Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.155
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KADIKMA Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Ilmiah KOMPUTASI EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika ABDINE Jurnal Pengabdian Masyarakat Data Sciences Indonesia (DSI) Journal of Data Science Theory and Application Competitive Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia (JPMI)
Mustaqim, Kiki
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Penjualan Mobil Berdasarkan Model K-Nearest Neighbour Mustaqim, Kiki; Amalia Maresti, Fatia; Azzahra, Siti Salwa; Paringga Pengestu Ningsih, Salsa
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 5 No. 2 (2025): Article Research Volume 5 Issue 2, Desember 2025
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v5i2.5667

Abstract

Industri otomotif memiliki peran penting dalam pertumbuhan ekonomi global, termasuk di Indonesia. Persaingan antar produsen semakin ketat, sehingga pemahaman terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen dalam membeli mobil menjadi sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) untuk memprediksi kategori penjualan mobil ke dalam tiga kategori yaitu sangat laris, cukup laris, dan kurang laris dan penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap tingkat penjualan mobil. Data yang digunakan berasal dari penjualan wholesales mobil pada tahun 2023–2024. Proses analisis dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu seleksi data, preprocessing, transformasi, data mining, dan evaluasi model. Hasil penelitian model KNN yang diterapkan menghasilkan akurasi sebesar 71% dengan nilai K=5, yang menunjukkan performa cukup baik dalam memprediksi. Kategori penjualan mobil dan menunjukkan bahwa variabel PS/HP merupakan faktor utama yang mempengaruhi keputusan pembelian, diikuti oleh kategori mobil, jumlah seater, transmisi, jenis bahan bakar, harga, kapasitas tangki, dan kapasitas mesin (CC). Penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh industri otomotif dalam strategi pemasaran dan pengembangan produk agar lebih sesuai dengan preferensi pasar.
Segmentasi Produk Parfum Lokal Dengan K-Means, Python, Dan Visualisasi Interaktif Riza, Noviana; Putri Ramadhani, Iga; Aprilia Cahyani, Dini; Mustaqim, Kiki
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 5 No. 2 (2025): Article Research Volume 5 Issue 2, Desember 2025
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v5i2.6649

Abstract

Produk brand parfum lokal di Indonesia saat ini semakin banyak dinikmati, hal tersebut terlihat dari banyaknya brand lokal Indonesia yang semakin berkembang. Mengetahui keragaman ciri-ciri sebuah produk parfum di beberapa brand lokal indonesia sangatlah penting, seperti tahun dibentuknya brand parfum, banyaknya followers di salah satu sosmed, konsentrasi aroma, ukuran botol, dan harga ukuran. Hal tersebut dapat membantu konsumen dalam memilih brand produk parfum yang sesuai preferensi mereka. Selain itu, pelaku usaha parfum juga membutuhkan pemahaman yang tepat dalam pengelompokan produk untuk meningkatkan kualitas yang baik. Tujuannya meneliti karakteristik dan melakukan segmentasi produk brand lokal Indonesia, yang dimana hasilnya dapat untuk mengetahui ciri dari setiap klaster, guna membantu konsumen dan pelaku usaha dalam pemahaman dan pengambilan keputusan yang tepat. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu K-Means Clustering. Kesimpulan hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa karakteristik data dari 154 produk parfum memiliki keragaman signifikan. Secara statistik, rata-rata followers adalah 22.625, tahun berdiri rata-rata 2021, ukuran rata-rata 50,46 ml, dan harga per ml Rp 4.810. Jenis konsentrasi didominasi oleh Eau de Parfum atau EDP (84,4%). Proses segmentasi menghasilkan 4 klaster, yaitu Klaster 0 (expert) dengan followers tertinggi, Klaster 1 (beginner) mencakup mayoritas data, Klaster 2 (medium) memiliki ukuran terbesar dan harga termurah per ml; dan Klaster 3 (luxury) memiliki harga per ml tertinggi. Visualisasi interaktif dilakukan menggunakan Looker Studio untuk menyajikan hasil yang mudah dipahami.
Pelatihan Peningkatan Kompetensi Penyelesaian Kasus-Kasus Logistik Menggunakan Microsoft Excel Bagi Guru dan Siswa Jurusan Teknik Logistik di SMKN 1 Garut Sanggala, Ekra; Mustaqim, Kiki; Riza, Noviana
ABDINE: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 2 (2025): ABDINE : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Dumai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52072/abdine.v5i2.1739

Abstract

SMKN 1 Garut merupakan salah satu SMK Negeri yang berlokasi di Jl. Cinunuk No 309A, Sukagalih, Kecamatan Tarogong Kidul, Kabupaten Garut, Jawa Barat. SMKN 1 Garut  mempunyai jurusan Teknik Logistik (TLG). SMKN 1 Garut ini merupakan  SMKN Unggulan yang terus berusaha untuk meningkatkan kualitas pengajarannya. Sehingga kemampuan guru dan siswanya akan terus diperbaharui. Microsoft Excel merupakan salah satu produk dari teknologi informasi yang begitu terkenal karena kemampuannya yang handal dalam menyelesaikan kasus-kasus perhitungan di berbagai bidang, termasuk  logistik. SMKN 1 Garut sangat berkeinginan agar guru dan siswanya memiliki penguasaan Microsoft Excel untuk menyelesaikan kasus-kasus logistik, tetapi SMKN 1 Garut mengalami kesulitan untuk mendapatkan pelatihannya. Pelaksanaan pelatihan dilakukan di SMKN 1 Garut dengan memanfaatkan laboratorium komputer yang ada di SMKN 1 Garut. Pelaksanaan pelatihan dilakukan pada tanggal 22 September 2025 mulai jam 08:00 sampai dengan jam 16:00. Hasil dari pelatihan menunjukkan bahwa kemampuan guru dan siswa dalam menggunakan Microsoft Excel untuk menyelesaikan kasus-kasus logistik mengalami peningkatan, dengan rata-rata peningkatan adalah 125 poin.
ANALISIS DISTRIBUSI BEBAN KENDARAAN DENGAN GREEDY KNAPSACK DAN OPTIMALISASI RUTE MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENGIRIMAN LOGISTIK DI BANDUNG RAYA Farsya, Najwa Laila; Fatia Amalia Maresti; Neng Nida Maulida; Kiki Mustaqim; Triantya Wahyu Wirati
Journal of Data Science Theory and Application Vol. 5 No. 1 (2026): JASTA
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/rvzmqa26

Abstract

Efisiensi rute pengiriman merupakan faktor kunci dalam meningkatkan performa sistem logistik modern, khususnya dalam menghadapi tantangan biaya operasional dan tuntutan pengiriman tepat waktu. Strategi alokasi kendaraan dan penentuan rute yang optimal menjadi aspek penting dalam merancang sistem distribusi yang efektif. Penelitian ini menyajikan sebuah pemodelan berbasis simulasi untuk mengoptimalkan alokasi dan rute pengiriman barang jalur darat dengan menggabungkan pendekatan Greedy Knapsack dan Algoritma Genetika. Greedy Knapsack dimanfaatkan untuk membagi beban pengiriman ke dalam kendaraan secara efisien berdasarkan kapasitas angkut, sehingga pembentukan batch pengiriman menjadi lebih proporsional dan tidak timpang. Selanjutnya, Algoritma Genetika digunakan untuk mencari urutan rute terbaik yang harus dilalui setiap kendaraan dengan mempertimbangkan jarak antar titik secara menyeluruh. Pemodelan ini diuji menggunakan skenario data logistik terstruktur yang telah direkayasa menyerupai kondisi operasional nyata, mencakup informasi lokasi, kapasitas kendaraan, bobot pengiriman, serta titik awal dan akhir distribusi. Proses simulasi dilakukan secara bertahap, mulai dari alokasi kendaraan hingga pencarian rute optimal. Hasilnya menunjukkan bahwa pendekatan gabungan ini mampu menghasilkan solusi yang lebih efisien dalam hal jarak tempuh dan pemanfaatan kendaraan, jika dibandingkan dengan distribusi tanpa strategi algoritmik. Temuan ini memberikan gambaran bahwa pemanfaatan algoritma kombinasi memiliki potensi besar dalam mendukung sistem pengambilan keputusan pada proses logistik, khususnya pada tahap perencanaan pengiriman.
Co-Authors Al Hafizh, Muhamad Rafif Al Raffi, Gilang Aldi Daim Fauzan Aprilia Cahyani, Dini Aulia, Maysa Zaidee Azzahra, Siti Salwa Ekra Sanggala Farsya, Najwa Laila Ginasta, Nava Gia Hargiyanto, Radio Ananto Intan Novita Dewi, Intan Novita Jannaty, Baity Kolin, Paulina Bota Laode Muhammad Aznur Syahfajar Maresti, Fatia Amalia Muhammad Reefy Hidayatullah Muhammad Vito Aristawidya Muhammadun Muhammadun, Muhammadun Mustika Anugraheni, Gabriella Neng Nida Maulida Nita Sawalia Fitri nur handayani, nasywa Paringga Pengestu Ningsih, Salsa Putri Ramadhani, Iga Rahayu, Woro Isti Rahma Hanum Riza, Noviana Sawalia Fitri, Nita Triantya Wahyu Wirati Woro Isti Rayahu Yusuf