Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.879
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains dan Teknologi Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Jurnal Gantang Journal of Medives JMPM: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Jambura Journal of Biomathematics (JJBM) Jurnal Litek : Jurnal Listrik Telekomunikasi Elektronika Jurnal Matematika Integratif Journal of Medives: Journal of Mathematics Education IKIP Veteran Semarang
Utti Marina Rifanti
INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Mathematics Mechanical Engineering Physics Transportation Other

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
Pengaruh Model Pembelajaran Self Directed Learning terhadap Hasil Belajar Mahasiswa pada Mata Kuliah Matematika Diskrit Utti Marina Rifanti; Herryawan Pujiharsono
Jurnal Pendidikan Matematika IKIP Veteran Semarang Vol 2 No 2 (2018): Journal of Medives : Journal of Mathematics Education IKIP Veteran Semarang
Publisher : Urogram Studi Pendidikan Matematika, Universitas IVET

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (248.604 KB)

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan hasil belajar mahasiswa antara mahasiswa yang belajar menggunakan model pembelajaran self directed learning dengan mahasiswa yang belajar menggunakan model pembelajaran konvensional. Penelitian ini merupakan penelitian eksperimen yang bertujuan untuk mencari pengaruh perlakuan tertentu terhadap yang lain dalam kondisi yang terkontrol. Hasil penelitian diuji menggunakan uji hipotesis untuk mengetahui adanya perbedaan hasil belajar mahasiswa antara mahasiswa yang belajar menggunakan model pembelajaran self directed learning dengan mahasiswa yang belajar menggunakan model pembelajaran konvensional. Selain itu juga digunakan analisis statistik deskriptif untuk melihat perubahan sebelum dan sesudah perlakuan. Dari hasil penelitian menggunakan uji hipotesis dan analisis statistik deskriptif menunjukkan bahwa terdapat perbedaan hasil belajar mahasiswa yang menggunakan model pembelajaran self directed learning. Model pembelajaran self directed learning dapat meningkatkan kemandirian belajar mahasiswa sehingga terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara kelompok mahasiswa yang belajar menggunakan model pembelajaran self directed learning dan kelompok mahasiswa yang belajar dengan pembelajaran konvensional. Kata kunci: self directed learning ABSTRACT This study aims to determine differences in student learning outcomes between students using self directed learning method and students using conventional method. This research is an experimental research to find the effect of certain treatment on others in controlled condition. Hypothesis testing is used to analyze the result of the research and to know the difference of student learning result. Descriptive statistical analysis is used to determine changes before and after treatment. From the results of the study showed that there are differences in student learning outcomes using self directed learning method. The self directed learning model can improve students' self-reliance so that there is a significant difference between the groups of students using self directed learning method and students using conventional method. Keywords: self directed learning
Implementasi Moving Average Filter untuk Koreksi Kesalahan Sensor Pengukur Kedalaman Air RIFANTI, UTTI MARINA; PUJIHARSONO, HERRYAWAN; SETIAWAN, ANDRI; HENDRY, JANS
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 8, No 2: Published May 2020
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v8i2.432

Abstract

ABSTRAKAspek utama yang membedakan sensor satu dengan yang lainnya adalah tingkat akurasinya. Pada penelitian ini, dibuat sistem untuk menurunkan tingkat deviasi untuk meminimalisir kesalahan hasil pengukuran pada sensor berbiaya murah. Sensor yang digunakan adalah sensor tekanan udara BMP180. Sensor tersebut digunakan untuk mengukur kedalaman berdasarkan tekanan udara dalam air. Moving Average Filter (MAF) digunakan untuk membuang pencilan data, sehingga didapatkan data yang lebih relevan yang kemudian digunakan untuk melakukan curve fitting. Kemudian dilakukan analisis regresi linear untuk menghasilkan persamaan yang berfungsi sebagai pengoreksi data terekam dari sensor tersebut. Pengujian sistem dilakukan melalui beberapa skenario lalu diambil persamaan yang menghasilkan nilai Mean Square Error (MSE) yang paling kecil. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh kesimpulan bahwa MAF mampu meningkatkan akurasi data hingga mencapai 99.12%.Kata kunci: sensor BMP180, koreksi kesalahan, regresi linear, moving average filter, mean square error ABSTRACTThe main aspect that distinguishes sensors from one another is the level of accuracy. In this study, a system was developed to reduce the level of deviation to minimize the measurement error on low-cost sensors. The sensor used is the air pressure sensor, BMP180. Then this sensor is used to measure water depth based on air pressure in water. The Moving Average Filter (MAF) method is used to get rid of outliers of data, to obtain more relevant data for curve fitting. Then a linear regression analysis is performed to produce a function as a correction of recorded data from the sensor. System testing is carried out through a number of scenarios and then the equation is chosen with the smallest Mean Square Error (MSE). Based on this research, MAF increases data accuracy up to 99.12%.Keywords: sensor BMP180, error correction, linear regression, moving average filter, mean square error
Analisis Pengaruh Penempatan Posisi DCF dan Penggunaan Variasi Nilai Bit Rate pada Sistem DWDM Fikri Fakhrudin, Yusuf; Wahyudi, Eka; Marina Rifanti, Utti
Jurnal Litek : Jurnal Listrik Telekomunikasi Elektronika Vol. 21 No. 1 (2024): Jurnal Litek, March 2024
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/litek.v21i1.10

Abstract

Dispersi merupakan salah satu masalah yang ada pada komunikasi serat optik jarak jauh Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM). Dispersi dapat menyebabkan beberapa masalah seperti penumpukan sinyal dan informasi. Salah satu cara yang dilakukan dan paling efektif untuk mengkompensasi dispersi adalah menggunakan Dispersion Compensating Fiber (DCF). Selain itu, dalam komunikasi serat optik, penggunaan bit rate juga dapat mempengaruhi cepat lambatnya informasi yang akan disampaikan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja rancangan sistem dengan variasi peletakan skema DCF dengan variasi bit rate pada jaringan DWDM 8 kanal dengan jarak sejauh 150 km, dengan parameter yang diamati adalah BER dan Q-Factor. Berdasarkan penelitian ini, diperoleh hasil nilai BER dan Q-Factor terbaik ada pada skema Pre-Compensation dengan nilai BER sebesar 0 pada penggunaan bit rate 2,5 Gbps, dan  pada bit rate 5 Gbps, dan nilai Q-Factor sebesar 53,46 pada bit rate 2,5 Gbps. Dari simulasi yang dilakukan, skema Pre dan Post-Compensation pada penggunaan bit rate 2,5 Gbps, nilai BER hanya bernilai 0 pada setiap kanalnya, ini menandakan bahwa tidak ada error yang terjadi ketika penggunaan bit rate tersebut. Oleh karena itu penggunaan skema Pre-Compensation pada penelitian ini memiliki hasil yang terbaik, sementara skema Symmetrical Compensation memiliki hasil yang lebih stabil dibandingkan dengan skema yang lain.
Pemilihan Rute Terbaik Menggunakan Algoritma Dijkstra Untuk Mengurangi Kemacetan Lalu Lintas di Purwokerto Rifanti, Utti Marina
JMPM: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol 2 No 2: September
Publisher : Prodi Pendidikan Matematika Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/jmpm.v2i2.926

Abstract

Kemacetan merupakan salah satu masalah yang dihadapi oleh masyarakat, khususnya di kota besar. Salah satu penyebabnya adalah tidak sebandingnya jumlah kendaraan dengan ruas jalan raya yang dilalui. Salah satu upaya penanganan kemacetan yang terjadi tersebut adalah dengan menggunakan pengalihan kendaraan ke jalur alternatif yang jumlah kendaraannya lebih sedikit. Untuk itu diperlukan metode pemilihan jalur alternatif yang tepat untuk mengurangi masalah kemacetan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan jalur-jalur alternatif yang lebih efektif dan efisien sehingga dapat mengurangi kemacetan di suatu ruas-ruas jalan tertentu dengan menentukan bobot terkecil dari masing-masing ruas jalan menggunakan Algoritma Dijkstra. Dari penelitian ini akan dihasilkan jalur-jalur alternatif yang dapat dilalui pengendara untuk menghindari terjadinya kemacetan di ruas jalan tertentu
A Reinforcement Learning Based Decision-Support System for Mitigate Strategies During COVID-19: A Systematic Review Rifanti, Utti Marina; Aryati, Lina; Susyanto, Nanang; Susanto, Hadi
Jambura Journal of Biomathematics (JJBM) Volume 6, Issue 1: March 2025
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/jjbm.v6i1.30513

Abstract

The past threat of the COVID-19 pandemic has challenged policymakers to develop effective decision-support systems. Reinforcement learning (RL), a branch of artificial intelligence, has emerged as a promising approach to designing such systems. This systematic review analyzes 20 selected studies published between 2020 and 2024 that apply RL as a decision-making tool for COVID-19 mitigation, focusing on environment models, algorithms, state representation, action design, reward functions, and challenges. Our findings reveal that Q-learning is the most frequently used algorithm, with most implementations relying on SEIR-based models and real-world COVID-19 epidemiological data. Policy interventions, particularly lockdowns, are commonly modeled as actions, while reward functions are health-oriented, economic, or hybrid, with an increasing trend toward multi-objective designs. Despite these advancements, key limitations persist, including data uncertainty, computational complexity, ethical concerns, and the gap between simulated performance and real-world feasibility. This review further identifies a research opportunity to integrate epidemic model formulations with explicit control inputs into RL frameworks, potentially enhancing learning efficiency and bridging the gap between simulation and practice for future pandemic response systems.
DYNAMIC ANALYSIS OF THE COVID-19 MODEL WITH ISOLATION FACTORS Dewi, Atika Ratna; Ananda, Ridho; Rifanti, Utti Marina
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 16 No 1 (2022): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (753.794 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol16iss1pp047-056

Abstract

Covid-19 is a type of infectious disease caused by SARS Cov-2. This virus has spread throughout the world to cause a pandemic. This study aimed to model and analyze the spread of Covid-19 with the isolation factor. The spread of Covid-19 can be made into an epidemic model by taking into account the population of susceptible humans (S), infected humans (I), isolated humans (L), and recovered humans (R). The method used in this research was to derive a non-linear system of differential equations model, complete the model qualitatively, find the primary reproduction ratio ( , see the model’s behavior by analyzing the dynamics of the equilibrium point and make model simulations. This model has a disease-free equilibrium point that is asymptotically stable, while at the equilibrium point, the endemic is unstable. The results of the model simulation and analysis of the value indicate that the chance of successful Covid-19 spread and the isolation factor is a significant controlled parameter in reducing the value.
ANALYSIS AND SIMULATION OF THE SIR MODEL ON THE SPREAD OF COVID-19 BY CONSIDERING THE VACCINATION FACTOR Dewi, Atika Ratna; Ananda, Ridho; Rifanti, Utti Marina; Anggraeni, Nadia Putri; Ardian, Miko
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 18 No 1 (2024): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol18iss1pp0303-0312

Abstract

Covid-19 is a serious respiratory disease that can be fatal for those affected. Governments have tried various strategies to conquer the Covid-19 pandemic. One of them is to vaccinate people with 6 years old and over. The vaccination program aims to form herd immunity so that the number of confirmed positive cases can be reduced. The purpose of this research is to form a mathematical model of the SIR (Susceptible-Infected-Recovery) spread of Covid-19 by considering vaccination factors. The SIR model is combined with a vaccination factor to forestall the unfold of Covid-19. The research method includes deriving models of nonlinear differential equation systems, solving qualitative models, deriving the basic reproduction ratio ( ), analysis of equilibrium points, and building simulation models. This model has an asymptotically stable disease-free equilibrium point. At the same time, the endemic equilibrium point is unstable. Model simulation is obtained by using different parameter values. This is proven through the outcomes of the model analysis vaccination coverage is a key parameter that can be controlled to reduce so that the pandemic ends soon.
Implementasi Logika Fuzzy Pada Penilaian Kegiatan Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) Rifanti, Utti Marina; Pujiharsono, Herryawan; Pradana, Zein Hanni
JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 1 (2023): April
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i1.50057

Abstract

Pada tahun 2020, Menteri Pendidikan dan Kebudayaan (Kemdikbud) RI  mengeluarkan kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) yang menyebabkan terjadinya penyesuaian kurikulum pendidikan tinggi. Hal ini berakibat pada penyesuaian metode dan instrumen penilaian terhadap kegiatan mahasiswa di setiap perguruan tinggi. Mahasiswa yang berpartisipasi dalam MBKM diarahkan untuk mengembangkan hardskill dan softskill sehingga penilaian akan bersifat kualitatif. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan gambaran terkait penilaian kegiatan MBKM secara kualitatif menggunakan bantuan dari logika fuzzy sebagai pendukung pengambilan keputusan penilaian kegiatan MBKM. Logika fuzzy merupakan suatu alat bantu yang dapat digunakan untuk proses penilaian yang bersifat kualitatif. Metode yang digunakan adalah metode penelitian kualitatif menggunakan studi kasus mahasiswa peserta MBKM di Institut Teknologi Telkom Purwokerto (ITTP) tahun 2021. Pemodelan sistem penilaian dilakukan menggunakan sistem fuzzy Mamdani. Keunggulan dari logika fuzzy pada proses penilaian adalah pihak penilai atau asesor dapat menentukan aturan sesuai kebijakan penilaian, selain itu dapat meningkatkan akurasi dan konsistensi nilai.
Co-Authors Andri Setiawan Anggraeni, Nadia Putri Ardian, Miko Atika Ratna Dewi Bongga Arifwidodo Eka Wahyudi Fikri Fakhrudin, Yusuf Hadi Susanto Hapsari, Santika Tri HENDRY, JANS Hendry, Jans Herryawan Pujiharsono Lina Aryati Nurlaili Pradana, Zein Hanni Ridho Ananda Susyanto, Nanang Tesa Nur Padilah Widyaningrum, Ismi