Xây dựng ứng dụng tìm kiếm nhà trọ dành cho sinh viên Đại học Bình Dương - Đồ án tốt nghiệp

• Tác giả: Phạm Hoàng Nam
• Người hướng dẫn: Huỳnh Quang Đức
• Trường học: Đại học Bình Dương
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin, Robot và Trí tuệ nhân tạo
• Đề tài: Xây dựng ứng dụng tìm kiếm nhà trọ cho sinh viên Đại học Bình Dương
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Bình Dương

• LỜI CÁM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Mục tiêu và phạm vi đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Nhiệm vụ nghiên cứu
• 1.4. Phạm vi đề tài
• 1.5. Ứng dụng phần mềm
• 1.6. Phân tích yêu cầu của hệ thống
• 1.7. Cấu trúc đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. PHÁT BIỂU BÀI TOÁN
• 2.2. CÔNG NGHỆ SỬ DỤNG
• 2.2.1. Kiến trúc hệ thống
• 2.2.2. Các công nghệ sử dụng
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ
• 3.1. Cơ chế hoạt động của ứng dụng
• 3.2. Sơ đồ chức năng và giao diện ứng dụng
• 3.3. Sơ đồ thiết kế cơ sở dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Hình ảnh ứng dụng và các chức năng
• 4.2. Kết quả thực nghiệm
• 4.3. Những gì đạt được trong đề tài
• 4.4. Các điều chưa làm được trong đề tài
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG

I. Ứng dụng tìm nhà trọ

Đồ án tập trung vào xây dựng ứng dụng tìm nhà trọ dành cho sinh viên tại Bình Dương. Ứng dụng này nhằm giải quyết vấn đề tìm kiếm nhà trọ phù hợp với nhu cầu học tập và sinh sống của sinh viên. Ứng dụng di động được phát triển trên nền tảng Android, sử dụng ngôn ngữ lập trình Flutter, kết hợp với công nghệ thông tin hiện đại để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

1.1. Mục tiêu của ứng dụng

Mục tiêu chính của đồ án là phát triển ứng dụng giúp sinh viên dễ dàng tìm kiếm nhà trọ xung quanh khu vực Đại học Bình Dương. Ứng dụng cung cấp thông tin chi tiết về giá thuê, địa điểm, và các tiện ích đi kèm. Đồng thời, ứng dụng cũng hỗ trợ chủ trọ đăng tải thông tin nhà trọ một cách nhanh chóng và hiệu quả.

1.2. Phạm vi ứng dụng

Phạm vi của đồ án giới hạn trong việc tìm kiếm nhà trọ cho sinh viên tại Bình Dương. Ứng dụng được thiết kế để hoạt động trên cả nền tảng web và di động, sử dụng cơ sở dữ liệu MySQL để lưu trữ thông tin. Các chức năng chính bao gồm tìm kiếm, lọc thông tin theo giá và khu vực, và quản lý thông tin nhà trọ.

II. Công nghệ và phương pháp phát triển

Đồ án sử dụng các công nghệ thông tin hiện đại như Flutter, JavaScript, và PHP để phát triển ứng dụng. Quy trình phát triển bao gồm các bước khảo sát, phân tích yêu cầu, thiết kế hệ thống, và kiểm thử. Nền tảng trực tuyến được tích hợp để đảm bảo tính linh hoạt và dễ dàng cập nhật thông tin.

2.1. Công nghệ sử dụng

Các công nghệ chính được sử dụng trong đồ án bao gồm Flutter cho phát triển ứng dụng di động, JavaScript và PHP cho phát triển web. Cơ sở dữ liệu MySQL được sử dụng để lưu trữ thông tin nhà trọ và người dùng. Node.js cũng được tích hợp để xử lý các yêu cầu từ phía server.

2.2. Phương pháp phát triển

Phương pháp phát triển được áp dụng trong đồ án là mô hình thác nước (Waterfall Model), bao gồm các giai đoạn từ khảo sát, phân tích, thiết kế, đến cài đặt và kiểm thử. Quy trình này đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong việc phát triển ứng dụng.

III. Ý nghĩa thực tiễn và hướng phát triển

Đồ án mang lại giải pháp công nghệ hữu ích cho sinh viên trong việc tìm kiếm nhà trọ, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu rủi ro. Ứng dụng cũng hỗ trợ chủ trọ trong việc quản lý và đăng tải thông tin nhà trọ một cách hiệu quả. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm mở rộng phạm vi ứng dụng và tích hợp thêm các tính năng như đánh giá và bình luận.

3.1. Giá trị thực tiễn

Ứng dụng giúp sinh viên dễ dàng tìm kiếm nhà trọ phù hợp với nhu cầu và ngân sách của mình. Đồng thời, ứng dụng cũng giúp chủ trọ quản lý thông tin nhà trọ một cách hiệu quả, giảm thiểu thời gian và chi phí quảng cáo. Dịch vụ nhà trọ trở nên minh bạch và dễ tiếp cận hơn.

3.2. Hướng phát triển

Trong tương lai, ứng dụng có thể được mở rộng để hỗ trợ thêm các tính năng như đánh giá, bình luận, và tích hợp thông tin địa điểm chi tiết hơn. Việc tích hợp AI và machine learning cũng có thể được xem xét để cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa quy trình tìm kiếm nhà trọ.