Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.583
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah KOMPUTASI EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi (SAINTEK) Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Jurnal Media Informatika MASALIQ: Jurnal Pendidikan dan Sains Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Data Sciences Indonesia (DSI) Journal of Data Science Theory and Application Mutiara: Jurnal Penelitian dan Karya Ilmiah Competitive Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia (JPMI)
Maresti, Fatia Amalia
Universitas Logistik Dan Bisnis Internasional
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

 1   2 
Penerapan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk dalam Rangka Peningkatan Hasil Penjualan KUD Sarwa Mukti Cisarua Fatia Amalia Maresti; Woro Isti Rahayu; Kiki Mustaqim; Muhammad Vito Aristawidya; Laode Muhammad Aznur Syahfajar
Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia (JPMI) Vol. 2 No. 3 (2025): Februari
Publisher : Publikasi Inspirasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62017/jpmi.v2i3.4031

Abstract

Koperasi Unit Desa (KUD) Sarwa Mukti merupakan salah satu koperasi produksi susu sapi perah yang masih aktif beroperasi di Cisarua, Kabupaten Bandung Barat, Jawa Barat.  Secara umum, program bertujuan untuk menerapkan strategi peningkatan penjualan produk KUD Sarwa Mukti, dengan menampilkan dashboard visualisasi hasil penjualan produk dan menerapkan rekomendasi sistem pemesanan produk menggunakan Algoritma Apriori. Algoritma Apriori adalah teknik dalam data mining untuk menemukan aturan asosiasi dalam dataset besar, dengan fokus pada item-item yang sering muncul bersama dalam transaksi. Hasil analisis menunjukkan bahwa produk berbasis susu, seperti Susu Murni dan Milk Shake Ice Cream, memiliki tingkat pembelian tinggi dan sering dibeli bersamaan dengan produk lain seperti Pisang Keju dan Roti Kukus. Dengan nilai lift rata-rata sebesar 1.53, ditemukan keterkaitan kuat antara beberapa produk, yang dapat dimanfaatkan untuk strategi bundling dan promosi. Penerapan association rules menghasilkan 180 aturan asosiasi yang menunjukkan hubungan positif antara produk antecedents dan consequents. Aturan dengan nilai lift tertinggi menunjukkan kecenderungan kuat bagi pelanggan untuk membeli produk secara bersamaan, seperti pada kombinasi Puding Sumur dan Pisang Kipas.
Implementasi Framework Streamlit Untuk Menentukan Besaran Dana Bantuan Berdasarkan Prioritas Dengan Metode Weighted Product Fatia Amalia Maresti; Maysa Zaidee Aulia; Paulina Bota Kolin; Kiki Mustaqim
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 6 No. 1 (2026): Article Research Volume 6 Issue 1, Juni 2026
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v6i1.7849

Abstract

Dana bantuan merupakan bentuk dukungan finansial yang berperan krusial dalam pemberdayaan masyarakat dan pengembangan ekonomi. Namun, dalam proses penyalurannya, sering terjadi ketidakefektifan dalam menentukan prioritas penerima, yang menyebabkan alokasi dana menjadi kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Weighted Product (WP) dalam menentukan prioritas penerima dana bantuan agar distribusi dana lebih objektif dan tepat sasaran. WP digunakan untuk melakukan perhitungan berbasis pembobotan kriteria, dan sistem ini diimplementasikan dalam bentuk website menggunakan framework Streamlit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Weighted Product mampu mengalokasikan dana secara optimal sesuai dengan urgensi penerima. Dengan total anggaran Rp100.000.000 yang dibagikan kepada 46 perusahaan, sistem memberikan bantuan tertinggi sebesar Rp7.222.549 untuk Perusahaan A2 dan bantuan terendah sebesar Rp458.456 untuk Perusahaan A36. Implementasi website berjalan dengan baik, memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan bobot kriteria, memasukkan berbagai jenis data, serta memperoleh hasil perhitungan secara otomatis dan interaktif.
Model Regresi Panel Data untuk Menganalisis Faktor Demografi dan Ekonomi terhadap Garis Kemiskinan di Kabupaten Kota Jawa Barat Gilang Al Raffi; Fatia Amalia Maresti; Noviana Riza
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 6 No. 1 (2026): Article Research Volume 6 Issue 1, Juni 2026
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v6i1.8309

Abstract

Penelitian  bertujuan menganalisis faktor-faktor demografi dan ekonomi yang memengaruhi garis kemiskinan di 27 kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat selama periode 2020-2023. Data sekunder bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) mencakup variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), upah minimum, dan jumlah penduduk miskin. Pendekatan regresi data panel digunakan dengan tiga model kandidat: Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Pemilihan model terbaik dilakukan melalui Uji Chow dan Uji Hausman yang keduanya mengindikasikan Fixed Effect Model (FEM) sebagai model paling tepat. Sebelum estimasi, uji multikolinearitas menggunakan Variance Inflation Factor (VIF) memastikan tidak ada kolinearitas serius antar variabel. Hasil uji parsial menunjukkan bahwa IPM dan upah minimum berpengaruh positif dan signifikan terhadap garis kemiskinan, sementara TPAK, TPT, dan jumlah penduduk miskin tidak berpengaruh signifikan. Model FEM mampu menjelaskan 94,20% variasi data (R-squared within = 0,9420) dengan F-statistik sebesar 247,05. Uji asumsi residual menunjukkan normalitas terpenuhi, namun terdeteksi heteroskedastisitas dan autokorelasi positif yang diselesaikan dengan robust standard errors.
Graph-Based Optimization of Distribution Networks Using Minimum Spanning Tree Algorithms Muhung Anggarawan; Hadi Permana; Fatia Amalia Maresti
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2026): MALCOM January 2026
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v6i1.2570

Abstract

Urban electric power distribution networks must operate efficiently while supporting sustainability and green economy objectives. This study analyzes the optimization of an urban power distribution network using graph theory approaches, specifically Minimum Spanning Tree methods. The electrical network is modeled as an undirected weighted graph, where substations are represented as nodes and cable connections as edges with distance-based weights. Kruskal and Prim algorithms are applied to determine the optimal network configuration that minimizes total cable length while maintaining full connectivity. A case study of an existing urban distribution network consisting of 229 substations is used to evaluate the proposed approach. The results show that the optimized network configuration reduces total cable length from 61,474.23 meters to 49,391.44 meters a 19.66% reduction (12,082.79 meters saved) leading to improved material efficiency and lower infrastructure costs. Both algorithms produce identical optimal results, confirming their reliability for practical network planning. The findings demonstrate that graph-based optimization techniques can provide effective decision support for designing more efficient and environmentally responsible power distribution systems. This research highlights the potential of mathematical and computational methods for sustainable infrastructure development and for implementing a green economy in urban energy systems.
K-Means Analysis of West Java Coastal Capture Fish Production to Increase Fisheries Productivity Siti Salwa Azzahra; Fatia Amalia Maresti; Kiki Mustaqim
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 12 No. 1 (2026): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v12i1.3508

Abstract

Marine capture fisheries in West Java play a vital role in regional economic development, yet disparities in productivity among coastal areas remain unresolved. This study aims to classify coastal districts and cities in West Java based on key production indicators: fish catch volume, number of vessels, number of marine fishers, average weighted price per kilogram, and the number of fishing households. A K-Means Clustering approach was applied to group these regions into homogeneous clusters, enabling more targeted policy development. The analysis identified three distinct clusters: moderately productive areas with low efficiency, economically efficient areas with high-value catch but limited volume, and a dominant production zone with significantly higher outputs than others. These findings provide a clearer understanding of regional fishery dynamics and offer recommendations for each cluster. Proposed strategies include expanding infrastructure and training for low-performing regions, and focusing on product diversification, post-harvest processing, and sustainable management in high-performing areas. This study demonstrates the usefulness of data-driven methods to support marine fishery development and regional planning.
Peramalan Harga Kebutuhan Pokok di Jawa Barat menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing untuk Analisis Kemampuan Beli Masyarakat Fatia Amalia Maresti; Thiodas H. Pakpahan; Maria B. B. C. Lustin; Woro I. Rahayu; Noviana Riza
Jurnal Media Informatika Vol. 6 No. 4 (2025): Jurnal Media Informatika
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jumin.v6i4.6824

Abstract

Salah satu kebutuhan dasar manusia adalah pangan. Kebutuhan akan pangan akan semakin melonjak seiring dengan pertumbuhan laju penduduk yang dapat mempengaruhi harga pangan di pasaran. Fluktuasi harga pangan dipengaruhi oleh cuaca, musim dan permintaan yang naik di hari raya. Hal ini menjadi ancaman bagi kesejahteraan masyarakat terutama golongan menengah ke bawah dan pelaku bisnis dan mampu menurunkan daya beli masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan harga sembako di Jawa Barat serta melakukan simulasi daya beli masyarakat dari faktor inflasi dan pendapatan masyarakat. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Exponential Smoothing Holt Winters model Multiplicative dan Additive. Hasil yang diperoleh terdapat 5 komoditas yang cocok dengan  metode  Exponential Smoothing Holt Winters model Multiplicative dan Additive dengan nilai MAPE yang kurang dari 10%. Sementara itu 4 komoditas lain kurang cocok dengan metode ini dikarenakan harga yang cenderung fluktuatif dengan komoditas yang memiliki MAPE terbesar adalah Cabai Merah Keriting sebesar 492,82% pada model Additive dan 94,69% pada model Multiplicative.
Implementasi Regresi Linear Berganda Prediksi Faktor-faktor Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Barat Noviana Riza; Fatia Amalia Maresti; Siti Salwa Azzahra; Salsa Paringga Pangestu Ningsih
MASALIQ Vol 5 No 1 (2025): MASALIQ: Jurnal Pendidikan dan Sains
Publisher : Lembaga Yasin AlSys

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58578/masaliq.v5i1.4335

Abstract

The Human Development Index (HDI) is a key indicator for measuring the welfare and prosperity of a region, including West Java Province. This study aims to analyze the factors influencing HDI and predict its future trends. The analysis was conducted using a multiple linear regression method implemented with the Python programming language, with independent variables including Life Expectancy, Expected Years of Schooling, Mean Years of Schooling, and Adjusted Per Capita Expenditure. The results show that Expected Years of Schooling (X3) and Adjusted Per Capita Expenditure (X4) are the most significant factors influencing HDI in West Java, particularly due to the declining trends in these variables. Based on the model, the predicted HDI values for 2024, 2025, and 2026 are 73.19, 72.59, and 71.62, respectively, which fall under the medium HDI category. These findings provide valuable insights for strategic planning to improve HDI in West Java, particularly through interventions targeting the significant variables.
Co-Authors Aleffa Rahman, Mylo Anisah, Sabrina Nur Ariwati Hanek, Melvin Azzahra, Siti Salwa Farsya, Najwa Laila Gilang Al Raffi Hadi Permana Hargiyanto, Radio Ananto Intan Novita Dewi, Intan Novita Kiki Mustaqim Laode Muhammad Aznur Syahfajar Maria B. B. C. Lustin Maria Bernadina Cintany Lustin Maysa Zaidee Aulia Muhammad Vito Aristawidya Muhung Anggarawan Mustaqim, Kiki Mustika Anugraheni, Gabriella Nava Gia Ginasta Neng Nida Maulida Paringga Pengestu Ningsih, Salsa Paulina Bota Kolin Rahayu, Woro Isti Riza, Noviana Salsa Paringga Pangestu Ningsih Siti Salwa Azzahra Siti Salwa Azzahra Sujana, Ahmad Mugiar Sujana Thiodas H. Pakpahan Thiodas Heni Pakpahan Triantya Wahyu Wirati Ulfiani Ramadhani, Firna Wardana, Aulia Woro I. Rahayu