tiếp (Chat/Message) giữa các bên và tích hợp thông báo đẩy đa kênh (Web Push Notifications).
• Đóng gói và phát hành phiên bản ứng dụng di động trên nền tảng iOS.
• Thu thập thêm tập dữ liệu hình ảnh nông sản đa dạng để tái huấn luyện mô hình TensorFlow, nâng cao độ chính xác và mở rộng danh mục nhận diện nhiều loại nông sản mới.
• Tối ưu hóa hiệu năng truy vấn cơ sở dữ liệu và nâng cấp hệ thống phân quyền người dùng nhiều cấp độ.
• Xây dựng phân hệ phân tích và quản lý giá thị trường tham chiếu chuyên dụng dành riêng cho tài khoản nông dân.

---

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp "Xây dựng hệ thống giao dịch nông sản" mang lại giá trị tham khảo thực tiễn trong lĩnh vực Kỹ thuật Phần mềm và Công nghệ Thông tin:

• Đối với sinh viên và người nghiên cứu kỹ thuật: Tài liệu là một hình mẫu thực tế về việc thiết kế và triển khai một hệ thống hướng dịch vụ đa nền tảng kết hợp giữa Spring Boot (Backend), React Native (Mobile App) và Angular / React JS (Web App).
• Tham khảo về mô hình hóa hệ thống: Cung cấp hệ thống tài liệu chi tiết về đặc tả yêu cầu chức năng/phi chức năng, thiết kế biểu đồ ca sử dụng (Use Case), biểu đồ tuần tự (Sequence Diagrams) và thiết kế lược đồ cơ sở dữ liệu quan hệ cho bài toán thương mại điện tử.
• Tham khảo về ứng dụng trí tuệ nhân tạo: Là tài liệu tham khảo cho việc đưa mô hình thị giác máy tính (TensorFlow) vào ứng dụng thực tế để tự động hóa khâu xử lý hình ảnh và nhập liệu sản phẩm.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống phục vụ những nhóm đối tượng người dùng nào và sử dụng các giao diện tương ứng nào?

Hệ thống được thiết kế cho ba nhóm tác nhân chính:

• Thương lái (Merchant): Sử dụng ứng dụng di động (Mobile App xây dựng bằng React Native) để tìm kiếm nông sản, tạo đơn đặt hàng, đàm phán giá và nhận thông báo đơn hàng.
• Nông dân (Farmer): Sử dụng hệ thống website (xây dựng bằng Angular/React JS) để quản lý danh mục sản phẩm, duyệt đơn đặt hàng và thương lượng giá với thương lái.
• Quản trị viên (Admin): Sử dụng hệ thống website quản trị để quản lý thông tin thương lái, nông dân, danh mục sản phẩm, bài viết tin tức và xem các báo cáo thống kê.

2. Mô hình máy học TensorFlow được ứng dụng nhằm giải quyết nhiệm vụ gì trong đồ án?

TensorFlow được tích hợp vào hệ thống để xây dựng mô hình thị giác máy tính nhận diện và phân loại các loại trái cây từ hình ảnh độ phân giải cao do người dùng tải lên. Tính năng này giúp tự động hóa quá trình ghi nhận và điền thông tin nông sản, hỗ trợ nông dân đăng tải sản phẩm nhanh chóng.

3. Quy trình thương lượng giá (deal price) giữa nông dân và thương lái diễn ra như thế nào?

Sau khi thương lái chọn sản phẩm, số lượng và gửi đơn đặt hàng kèm mức giá mong muốn, nông dân có ba lựa chọn: chấp nhận đơn hàng, từ chối đơn hàng, hoặc sử dụng tính năng thương lượng (exchange/deal price) để điền một mức giá mới và gửi lại cho thương lái. Thương lái sẽ nhận được thông tin cập nhật trên ứng dụng di động để xem xét, xác nhận đồng ý hoặc hủy bỏ giao dịch.

4. Công nghệ nào được sử dụng để xây dựng phần Backend và Cơ sở dữ liệu của hệ thống?

Phần Backend của hệ thống được xây dựng bằng framework Java Spring Boot nhằm xử lý các nghiệp vụ và cung cấp API. Hệ thống sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ MySQL để lưu trữ các bảng dữ liệu có cấu trúc bao gồm thông tin người dùng, vai trò, vị trí địa lý, sản phẩm, hình ảnh, đơn hàng, tin tức và lịch sử giao dịch.

5. Giảng viên hướng dẫn đã chỉ ra những điểm hạn chế kỹ thuật nào của hệ thống?

Theo phiếu đánh giá của Giảng viên hướng dẫn, hệ thống còn một số hạn chế: chưa có tính năng nhắn tin trực tiếp, thiếu chuyển đổi ngôn ngữ, chưa hỗ trợ thông báo trên website, ứng dụng di động chưa hỗ trợ hệ điều hành iOS, thiếu đăng nhập bằng mạng xã hội, ứng dụng chưa được tối ưu hóa sâu dẫn đến nguy cơ chậm hoặc nhận diện sai nông sản mới, hệ thống phân quyền nâng cao còn hạn chế và thiếu tính năng quản lý giá tham chiếu chuyên biệt cho nông dân.

---

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Xây dựng hệ thống giao dịch nông sản" của nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh đã thiết kế và triển khai thành công một hệ thống phần mềm kết nối trực tiếp giữa nông dân và thương lái. Bằng việc kết hợp các công nghệ hiện đại gồm Spring Boot, React Native, Angular/React JS, MySQL cùng mô hình nhận diện trái cây bằng TensorFlow, đồ án đã giải quyết được các bài toán nghiệp vụ cốt lõi về quản lý nông sản, đặt hàng và thương lượng giá hai chiều. Mặc dù còn một số hạn chế về tối ưu hóa hiệu năng, hỗ trợ nền tảng iOS và tính năng nhắn tin thời gian thực, kết quả của đề tài là một tài liệu học thuật và kỹ thuật có giá trị tham khảo tốt cho các nghiên cứu phát triển hệ thống thương mại điện tử chuyên ngành nông nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

HO CHI MINH UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY FOR HIGH QUALITY TRAINING ---------------- CAPSTONE PROJECT BUILD AN AGRICULTURAL PRODUCT TRADING SYSTEM Instructor: Nguyen Thien Bao, PhD Students: Pham Viet Anh - 19110151 Tran Dang Khoa - 19110145 Nguyen Le Minh Nhut - 19110100 --- Ho Chi Minh, July 2023 --- SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence - Freedom – Happiness ******* GRADUATION THESIS Student Name: Pham Viet Anh Student ID: 19110151 Student Name: Tran Dang Khoa Student ID: 19110145 Student Name: Nguyen Le Minh Nhut Student ID: 19110100 1. Major: Software Engineering. Project title: Build an agricultural product trading system. Advisor: Nguyen Thien Bao, PhD.

Original data and documents: - Research and learn Angular, React JS, React Native, Spring Boot. - Research and learn Tensorflow for detecting fruits. - Research and learn MySql for database. Content implementation of the topic: - Learn about Angular, React JS, React Native, Spring Boot, MySql, Material, Tensorlow.

- Building a system of buying and selling agricultural products between merchants and farmers: • For admin: login/logout, view information about farmers, merchants, products, orders, etc… • For farmer: login/logout, manage agricutural products, manage profiles, manage orders, etc… • For merchant: login/logout, find agricutural products, manage profiles, manage orders, etc… INSTRUCTOR Nguyen Thien Bao SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence - Freedom – Happiness ******* ADVISOR’S EVALUATION SHEET Student Name: Pham Viet Anh Student ID: 19110151 Student Name: Tran Dang Khoa Student ID: 19110145 Student Name: Nguyen Le Minh Nhut Student ID: 19110100 Major: Software Engineering. Project title: Build an agricultural product trading system. Nguyen Thien Bao EVALUATION 1. Content of the project: a.

Theory: Angular, React JS, React Native, Spring Boot, MySQL, Tensorflow. Experiments: - Research renowned websites about agricultural products to decide what features and functions to include in our projects. To determine the project's requirements, identify key points and significant business - build a system to trade agricultural products, meaning a system of buying and selling agricultural products between merchants and farmers. - Discover Angular, SpringBoot, React JS and React Native.

Effectively using additional libraries, apply it to the project. - Build Back-end (with SpringBoot) and front-end (React Native, React JS and Angular). Connect them together libraries to build up the construction of an online can interact between a website and a mobile device with both basic and advanced features. - Use Tensorflow to detect fruit with high-resolution image.

Links: https://github.com/nohoopes/KLTN_K19_CLA_Farmhome 2. Strengths: - The system incorporates seamless file uploading, internet-based hosting, an agricultural detection model, and thorough error testing. - The interface is improved based on instructor feedback for wider user suitability. Statistical indicators are carefully sourced and consulted with experts.

Optimizing simple functions maximizes efficiency and effectiveness. - Contains the basic functions used for trading argicultural products in the “Merchant” and “Farmer” side. - There will be some functions that used to support for the trading. - Collecting data to show the price to the users so thay can know about the price in the market right now.

- Notifications will be sent to the user’s phone to make sure they will notice when there is an event to their orders. - Fruit detection helps users identify different types of fruits, facilitating the easy recording of information through images using a pre-trained model. Weaknesses: - The current system lacks some features such as message, language switching, notification in website, not support for IOS right now in mobile, social media login, etc… - The application's lack of optimization can lead to slower access speed, potential errors, and misclassification of new agricultural products by the machine learning model used for classification. - In real-world scenarios, there may be instances where certain features are missing or insufficient, which can present challenges for users.

- Limited advanced permission management features may compromise system security and control by hindering effective user role and access level management. - The absence of a dedicated reference price management feature for farmers complicates the process of setting competitive prices based on reliable market references. Approval for oral defense? (Approved or denied) .) Ho Chi Minh City, July 2023 ADVISOR (Sign with full name) SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence - Freedom – Happiness ******* PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET Student Name: Pham Viet Anh Student ID: 19110151 Student Name: Tran Dang Khoa Student ID: 19110145 Student Name: Nguyen Le Minh Nhut Student ID: 19110100 Major: Software Engineering. Project title: Build an agricultural product trading system.

Content of the project:. Approval for oral defense? (Approved or denied) .) Ho Chi Minh City, July 2023 REVIEWER (Sign with full name) SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence - Freedom – Happiness ******* EVALUATION SHEET OF DEFENSE COMMITTEE MEMBER Student Name: Pham Viet Anh Student ID: 19110151 Student Name: Tran Dang Khoa Student ID: 19110145 Student Name: Nguyen Le Minh Nhut Student ID: 19110100 Major: Software Engineering. Project title: Build an agricultural product trading system. Name of Defense Committee Member:.

Content of the project: a. Theory: Angular, React JS, React Native, Spring Boot, MySQL, Tensorflow. Experiments: - Research renowned websites about agricultural products to decide what features and functions to include in our projects. To determine the project's requirements, identify key points and significant business - build a system to trade agricultural products, meaning a system of buying and selling agricultural products between merchants and farmers.

- Discover Angular, SpringBoot, React JS and React Native. Effectively using additional libraries, apply it to the project. - Build Back-end (with SpringBoot) and front-end (React Native and Angular). Connect them together libraries to build up the construction of an online can interact between a website and a mobile device with both basic and advanced features.

- Use Tensorflow to detect fruit with high image. Approval for oral defense? (Approved or denied) .) Ho Chi Minh City, July 2023 COMMITTEE MEMBER (Sign with full name) ACKNOWLEDGEMENT Mr. Nguyen Thien Bao, the instructor of our course, deserves special thanks from our team. Throughout this course, you have constantly assisted us with our difficulties in the study process as well as provided us with excellent feedback and recommendations to help us grow as developers in the future.

As a result, you have become our inspiration for this final project, and we would like to express our gratitude for the opportunity to learn from you in this course. Everyone on our team has various talents, and we have discovered our shortcomings in each other over this final assignment, but we've all managed to face this challenge as a team. As a result, everyone on our team is really grateful for the opportunity to collaborate. Thank you to the teachers in the Faculty for High Quality Training for always being enthusiastic, dedicated, and dedicated to answering our questions.

Besides, we would like to thank our classmates and seniors who did not hesitate to share useful information and experiences to help us improve our thesis. This final project is the result of our tireless efforts throughout the semester. Because we are still novices, we are aware that our design has numerous shortcomings. We welcome any feedback as well as suggestions for improving our project.

We appreciate it. Sincerely! Ho Chi Minh city, July …., 2023 Group Pham Viet Anh Tran Dang Khoa Nguyen Le Minh Nhut TABLE OF CONTENTS CHAPTER 1: INTRODUCTION. Urgency of the topic. The purpose of project.

Object and scope of the study. Why we use it?. Why we use it?. Why we use it?.

Why we use it?. Why we use it?. Why we use it?. Why we use it?.

STATE OF THE ART AND SYSTEM REQUIREMENT MODELING 21 3. State of the art. Non-functional requirements. List of actors and usecases.

Identify actors and use cases in use case diagrams. Description of Login. Description of Edit Account. Description of Register.

Description of View List of agricultural products. Description of View list of agricultural products that farmers own. Description of Search. Description of Order.

Description of Cancel the ordered agricultural product. Description of See the list of ordered agricultural products. Description of Deal new agricultural products’s price. Description of Decision final deal price.

Description of Manage agricultural product. Description of Validate agricultural products. Mobile for merchant. Website for farmer.

Website for admin. 97 CHAPTER 5: IMPLEMENTATION AND TESTING. Overall architecture of the system. Knowledge and skills:.

130 LIST OF TABLES Table 1.Business functional requirements of merchant department .Business functional requirements of farmer department.System functional requirements .Non-functional requirements. Identify actors and use cases in use case diagrams………………………31 Table 2. Description of Login. Description of Edit Account.

Description of Register. Description of View List of agricultural products. Description of View list of agricultural products that farmers own. Description of Search.

Description of Order. Description of Cancel the ordered agricultural product. Description of See the list of ordered agricultural products. Description of Deal new agricultural products’s price.

Description of Decision final deal price. Description of Manage agricultural product. Description of Validate agricultural products. District database table.

Fruit database table. Fruit image database table. History database table. Location database table.

News database table. Order database table. Province database table. Role database table.

Status product database table. Status user database table. User database table. User role database table.

Role database table. List of mobile screens for merchants. Mobile login screen event. Mobile register screen event.

Home screen event. Me screen event. Explore screen event. Search screen event.

Product detail screen event. Payment waiting list event. History list event. Order details screen event.

Notification screen event. Message screen event. Change password screen event. Update profile screen event.

List of message event. Change language screen event. List of website page for farmer. Login page event.

Register page event. Home page event. Prices page event. Products page event.

Update product event. Delete product event. Add product dialog event. Order page event.

Accept order event. Discuss price event. Decline order event. Order with dealing status event.

Order with canceled status event. History page event. Profile page event. Change password event.

List of website page for admin. 98 LIST OF FIGURES Figure 1. General usecase diagram. Usecase for merchant.

Usecase for farmer. Usecase for admin. Login sequence diagram. Register sequence diagram.

Create fruit sequence diagram. Show fruit sequence diagram. Create order sequence diagram. Accept order sequence diagram.

Decline order sequence diagram. Report sequence diagram. Complete sequence diagram. Search fruit sequence diagram.

Database relational diagram. Mobile login screen. Mobile register screen 1. Mobile register screen 2.

Product detail screen. Order bottom sheet. Payment waiting list. Order details screen.

Change password screen. Update profile screen 1. Update profile screen 2. List of message.

Change language screen. Reference price website. Add product dialog. Order with dealing status.

Order with canceled status. Merchant List Page. Merchant detail page. Farmer detail page.

News list page. Category list page. Report list page. Architecture of the system.

Add new product. New product is added. Product details screen. Go to payment waiting list.

Payment waiting list. Negotiating about the new price. Discuss new price and amount. Phone recived notification.

126 CHAPTER 1: INTRODUCTION CHAPTER 1: INTRODUCTION 1. Urgency of the topic Vietnam is an agricultural nation, agricultural products continued to account for a sizable share of the country's exports. The remaining agricultural products were previously mostly consumed at wholesale marketplaces, with purchasing agents in large centers before coming to the market, in addition to being supplied to supermarkets and import-export businesses. The growth of the digital economy has altered how society currently views business.