Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Saintifik : Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya Journal of Mathematics and Scientific Computing With Applications
Sembiring, Tesya Yunita
Unknown Affiliation
Mathematics Physics Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Pemetaan Kasus Kekerasan Berdasarkan Karakteristik Wilayah Kabupaten/Kota Di Sumatera Utara Menggunakan Canonical Correspondence Analysis Sembiring, Tesya Yunita; Widyasari, Rina; Cipta, Hendra
SAINTIFIK Vol 11 No 1 (2025): Saintifik: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/saintifik.v11i1.579

Abstract

Tindak kekerasan merupakan sebuah tindakan kriminal yang membawa dampak negatif baik secara ekonomi maupun psikologis, serta melanggar hukum, norma sosial, dan nilai-nilai agama. Banyak aspek masyarakat, termasuk kepadatan penduduk, status ekonomi, dan tingkat pendidikan, dapat memengaruhi prevalensi kekerasan di lokasi tertentu. Karena setiap wilayah Sumatera Utara memiliki ciri khas yang berbeda, maka demikian pula pola tingkat kekerasannya. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan dan menganalisis hubungan antara kasus kekerasan dengan kabupaten/kota di Sumatera Utara, berdasarkan karakteristik wilayah. Unit observasi penelitian ini adalah 33 kabupaten/kota di Sumatera Utara. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari Dinas Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak (DPPPA) tahun 2021, dengan variabel Kekerasan Dalam Rumah Tangga (KDRT), seksual, trafficking, dan kekerasan lainnya. Metode penelitian yang digunakan adalah Canonical Correspondence Analysis (CCA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemetaan dan hubungan antara kasus kekerasan dengan kabupaten/kota di Sumatera Utara berhasil divisualisasikan melalui peta triplot. Variansi data yang terwakili dalam peta triplot sebesar 0,0150 dari total nilai eigen, dan secara akumulatif, Peta triplot dua dimensi dapat menjelaskan 100% variasi data yang dikumpulkan oleh CCA..
ANALYSIS OF FACTORS OF MATERNAL MORTALITY RATE IN MEDAN CITY USING BIVARIAT POISSON REGRESSION Sirait, Anita Ningsih; Fairuz, Ersya Nurul; Nikmah, Khairun; Sembiring, Tesya Yunita
Journal of Mathematics and Scientific Computing With Applications Vol. 3 No. 1 (2022)
Publisher : Pena Cendekia Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1248.759 KB) | DOI: 10.53806/jmscowa.v2i2.57

Abstract

There are several factors that cause maternal death, such as bleeding, hypertension, infection, prolonged labor, abortion and others. Maternal deaths related to pregnancy, childbirth and the puerperium (42 days after delivery), and the number of deaths per 100,000 live births related to pregnancy or medical problems (except accidents or incidents). In this study the case of maternal mortality using the Bivariate Poisson Regression model which aims to determine what factors are the main factors in maternal mortality using the Bivariate Poisson regression method.
ANALYSIS OF FACTORS OF MATERNAL MORTALITY RATE IN MEDAN CITY USING BIVARIAT POISSON REGRESSION Sirait, Anita Ningsih; Fairuz, Ersya Nurul; Nikmah, Khairun; Sembiring, Tesya Yunita
Journal of Mathematics and Scientific Computing With Applications Vol. 3 No. 1 (2022)
Publisher : Pena Cendekia Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53806/jmscowa.v3i1.57

Abstract

There are several factors that cause maternal death, such as bleeding, hypertension, infection, prolonged labor, abortion and others. Maternal deaths related to pregnancy, childbirth and the puerperium (42 days after delivery), and the number of deaths per 100,000 live births related to pregnancy or medical problems (except accidents or incidents). In this study the case of maternal mortality using the Bivariate Poisson Regression model which aims to determine what factors are the main factors in maternal mortality using the Bivariate Poisson regression method.
Co-Authors Fairuz, Ersya Nurul Hendra Cipta Nikmah, Khairun Sirait, Anita Ningsih Widyasari, Rina