Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indo-Fintech Intellectuals: Journal of Economics and Business Indonesian Journal of Public Administration Review CSRID
Maghfyra, Yasyfa
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Strategi Manajemen Sumber Daya Manusia Dalam Mengoptimalkan Kinerja Karyawan Pada Lingkungan Kerja Remote Di Era Digital Maghfyra, Yasyfa; Larassati, Dewi Ayu; Kustiawan, Irwan
Indo-Fintech Intellectuals: Journal of Economics and Business Vol. 4 No. 6 (2024): Indo-Fintech Intellectuals: Journal of Economics and Business (2024)
Publisher : Lembaga Intelektual Muda (LIM) Maluku

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54373/ifijeb.v4i6.2214

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh lingkungan kerja remote terhadap kinerja karyawan dengan strategi sumber daya manusia (SDM) sebagai faktor pendukung. Metodologi yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui kuesioner yang dibagikan kepada karyawan yang bekerja dalam lingkungan remote. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) untuk menguji hubungan antar variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lingkungan kerja remote berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja karyawan, dengan pengaruh yang lebih besar melalui peran strategi SDM yang diterapkan. Selain itu, lingkungan kerja remote juga ditemukan sebagai mediator yang memperkuat hubungan antara strategi SDM dan kinerja karyawan. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi perusahaan untuk memperbaiki strategi SDM dan menciptakan lingkungan kerja remote yang lebih kondusif demi meningkatkan produktivitas karyawan. Oleh karena itu, perusahaan perlu mempertimbangkan implementasi kebijakan SDM yang mendukung pengelolaan kinerja di era digital, dengan penekanan pada pemanfaatan teknologi dan fleksibilitas dalam pengaturan kerja jarak jauh.
Membangun Budaya Kerja Sehat dan Berkinerja Tinggi: Mengintegrasikan Work-life balance dalam Manajemen Kantor melalui Penerapan Ergonomi dan K3 Maghfyra, Yasyfa; Larassati, Dewi Ayu
Indonesian Journal of Public Administration Review Vol. 1 No. 2 (2024): February
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/par.v1i2.2440

Abstract

Dinamika kerja modern di kantor dapat berdampak negatif pada kesehatan, produktivitas, dan atmosfer kantor. Integrasi work-life balance, ergonomi, dan K3 dalam manajemen kantor dapat membangun budaya kerja sehat dan berkinerja tinggi melalui berbagai strategi dan program. Integrasi ini memberikan berbagai manfaat, seperti meningkatkan kesehatan fisik dan mental karyawan, meningkatkan produktivitas kerja, meningkatkan loyalitas karyawan, meningkatkan citra perusahaan, dan menciptakan lingkungan kerja yang harmonis. Tujuan dari penelitian ini untuk membahas pentingnya membangun budaya kerja sehat dan berkinerja tinggi melalui integrasi work-life balance, ergonomi, dan K3 dalam manajemen kantor. Artikel ini akan membahas berbagai aspek yang terkait dengan topik ini, termasuk manfaat, tantangan, dan praktik terbaik. Metode yang digunakan adalah penelitian kepustakaan atau studi literatur, di mana peneliti mengandalkan berbagai literatur untuk memperoleh data dan menggunakan pendekatan kualitatif karena data yang dihasilkan berupa kata atau deskripsi. Hasilnya adalah work-life balance penting di era modern karena meningkatkan kesehatan, kebahagiaan, dan produktivitas karyawan serta kinerja dan citra perusahaan, dengan dukungan dari K3, ergonomi, dan kebijakan fleksibel seperti yang diterapkan oleh Google, Salesforce, dan Netflix.
Data Visualization to Analyze Consumer Behavior for Strategic Business Decision Making in the Retail Industry: Walmart Case Study Bakhrun, Akhmad; Maghfyra, Yasyfa; Putri, Rintan Nurhayati; Larassati, Dewi Ayu
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol. 17 No. 3 (2025): Oktober 2025
Publisher : LPPM Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid-.17.3.2025.354-371

Abstract

This research focuses on data visualization to analyze consumer behavior in an effort to make strategic business decisions in the retail industry, taking the Walmart Case Study. The main objective of this study is to explore customer consumption patterns and generate data-based insights that can be utilized in formulating marketing strategies and managing retail operations. A quantitative approach is applied through systematic stages, including problem identification, literature study, data collection, Extract, Transform, Load (ETL) process, analysis, visualization, and data interpretation. The dataset used includes 50,000 Walmart customer transactions during the period January 2024 to February 2025. The use of interactive data visualization using Microsoft Power BI successfully transformed raw data into strategic insights. Key findings from the analysis indicated that the majority of transactions came from loyal customers at $6.46 million (50.58%), emphasizing the importance of customer retention strategies. In addition, customer purchasing activity was much more dominant on weekdays, with weekday purchases totaling $9.07 million compared to weekend purchases totaling $3.70 million. The data also shows that Generation X dominates the overall purchase value compared to other age groups, with purchases totaling $5.04 million. In addition, in-depth analysis of the most popular product categories, segmentation by gender, and payment method preferences provided comprehensive insights. These visualization results significantly support fast and evidence-based business decision-making. This research contributes to retail business practice through an applicable data visualization approach, and opens up opportunities for further development such as the integration of machine learning for predictive analysis and wider exploration of BI tools to improve the accuracy and scope of business analysis in the future.
Co-Authors Bakhrun, Akhmad Kustiawan, Irwan Larassati, Dewi Ayu Putri, Rintan Nurhayati