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
Hayyu Risma Ameilya
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 Alumni Website dengan ISO/IEC 25010 di PT. Teknologi Informatika Solusindo Ardi Tampubolon; Hayyu Risma Ameilya; Chairul Anwar
Journal of Information Systems and Business Technology Vol 2 No 3 (2026): Journal of Information Systems and Business Technology
Publisher : PT Jurnal Cendekia Indonesia

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

Abstract

Proses pengelolaan data alumni secara manual sering menimbulkan berbagai kendala, seperti lambatnya pencarian data, keterlambatan penyampaian informasi, dan terbatasnya komunikasi antara sekolah dan alumni. Kondisi tersebut menunjukkan perlunya sistem informasi alumni berbasis website yang mampu mendukung pengelolaan data secara terstruktur, efisien, dan mudah diakses. Pada penelitian ini, sistem dirancang dan dikembangkan menggunakan metode Prototype melalui beberapa tahapan, yaitu analisis kebutuhan, perancangan sistem berbasis UML, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Pengujian fungsional dilakukan menggunakan Black Box Testing, sedangkan kualitas perangkat lunak dinilai berdasarkan standar ISO/IEC 25010 yang mencakup functional suitability, performance efficiency, compatibility, usability, reliability, security, maintainability, dan portability. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat meningkatkan pengelolaan dan pengorganisasian data alumni, mempermudah alumni dalam memperoleh informasi, serta membantu sekolah menyampaikan informasi secara lebih cepat dan efektif. Secara keseluruhan, sistem informasi alumni berbasis website mampu mengatasi keterbatasan pengelolaan data manual, meningkatkan komunikasi antara sekolah dan alumni, serta mendukung pengembangan sistem di masa mendatang.
Segmentasi Pelanggan Berbasis RFM dan Analisis Asosiasi Produk pada Olist Brazilian E-Commerce Menggunakan FP-Growth Cyntiya Olyfiyany; Hayyu Risma Ameilya
Journal of Information Systems and Business Technology Vol 2 No 3 (2026): Journal of Information Systems and Business Technology
Publisher : PT Jurnal Cendekia Indonesia

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

Abstract

Penelitian ini mengimplementasikan pipeline analitik dua tahap pada dataset Olist Brazilian E-Commerce Public, mengintegrasikan K-Means Clustering berbasis RFM (Recency, Frequency, Monetary) dengan Market Basket Analysis menggunakan algoritma FP-Growth dalam kerangka kerja CRISP-DM. Sebanyak 92.424 pelanggan unik dari 96.478 pesanan berstatus delivered dianalisis. K-Means Clustering dengan K=4 (Silhouette Score = 0,46) menghasilkan empat segmen pelanggan yang terbedakan secara perilaku: Potential Loyalists (47.963 pelanggan, kontribusi revenue 39,9%), At-Risk/Lost (35.455 pelanggan, 29,7%), Loyal Customers (6.272 pelanggan, 24,9%), dan Champions (2.734 pelanggan, 5,4%). Analisis FP-Growth yang dijalankan khusus pada transaksi multi-item per segmen mengungkap bahwa lebih dari 91% transaksi Olist merupakan pembelian satu item—karakteristik struktural yang membatasi pembentukan association rules. Meski demikian, rules bermakna tetap ditemukan: segmen Loyal Customers menghasilkan lift sebesar 16,05 untuk pasangan produk bebes → cool_stuff, sementara segmen At-Risk/Lost dan Champions menunjukkan asosiasi konsisten antara cama_mesa_banho dan casa_conforto (lift 4,12–4,30). Integrasi kedua metode membuktikan bahwa segmentasi KMeans memperkaya analisis FP-Growth dengan memungkinkan analisis asosiasi yang kontekstual per segmen, menghasilkan rekomendasi cross-selling yang lebih tepat sasaran dibandingkan analisis global.
Co-Authors Ardi Tampubolon Chairul Anwar Cyntiya Olyfiyany