Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.024
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Penelitian Pendidikan IPA (JPPIPA) Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Multidisiplin Madani (MUDIMA) Jurnal Ilmiah Mahasiswa Fakultas Hukum Universitas Malikussaleh PROSISKO : Jurnal Pengembangan Riset dan observasi Rekayasa Sistem Komputer Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam SISFOTENIKA Darma Abdi Karya: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Primary Education Innovation and Research
Arnita
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PELUANG PENERIMAAN PELAMARAN KERJA MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER Silaban, Dewi Fortuna; Simanjuntak, Ferdyanto Abangan; Lumbantobing, Imelda Octavia; Napitupulu, Rusmawanty; Arnita
Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 5 No. 1 (2024): Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3483/trigonometri.v5i1.7724

Abstract

Penelitian ini menerapkan analisis regresi logistik biner untuk menilai faktor-faktor yang mempengaruhi kemungkinan diterimanya pelamar kerja. Variabel independen dalam model ini meliputi durasi pendidikan terakhir (X1) dalam tahun, lama pengalaman kerja (X2) dalam tahun, dan jenis kelamin pelamar (X3), di mana 1 menunjukkan laki-laki dan 0 menunjukkan perempuan. Variabel dependen adalah status penerimaan (Y), di mana 1 berarti diterima dan 0 berarti tidak diterima. Analisis ini bertujuan untuk mengukur dampak setiap variabel independen terhadap kemungkinan penerimaan selama proses seleksi, menggunakan SPSS untuk pengujian data. Uji kecocokan model menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,857, yang mengindikasikan tidak ada perbedaan signifikan antara klasifikasi yang diprediksi dan yang diamati, sehingga memvalidasi kesesuaian model untuk analisis lebih lanjut. Nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,405 menunjukkan bahwa variabel independen menjelaskan 40% varians dalam status penerimaan, sementara sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor yang belum diuji. Uji pengaruh simultan mengungkapkan nilai signifikansi 0,002, mengonfirmasi dampak kolektif variabel independen terhadap variabel dependen. Uji pengaruh parsial menunjukkan bahwa durasi pendidikan dan pengalaman kerja secara signifikan mempengaruhi penerimaan, dengan nilai signifikansi masing-masing 0,021 dan 0,011. Model ini secara akurat memprediksi karyawan yang diterima (akurasi 100%) tetapi gagal memprediksi mereka yang tidak diterima (akurasi 0%), menghasilkan akurasi klasifikasi keseluruhan yang moderat sebesar 50%. Model regresi logistik biner ini cocok untuk analisis lebih lanjut dalam mengevaluasi faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan karyawan, dengan potensi peningkatan kemampuan prediktif melalui penggabungan variabel relevan tambahan.
ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER TERHADAP FAKTOR-FAKTOR RISIKO KECELAKAAN LALU LINTAS DI INDONESIA Amalia, Seila; Putri, Amelia; Sianturi, Michael Dolly; Hutapea, Risca Octaviani; Ndruru, Albert Servant; Arnita
Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 5 No. 2 (2024): Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3483/trigonometri.v5i2.9021

Abstract

Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi tingkat keparahan kecelakaan lalu lintas di Indonesia menggunakan regresi logistik biner. Data dari Kaggle mencakup variabel usia, jenis kelamin, pengalaman berkendara, pencahayaan, dan cuaca. Hasil menunjukkan bahwa pencahayaan buruk dan cuaca buruk signifikan meningkatkan peluang kecelakaan fatal masing-masing sebesar 88,8% dan 96,5%. Model regresi memiliki akurasi 76% dengan kecocokan data yang baik (p-value Hosmer-Lemeshow = 0,144). Temuan ini memberikan wawasan penting untuk kebijakan keselamatan dan pengembangan infrastruktur.
IMPLEMENTASI ALGORITMA CNN DALAM PENGEMBANGAN WEBSITE UNTUK KLASIFIKASI SAMPAH ORGANIK, DAN NON-ORGANIK Nugraha, Zidan Indra; Arnita; Kana Saputra S; Setiawan, Abi; Maharani, Raysa; Zaharani, Firna
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 8 No. 1 (2025): MISI Januari 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v8i1.1355

Abstract

Pengelolaan sampah yang kurang efektif, khususnya dalam pemilahan sampah organik dan non-organik, menjadi tantangan utama dalam menjaga kelestarian lingkungan akibat minimnya teknologi klasifikasi otomatis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi sampah berbasis algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang diimplementasikan ke dalam website guna mempermudah masyarakat memilah sampah secara efisien. Sistem dirancang dengan fitur unggah gambar dari perangkat pengguna serta klasifikasi real-time menggunakan kamera. Proses penelitian meliputi pengumpulan dataset 15.515 gambar, preprocessing data, perancangan arsitektur CNN, pelatihan model, evaluasi menggunakan confusion matrix, dan pengembangan website dengan metode waterfall. Hasil menunjukkan bahwa model CNN mampu mencapai akurasi klasifikasi sebesar 84,46. Keunggulan sistem ini adalah klasifikasi real-time, yang memudahkan pengguna memisahkan sampah, meskipun masih terbatas pada dua kategori. Solusi ini mendukung efisiensi daur ulang dan manajemen sampah, serta menjadi dasar untuk pengembangan klasifikasi sampah yang lebih luas di masa depan.
Automasi Verifikasi Identitas Pengguna dalam Pengajuan Kartu Kredit Berbasis Biometrik Menggunakan ML Kit Reo Rizki Ananda; Arnita; S, Kana Saputra; Putri, Alsya Adelia; Neltriana Syafira; Sitompul, Sigun Putra Hasian
SISFOTENIKA Vol. 15 No. 1 (2025): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/sisfotenika.v15i1.526

Abstract

Kasus penipuan dan penyalahgunaan identitas dalam pengajuan kartu kredit semakin meningkat, menekankan perlunya sistem verifikasi identitas yang aman dan efisien. Penelitian ini mengembangkan sistem automasi verifikasi identitas berbasis biometrik menggunakan ML Kit untuk mendukung proses pengajuan kartu kredit. Metode waterfall digunakan untuk merancang sistem ini, meliputi analisis kebutuhan, desain, implementasi, dan integrasi. Sistem ini memanfaatkan biometrik wajah dan sidik jari untuk verifikasi awal saat pendaftaran guna mencegah akun ganda dan verifikasi lanjutan saat pengajuan kartu kredit untuk memastikan keaslian identitas pengguna. Hasil pengujian menunjukkan sistem ini mampu melakukan verifikasi secara real-time dengan akurasi tinggi, memberikan pengalaman pengguna yang praktis dan modern melalui perangkat mobile. Sistem ini meningkatkan keamanan dengan menggunakan data biometrik yang sulit dipalsukan, tetapi tetap menghadapi tantangan seperti ketergantungan pada perangkat tertentu dan kondisi lingkungan. Penelitian ini diharapkan menjadi solusi inovatif dalam meningkatkan kepercayaan dan efisiensi proses pengajuan kartu kredit berbasis biometrik.
ANALISIS PERBANDINGAN K-MEANS DAN DBSCAN DALAM PENGELOMPOKAN DATA TRAVEL REVIEW RATINGS MENGGUNAKAN EVALUASI SILHOUETTE INDEX DAN DAVIES-BOULDIN INDEX Nezza Anggraini Yolandari; Lastri Elisabet Butarbutar; Gloria Citra Hasiana Rajagukguk; M. Fikri Zulfi; Arnita; Fanny Ramadhani
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.6884

Abstract

Dalam era digital, data ulasan wisatawan menjadi sumber informasi penting untuk analisis preferensi dan pengambilan keputusan di sektor pariwisata. Teknik Clustering menjadi salah satu pendekatan yang efektif untuk mengidentifikasi pola tersembunyi dalam data ulasan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua algoritma clustering, yaitu K-Means dan DBSCAN, dalam mengelompokkan data Travel Review Ratings. K-Means menggunakan Elbow Method untuk menentukan jumlah klaster optimal, sedangkan DBSCAN mengandalkan kepadatan data dengan parameter epsilon dan minPts. Evaluasi hasil klasterisasi dilakukan menggunakan metrik Silhouette Index (SI) dan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa DBSCAN menghasilkan performa yang lebih baik dibandingkan K-Means dengan nilai SI sebesar 0,27204 dan DBI sebesar 0,83869. DBSCAN dinilai lebih efektif dalam mengidentifikasi struktur klaster yang tidak beraturan serta menangani outlier, sehingga lebih cocok digunakan untuk dataset ulasan wisata yang kompleks.
Diversity of Ants (Formicidae) in the Bedengan Camping Ground Area, Malang Regency P, Nanda Roudhotul R.; Chasanah, Ratna Nur; Arnita; Khoirina, Rizqi; Arifika, Florencia; Safira, Annisa; Fardhani, Indra
Jurnal Penelitian Pendidikan IPA Vol 11 No 6 (2025): June
Publisher : Postgraduate, University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jppipa.v11i6.10094

Abstract

Ant diversity (Formicede) plays an important role in the ecosystem, especially as an environmental indicator. This study aims to identify the diversity of ant species in the Bumi Camping area, Malang Regency, East Java, and to evaluate the factors that influence it. Ants have evolved into insects that are easily found in terrestrial ecosystems. Of the total number of insect species in the world, approximately 12.000 of them are ants, most of which are spread across tropical areas Data collection was carried out at six points around the musholla area using two trap methods, namely bait traps and fill traps. The ants caught were collected and identified using a stereo microscope, determination keys, and supporting applications. The study found 9 different ant species, including Paratrechina longicornis. Camponatus atriceps, and Monomorium pharaonis. The diversity of ant species is influenced by environmental factors such as altitude, humidity, and food availability. The results showed that the study area had a low diversity index value, possibly due to antibiotic factors and land conversion. This study contributes to the understanding of ant diversity in tropical areas and the importance of ant habitat conservation in forest ecosystems.
PERLINDUNGAN HUKUM TERHADAP TENAGA KERJA DI PT. BLANG KETUMBA KABUPATEN BIREUEN Surya Bidari; Malahayati; Arnita
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Fakultas Hukum Universitas Malikussaleh Vol. 8 No. 2 (2025): (April)
Publisher : Fakultas Hukum Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/jimfh.v8i2.23472

Abstract

Jaminan hukum terhadap tenaga kerja di Indonesia, khususnya dalam sektor perkebunan kelapa sawit, masih dijumpai berbagai permasalahan yang belum terselesaikan. Meskipun terdapat regulasi yang mengatur hak-hak tenaga kerja, pelaksanaannya seringkali tidak optimal. Penelitian ini berupaya mengkaji berbagai bentuk perlindungan hukum yang diberikan kepada pekerja di PT. Blang Ketumba, Kabupaten Bireuen, serta kendala dan upaya yang dilakukan dalam implementasinya. Metode yang digunakan adalah yuridis empiris, termasuk dalam kategori penelitian hukum sosiologis, dengan pengumpulan data melalui wawancara dan observasi lapangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlindungan hukum di perusahaan tersebut belum berjalan maksimal. Beberapa bentuk perlindungan seperti penyediaan Alat Pelindung Diri (APD), sosialisasi keselamatan kerja, dan pelaksanaan K3 telah dilakukan, namun belum menyeluruh dan konsisten. Kendala utama meliputi keterbatasan fasilitas, rendahnya kesadaran tenaga kerja terhadap hak-haknya, serta lemahnya pengawasan dari pihak yang berwenang. Masalah lain seperti pemutusan hubungan kerja secara sepihak dan ketidakadilan dalam pengupasan juga menjadi perhatian penting. Untuk meningkatkan perlindungan hukum bagi tenaga kerja, diperlukan peningkatan edukasi mengenai hak-hak pekerja, menyediakan fasilitas kerja yang layak, serta memperkuat sistem pengawasan dan penegakan hukum ketenagakerjaan. Selain itu, penting juga untuk menjamin jaminan sosial melalui kepesertaan BPJS Kesehatan dan Ketenagakerjaan. Upaya ini diharapkan dapat menciptakan kondisi kerja yang aman, adil, dan sejahtera bagi seluruh tenaga kerja di sektor perkebunan.
PENGARUH PENDEKATAN PEMBELAJARAN BERDFIERENSIASI TERHADAP MINAT BELAJAR IPAS SISWA KELAS V SD INPRES 12/79 LONRAE KECAMATAN TANETE RIATTANG TIMUR KABUPATEN BONE Arnita; Muliadi; Asriadi
Journal of Primary Education Innovation and Research Vol 1 No 02 (2025): Journal of Primary Education Innovation and Research
Publisher : PT. Lontara Digitech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan jenis penelitian korelasional yang bertujuan untuk mendapatkan gambaran hubungan pendekatan pembelajaran berdiferensiasi dengan minat belajar IPAS siswa kelas V SD Inpres 12/79 Lonrae Kecamatan Tanete Riattang Timur Kabupaten Bone. Jumlah populasi sebanyak 29 siswa kelas V dengan menggunakan Teknik sampel jenuh. Teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan menggunakan angket. Teknik analisis data dengan menggunakan analisis statistik deskriptif dan analisis statiktik inferensial. Berdasarkan hasil analisis data statistik deskriktif diperoleh hasil penelitian rata-rata dari pretes 51,9 (kurang) sedangkan rata-rata dari posttest 81,03 (baik). Kesimpulan penelitian ini bahawa terdapat pengaruh penerapan pendekatan pembelajaran berdiferensiasi terhadap minat belajar IPAS siswa, yaitu ada perbedaan rata-rata hasil pre-tes dan post-test minat belajar siswa.
Google Site Untuk Pembelajaran Online Said Iskandar Al Idurs; Zufahmi Indra; Mualiawan Firdaus; Arnita
Darma Abdi Karya Vol. 2 No. 2 (2023): Darma Abdi Karya: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/darmaabdikarya.v2i2.1710

Abstract

Pembelajaran di era pandemi covid-19 membuat guru memaksimalkan penggunaan media pembelajaran berbasis Information and Communication Technology(ICT). Untuk itu dibutuhkan berbagai upaya dalam pembelajaran termasuk penggunaan media pembelajaran berbasis ICT agar memudahkan guru dalam proses pembelajaran. Pentingnya peningkatan kompetensi dan keterampilan guru dalam memanfaatkan dan memaksimalkan media pembelajaran berbasis ICT sehingga perlu adanya pelatihan dalam membuat dan menggunakan media pembelajaran berbasis ICT kepada guru. Pelatihan pembuatan dan penggunaan google sites sebagai media pembelajaran dilaksanakan pada tanggal 9 Agustus 2022 Pelatihan ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi guru melalui penggunaan Google Sites sebagai media pembelajaran online. Pelaksanaan pelatihan ini terdiri atas 2 tahapan yaitu pertama penyampaian materi mengenai pembuatan dan penggunaan google sites sebagai media pembelajaran dan kedua praktek langsung membuat dan menggunakan google sites sebagai media pembelajaran online. Metode dalam pelatihan ini adalah ceramah, tanya jawab dan eksperimen. Pelatihan ini diikuti dengan antusiasme dari peserta yang diikuti oleh 30 orang guru SMP NEGERI 3 PANCUR BATU. Pelatihan ini menambah pengetahuan dan kompetensi serta skill peserta dalam membuat dan menggunakan google sites sebagai media pembelajaran.. Hasil dari angket yang disebarkan kepada para guru setelah kegiatan ini berakhir menunjukkan bahwa kegiatan ini sangat bermanfaat dan mereka berharap kegiatan yang semacam ini diadakan lagi pada tahun yang akan datang.
Floyd-Warshall Algorithm for Web-Based Route Optimization for a Road Network Study in Medan City Faridawaty Marpaung; Arnita; Tommy; Putri Harliana
Jurnal Multidisiplin Madani Vol. 3 No. 11 (2023): November, 2023
Publisher : PT FORMOSA CENDEKIA GLOBAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55927/mudima.v3i11.6674

Abstract

The socio-demographic conditions of the region have an influence on the transportation performance in the region. This study aims to determine the shortest path between two specified points, namely the starting and the end point of several sub-districts in Medan city, especially the sub-district of Medan Amplas. To get the output, several steps are needed, namely collecting the coordinates of street names and road lengths, which is obtained from Google maps. Graphs are used to present the data. Data analysis is used by Floyd–Warshall Algorithm with HTML Web Application supported by PHP programming language, JavaScript and MySQL database. The test results using the Black Box method show that the system functionality is 100% running well. For testing, the results of the final W_ij and Z^* final matrix calculations generated by the system is same with the manual calculations. Finally, to test the reliability of the system made, the results of the reliability test show the truth of working well and it can be accepted. There are no path deviations, so that the results are as expected
Co-Authors Amalia, Seila Anggi Silalahi Arifika, Florencia Asriadi Azhara Amelia H Chasanah, Ratna Nur Daulay, Putri Agustin Desni Paramitha Purba Fanny Ramadhani Fardhani, Indra Faridawaty Faridawaty Marpaung Gloria Citra Hasiana Rajagukguk Hutapea, Risca Octaviani Kana Saputra S Khoirina, Rizqi Lastri Elisabet Butarbutar Lumbantobing, Imelda Octavia M. Fikri Zulfi Maharani, Raysa Malahayati Mualiawan Firdaus Muliadi Napitupulu, Rusmawanty Ndruru, Albert Servant Neltriana Syafira Nezza Anggraini Yolandari Nita, Arnita Nugraha, Zidan Indra P, Nanda Roudhotul R. Putri, Alsya Adelia Putri, Amelia Rahmadi, M Taufik Reo Rizki Ananda Rosni Sabrina Akva Safira, Annisa Said . Iskandar Setiawan, Abi Sianturi, Michael Dolly Silaban, Dewi Fortuna Simanjuntak, Ferdyanto Abangan Sitompul, Sigun Putra Hasian Sri Dewi Suciani, Ayu Surya Bidari Tommy Z, Soedirman Zaharani, Firna Zufahmi Indra