Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Information Systems and Business Technology Journal of Data Science and Informatics Engineering
Muhammad Erlangga
Universitas Pamulang
Computer Science & IT Library & Information Science

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Rumah Sakit Berbasis Website Menggunakan Standar ISO/IEC 25010 Muhammad Erlangga; Ahmad Al Fajri; Chairul Anwar
Journal of Information Systems and Business Technology Vol 2 No 2 (2026): Journal of Information Systems and Business Technology
Publisher : PT Jurnal Cendekia Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong rumah sakit untuk menerapkan sistem informasi yang terintegrasi guna meningkatkan kualitas pelayanan dan pengelolaan data. Namun, beberapa rumah sakit masih menggunakan sistem manual yang kurang efisien dan berisiko menimbulkan kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan merancang sistem informasi rumah sakit berbasis website menggunakan metode Prototype dan standar ISO/IEC 25010. Penelitian menggunakan metode campuran melalui wawancara, studi pustaka, dan penyebaran kuesioner kepada 29 responden. Pemodelan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML) berupa use case diagram, activity diagram, dan Entity Relationship Diagram (ERD). Sistem yang dirancang menyediakan fitur pendaftaran pasien, rekam medis, jadwal dokter, pembayaran, notifikasi, dan pengelolaan profil pengguna. Hasil pengujian kualitas perangkat lunak berdasarkan ISO/IEC 25010 memperoleh nilai keseluruhan sebesar 77% dengan kategori baik. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem yang dirancang layak digunakan untuk mendukung operasional rumah sakit secara efektif, efisien, dan terintegrasi.
Pemanfaatan Data Mining untuk Customer Intelligence Dalam Segmentasi Penjualan Video Game Menggunakan Algoritma K-Means Muhammad Erlangga; Krisna Arya Vashesa; Aditya Ibanez Saputra
Journal of Data Science and Informatics Engineering Vol. 1 No. 2 (2026): April 2026
Publisher : CV. Raskha Media Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64803/jodsie.v1i2.37

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik data mining dalam mendukung customer intelligence melalui segmentasi penjualan video game menggunakan algoritma K-Means. Dataset yang digunakan mencakup data penjualan video game dari berbagai wilayah, yaitu Amerika Utara, Eropa, Jepang, dan wilayah lainnya, yang dianalisis menggunakan pendekatan CRISP-DM yang meliputi tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modeling, dan evaluation. Proses data preparation dilakukan dengan menghapus missing value dan data duplikat untuk meningkatkan kualitas data, kemudian dilakukan pemodelan menggunakan algoritma K-Means dengan penentuan jumlah cluster optimal menggunakan metode Elbow. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data dapat dikelompokkan menjadi tiga cluster utama yang merepresentasikan tingkat penjualan rendah, menengah, dan tinggi, dimana sebagian besar data berada pada cluster dengan penjualan rendah, sementara hanya sebagian kecil yang berada pada cluster dengan penjualan tinggi, bahkan ditemukan satu data dengan penjualan yang sangat tinggi yang membentuk cluster tersendiri. Temuan ini menunjukkan bahwa distribusi penjualan video game bersifat tidak merata dan cenderung didominasi oleh sedikit produk yang sangat sukses, sehingga hasil analisis ini dapat memberikan insight yang berguna bagi perusahaan dalam merancang strategi bisnis yang lebih efektif berbasis customer intelligence.
Co-Authors Aditya Ibanez Saputra Ahmad Al Fajri Chairul Anwar Krisna Arya Vashesa