Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

Relationship between Military Expenditure and Economic Growth in ASEAN: Evidence from Indonesia Chairil, Tangguh; Sinaga, Dedy; Febrianti, Annisa
JAS (Journal of ASEAN Studies) Vol 1, No 2 (2013): Journal of ASEAN Studies
Publisher : Centre for Business and Diplomatic Studies (CBDS) Bina Nusantara University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21512/jas.v1i2.63

Abstract

World military expenditure in post-Cold War world shows increasing trend especially in ASEAN region; Indonesia is no exception. The trend may have been supported by the argument that military expenditure has positive multiplier effects on economic growth. Unfortunately, there have been not too many studies on the effect of military expenditure on economic growth in the Indonesia context. This paper examines the topic by first reviewing literature on the relationship between military expenditure and economic growth, then by empirically testing the causal relationship between the two variables by using the Augmented Sollow Growth Model. The result shows that Indonesia's military expenditure has positive effect on the country's economic growth, which is most possibly caused by development of human capital as effect of military expenditure.
PEMBERDAYAAN WARGA DESA CIPEUJEUH DALAM UPAYA PENINGKATAN KUALITAS EKONOMI MELALUI PENGOLAHAN PRODUK CITANG Finaldin, Tom; Azahari, fatyma; Salsabil, Sandra Jihan; Amir, Iftitah; Muhtim, Adi; Maulia, Fida Safya; Febrianti, Annisa; A, Fahrie Fauzie; Manan, Moch. Abd.; As, Ratu Bilqis
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Babakti Vol 3, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Al Ghifari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53675/babakti.v3i1.1142

Abstract

Program KKN-MBKM 2023 merupakan bentuk pengabdian nyata mahasiswa kepada masyarakat setelah mendapatkan materi perkuliahan. Tujuan dilaksakan program ini adalah untuk menyalurkan seluruh ilmu dan pengalaman yang didapat mahasiswa selama kuliah kepada masyarakat secara nyata. Dalam hal ini, yang menjadi sasaran pelaksanaan KKN penulis adalah Kampung Cilandak RW004 Desa Cipeujeuh Kecamatan Pacet Kabupaten Bandung. Metode yang digunakan dalam pengumpulan data adalah wawancara dan observasi. Kami membantu meningkatkan taraf ekonomi masyarakat setempat dengan mengembangkan produk kerupuk Citang (Aci Kentang). Proses pembuatannya melalui teknik menguleni, pewarnaan, pencetakan, pengukusan, dan penjemuran. Selain itu, penulis juga memberikan sosialisasi pemasaran produk tersebut secara online sehingga dapat menjangkau pasar yang lebih luas.
Faktor Faktor Mempengaruhi Keberhasilan Intelegensi Febrianti, Annisa; Auni, Khofifah Al; Hasibuan, Muhammad Basir; Putri, Saskia Amanda; Sabiru, Tri; Panggabean, Hadi Saputra
Journal of Humanities Education Management Accounting and Transportation Vol 2, No 1 (2025): Februari 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/hemat.v2i1.5049

Abstract

Keberhasilan intelegensi individu dipengaruhi oleh berbagai faktor eksternal dan internal yang saling berinteraksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor utama yang memengaruhi keberhasilan intelegensi, yaitu lingkungan, motivasi, dan pengalaman hidup. Penelitian ini dilakukan dengan pendekatan kualitatif menggunakan metode studi pustaka (library research). Sumber data berasal dari buku, jurnal ilmiah, dan artikel yang relevan dengan topik penelitian. Analisis data dilakukan secara deskriptif-kualitatif untuk mengeksplorasi interaksi antara faktor-faktor tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lingkungan sosial, dukungan keluarga, akses terhadap pendidikan, serta motivasi intrinsik dan ekstrinsik memiliki peran signifikan dalam keberhasilan intelegensi. Pengalaman hidup, baik positif maupun negatif, turut memengaruhi pola pikir individu dalam menghadapi tantangan dan mencapai tujuan. Kesimpulannya, keberhasilan intelegensi bersifat multifaset dan dipengaruhi oleh interaksi dinamis dari faktor-faktor tersebut.
Metode SVM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen ChatGPT di Twitter Atmajaya, Dedy; Febrianti, Annisa; Darwis, Herdianti
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 4 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i4.3341

Abstract

Pertumbuhan pesat platform media sosial telah memberikan jalur baru bagi individu untuk mengungkapkan pendapat dan sentimen mereka. Analisis sentimen dari konten yang dibuat oleh pengguna di platform seperti Twitter menjadi semakin penting dalam memahami opini publik dan tren sosial. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma machine learning, Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes, dalam menganalisis sentimen pengguna Twitter mengenai ChatGPT, sebuah model bahasa canggih. Sentimen akan diberi label menggunakan dua alat analisis sentimen yang terkenal, Vader dan Roberta. Penelitian ini menggunakan data Twitter sebanyak 1000 dataset yang terkait dengan ChatGPT dan mengevaluasi akurasi, presisi, dan recall dari model SVM dan Naive Bayes. Hasil penelitian ini menunjukkan perbedaan yang jelas dalam kinerja model: SVM yang digabungkan dengan Vader mencapai tingkat akurasi, presisi, dan recall sebesar 59%, dengan F1-score sebesar 55%. Secara signifikan lebih unggul dibandingkan dengan model sebaliknya, dimana SVM dengan label RoBERTa menghasilkan akurasi sebesar 55%, presisi sebesar 58%, recall sebesar 55%, dan F1-score sebesar 52%. Naive Bayes menunjukkan kinerja yang relatif lebih rendah. Dengan menggunakan Vader, Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi dan recall sebesar 47%, presisi sebesar 46%, dan F1-score yang lebih rendah sebesar 32%. Sedangkan, menggunakan RoBERTa dengan Naive Bayes menunjukkan penurunan akurasi menjadi 43%, recall sebesar 43%, presisi sebesar 18%, dan F1-score sebesar 26%. Pengendalian SVM dinilai memiliki kinerja yang lebih unggul dalam mengolah analisis sentimen pengguna Twitter mengenai opini tentang ChatGPT.
Analisis Debit Dengan Metode F.J. Mock Dan NRECA Serta Perbandingannya Terhadap Debit Pos Duga Air Agussalim, M.; Azis, Indriyanti; Antaria, Sukmasari; K, Riswal; Febrianti, Annisa; Rosdiana, Ayu
Jurnal Karajata Engineering Vol. 5 No. 1 (2025): 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Parepare

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31850/karajata.v5i1.3624

Abstract

The Makawa river basin located in the Rongkong watershed has an increase in surface flow which affects the discharge flow which can cause flooding. Therefore, discharge data is needed to manage existing water resources. This study aims to analyze the water discharge using the F.J. Mock and NRECA methods, which are then compared to the water estimation post discharge. The results of this study showed that the F.J. Mock method has a relative error of 48% and a correlation coefficient of 0,690 with a strong interpretation, while NRECA showed a relative error of 50% and a correlation coefficient of 0,669 with a strong interpretation. Therefore, it is concluded that the F.J. Mock method is more appropriate than the NRECA method with lower relative error results, and a higher correlation coefficient than NRECA. The result of the simulation discharge between F.J. Mock, NRACA and water estimation post discharge are quite far apart.