Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MASALIQ: Jurnal Pendidikan dan Sains Data Sciences Indonesia (DSI)
Azzahra, Siti Salwa
Unknown Affiliation
Religion Computer Science & IT Education Physics Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Regresi Linear Berganda Prediksi Faktor-faktor Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Barat Riza, Noviana; Maresti, Fatia Amalia; Azzahra, Siti Salwa; Ningsih, Salsa Paringga Pangestu
MASALIQ Vol 5 No 1 (2025): JANUARI
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.
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.
Co-Authors Maresti, Fatia Amalia Mustaqim, Kiki Ningsih, Salsa Paringga Pangestu Paringga Pengestu Ningsih, Salsa Riza, Noviana