Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.288
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Serambi Saintia : Jurnal Sains dan Aplikasi Journal of Authentic Research on Mathematics Eduacation (JARME) Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM) MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Jurnal GAMMA-PI Jurnal Masyarakat Berdikari dan Berkarya (MARDIKA)
Riezky Purnama Sari
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Jurnal GAMMA-PI

 1 
PENERAPAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PADA KASUS PNEUMONIA BALITA DI KABUPATEN ACEH TAMIANG, KOTA LANGSA, DAN KABUPATEN ACEH TIMUR Ray Milenia; Riezky Purnama Sari; Fitra Muliani
JURNAL GAMMA-PI Vol 5 No 1 (2023): Jurnal Gamma-Pi (Matematika dan Pendidikan Matematika)
Publisher : Program Studi Matematika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra. Langsa, Aceh.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33059/jgp.v5i1.7259

Abstract

Pneumonia merupakan pembunuh utama balita di dunia. Pneumonia adalah bentuk parah dari infeksi saluran pernafasan akut bagian bawah yang secara khusus mempengaruhi paru dengan keadaan alveoli pada salah satu atau kedua paru-paru terisi oleh cairan yang menyebabkan terganggunya oksigen sehingga membuat sulit bernapas. Gejala yang dialami balita penderita pneumonia yaitu sesak nafas atau nafas cepat disertai flu dan batuk. Pada penelitian ini terdapat variabel bebas yaitu balita usia kurang dari 1 tahun (X 1 ), balita jenis kelamin laki-laki (X 2 ), balita dengan gizi sedang (x 3 ), balita tidak diberi vitamin A (X 4) dan variabel terikat yaitu jumlah balita penderita pneumonia. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Geographically Weighted Regression (GWR). Sumber data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data kasus pneumonia balita tahun 2020 dari Dinas Kesehatan Kabupaten Aceh Tamiang, Dinas Kesehatan Kota Langsa dan Dinas Kesehatan Kabupaten Aceh Timur. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui hasil penerapan model GWR pada kasus pneumonia balita serta untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah kasus pneumonia balita di Kabupaten Aceh Tamiang, Kota Langsa, dan Kabupaten Aceh Timur. Hasil analisis data menunjukkan bahwa model GWR merupakan model terbaik untuk memodelkan kasus pneumonia balita dibandingkan regresi linier berganda dengan nilai R2 GWR yaitu 0.993362 dan nilai AIC GWR yaitu 69.074801. faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah balita Faktor penderita pneumonia yaitu faktor balita berjenis kelamin laki-laki (X 2 ) dan balita yang tidak diberi Vitamin A (X 4 ).
ANALISIS PENGARUH KUALITAS PELAYANAN PUBLIK TERHADAP KEPUASAN MASYARKAT DI KANTOR DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL KABUPATEN HUMBANG HASUNDUTAN Melfa Sianturi; Riezky Purnama Sari
JURNAL GAMMA-PI Vol 6 No 2 (2024): Jurnal Gamma-Pi (Matematika dan Pendidikan Matematika)
Publisher : Program Studi Matematika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra. Langsa, Aceh.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33059/gamma-pi.v6i2.10028

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh kualitas terhadap kepuasan masyarakat di kantor Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Humbang Hasundutan. Penelitian ini menggunakan metode regresi linear berganda, variable terikat dari penelitian ini adalah variable ????1( tangiable ), ????2( reability ), ????3 ( responsicenses), ????4 (empathy) dan variabel tidak bebas yaitu Y. Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini berupa angket atau kuesioner yang dibagikan kepada 50 responden. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan cara membagikan kuesioner kepada responden yang dilayani di Kantor Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Humbang Hasundutan. Hasil analisis data menunjukkan bahwa secara simultan variabel kepuasan masyarakat tidak berpengaruh secara signifikan oleh variabel kualitas pelayanan. Namun secara parsial kepuasan masyarakat dipengaruhi oleh tangiable (????1) dan responsivenes (????3), sedangkan reability (????2) dan emptahy (????4) secara parsial tidak berpengaruh terhadap kepuasan masyarakat .
PENERAPAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) UNTUK PERAMALAN PRODUKSI CENGKEH DI PROVINSI SUMATERA UTARA Antika Putri Andini; Daratullaila; Riezky Purnama Sari
JURNAL GAMMA-PI Vol 6 No 2 (2024): Jurnal Gamma-Pi (Matematika dan Pendidikan Matematika)
Publisher : Program Studi Matematika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra. Langsa, Aceh.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33059/gamma-pi.v6i2.11023

Abstract

Provinsi Sumatera Utara merupakan salah satu daerah penghasil cengkeh di Indonesia dan memiliki potensi besar untuk dapat meningkatkan produksi cengkeh dan menjadi sentra produksi cengkeh terbesar di Sumatera. Namun sayangnya potensi ini belum dapat dioptimalkan dengan baik. Mengantisiapi perubahan produksi cengkeh di sumatera utara pada tahun-tahun berikutnya diperlukan penggunaan metode peramalan peramalan yang lebih canggih dan efektif dengan menerapkan teknologi. Meramalkan hasil produksi cengkeh dapat membantu pemerintah dalam membuat perencanaan strategis dalam upaya pengembangan produksi cengkeh dan dapat meningkatkan hasil produksi. Model LSTM mampu memberikan prediksi produksi cengkeh dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dan dapat menjadi solusi yang efektif dalam mengoptimalkan hasil produksi dan meningkatkan efisiensi dan produktivitas sektor pertanian. Hasil Peramalan produksi cengkeh menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) menunjukan bahwa terjadi penurunan produksi cengkeh di setiap tahunnya yaitu tahun 2024 hasil produksi sebanyak 8545,7, pada tahun 2025 sebanyak 7059,8, tahun 2026 sebanyak 6499,8, tahun 2027 sebanyak 6217,0 dan tahun 2028 sebanyak 6044,1 dengan nilai MAPE 13,85%.
PENERAPAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) UNTUK PERAMALAN PRODUKSI CENGKEH DI PROVINSI SUMATERA UTARA Daratullaila; Antika Putri Andini; Riezky Purnama Sari
JURNAL GAMMA-PI Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Gamma-Pi (Matematika dan Pendidikan Matematika)
Publisher : Program Studi Matematika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra. Langsa, Aceh.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33059/gamma-pi.v7i2.13392

Abstract

Provinsi Sumatera Utara merupakan salah satu daerah penghasil cengkeh di Indonesia dan memiliki potensi besar untuk dapat meningkatkan produksi cengkeh dan menjadi sentra produksi cengkeh terbesar di Sumatera. Namun sayangnya potensi ini belum dapat dioptimalkan dengan baik. Mengantisiapi perubahan produksi cengkeh di sumatera utara pada tahun-tahun berikutnya diperlukan penggunaan metode peramalan peramalan yang lebih canggih dan efektif dengan menerapkan teknologi. Meramalkan hasil produksi cengkeh dapat membantu pemerintah dalam membuat perencanaan strategis dalam upaya pengembangan produksi cengkeh dan dapat meningkatkan hasil produksi. Model LSTM mampu memberikan prediksi produksi cengkeh dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dan dapat menjadi solusi yang efektif dalam mengoptimalkan hasil produksi dan meningkatkan efisiensi dan produktivitas sektor pertanian. Hasil Peramalan produksi cengkeh menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) menunjukan bahwa terjadi penurunan produksi cengkeh di setiap tahunnya yaitu tahun 2024 hasil produksi sebanyak 8545,7, pada tahun 2025 sebanyak 7059,8, tahun 2026 sebanyak 6499,8, tahun 2027 sebanyak 6217,0 dan tahun 2028 sebanyak 6044,1 dengan nilai MAPE 13,85%.
Co-Authors Amelia Antika Putri Andini Baringbing, Meylani Daratullaila Fairus Fairus, Fairus Fajri, Rahmatul Fitra Muliani Melfa Sianturi Muliani, Fitra Nabilla, Ulya Nurviana Ray Milenia Riska Novita Sari Ulya Nabilla