Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi Jnanadharma Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Codeverse: Journal of Emerging Digital Realities
Inggit Fatika
Program Studi Statistika, Universitas AKPRIND Indonesia, Yogyakarta, Indonesia
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Mathematics Mechanical Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Peningkatan Pasar UMKM di Desa Purwosari Kabupaten Wonogiri Melalui Pelatihan Promosi pada Media Sosial dan Marketplace Inggit Fatika; Kris Suryowati; Yudi Setyawan
JNANADHARMA Vol. 1 No. 1 (2023): Januari 2023
Publisher : Fakultas Sains Terapan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Bisnis makanan tradisional banyak ditekuni oleh para pelaku usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) karena pembuatannya mudah dan dapat dibuat serta dipasarkan dalam skala kecil. Munculnya inovasi produk makanan modern menjadikan ancaman yang serius bagi pelaku UMKM, terlebih di masa pandemi Covid-19 ini. Sebagai bagian dari kepedulian sosial dan implementasi tridharma perguruan tinggi, tim KKN tematik Jurusan Statistika IST AKPRIND berusaha memberikan bantuan kepada pelaku UMKM dalam bentuk pemberian pelatihan promosi melalui media sosial dan marketplace. Aktivitas ini meliputi beberapa sub kegiatan antara lain sosialisasi, pemberian berbagai pelatihan seperti riset pasar, pembuatan desain kemasan yang baru, pembuatan jenis produk baru, pembuatan situs web, media sosial, dan marketplace, serta pelaksanaan promosi melalui media sosial dan marketplace. Lokasi kegiatan pengabdian masyarakat adalah di Desa Purwosari, Kecamatan Wonogiri, Kabupaten Wonogiri dan berlangsung mulai 3 Agustus 2021 sampai dengan 17 Desember 2021. Sasaran kegiatan adalah pengusaha Geti Sumber Rejeki serta pelaku UMKM di desa Purwosari. Setelah dilakukan kegiatan ini diperoleh beberapa hasil, yakni pemilik usaha serta karyawannya lebih memahami pentingnya produk dengan kemasan menarik, higienis dan tahan lama. Pelaku UMKM juga lebih menguasai teknik-teknik pemasaran modern melalui media sosial sehingga jangkauan pemasaran menjadi lebih luas, pangsa pasar meningkat, dan penghasilannya juga meningkat.
KLASIFIKASI TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI INDONESIA DENGAN ALGORITMA CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE (CART) DAN C4.5 Inggit Fatika; Kris Suryowati; Noviana Pratiwi; Muhammad Sholeh
JURNAL STATISTIKA INDUSTRI DAN KOMPUTASI Vol. 7 No. 2 (2022): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tingkat pengangguran terbuka di Indonesia bulan Februari 2021 sebesar 6,26%, jumlah ini mengalami kenaikan sebesar 1,32% jika dibandingkan dengan keadaan bulan Februari 2020 yaitu sebesar 4,94%. Tingkat pengangguran terbuka yang tinggi pada suatu negara dapat menyebabkan rendahnya partisipasi masyarakat dalam pertumbuhan perekonomian yang akan berakibat pada penurunan tingkat pembangunan nasional. Selain itu, tingginya tingkat pengangguran terbuka juga dapat menyebabkan tingginya biaya sosial sehingga terjadi berbagai tindak kriminalitas dalam masyarakat. Agar permasalahan ini dapat diatasi perlunya mengetahui berbagai faktor yang dapat mempengaruhi peningkatan tingkat pengangguran terbuka pada berbagai Provinsi di Indonesia salah satunya dengan melakukan klasifikasi. Pada penelitian ini klasifikasi yang digunakan adalah CART (Classification and Regression Tree) dan C4.5. CART dan C4.5 merupakan salah satu algoritma decision tree yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi menggunakan struktur hirarki. Algoritma CART dapat digunakan untuk klasifikasi dengan jumlah data yang cukup besar dengan banyak faktor serta dapat melakukan analisis klasifikasi pada peubah respon baik nominal, ordinal, maupun kontinu. Algoritma C4.5 memiliki kelebihan dalam menangani missing value, mengatasi pohon keputusan yang overfitting, serta dapat digunakan untuk jenis data kontinu yang mana sesuai dengan bentuk data penelitian yang akan digunakan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model pohon keputusan yang terbentuk dari kedua algoritma adalah sama, yaitu dengan kedalaman satu dan variabel tingkat kesempatan kerja merupakan variabel yang paling berpengaruh. Tingkat akurasi, sensitivity, dan Specificity dari kedua model yang terbentuk berdasarkan algoritma tersebut adalah sama, yaitu sebesar 100%, sehingga kedua model sama baiknya untuk digunakan dalam melakukan klasifikasi tingkat pengangguran terbuka di Indonesia.
Analisis Sentimen Konsumen Sebagai Dasar Evaluasi Produk Industri Hiburan: Perbandingan Metode Random Forest dan Support Vector Machine Pada Drama Korea Vagabond Anggelina Karolina Teti; Edhy Sutanta; Febriani Astuti; Inggit Fatika; Retno Widiastuti
Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi Vol. 7 No. 4 (2026): Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (Maret - April 2026)
Publisher : Dinasti Review

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/jemsi.v7i4.7652

Abstract

Ulasan penonton merupakan sumber informasi penting bagi industri hiburan dalam memahami kepuasan konsumen dan mendukung pengambilan keputusan bisnis. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode Random Forest dan Support Vector Machine (SVM) dalam analisis sentimen kepuasan penonton drama Korea Vagabond. Data diperoleh melalui kuesioner skala Likert (1–5) yang merepresentasikan kepuasan keseluruhan serta berbagai aspek pengalaman menonton. Evaluasi model dilakukan menggunakan akurasi, sensitivity, precision, dan error rate. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest menghasilkan kinerja yang lebih baik dengan akurasi 85,88%, precision 73,65%, dan error rate 14,12%, dibandingkan SVM yang memperoleh akurasi 76,47%, precision 47,7%, dan error rate 23,53%. Meskipun SVM memiliki sensitivity yang lebih tinggi, Random Forest dinilai lebih unggul secara keseluruhan karena mampu memberikan klasifikasi kepuasan penonton yang lebih akurat dan stabil. Temuan ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih efektif digunakan sebagai alat analitik dalam mendukung strategi pemasaran dan pengelolaan produk di industri hiburan berbasis data konsumen.
Implementasi Sistem CRM Berbasis Cloud Spreadsheet untuk Mendukung Layanan Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi Kasus: Bagian Admisi Universitas AKPRIND Indonesia) Fika Hidayati; Edhy Sutanta; Catur Iswahyudi; Inggit Fatika; Laila Fathiyaturrahmi
Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi Vol. 7 No. 4 (2026): Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (Maret - April 2026)
Publisher : Dinasti Review

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/jemsi.v7i4.7655

Abstract

Universitas AKPRIND Indonesia menghadapi tantangan dalam pengelolaan data pendaftar pada proses penerimaan mahasiswa baru akibat penggunaan metode manual yang kurang efektif dan berpotensi menyebabkan keterlambatan pelayanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas implementasi Customer Relationship Management (CRM) berbasis cloud spreadsheet dalam meningkatkan efisiensi layanan admisi. Metode yang digunakan meliputi observasi alur kerja, analisis dashboard CRM, wawancara dengan staff pengguna sistem, serta uji statistik non-parametrik Mann-Whitney U untuk membandingkan durasi proses pendaftaran sebelum dan sesudah penerapan CRM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem CRM mampu mendukung pencatatan data secara terstruktur, mempercepat alur pelayanan, serta memberikan akses informasi secara real-time. Respon pengguna pada wawancara juga mengindikasikan peningkatan kemudahan operasional dan kualitas pelayanan kepada calon mahasiswa. Secara kuantitatif, uji statistik menghasilkan signifikansi 0,032 <0,05 yang menunjukkan adanya perbedaan bermakna pada waktu pelayanan sebelum dan sesudah penerapan CRM, dengan Mean Rank yang lebih rendah pada kelompok CRM. Dengan demikian, penerapan CRM terbukti efektif dalam meningkatkan efisiensi proses penerimaan mahasiswa baru dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data di lingkungan admisi Universitas AKPRIND Indonesia.
Estimasi Proporsi Swing Voter di Kalangan Pemilih Pemula pada Pemilu 2024: Studi Kasus Kota Salatiga dengan Metode Stratified Two-Stage Cluster Sampling Muhammad Zulfadhli; Aris Iswadi; Siti Zahirah Nurdin; Syarifatul Muflikhah; Nabiela Rahma Izzaty; Inggit Fatika; Tasya Fadia Choirunnisa
Codeverse: Journal of Emerging Digital Realities Vol. 1 No. 1 (2025): CODEVERSE: Journal of Emerging Digital Realities
Publisher : Codeverse: Journal of Emerging Digital Realities

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi proporsi pemilih pemula yang berpotensi menjadi swing voter pada Pemilu 2024 di Kota Salatiga. Pemilih pemula merupakan segmen krusial dalam demokrasi elektoral karena preferensi politiknya cenderung belum stabil. Mengingat pentingnya representativitas data, digunakan metode Stratified Two-Stage Cluster Sampling dengan kombinasi pemilihan sistematik dan simple random sampling. Sampel diambil dari tiga strata berdasarkan jumlah Daftar Pemilih Tetap (DPT) di tiap kelurahan, yang kemudian dikelompokkan ke dalam klaster TPS. Hasil estimasi menunjukkan bahwa proporsi swing voter di kalangan pemilih pemula Kota Salatiga sebesar 0,0177. Temuan ini penting bagi pemangku kebijakan dan partai politik dalam menyusun strategi kampanye yang lebih efektif dan inklusif terhadap pemilih pemula.
Co-Authors Anggelina Karolina Teti Aris Iswadi Catur Iswahyudi Edhy Sutanta (Jurusan Teknik Informatika IST AKPRIND Yogyakarta) Febriani Astuti Fika Hidayati Kris Suryowati, Kris Laila Fathiyaturrahmi Muhammad Zulfadhli Nabiela Rahma Izzaty Noviana Pratiwi Retno Widiastuti Sholeh Muhammad Siti Zahirah Nurdin Syarifatul Muflikhah Tasya Fadia Choirunnisa Yudi Setyawan