EFINESSIA, AGNES (2016) RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI CRM UNTUK MENINGKATKAN PELAYANAN PADA PENJAHIT RAPI INDAH BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE WATERFALL. Other thesis, Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum.
Full text not available from this repository.Abstract
CRM (Customer Relationship Management) merupakan sebuah pendekatan baru dalam mengelola hubungan dengan Pelanggan dan strategi ini dibutuhkan Penjahit Rapi Indah dalam melakukan peningkatan pelayanan. Penjahit Rapi Indah merupakan salah satu usaha menjahit di Plosokerep Sumobito Jombang yang mempunyai model-model baju yang membutuhkan Sistem Informasi CRM untuk pengolahan data dan peningkatan pelayanan Penjahit Rapi Indah karena Penjahit Rapi Indah masih menggunakan cara manual dalam pencatatan data. Sistem Informasi CRM ini dibuat untuk memudahkan dalam proses pendataan data dan membantu dalam meningkatkan pelayanan Penjahit Rapi Indah melalui pemberitahuan model-model baju. Sistem Informasi CRM ini dibuat dengan bahasa pemrograman php dengan bantuan software Dreamwever dan database MySql. Metode pengumpulan data dibuat dengan wawancara, observasi lapangan, studi pustaka, untuk mengetahui kekurangan dan kelemahan sistem pengolahan data terdahulu dan pengajuan pertanyaan yang dibutuhkan dalam pembuatan Sistem Informasi CRM, kemudian perancangan sistem dirancang menggunakan UML. Sistem yang dibuat kemudian dilakukan pengujian dengan Black box. Black box berusaha untuk menemukan kesalahan dalam kategori diantaranya, fungsi – fungsi yang salah atau hilang, kesalahan interface, kesalahan dalam struktur data atau akses database exkternal, kesalahan performa, kesalahan inisialisasi dan terminasi.
Item Type: | Thesis (Other) |
---|---|
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
Divisions: | Fakultas Teknik Fakultas Teknik > S1-Sistem Informasi |
Depositing User: | M Kirom |
Date Deposited: | 04 Feb 2017 02:39 |
Last Modified: | 04 Feb 2017 02:39 |
URI: | http://eprints.unipdu.ac.id/id/eprint/706 |
Actions (login required)
Downloads
Downloads per month over past year
View Item |