Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya (Jurnal MSA) Jurnal Informasi dan Komputer Jurnal Cendikia
Sivi, Nuari Anisa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Mathematics Medicine & Pharmacology Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisis Data Panel Pertumbuhan Penduduk Terhadap Fertilitas, Mortalitas dan Migrasi Menggunakan Metode Random Effect Model Tahun 2017-2020 Sari, Reni Permata; Hendrawan, Deni; Sivi, Nuari Anisa; Mualim, Imam
Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 11 No 2 (2023): VOLUME 11 NO 2 TAHUN 2023
Publisher : Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/msa.v11i2.34881

Abstract

Pertumbuhan Penduduk adalah banyak sedikitnya jumlah Penduduk pada suatu wilayah. Secara terus menerus penduduk akan dipengaruhi oleh bertambahnya jumlah kelahiran bayi (fertilitas), tetapi secara bersamaan pula akan dikurangi oleh jumlah kematian (mortalitas) yang terjadi pada semua golongan umur, serta migrasi juga berperan imigran (pendatang) akan menambah dan emigran akan mengurangi jum-lah penduduk. Tujuan pada Penelitian ini yaitu : 1) Untuk mengetahui analisis deskriptif terhadap data penduduk fertilitas, data penduduk mortalitas dan data penduduk migrasi, 2) Untuk mengetahui model regresi data panel yang mempengaruhi pertumbuhan penduduk fertilitas, pertumbuhan penduduk mortalitas dan pertumbuhan penduduk migrasi. Pengujian asumsi model terpilih, melalui beberapa uji data memenuhi asumsi linieritas. Data berdistribusi normal, tidak terjadi autokorelasi, multikolieritas, dan data yang digunakan merupakan homokedastisitas yaitu varian residual bersifat konstan. Dari pemodelan menggunakan pendekatan Random Effect diketahui bahwa variabel Fertilitas, Mortalitas dan Migrasi secara Bersama sama mempengaruhi jumlah penduduk di Kecamatan Mataram Baru dengan sumbangan pengaruh sebesar 46.1% sementara sisanya 53.9% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
KOMPARASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) UNTUK PREDIKSI KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP KINERJA DOSEN Dwiatmoko, Fathoni; Sivi, Nuari Anisa; Mualim, Imam; Satria, Jagat; Satrio, Agung
Jurnal informasi dan komputer Vol 12 No 01 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 4 (April)
Publisher : LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v12i01.581

Abstract

Education serves as the primary foundation to fulfill life's needs through the acquisition of adequate knowledge. The educational process aims to create high-quality Human Resources (HR), starting from elementary education to higher education. Performance evaluation of lecturers is essential as they play a vital role in daily interactions with students, impacting student satisfaction. This research aims to compare Support Vector Machine (SVM) and Long Short-Term Memory (LSTM) algorithms in predicting student satisfaction with lecturer performance. The variables used include responsiveness, reliability, appearance, and empathy. The study results are expected to provide further insights into the effectiveness of both methods in predicting student satisfaction. The analysis of SVM and LSTM algorithm calculations is based on satisfaction data from students at the Faculty of Science and Technology, Nahdlatul Ulama University Lampung. Data collection involved feedback from 2462 respondents on lecturer performance obtained from the Quality Cluster in the Faculty of Science and Technology (FASTEK), recorded in an Excel format. The accuracy results of the SVM and LSTM algorithms, based on the evaluation of the testing system, show a comparison of accuracy results. SVM algorithm accuracy is 98.78%, while LSTM algorithm accuracy is 98.68%. It is concluded that the SVM algorithm provides satisfactory results in determining the level of student satisfaction.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERPANJANGAN ASURANSI KEBAKARAN PADA PT ASURANSI INTRA ASIA BANDAR LAMPUNG Sivi, Nuari Anisa; Komarudin, Agus
Jurnal Cendikia Vol 21 No 1 (2021)
Publisher : LPPM ITBA Dian Cipta Cendikia

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

Abstract

Teknologi yang berkembang pesat saat ini adalah internet, manfaat internet dewasa ini terasa semakin berperan penting dan sangat luas cakupannya. PT Asuransi Intra Asia menginginkan peningkatan pelayanan terhadap konsumen, karena domisili konsumen yang tersebar di Lampung dan waktu perjalanan konsumen ke kantor yang memerlukan biaya yang lebih, maka diperlukan sistem yang dapat membantu konsumen melakukan transaksi tidak hanya datang ke kantor melainkan dapat dilakukan di rumah atau di tempat kerjanya. Sistem yang akan dirancang berbasis web, karena dengan web transaksi yang akan dilakukan oleh konsumen tidak terbatas oleh tempat dan waktu. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem yaitu dengan siklus klasik/air terjun, dengan alat dan bahan pengembangannya memakai Data Flow Diagram, Diagram Konteks, Entity Relational Diagram, PHP, Apache, Macromedia Dreamweaver 8, dan MySQL.. Dalam perusahaan yang bergerak dibidang jasa seperti asuransi ini sangat diperlukan peningkatan pelayanan yang didukung oleh teknologi yang mengandalkan komputer serta jaringan yang fasilitasnya menguntungkan, antara lain informasi mengenai akhir periode asuransi akan lebih mudah dan cepat diakses dimana saja tanpa batasan waktu dan tempat serta konsumen dapat memperpanjang asuransi periode asuransinya dengan mudah.
Co-Authors Deni Hendrawan Dwiatmoko, Fathoni Komarudin, Agus Mualim, Imam Sari, Reni Permata Satria, Jagat Satrio, Agung