Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Pengaruh Pembiayaan Bermasalah Sebagai Antisipasi Terhadap Krisis Perbankan Pada PT. Bank Muamalat Indonesia Cabang Mataram Ismail, Ismail; Andriani, Fifi
JISIP: Jurnal Ilmu Sosial dan Pendidikan Vol 6, No 3 (2022): JISIP (Jurnal Ilmu Sosial dan Pendidikan)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pendidikan (LPP) Mandala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58258/jisip.v6i3.3459

Abstract

This research is motivated by the growth rate of financing in Islamic banks, the object of this research is PT. Bank Muamalat Indonesia Mataram Branch with financing data classified as problematic from 2019 to 2020 was substandard, doubtful and stuck. The collectability rate has increased and decreased in different ways over the past 2 years.The results of this study based on the partial test (t test) that was carried out, the results showed that non-performing financing had a negative and significant effect on the profitability of PT. Bank Muamalat Indonesia means that if the financing problem is PT. Bank Muamalat Indonesia is high then profitability will decrease and vice versa. For the second variable, operational efficiency also has a negative and significant effect on the operations of PT. Bank Muamalat Indonesia. means that when the level of non-performing financing is higher, it will automatically affect the level of profitability, if the NPF increases then profitability decreases. Based on the results of simultaneous hypothesis testing (Test F), states that financing problems and operational efficiency have a simultaneous effect on the profitability of PT. Bank Muamalat Indonesia with a significant value of 0.000033 <0.05 (5%), so that the independent variables, namely financing problems and operational efficiency simultaneously affect the profitability of PT. Bank Muamalat Indonesia Mataram Branch. The method used in this research is a descriptive quantitative method. The data in this study were obtained through primary data and secondary data. The data analysis technique in this study used the test statistics, partial hypothesis testing (t test) and simultaneous hypothesis testing (F test).
Identifikasi Gangguan Tidur Menggunakan Klasifikasi Berbasis Decision Tree Andriani, Fifi; Rahmania, Nur; Nur Alfiana
Scientific: Journal of Computer Science and Informatics Vol. 2 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bima

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34304/scientific.v2i2.394

Abstract

Kondisi gangguan tidur sering kali tidak disadari sejak dini oleh banyak individu, sehingga berpotensi memburuk dan menimbulkan masalah kesehatan fisik maupun psikologis jangka panjang yang serius. Deteksi dini sangat dibutuhkan untuk mengantisipasi dampak negatif lebih lanjut dan mengurangi beban penyakit terkait tidur di masyarakat. Penelitian ini mengembangkan dan mengevaluasi sistem klasifikasi gangguan tidur berbasis algoritma Decision Tree melalui proses pelatihan dan pengujian model, dengan tujuan membantu masyarakat mendeteksi gangguan tidur secara cepat dan efisien. Sistem ini memanfaatkan dataset Sleep Health and Lifestyle dari Kaggle, yang terdiri atas 374 sampel dengan 13 atribut terkait pola tidur dan gaya hidup. Model klasifikasi yang dikembangkan membedakan tiga kategori gangguan: No Disorder, Sleep Apnea, dan Insomnia. Hasil pengujian menunjukkan model mencapai akurasi sebesar 89 persen. Angka akurasi tersebut menunjukkan keandalan metode Decision Tree dalam mengklasifikasikan gangguan tidur sesuai kategorinya. Keunggulan sistem ini terletak pada kemampuannya mengidentifikasi gangguan tidur secara mandiri kapan pun dan di mana pun. Dengan demikian, pengguna tidak perlu terlebih dahulu mengunjungi tenaga kesehatan, sehingga sistem ini diharapkan mempermudah deteksi dini gangguan tidur dan meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya menjaga kualitas tidur.