Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.873
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Ekonomi JURNAL REKAYASA INFORMASI SWADHARMA (JRIS) JURNAL ELEKTRO DAN INFORMATIKA SWADHARMA (JEIS) SWADIMAS: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT
Ningtyas, Septiana
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Health Professions Public Health Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JURNAL REKAYASA INFORMASI SWADHARMA (JRIS)

 1 
SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA SALES UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN REWARD BULANAN DAN TAHUNAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT ALFA SENTRA AUTOMATION Khoiriyah, Khusnul; Sugiyono, Sugiyono; Ningtyas, Septiana
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 4, No 2 (2024): JURNAL JRIS EDISI JULI 2024
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol4no2.558

Abstract

In the era of digital technology development, medium- to large-scale companies in their business activities require a computer-based decision support system. This system can be used to determine employees who have achievements and deserve to get monthly and annual rewards based on predetermined criteria. PT Alfa Sentra Automation is a company engaged in internet service providers, where the role of sales is very important for the growth of the company's business. The problem that occurs is that there are no assessment criteria, and the number of sales that must be assessed causes the performance assessment process to take a lot of time, making it difficult to determine which sales are entitled to receive monthly and annual rewards at PT. Alfa Sentra Automation. This research aims to build a decision support system by providing information, guiding, predicting, and directing information users so that they can make accurate decisions according to sales data and also using the performance assessment criteria determined by the company. This research is qualitative with a field research method using data collection methods in the form of interviews and observations. System development uses the Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) approach with the Simple Additive Weighting (SAW) method. The result of the research is a prototype of a sales performance appraisal information system that can help company management make decisions effectively and in real time in the process of determining monthly and annual sales rewards and avoiding calculation errors or human error.Di era perkembangan dunia teknologi digital, perusahaan skala menengah hingga perusahaan skala besar dalam kegiatan usahanya memerlukan suatu sistem pendukung keputusan berbasis komputer. Sistem ini dapat digunakan untuk menentukan karyawan yang memiliki prestasi dan layak untuk mendapatkan reward bulanan dan tahunan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. PT. Alfa Sentra Automation merupakan perusahaan yang bergerak dibidang jasa penyedia layanan internet dimana peran dari sales sangat penting untuk pertumbuhan bisnis perusahaan. Masalah yang terjadi adalah belum adanya kriteria penilaian dan banyaknya sales yang harus dinilai menyebabkan proses penilaian kinerja membutuhkan waktu yang tidak sedikit sehingga sulit menentukan sales yang berhak menerima reward bulanan dan tahunan pada PT. Alfa Sentra Automation. Penelitian ini bertujuan membangun sistem penunjang keputusan, dengan menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan yang akurat sesuai dengan data penjualan dan juga menggunakan kititeria - kriteria penilaian kinerja yang ditentukan oleh perusahaaan. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan metode riset lapangan menggunakan metode pengumpulan data berupa wawancara dan observasi. Pengembangan sistem menggunakan pendekatan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)  dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil penelitian berupa purwarupa sistem informasi penilaian kinerja sales yang dapat membantu manajemen perusahaan dalam mengambil keputusan secara efektif dan real time dalam proses menentukan reward bulanan dan tahunan sales serta menghindari kesalahan perhitungan atau human error.
PENGEMBANGAN APLIKASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM) BERBASIS WHATSAPP BUSINESS UNTUK OPTIMALISASI PENJUALAN PADA BISNIS FASHION ONLINE Usanto, Usanto; Sopian, Adi; Syahrial, Riza; Dewi, Christine Sientta; Ningtyas, Septiana; Kurniati, Ike
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 6, No 1 (2026): JURNAL JRIS EDISI JANUARI 2026
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol6no1.975

Abstract

The development of information technology has driven significant transformation in the retail trade sector, including the online fashion industry in Indonesia. The shift in consumer behavior towards online shopping requires businesses to adopt effective Customer Relationship Management (CRM) strategies to increase customer satisfaction, loyalty, and customer management efficiency. This study aims to design and implement a WhatsApp Business-based CRM application to optimize the sales system in fashion MSMEs, with a case study in the online fashion sector. The research method used is a descriptive qualitative approach, using interviews, observations, and literature reviews. The results show that manual use of WhatsApp Business creates obstacles, including delayed responses, unstructured customer records, and limited consumer behavior analysis. The developed CRM application integrates the WhatsApp Business API with a customer database and a web-based admin dashboard. Key features include contact management, transaction history recording, auto-reply, customer segmentation, and promotional broadcasts. Testing using the black-box method and user validation demonstrates that the system runs optimally, accelerates response times, improves communication efficiency, and provides real-time customer analysis.Perkembangan teknologi informasi telah mendorong transformasi signifikan pada sektor perdagangan ritel, termasuk industri fashion online di Indonesia. Pergeseran perilaku konsumen menuju belanja daring menuntut pelaku usaha untuk mengadopsi strategi Customer Relationship Management (CRM) yang efektif dalam meningkatkan kepuasan, loyalitas, serta efisiensi pengelolaan pelanggan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan aplikasi CRM berbasis WhatsApp Business guna mengoptimalkan sistem penjualan pada UMKM fashion, dengan studi kasus di Sektor fashion online. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif deskriptif melalui wawancara, observasi, dan studi pustaka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan WhatsApp Business secara manual menimbulkan kendala berupa keterlambatan respons, pencatatan pelanggan yang tidak terstruktur, serta keterbatasan analisis perilaku konsumen. Aplikasi CRM yang dikembangkan mengintegrasikan WhatsApp Business API dengan basis data pelanggan dan dashboard admin berbasis web. Fitur utama mencakup manajemen kontak, pencatatan histori transaksi, auto-reply, segmentasi pelanggan, dan broadcast promosi. Pengujian menggunakan metode black-box dan validasi pengguna membuktikan bahwa sistem berjalan optimal, mempercepat respons, meningkatkan efisiensi komunikasi, serta menyediakan analisis pelanggan secara real-time.
Co-Authors Abda Abda Ar-Rasyid, Harun Binar Dwiyanto Pamungkas, Binar Dwiyanto Dewi, Christine Sientta Dharmalau, Andy Hasibuan, Tuhfatul Habibah Heru Winarno Hierdawati, Trie Jasiyah, Rabiyatul Khoiriyah, Khusnul Khoriyah, Khusnul Kurniati, Ike Nur Jannah Oesman Raliby Purwanto, Hadi Regina, Tannia S, Usanto Sari, Jamah Soesanto, Slamet Sopian, Adi Sucahyo, Nur Sugiyono Sugiyono Suhanda, Yogasetya Suryantoro, Hari Syahrial, Riza Usanto, Usanto