Abstract:Abstract: The development of information technology has begun to enter the world of education, especially universities, one of which is the academic information system because with this system it greatly influences the learning…
earning process and also in the delivery of information. A web-based academic information system is very adequate, but there are several obstacles such as in learning that does not require a laptop device, it will be very disruptive if the implementation of attendance and others is done on a mobile phone but with a web view. So this research aims to design a mobile-based UI/UX academic information system application with the hope that it can be an alternative in accessing the use of academic information systems for lecturers and students can also be accessed anytime and anywhere through mobile phones with a comfortable display. This study also tested the UI/UX design prototype to assess its feasibility. This test uses the system usability scale (SUS) method with a convident interval validation of 95% to determine the lower and upper limits of the SUS value. For the final score of SUS obtained was 78.75, and in the 95% CI test a Lower CI of 66.27 was produced, and for the Upper CI of 91.23 so that it was given a grade of B. It can be concluded that the design developed in this study is worthy of further development.
Keywords: academic information systems; design thinking; system usability scale
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi sudah mulai masuk kedalam dunia pendidikan terutama perguruan tinggi, salah satunya sistem informasi akademik karena dengan adanya sistem ini sangat mempengarusi proses pembelajaran dan juga dalam penyampaian informasi. Sistem informasi akademik berbasis web sudah sangat memadai namun ada beberapa kendala seperti dalam pembelajaran yang tidak memerlukan perangkat laptop akan sangat menganggu jika pelaksanaan absensi dan lainya dilakukan pada ponsel tapi dengan tampilan web. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk merancang UI/UX aplikasi sistem informasi akademik berbasis mobile dengan harapan dapat menjadi alternatif dalam akses penggunaan sistem informasi akademik bagi dosen dan mahasiswa juga dapat diakses kapan saja dan dimana saja melalui ponsel dengan tampilan yang nyaman. Penelitian ini juga melakukan pengujian terhadap prototype desain UI/UX untuk menilai kelayakannya. Pengujian ini menggunaka metode system usability scale (SUS) dengan validasi convident interval 95% untuk mengetahui batas bawah dan batas atas nilai SUS. Untuk nilai akhir SUS yang didapatkan adalah 78,75, dan dalam pengujian CI 95 % dihasilkan CI Lower 66,27, dan untuk CI Upper 91,23 Sehingga mendapat grade B. Dapat disumpulkan bahwa desain yang dikembangkan dalam penelitian ini layak untuk dikembangkan lebih lanjut.
Kata kunci: sistem informasi akademik; desain thinking; system usability scale
Abstract:Abstract: The rapid growth of e-commerce mobile applications has generated large volumes of user reviews, making manual sentiment analysis increasingly impractical. This study aims to compare the effectiveness of three machine…
achine learning algorithms Support Vector Machine (SVM), Random Forest, and Naive Bayes for automated sentiment classification of Indonesian-language mobile application reviews. A dataset of 3,000 user reviews from the RupaRupa application on the Google Play Store was collected and preprocessed through normalization, tokenization, stopword removal, and stemming. TF-IDF vectorization was applied for feature extraction, while the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was used to address class imbalance across three sentiment categories: positive, negative, and neutral. The results show that SVM achieved the highest accuracy of 90.02%, while Random Forest obtained the best F1-score of 88.08% when sufficient training data were available. Naive Bayes demonstrated relatively stable performance across varying training data sizes. Furthermore, TF-IDF keyword analysis revealed that negative reviews were primarily associated with delivery issues, technical problems, and pricing concerns. These findings demonstrate the effectiveness of machine learning approaches for sentiment classification and provide practical insights for improving mobile application services.
Keywords: sentiment analysis; machine learning; SMOTE; TF-IDF; text classification
Abstrak: Pertumbuhan pesat aplikasi mobile e-commerce telah menghasilkan volume ulasan pengguna yang sangat besar, sehingga analisis sentimen secara manual menjadi semakin tidak praktis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas tiga algoritma machine learning Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Naive Bayes dalam melakukan klasifikasi sentimen otomatis terhadap ulasan aplikasi mobile berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.000 ulasan pengguna aplikasi RupaRupa yang dikumpulkan dari Google Play Store. Data kemudian diproses melalui tahapan preprocessing yang meliputi normalisasi, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), sedangkan ketidakseimbangan kelas ditangani menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) pada tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 90,02%, sementara Random Forest memperoleh nilai F1-score terbaik sebesar 88,08% ketika tersedia data pelatihan yang memadai. Naive Bayes menunjukkan performa yang relatif stabil pada berbagai ukuran data pelatihan. Selain itu, analisis kata kunci berbasis TF-IDF mengungkapkan bahwa ulasan negatif terutama berkaitan dengan masalah pengiriman, kendala teknis aplikasi, dan isu harga. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan machine learning efektif untuk klasifikasi sentimen serta memberikan wawasan yang bermanfaat dalam meningkatkan kualitas layanan aplikasi mobile.
Kata Kunci: analisis sentimen; pembelajaran mesin; SMOTE; TF-IDF; klasifikasi teks.
Abstract:Abstract: Mental health issues, particularly depression among young adult university students, are often detected late due to stigma and reluctance to seek medical consultation. The objective of this study is to develop…
an early screening model employing machine learning techniques, specifically the random forest algorithm, on a dataset of 268 students (aged 17-29 years; consisting of 98 males and 170 females) within a multicultural educational setting. The principal challenges associated with this dataset are class imbalance and the potential for data leakage from clinical scores. This study implements a rigorous feature selection approach that involves the elimination of depression score features and the utilization of the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to balance the training data distribution. Furthermore, a Threshold Tuning strategy is employed to prioritize detection sensitivity (Recall). The findings indicate that reducing the decision threshold to an optimal value of 0.25 led to a substantial enhancement in the recall value, increasing it from 36% (baseline) to 77%. A feature importance analysis was conducted, the results of which indicated that Total Social Connectedness (ToSC) is the most dominant predictor. In summary, the present study corroborates the notion that optimizing sensitivity through threshold tuning is of paramount importance for medical screening. Furthermore, social isolation factors emerge as more significant indicators of depression risk than demographic attributes.
Keywords: data mining; depression; imbalanced data; random forest; smote; threshold tuning
Abstrak: Masalah kesehatan mental, khususnya depresi di kalangan mahasiswa dewasa muda, sering terdeteksi terlambat akibat stigma dan enggan mencari konsultasi medis. Tujuan studi ini adalah mengembangkan model skrining dini menggunakan teknik machine learning, khususnya algoritma random forest, pada dataset 268 mahasiswa (usia 17-29 tahun; terdiri dari 98 laki-laki dan 170 perempuan) dalam lingkungan pendidikan multikultural. Tantangan utama yang terkait dengan dataset ini adalah ketidakseimbangan kelas dan potensi kebocoran data dari skor klinis. Studi ini menerapkan pendekatan seleksi fitur yang ketat, yang melibatkan eliminasi fitur skor depresi dan penggunaan Teknik Over-sampling Minoritas Sintetis (SMOTE) untuk menyeimbangkan distribusi data pelatihan. Selain itu, strategi Penyesuaian Ambang Batas diterapkan untuk memprioritaskan sensitivitas deteksi (Recall). Hasil penelitian menunjukkan bahwa mengurangi ambang batas keputusan ke nilai optimal 0,25 menyebabkan peningkatan signifikan dalam nilai recall, dari 36% (dasar) menjadi 77%. Analisis pentingnya fitur dilakukan, hasilnya menunjukkan bahwa Total Social Connectedness (ToSC) adalah prediktor yang paling dominan. Secara ringkas, studi ini membenarkan bahwa mengoptimalkan sensitivitas melalui penyesuaian ambang batas sangat penting untuk skrining medis. Selain itu, faktor isolasi sosial muncul sebagai indikator risiko depresi yang lebih signifikan daripada atribut demografis.
Kata kunci: penambangan data; depresi; data tidak seimbang; hutan acak; smote; penyesuaian ambang batas
Abstract:Abstract: Accurate forecasts of tea harvest production are important for workforce planning, factory operations, and marketing decisions, yet conventional estimation in plantations often relies on field experience and can…
n be biased and less adaptive to changing conditions. This study aims to develop a Random Forest Regression model to predict tea harvest production at the Bah Butong tea plantation using historical operational and climate-related data. The dataset consists of 60 monthly records (2020–2024) with six predictor variables: rainfall (mm), number of rainy days, pest level, weed level, number of harvested trees and land area. Data were split into 80% training (48 samples) and 20% testing (12 samples). Model hyperparameters were optimized using RandomizedSearchCV with RepeatedKFold cross-validation (5 folds, 3 repeats). The tuned model achieved MSE of 668,980,524.45, RMSE of 25,864.66 kg, MAE of 19,838.69 kg, and MAPE of 7.59% on the test set. The results indicate that the model can provide practical production estimates, with errors averaging about 7–8% of the actual production. Feature importance analysis shows that the number of harvested tea bushes and cultivated area contribute most to predictions. Future work should extend the historical period and incorporate time-based features (seasonality/lag) for improved forecasting.
Keywords: hyperparameter tuning; production prediction; random forest; regression; tea harvest
Abstrak: Perkiraan akurat produksi panen teh sangat penting untuk perencanaan tenaga kerja, operasional pabrik, dan keputusan pemasaran, namun estimasi konvensional di perkebunan seringkali bergantung pada pengalaman lapangan dan dapat bias serta kurang adaptif terhadap perubahan kondisi. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model Regresi Random Forest untuk memprediksi produksi panen teh di perkebunan teh Bah Butong menggunakan data operasional dan data terkait iklim historis. Dataset terdiri dari 60 catatan bulanan (2020–2024) dengan enam variabel prediktor: curah hujan (mm), jumlah hari hujan, tingkat hama, tingkat gulma, jumlah pokok panen, dan luas lahan. Data dibagi menjadi 80% data pelatihan (48 sampel) dan 20% data pengujian (12 sampel). Parameter model dioptimalkan menggunakan RandomizedSearchCV dengan validasi silang RepeatedKFold (5 lipatan, 3 pengulangan). Model yang telah disempurnakan mencapai MSE sebesar 668.980.524,45, RMSE sebesar 25.864,66 kg, MAE sebesar 19.838,69 kg, dan MAPE sebesar 7,59% pada set data uji. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model dapat memberikan estimasi produksi yang praktis, dengan kesalahan rata-rata sekitar 7–8% dari produksi aktual. Analisis kepentingan fitur menunjukkan bahwa jumlah semak teh yang dipanen dan luas lahan budidaya paling berkontribusi pada prediksi. Pekerjaan selanjutnya harus memperpanjang periode historis dan menggabungkan fitur berbasis waktu (musiman/lag) untuk peramalan yang lebih baik.
Kata kunci: panen teh; prediksi produksi; random forest; regresi; tuning parameter
Abstract:Abstract: Automated batik motif classification is challenged by high inter-class similarity and texture complexity. This study proposes a hybrid model integrating MobileNetV2 as a feature extractor and Support Vector Machine…
hine (SVM) as the classifier to optimize accuracy and efficiency. Utilizing a Kaggle dataset of 8,640 images across 20 batik categories, the data was partitioned into 420 training images per class (Dayak: 360) and 15 testing images per class. The results demonstrate superior performance with 96.00% accuracy, exceeding the 90% target. The system showed high computational efficiency with a total execution time of 359.92 seconds and feature extraction taking only 22.63 seconds. This hybrid approach provides an ideal performance balance for resource-constrained mobile applications.
Keywords: batik classification; MobileNetV2; support vector machine; hybrid model; computational efficiency
Abstrak: Klasifikasi motif batik secara otomatis menghadapi tantangan kemiripan visual antar-kelas yang tinggi. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan akurasi dan efisiensi pengenalan batik menggunakan model hibrida MobileNetV2 sebagai pengekstraksi fitur dan Support Vector Machine (SVM) sebagai klasifikator. Menggunakan dataset Kaggle berisi 8.640 citra dari 20 kategori batik, data dibagi menjadi 420 citra latih per kelas (kecuali Batik Dayak 360) dan 15 citra uji per kelas. Hasil eksperimen menunjukkan performa impresif dengan akurasi 96,00%, melampaui target awal 90%. Sistem ini sangat efisien dengan total waktu eksekusi 359,92 detik, di mana ekstraksi fitur hanya membutuhkan 22,63 detik. Kombinasi MobileNetV2 dan SVM memberikan keseimbangan performa ideal untuk implementasi pada perangkat bergerak dengan sumber daya terbatas.
Kata kunci: klasifikasi batik; MobileNetV2; Support Vector Machine; Hybrid Model; efisiensi komputasi
Abstract:Abstract: The development of globalization and digitalization requires businesses to not only focus on product quality, but also on the ability to build and maintain long-term relationships with customers. Customer loyalty…
ty has become a strategic asset that influences business sustainability and competitiveness. Handmade Willy, a creative business engaged in the production and sale of handicrafts, faces various problems in customer management, such as difficulties in identifying customer preferences, limitations in ongoing communication, suboptimal customer segmentation, and the absence of a structured system for monitoring customer satisfaction and feedback. These problems have an impact on the ineffectiveness of marketing strategies and the potential decline in customer loyalty. This study aims to optimize customer relationships at Handmade Willy through the application of the Customer Relationship Management (CRM) concept. The research method used is descriptive analysis with a qualitative approach through data collection from observation, interviews, and literature studies. The blackbox testing results show that the system runs smoothly without any obstacles. The implementation of CRM helps Handmade Willy understand customer characteristics and preferences, perform more accurate segmentation, improve communication effectiveness, and systematically monitor customer satisfaction.
Keyword: customer loyalty; customer relationship management; handmade willy.
Abstrak: Perkembangan era globalisasi dan digitalisasi menuntut pelaku usaha untuk tidak hanya berfokus pada kualitas produk, tetapi juga pada kemampuan membangun dan mempertahankan hubungan jangka panjang dengan pelanggan. Loyalitas pelanggan menjadi aset strategis yang berpengaruh terhadap keberlanjutan dan daya saing bisnis. Handmade Willy sebagai usaha kreatif yang bergerak di bidang produksi dan penjualan kerajinan tangan menghadapi berbagai permasalahan dalam pengelolaan pelanggan seperti kesulitan dalam mengidentifikasi preferensi pelanggan, keterbatasan komunikasi berkelanjutan, belum optimalnya segmentasi pelanggan serta belum adanya sistem yang terstruktur untuk memantau kepuasan dan umpan balik pelanggan. Permasalahan tersebut berdampak pada kurang efektifnya strategi pemasaran dan potensi penurunan loyalitas pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan hubungan pelanggan pada Handmade Willy melalui penerapan konsep Customer Relationship Management (CRM). Metode penelitian yang digunakan adalah analisis deskriptif dengan pendekatan kualitatif melalui pengumpulan data observasi, wawancara dan studi literatur. Hasil pengujian blackbox menunjukkan sistem yang dibuat berjalan dengan lancar tanpa ada kendala. Dengan penerapan CRM mampu membantu Handmade Willy dalam memahami karakteristik dan preferensi pelanggan, melakukan segmentasi yang lebih tepat, meningkatkan efektivitas komunikasi serta memantau kepuasan pelanggan secara sistematis.
Kata kunci: customer relationship management; kerajinan tangan willy; loyalitas pelanggan.
Abstract:Abstract: Managing fast-moving drug inventory requires accurate supplier selection to ensure product availability and minimize the risk of overstock and out-of-stock conditions. At Annisa Pharmacy, the supplier selection…
process has traditionally relied on experience and subjective judgment, which may lead to less optimal decisions. This study aims to design and implement a Decision Support System (DSS) for selecting fast-moving drug suppliers using the Weighted Product (WP) method. The WP method is applied because it is capable of processing multiple criteria simultaneously through structured weighting, including demand frequency, delivery lead time, remaining shelf life, purchase price, and profit margin. The system is developed as a web-based application using PHP and MySQL. The results show that the implementation of the Weighted Product method successfully produces preference values and accurate supplier rankings, enabling the system to correctly determine the most optimal fast-moving drug supplier based on the defined criteria. Therefore, the developed system can assist the owner of Annisa Pharmacy in making more precise, objective, and structured inventory procurement decisions.
Keywords: decision support system; drug inventory; supplier selection; weighted product.
Abstrak: Pengelolaan stok obat fast moving di Toko Obat Annisa memerlukan ketepatan dalam menentukan supplier agar ketersediaan obat tetap terjaga dan risiko overstock maupun out of stock dapat diminimalkan. Selama ini, proses pemilihan supplier masih dilakukan secara konvensional berdasarkan pengalaman, sehingga berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan supplier obat fast moving menggunakan metode Weighted Product (WP). Metode WP digunakan karena mampu mengolah beberapa kriteria secara simultan melalui pembobotan yang terstruktur, meliputi frekuensi permintaan, lead time, sisa masa kedaluwarsa, harga beli, dan margin keuntungan. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Weighted Product mampu menghasilkan nilai preferensi dan perankingan supplier secara objektif, sehingga sistem berhasil menentukan supplier obat fast moving yang paling optimal sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Dengan demikian, sistem yang dibangun dapat membantu pemilik Toko Obat Annisa dalam mengambil keputusan pengadaan stok obat secara lebih tepat, objektif, dan terstruktur.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan; toko obat; pemilihan pemasok; weighted product
Abstract:Abstract: Libraries function not only as information centers but also as literacy spaces that require an orderly and communicative service environment. One supporting service in fostering such an environment is the delivery…
ery of literacy greetings to visitors. In practice, greetings are commonly delivered manually or through conventional bells, leading to inconsistency and dependence on staff availability. This study was conducted at the Amir Machmud Library, Ministry of Home Affairs, Jakarta, Indonesia, aiming to design and evaluate a Python-based scheduled audio alarm system for automated literacy greetings. An applied experimental method was employed, including system design, Python script development, scheduling configuration using Windows Task Scheduler, and direct system testing on a library computer connected to ceiling speakers. The system requires initial execution via Command Prompt (CMD) when the computer is powered on, after which it operates automatically according to predefined schedules. Testing results demonstrate that the system performs scheduled audio playback accurately and operates stably without further manual intervention. The findings indicate that the proposed system provides a practical and efficient solution to enhance service consistency and support a structured and conducive literacy environment in the library.
Keywords: scheduled audio alarm; library automation; python; literacy greeting.
Abstrak: Perpustakaan tidak hanya berfungsi sebagai pusat informasi, tetapi juga sebagai ruang literasi yang memerlukan suasana layanan yang tertib dan komunikatif. Salah satu bentuk dukungan layanan tersebut adalah penyampaian sapaan literasi kepada pengunjung. Dalam praktiknya, penyampaian sapaan masih dilakukan secara manual atau menggunakan bel konvensional sehingga kurang konsisten dan bergantung pada petugas. Penelitian ini dilaksanakan di Perpustakaan Amir Machmud, Kementerian Dalam Negeri, Jakarta, Indonesia, dengan tujuan merancang dan menguji sistem alarm audio terjadwal berbasis Python sebagai media penyampaian sapaan literasi. Metode yang digunakan adalah metode eksperimental terapan melalui tahapan perancangan sistem, pengembangan skrip Python, konfigurasi penjadwalan menggunakan Windows Task Scheduler, serta pengujian langsung pada komputer perpustakaan yang terhubung dengan speaker plafon. Sistem bekerja dengan mekanisme inisialisasi awal melalui Command Prompt (CMD) saat komputer dinyalakan, kemudian selanjutnya berjalan otomatis sesuai jadwal yang telah ditentukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memutar audio secara konsisten dan stabil pada waktu yang telah diatur tanpa intervensi lanjutan dari petugas. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi sederhana dan efisien untuk mendukung terciptanya suasana literasi yang lebih terstruktur dan kondusif di lingkungan perpustakaan.
Kata kunci: alarm audio terjadwal; otomasi perpustakaan; python; sapaan literasi.
Abstract:Abstract: The election of the Student Council President is an important process in building a democratic, responsible, and integrity-based leadership culture in the school environment. In addition, through the main discussion…
ssion in this study aims to optimize the selection process for candidates for Student Council President at SMP Negeri 11 Tanjung Balai through the implementation of a Decision Support System (DSS) based on the MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) method. The MOORA method is used to normalize values, weight criteria, and calculate optimization values to produce the best alternative ranking. Data were obtained through observation, interviews with school officials, and literature studies. The results of the study indicate that the MOORA method is able to provide objective and transparent ranking results, where M. Asril Sitorus Pane obtained the highest score of 0.347 (Rank 1), followed by M. Rian with a score of 0.333 (Rank 2). The implementation of this system is expected to be able to provide recommendations for the best candidates regularly and accurately, so that it can support fairer and more accountable decision-making in the next Student Council President election.
Keywords: decision support system; osis chairman election; MOORA; SMP negeri 11 tanjung balai.
Abstrak: Pemilihan Ketua OSIS merupakan proses penting dalam membangun budaya kepemimpinan yang demokratis, bertanggung jawab dan berintegritas di lingkungan sekolah. Selain itu, melalui pokok pembahasan pada penelitian ini bertujuan untuk dapat mengoptimalkan proses seleksi calon Ketua OSIS di SMP Negeri 11 Tanjung Balai melalui penerapan Sistem Pendukung Keputusan berbasis metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis). Metode MOORA digunakan agar dapat melakukan normalisasi nilai, pembobotan kriteria serta perhitungan nilai optimasi guna menghasilkan peringkat alternatif terbaik. Data diperoleh melalui observasi, wawancara dengan pihak sekolah serta dan studi kepustakaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA mampu memberikan hasil peringkat yang objektif dan transparan, yang dimana M. Asril Sitorus Pane memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,347 (Peringkat 1), diikuti oleh M. Rian dengan nilai 0,333 (Peringkat 2). Penerapan sistem ini diharapkan mampu memberikan rekomendasi kandidat terbaik secara sistematis dan akurat, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih adil dan akuntabel dalam pemilihan Ketua OSIS selanjutnya.
Kata kunci: MOORA; pemilihan ketua osis; sistem pendukung keputusan; SMP negeri 11 tanjung balai.
Abstract:Abstract: The development of information technology encourages retail businesses to manage customer and transaction data more effectively. However, many small-scale retailers still rely on manual record-keeping, resulting…
g in unintegrated data and limited decision-making support. This study aims to design and implement a web-based Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) system called MySaffana for Saffana Gallery Boutique to optimize customer and transaction data management. The research method includes requirement analysis, system design using UML, implementation using PHP and MySQL, and system testing using black box testing. The results show that the MySaffana system is able to manage customer data, products, transactions, and sales reports in an integrated and efficient manner. System testing indicates that all main features function properly and meet user requirements. Therefore, the developed E-CRM system provides an effective and practical solution for strengthening data-driven decision-making in small-scale retail businesses.
Keywords: boutique; customer data management; customer profiling; E-CRM.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi mendorong usaha ritel untuk mengelola data pelanggan dan transaksi secara lebih efektif. Namun, banyak usaha ritel skala kecil masih melakukan pencatatan secara manual sehingga data tidak terintegrasi dan kurang optimal dalam mendukung keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) berbasis web bernama MySaffana pada Butik Saffana Gallery yang dapat mengoptimalkan pengelolaan data pelanggan dan transaksi. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, implementasi dengan PHP dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode black box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem MySaffana mampu mengelola data pelanggan, produk, transaksi, dan laporan penjualan secara terintegrasi dan efisien. Pengujian sistem membuktikan seluruh fitur berjalan sesuai fungsi dan kebutuhan pengguna. Dengan demikian, sistem E-CRM berbasis web ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam mendukung pengelolaan data dan pengambilan keputusan berbasis data bagi usaha ritel skala kecil.
Kata kunci: butik; E-CRM; profil pelanggan; pengelolaan data pelanggan.