Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JPNM : Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin Jurnal Sistem Informasi, Sains Data, dan Informatika
Arief Hertadi Rustam
Universitas Indonesia Membangun
Religion Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Peran Data Flow Diagram dalam Mengidentifikasi Kebutuhan Fungsional Sistem Informasi Diki Wahyu Nugraha; Arief Hertadi Rustam; M. Thamrin Basri
Jurnal Sistem Informasi, Sains Data, dan Informatika Vol 1 No 1 (2026): Volume 1 No. 1, Januari 2026
Publisher : Universitas Indonesia Membangun (Inaba)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56956/7s2ptx53

Abstract

Identifying functional requirements is a crucial stage in information system development because it determines the suitability of the system to user needs. Errors at this stage can cause the entire system to fail. This study aims to analyze the role of Data Flow Diagrams (DFDs) in identifying the functional requirements of information systems in a systematic and structured manner. The research method used is a descriptive qualitative method with a literature study and system model analysis approach. Data was collected through a review of system design documents and process modeling using DFD, including context diagrams, level 0 DFD, and advanced level DFD. The results show that DFDs are capable of clearly depicting data flows, processes, and interactions between entities, thereby facilitating system analysts in identifying the main functions of the system and user requirements. Thus, the use of DFDs plays an important role in minimizing errors in requirements analysis and improving the quality of information system design.
Penerapan Algoritma Machine Learning dalam Rekomendasi Produk pada Toko Sepatu 910 di E-Commerce Galuh Anggara; Arief Hertadi Rustam; Debi Irawan
JPNM Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin Vol. 4 No. 1 (2026): February : Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin (ACCEPTED)
Publisher : SM Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59945/jpnm.v4i1.1048

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi kinerja sistem rekomendasi produk pada Toko Sepatu 910 berbasis algoritma machine learning dengan memanfaatkan data interaksi pengguna dan atribut produk di platform e-commerce. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan eksperimen terapan untuk menguji efektivitas model rekomendasi yang dikembangkan. Data penelitian mencakup riwayat penelusuran, pembelian, serta karakteristik produk yang kemudian diolah menggunakan beberapa algoritma seperti content-based filtering, collaborative filtering, dan model hybrid. Evaluasi performa dilakukan melalui metrik akurasi, precision, recall, dan mean average precision untuk memperoleh gambaran tingkat relevansi rekomendasi yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hybrid memberikan performa paling optimal dibandingkan pendekatan tunggal, sehingga mampu meningkatkan relevansi rekomendasi dan potensi konversi pembelian pada platform. Temuan ini memberikan implikasi praktis bagi pengembangan strategi pemasaran digital, khususnya bagi UMKM yang ingin meningkatkan pengalaman pengguna dan efektivitas penjualan melalui pemanfaatan teknologi machine learning. Penelitian ini juga membuka peluang untuk pengembangan model yang lebih adaptif melalui integrasi data perilaku waktu nyata dan algoritma deep learning.
Co-Authors Debi Irawan Diki Wahyu Nugraha Galuh Anggara M. Thamrin Basri