Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.763
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Journal of Economic, Bussines and Accounting (COSTING) Jurnal Riset Informatika JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Community Empowerment Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Conten : Computer and Network Technology Indonesian Journal of Networking and Security - IJNS SPEED - Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi Penamas: Journal of Community Service Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa
Gunawan Budi Sulistyo
Universitas Bina Sarana Informatika
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Conten : Computer and Network Technology

 1 
PERANCANGAN CRAFTZEN.ID FAMILY CRAFT MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPE Gunawan Budi Sulistyo; Miftahul Luthfi
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 2 No. 2 (2022): Desember 2022
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v2i2.1638

Abstract

Saat ini di dunia maya terjadi fenomena yang menarik dalam perkembangan sistem informasi. Sektor bisnis merupakan sektor yang paling terpengaruh, melalui e-commerce (electronic commerce) sebuah bisnis akan mendapat peluang yang sama dengan bisnis lainnya.Family Craft merupakan usaha mikro kecil dan menengah (UMKM) yang bergerak dalam bidang kerajinan dan sekarang masih berkembang, sehingga membutuhkan sarana untuk mengembangkan bisnis melalui e-commerce. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah website sebagai sarana memperkenalkan usaha dan menjual produk mereka. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah prototype dengan tahapan komunikasi kebutuhan pengguna (mewawancarai pemilik usaha), perancangan prototype (merancang alur), pembentukan prototype (merancang desain), serta uji coba ,evaluasi menggunakan pemrograman PHP, Framework Codeigniter, MySql sebagai database penyimpanan data.Untuk sistem ini diuji dengan menggunakan metode black-box. Hasil dari penelitian ini adalah perancangan aplikasi penjualan online berbasis website pada toko kerajinan Family Craft, yang nantinya dapat digunakan sebagai acuan untuk membagun e-commerce.  Pengumpulan data dengan cara observasi (pengamatan secara langsung), wawancara (tanya-jawab), dan studi pustaka.
SEGMENTASI PELANGGAN DAN OPTIMALISASI PENJUALAN PADA DATA RETAIL ONLINE BERBASIS MODEL RFM Gunawan Budi Sulistyo; Noor Hasan; Sri Kiswati; Fransisca; Muningsih, Elly
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/nzbzre70

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh pentingnya segmentasi pelanggan dalam meningkatkan efektivitas strategi pemasaran dan optimalisasi penjualan pada bisnis retail online yang semakin kompetitif. Segmentasi pelanggan memungkinkan perusahaan untuk mengelompokkan konsumen berdasarkan perilaku pembelian sehingga dapat merancang pendekatan pemasaran yang lebih tepat sasaran. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah model RFM (Recency, Frequency, Monetary) yang mengukur nilai pelanggan berdasarkan waktu transaksi terakhir, frekuensi pembelian, dan nilai pembelian total. Data yang digunakan berasal dari dataset Online Retail.csv yang kemudian diproses dan dianalisis menggunakan algoritma K-means clustering untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam segmen-segmen yang homogen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal yang diperoleh adalah dua, dengan karakteristik pelanggan pada Cluster 0 memiliki nilai Recency rendah dan Frequency tinggi, serta nilai Monetary yang lebih besar, sedangkan Cluster 1 terdiri dari pelanggan dengan Recency tinggi dan Frequency rendah. Segmentasi ini memberikan gambaran yang jelas mengenai perilaku pelanggan yang berbeda dan memungkinkan perusahaan untuk mengarahkan strategi pemasaran yang lebih efektif. Penerapan model RFM yang dikombinasikan dengan K-means clustering terbukti efektif dalam segmentasi pelanggan retail online, sehingga dapat mendukung optimalisasi penjualan dan peningkatan loyalitas pelanggan. Temuan ini memiliki implikasi penting bagi pengembangan strategi pemasaran berbasis data yang lebih terarah dan efisien di industri retail online.
Co-Authors - UBSI Yogyakarta, Linda Saputri Adjie, Bayu Kresna Akhmad Syukron Anggraeni Sari Rumpoko Atabi, Kuffi Bayu Kresna Adjie Candra Agustina eka rahmawati Elly Muningsih Fauzi, Muhammad Naufal Zul Finayusli Andriani Artatik Fransisca Heny Widayati UBSI Kuwwamri, Sawwara Lina Ayu Safitri Marcha Putty Kusumaning Tyas - Universitas Bina Sarana Informatika Miftahul Luthfi Muhammad Naufal Zul Fauzi Nani Purwati Noor Hasan Noor Hasan Noor Hasan Pudji Widodo Reza Ardianto Sardiarinto Sardiarinto Sri Kiswati Tri Wahyudi