Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.323
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer AGRIMOR Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer JOIV : International Journal on Informatics Visualization SemanTIK : Teknik Informasi Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Faktor Exacta Abdimas Talenta : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Mathvision : Jurnal Matematika GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Range : Jurnal Pendidikan Matematika Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Journal of Research in Mathematics Trends and Technology Jurnal Diferensial HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi Journal Of Information And Technology Unimor (JITU) PROFICIO: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Penelitian Inovatif AKM: Aksi Kepada Masyarakat Jurnal Sisfotek Global Jurnal Algoritma Fraction: Jurnal Teori dan Terapan Matematika Prosiding Seminar Nasional Official Statistics IC Tech: Majalah Ilmiah Sanskara Ekonomi dan Kewirausahaan Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Kreativasi: Journal of Community Empowerment PADIMAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Mathematics, Computation and Statistics (JMATHCOS) Indonesian Journal of Statistics and Its Applications IC Tech: Majalah Ilmiah Media Pendidikan Matematika Babakti: Journal of Community Engangement
Chrisinta, Debora
Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Timor, Indonesia
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 54 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 54 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Penyusunan Buku di Perpustakaan Peter Gelu, Leonard; Chrisinta, Debora; Eduardo Simarmata, Justin
Jurnal Algoritma Vol 22 No 2 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-2.2956

Abstract

University libraries play an important role in supporting the learning and research processes. However, book borrowing transaction data is often not optimally utilized to understand user needs. This study aims to identify book borrowing patterns at the University of Timor Library in order to find associations between book types that can be used for reading recommendations and collection management. The method used is association rule mining with the Apriori algorithm on book borrowing transaction data for the 2023–2024 period. The analysis results show strong association patterns between several book titles, particularly in the fields of finance and taxation, such as “Financial Statement Analysis and Its Application,” “Value Added Tax,” and "Techniques for Drafting Local Regulations: Regarding Local Taxes and Local Levies," which had a support value of 0.011494, confidence of 100%, and lift of 87. Another strong pattern was found in the field of information technology, namely between the books “Data Mining: [For Data Classification and Clustering]” and “A Brief Introduction to Python 3 Programming” with a lift of 58, indicating a correlation between the topics of programming and data analytics. These findings confirm that library users tend to borrow books with related themes, so the results of this study can be used for collection planning, shelf arrangement, and the development of data-based recommendation systems in libraries.
PELATIHAN APLIKASI RSHINY SEBAGAI MEDIA INTERAKTIF DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKA BAGI SISWA SMA NEGERI INSANA TENGAH: TRAINING ON THE UTILIZATION OF RSHINY APPLICATIONS AS INTERACTIVE MEDIA IN MATHEMATICS LEARNING AT SMA NEGERI INSANA TENGAH Simarmata, Justin Eduardo; Purnomo, Miko; Chrisinta, Debora; Hijriani, Lailin
PADIMAS Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 02 (2025): Padimas (Jurnal Pengabdian Masyarakat)
Publisher : PADIMAS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32665/padimas.v4i02.5657

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas pembelajaran matematika di SMA Negeri Insana Tengah, sekolah yang berada di wilayah perbatasan, melalui pemanfaatan teknologi RShiny sebagai media pembelajaran interaktif. Kegiatan ini memberikan manfaat langsung bagi mitra sekolah dalam bentuk peningkatan pemahaman konsep matematika siswa, penguatan motivasi belajar, serta tersedianya sumber belajar digital yang inovatif dan berkelanjutan. Peserta kegiatan terdiri atas 32 siswa kelas X yang mengikuti pelatihan dalam dua kali pertemuan di laboratorium komputer. Metode pelaksanaan meliputi identifikasi kebutuhan siswa, pengembangan modul interaktif berbasis RShiny, implementasi pembelajaran, serta evaluasi hasil belajar. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman konsep matematika siswa yang ditunjukkan melalui perbandingan hasil pretes dan posttes, serta peningkatan keterlibatan aktif siswa selama proses pembelajaran. Selain berdampak pada peningkatan kualitas proses dan hasil belajar, program ini juga memperkuat kapasitas sekolah mitra dalam mengintegrasikan teknologi pembelajaran interaktif sebagai upaya peningkatan mutu pendidikan di wilayah perbatasan.
Deteksi Plagiarisme Dokumen Tugas Menggunakan Algoritma Shingling dan MD5 Fingerprint Chrisinta, Debora; Simarmata, Justin Eduardo; Purnomo, Miko; Santoso, Jaya
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 13 No 1: Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2026131

Abstract

Masalah utama dalam lingkungan akademik adalah plagiarisme, yang dapat merusak reputasi institusi dan menghambat proses pembelajaran mahasiswa. Oleh karena itu, untuk mengatasi masalah ini diperlukan sistem deteksi plagiarisme yang efektif dan efisien. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma Shingling dan MD5 Fingerprint menggunakan Python untuk mendeteksi kemiripan teks dalam tugas mahasiswa. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa dokumen Word (.docx) berupa tugas akademik, seperti esai dan laporan, yang dikumpulkan dari mata kuliah Data Warehouse. Metode yang digunakan meliputi pra-pemrosesan teks, pembentukan shingle berbasis kata, dan perhitungan Jaccard Similarity untuk mengukur tingkat kemiripan antara dokumen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Shingling dan MD5 Fingerprint efektif dalam mendeteksi kemiripan teks, bahkan ketika terdapat variasi dalam struktur kalimat atau penggunaan bahasa. Hasil kemiripan divisualisasikan dalam grafik batang, yang menyajikan tingkat kemiripan antar dokumen secara jelas dan ringkas. Sistem ini diharapkan menjadi alat bantu andal bagi dosen dan institusi dalam memantau keaslian karya tulis mahasiswa secara real-time.   Abstract The main issue in the academic environment is plagiarism, which can damage the reputation of institutions and hinder the student learning process. Therefore, an effective and efficient plagiarism detection system is necessary to address this problem. The aim of this study is to implement the Shingling algorithm and MD5 Fingerprint using Python to detect text similarity in student assignments. The data used in this research consists of Word documents (.docx) of academic assignments, such as essays and reports, collected from the Data Warehouse course. The methods used include text preprocessing, word-based shingle formation, and Jaccard Similarity calculation to measure the similarity level between documents. The research results show that the Shingling algorithm and MD5 Fingerprint are effective in detecting text similarity, even when there are variations in sentence structure or language use. Visualization of the results in the form of graphs facilitates the identification of documents with high levels of plagiarism, allowing for further action to maintain academic integrity. This system is expected to be a reliable tool for lecturers and institutions to monitor the authenticity of student writings in real-time.
Pengabdian kepada masyarakat melalui pengembangan modul interaktif untuk peningkatan kualitas pembelajaran statistika di SMP Satu Atap Negeri Maumolo Mone, Ferdinandus; Simarmata, Justin Eduardo; Kehi, Yohanes Jefrianus; Laja, Yosepha Patricia Wua; Purnomo, Miko; Chrisinta, Debora; Abi, Roberto; Tavares, Ricson
SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Vol 9, No 6 (2025): November
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jpmb.v9i6.34518

Abstract

Abstrak Pembelajaran Statistika di tingkat SMP sering dianggap sulit oleh siswa karena penyajiannya yang cenderung abstrak dan kurang kontekstual. Kondisi ini juga dialami oleh siswa SMP Satu Atap Negeri Maumolo, khususnya di kelas VIII, yang menunjukkan rendahnya pemahaman konsep dasar Statistika. Oleh karena itu, kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk mengembangkan dan menerapkan modul interaktif sebagai media pembelajaran yang dapat meningkatkan pemahaman siswa. Mitra kegiatan adalah SMP Satu Atap Negeri Maumolo dengan sasaran 30 siswa kelas VIII yang mengikuti kegiatan selama dua hari, pada tanggal 1 dan 2 Agustus 2025. Metode pelaksanaan meliputi penyusunan modul interaktif, penyampaian materi berbasis kontekstual, diskusi, serta pendampingan dalam mengerjakan latihan soal. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman siswa yang terlihat dari peningkatan rata-rata nilai latihan dari 58 pada awal kegiatan menjadi 80 setelah penggunaan modul. Secara kualitatif, siswa menyatakan modul mudah dipahami, tampilannya menarik, serta membantu meningkatkan kepercayaan diri dalam mempelajari Statistika. Lebih dari 85% siswa terlibat aktif dalam diskusi dan mampu menyelesaikan soal dengan baik. Dengan demikian, kegiatan ini memberikan dampak positif dalam mendukung peningkatan kualitas pembelajaran Statistika dan dapat dijadikan model alternatif pembelajaran bagi sekolah-sekolah di wilayah perbatasan. Kata kunci: Pengabdian masyarakat; modul interaktif; statistika; pemahaman siswa; SMP. Abstract Statistics learning at the junior high school level is often perceived as difficult by students due to its abstract presentation and lack of contextual approaches. This condition is also found among eighth-grade students of SMP Satu Atap Negeri Maumolo, who demonstrate limited understanding of basic statistical concepts. Therefore, this community service activity aimed to develop and implement an interactive module as a learning medium to improve students’ comprehension. The partner institution was SMP Satu Atap Negeri Maumolo, involving 30 eighth-grade students who participated in the program over two days, on August 1–2, 2025. The implementation methods included the development of the interactive module, contextual delivery of materials, group discussions, and guided practice in solving problems provided in the module. The results indicated an improvement in students’ understanding, as reflected in the increase of average practice scores from 58 at the beginning of the activity to 80 after the module was applied. Qualitatively, students reported that the module was easy to understand, visually engaging, and helpful in building their confidence in learning Statistics. More than 85% of students actively engaged in discussions and successfully completed the exercises. In conclusion, this activity had a positive impact on improving the quality of Statistics learning and can serve as an alternative model for schools in border regions. Keywords: community service; interactive module; statistics; student comprehension; junior high school.
PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA ORANG LANJUT USIA: APPLICATION OF THE CERTAINTY FACTOR METHOD IN AN EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING DISEASES IN OLDER ADULTS Soares, Deonia Morissette Bento Araujo; REma, Yasinta O. Legu; Ullu, Hevi Herlina; Chrisinta, Debora
HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi Vol. 17 No. 1 (2026): Jurnal HOAQ - Teknologi Informasi
Publisher : STIKOM Uyelindo Kupang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52972/hoaq.vol17no1.p131-139

Abstract

Penyakit pada orang lanjut usia (lansia) sering sulit dikenali sejak dini akibat keterbatasan pengetahuan masyarakat serta akses layanan kesehatan yang terbatas. Berbagai penelitian sebelumnya telah menerapkan sistem pakar untuk diagnosis penyakit, namun sebagian besar belum secara khusus memfokuskan pada diagnosis penyakit lansia dengan pendekatan tingkat keyakinan berbasis ketidakpastian yang mudah diakses masyarakat umum. Kesenjangan penelitian (research gap) terletak pada masih terbatasnya sistem diagnosis mandiri berbasis web yang mampu mengakomodasi ketidakpastian gejala lansia menggunakan metode Certainty Factor. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis web untuk diagnosis awal penyakit pada lansia menggunakan metode Certainty Factor. Sistem dikembangkan melalui tahapan analisis, perancangan, implementasi menggunakan PHP dan MySQL, serta pengujian sistem. Evaluasi dilakukan melalui pengujian fungsional black box dan pengujian akurasi dengan membandingkan hasil diagnosis sistem dan pakar menggunakan data 50 lansia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa 46 data diagnosis sesuai dan 4 data tidak sesuai, sehingga diperoleh tingkat akurasi sebesar 92%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem memiliki performa yang baik sebagai alat bantu diagnosis awal penyakit pada lansia. Meskipun jumlah sampel masih terbatas, hasil ini sejalan dengan penelitian sistem pakar berbasis Certainty Factor sebelumnya yang menunjukkan akurasi pada kisaran menengah hingga tinggi. Sistem yang dikembangkan memberikan kontribusi berupa platform diagnosis awal yang mudah diakses dan mendukung pengambilan keputusan kesehatan awal bagi lansia.   Diseases in older adults (elderly) are often difficult to identify at an early stage due to limited public knowledge and restricted access to healthcare services. Previous studies have implemented expert systems for disease diagnosis; however, most have not specifically focused on elderly disease diagnosis using uncertainty-based confidence approaches that are easily accessible to the general public. The research gap lies in the limited availability of web-based self-diagnosis systems capable of accommodating uncertainty in elderly symptoms using the Certainty Factor method. This study aims to develop a web-based expert system for early diagnosis of diseases in elderly individuals using the Certainty Factor method. The system was developed through stages of analysis, design, implementation using PHP and MySQL, and system testing. Evaluation was conducted through functional testing using the black-box method and accuracy testing by comparing system diagnosis results with expert diagnoses using data from 50 elderly patients. The testing results showed that 46 diagnoses were consistent with expert evaluations while 4 diagnoses were inconsistent, resulting in an accuracy rate of 92%. These results indicate that the developed system performs well as a supporting tool for early disease diagnosis in elderly individuals. Although the sample size remains limited, the findings are consistent with previous Certainty Factor–based expert system studies reporting moderate to high accuracy levels. The developed system contributes a web-based early diagnosis platform that is easily accessible and supports preliminary health decision-making for elderly individuals.
KLASTERISASI MODEL PEMBELAJARAN DI UNIVERSITAS TIMOR MENGGUNAKAN METODE K-MEANS: CLUSTERING OF LEARNING MODELS AT UNIVERSITAS TIMOR USING THE K-MEANS METHOD Seran, Krisantus Jumarto Tey; Fallo, Glorita D.R.M; Ludji, Dian Grace; Chrisinta, Debora
HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi Vol. 17 No. 1 (2026): Jurnal HOAQ - Teknologi Informasi
Publisher : STIKOM Uyelindo Kupang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52972/hoaq.vol17no1.p121-130

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola model pembelajaran di Universitas Timor menggunakan metode K-Means. Lima variabel utama yang digunakan dalam klasterisasi meliputi metode pembelajaran, jenis evaluasi, ketersediaan sumber daya, tingkat kepuasan, dan fleksibilitas waktu belajar. Data primer diperoleh dari 1.018 mahasiswa aktif melalui kuesioner skala Likert. Jumlah klaster optimal ditentukan menggunakan metode Elbow, yang menghasilkan dua klaster utama. Klaster 1 didominasi oleh mahasiswa yang memilih pembelajaran offline dengan pendekatan diskusi dan evaluasi berupa tugas individu. ketersediaan sumber daya masih terbatas, tingkat kepuasan tinggi dan fleksibilitas waktu belajar sangat baik. Klaster 2 juga menunjukkan preferensi terhadap pembelajaran offline dengan metode pendekatan dosen berupa diskusi jenis evaluasinya tugas individu. Sumber daya baru sebagian yang terpenuhi , dengan tingkat kepuasan yang baik dan fleksibilitas waktu belajar yang cukup baik. Evaluasi kualitas hasil klaster menggunakan metode Silhouette Coefficient menghasilkan nilai 0,3377, yang termasuk dalam kategori Weak Structure. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan dalam pengembangan kebijakan pembelajaran dan penyusunan kurikulum yang lebih sesuai dengan karakteristik mahasiswa.   This study aims to identify learning pattern types at the University of Timor using the K-Means clustering method. Five main variables were used in the clustering process, including learning method, type of evaluation, availability of resources, student satisfaction, and time flexibility. Primary data were obtained from 1,018 active students through a Likert-scale questionnaire. The optimal number of clusters was determined using the Elbow method, which resulted in two main clusters. Cluster 1 is dominated by students who prefer offline learning with a discussion-based approach and individual task evaluation. Resource availability is still limited, but the level of satisfaction is high, and learning time flexibility is considered very good. Cluster 2 also shows a preference for offline learning with a discussion-based teaching approach and individual task evaluation. However, resource availability is only partially met, with good satisfaction levels and fairly good time flexibility. The quality of the clustering results was evaluated using the Silhouette Coefficient method, which produced a score of 0.3377, categorized as a Weak Structure. The results of this study are expected to serve as a consideration in developing learning policies and curriculum planning that better align with student characteristics.
PELATIHAN DIVERSIFIKASI KELAPA MENJADI BRIKET DALAM UPAYA MENINGKATKAN PENDAPATAN KELOMPOK TANI Justin Eduardo Simarmata; Melkisedik Bukifan; Leonard Peter Gelu; Debora Chrisinta; Ni Wayan Sukerti; Nia Erlina; Ida Bagus Putu Mardana
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 8, No 3 (2025): MARTABE : JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v8i3.943-950

Abstract

Kegiatan pengabdian ini dilaksanakan untuk meningkatkan kemampuan Kelompok Tani Nifunan di Desa Nian dalam mendiversifikasi limbah tempurung kelapa menjadi briket sebagai produk bernilai tambah. Metode yang digunakan meliputi sosialisasi, sosialisasi, pelatihan teknis, dan workshop pemasaran, dengan partisipasi aktif 21 anggota kelompok tani. Evaluasi dilakukan melalui angket, observasi, dan wawancara, baik selama kegiatan berlangsung maupun pasca kegiatan. Hasil pengabdian menunjukkan peningkatan hardskill peserta sebesar 70%, dengan 85% peserta memahami teknik pembuatan briket setelah pelatihan. Selain itu, 50% peserta mulai memproduksi briket untuk kebutuhan rumah tangga atau pemasaran lokal, yang berpotensi meningkatkan pendapatan ekonomi mereka. Kegiatan ini juga membuka peluang kolaborasi untuk pengembangan lebih lanjut di bidang pemasaran digital dan produksi skala besar.
Enhancing The Accuracy of Academic Document Plagiarism Detection Through Big Data and Similarity Measure Approaches Debora Chrisinta; Miko Purnomo; Iis Aprianti; Justin Eduardo Simarmata
Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Vol 8 No 1 (2026): JINITA, June 2026
Publisher : Politeknik Negeri Cilacap

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35970/jinita.v8i1.2946

Abstract

This study develops a Big Data-based plagiarism detection system using Similarity Measures to enhance objectivity and efficiency in evaluating student assignments. Employing a Research and Development (R&D) approach, the system processes .pdf and .docx documents through text preprocessing and computes similarities using Jaccard and Cosine Similarity. Testing on assignments from the Information Technology Program at the University of Timor showed that Cosine Similarity is more sensitive to sentence structure, while Jaccard better detects identical phrases. Around 40% of documents exceeded a 40% similarity threshold, indicating potential plagiarism. The system offers fast, flexible detection via a web interface, though it remains limited in identifying semantic or paraphrased content. Future improvements will incorporate NLP techniques to enhance accuracy and academic integrity
Pendampingan Teknik Hitung Trachtenberg Sebagai Strategi Peningkatan Kemampuan Numerasi Siswa SMP Negeri Neobat Kefamenanu Miko Purnomo; Justin Eduardo Simarmata; Debora Chrisinta; Adelya I Manalu; Iis Aprianti; Eva Binsasi
Babakti: Journal of Community Engangement Vol 3 No 1 (2026): April
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35706/babakti.v3i1.13204

Abstract

Kemampuan numerasi merupakan salah satu kompetensi penting yang harus dimiliki siswa dalam menghadapi tantangan pembelajaran abad ke-21. Namun, dalam praktiknya masih banyak siswa yang mengalami kesulitan dalam melakukan operasi hitung dasar, khususnya pada materi perkalian dan pembagian. Kondisi ini juga ditemukan pada siswa di SMP Negeri Neonbat Kefamenanu yang menunjukkan rendahnya minat belajar matematika serta belum adanya pengenalan metode berhitung alternatif. Oleh karena itu, kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan numerasi siswa melalui pendampingan teknik hitung Trachtenberg. Kegiatan dilaksanakan melalui beberapa tahapan, yaitu survei lokasi, identifikasi permasalahan mitra, pelaksanaan pelatihan, serta evaluasi dan monitoring. Metode pelaksanaan menggunakan pendekatan partisipatif melalui kegiatan sosialisasi, workshop, dan praktik langsung penggunaan metode Trachtenberg dalam menyelesaikan operasi perkalian dan pembagian. Evaluasi kegiatan dilakukan melalui pemberian tes sebelum dan sesudah pelatihan serta observasi aktivitas siswa selama kegiatan berlangsung. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan kemampuan numerasi siswa yang ditunjukkan oleh kenaikan nilai rata-rata dari 61,0 pada pre-test menjadi 79,5 pada post-test. Selain itu, siswa juga menunjukkan peningkatan minat, keaktifan, dan kepercayaan diri dalam menyelesaikan soal matematika. Dengan demikian, pendampingan teknik hitung Trachtenberg dapat menjadi salah satu strategi alternatif yang efektif dalam meningkatkan kemampuan numerasi siswa.
EVALUASI KINERJA METODE CLUSTER ENSEMBLE DAN LATENT CLASS CLUSTERING PADA PEUBAH CAMPURAN Debora Chrisinta; I Made Sumertajaya; Indahwati Indahwati
Indonesian Journal of Statistics and Applications Vol 4 No 3 (2020)
Publisher : Statistics and Data Science Program Study, SSMI, IPB University, in collaboration with the Forum Pendidikan Tinggi Statistika Indonesia (FORSTAT) and the Ikatan Statistisi Indonesia (ISI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/ijsa.v4i3.630

Abstract

Most of the traditional clustering algorithms are designed to focus either on numeric data or on categorical data. The collected data in the real-world often contain both numeric and categorical attributes. It is difficult for applying traditional clustering algorithms directly to these kinds of data. So, the paper aims to show the best method based on the cluster ensemble and latent class clustering approach for mixed data. Cluster ensemble is a method to combine different clustering results from two sub-datasets: the categorical and numerical variables. Then, clustering algorithms are designed for numerical and categorical datasets that are employed to produce corresponding clusters. On the other side, latent class clustering is a model-based clustering used for any type of data. The numbers of clusters base on the estimation of the probability model used. The best clustering method recommends LCC, which provides higher accuracy and the smallest standard deviation ratio. However, both LCC and cluster ensemble methods produce evaluation values that are not much different as the application method used potential village data in Bengkulu Province for clustering.
Co-Authors Abi, Roberto Adelya I Manalu afandi, iswan Afdhal Chatra Agustinus Palmarius Tae Abi Agustinus Yoseph Leu Aldianus Bria Alejandro Jr. V. Matute Anastasia Kadek Dety Lestari Baldemor, Milagros R. Baso, Budiman Benu, Luky Wandika Bete, Hendrika Binsasi, Eva Bone, Dominifridus Chamdi, Achmad Nur Christofel John Bernhard Sendow Dian Grace Ludji Eva Binsasi Fallo, Glorita D.R.M Febrya Christin Handayani Buan Fetronela Rambu Bobu Fransiskus Yulius Dhewa Kadju Gelu, Leonard Peter Gelu, Leonard Peter Gerhard-Wilhelm Weber Handayani, Rika Hevi Herlina Ullu Hevi Herlina Ullu Hijriani, Lailin Hutubessy, Aditya I Made Sumertajaya Ida Bagus Putu Mardana Iis Aprianti Iis Aprianti Indahwati Indra Budaya, Indra Januario Resky A. Sekab Jaya Santoso Josua Sahala Juventianus Kenjam Kabut, Stefanus Kristoforus Fallo Manalu, Adelya I Maneno, Regolinda Manhitu, Emerensiana Okan Margareta Mamuit Ninu Maria Metriana Seran Maria Naimnule Marselinus Banu Martins, Alfiana Fontes Matute, Alejandro Jr. V. Mau, Paskalia Yunita Melkisedik Bukifan Miko Purnomo Miko Purnomo mone, ferdinandus Naimnule, Maria Naisau, Angela Cristina Ni Wayan Sukerti Nia Erlina Nofrianti Bau Pakaenoni, Lusilia Dos Santos Patricia Gertrudis Manek Peter Gelu, Leonard Purba, Switamy Angnitha Risald Simarmata, Justin Eduardo Siprianus Septian Manek Soares, Deonia Morissette Bento Araujo Switamy Angnitha Purba Tavares, Ricson Tey Seran, Krisantus Jumarto Tulus Martua Sihombing Ture Simamora Ullu, Hevi Herlina Veithzal Rivai Zainal Venantius Oskar Nahak Winda Ade Fitriya B Wua Laja, Yosepha Patricia Yasinta O.L Rema Yohanes Jefrianus Kehi Yoseph Pius Kurniawan Kelen