Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.036
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUITA : Jurnal Informatika Kubik Saintifik : Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya Journal of Science Innovare BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Statistika dan Matematika (Statmat) Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi Jurnal PkM (Pengabdian kepada Masyarakat) Jurnal Matematika Integratif Pelita: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat JMT (Jurnal Matematika dan Terapan)
Ani Andriyati
Universitas Pakuan
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

 1   2 
Penggunaan Media Pembelajaran Interaktif dan Games Kahoot pada Materi Limit di Masa New Normal Isti Kamila; Mulyati Mulyati; Ani Andriyati; Embay Rohaeti; Maya Widyastiti
Pelita: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2022): Pelita: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Perkumpulan Kualitama Edukatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (186.437 KB)

Abstract

The partner involved in this community service activity is MA Al Falak. The devotion is to provide limit material by using interactive learning media and kahoot games to give a positive influence on the mastery of the concept of limit students of MA Al Falak. The implementation of devotion to the SCHOOL MA Al Falak carried out three stages. First, the provision of pretest, materials and kahoot games. The second, divide the class into two groups to get intensive guidance from two students involved in this PKM. Third, review of the material and the provision of posttest. The results of the implementation of this devotion based on the results of descriptive statistical calculations, there was an increase in student learning outcomes that can be seen from the average student pretest score of only 34.35 then increased to 78.70.
Peramalan Harga Cabai Rawit di Kota Bandung, Kota Bogor dan Kota Cirebon dengan Pendekatan GSTAR Putri Dwi Fadila; Ani Andriyati; Maya Widyastiti
SAINTIFIK Vol 9 No 2 (2023): Saintifik: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/saintifik.v9i2.426

Abstract

Pergerakan harga cabai di suatu daerah sangat mungkin dipengaruhi oleh pergerakan harga cabai di daerah sekitarnya. Ketika gangguan musiman terjadi di pusat produksi yang mempengaruhi hasil panen, maka secara otomatis terjadi kelangkaan stok yang mempengaruhi fluktuasi harga. Peramalan harga cabai rawit diperlukan untuk menjaga keseimbangan permintaan dan penawaran. Peramalan harga cabai rawit dalam penelitian ini menggunakan model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) dengan pertimbangan bahwa model GSTAR merupakan salah satu model pemetaan yang berbasis space time untuk memodelkan, meramalkan data yang memiliki keterkaitan antar waktu sebelumnya dan keterkaitan antar lokasi yang berdekatan. Model ini sering digunakan dalam kasus kesehatan namun belum pernah digunakan dalam meramalkan harga cabai rawit. Data yang digunakan berupa laporan harga cabai rawit di Kota Bandung, Kota Bogor, dan Kota Cirebon, berupa data mingguan dari tahun 2018 sampai tahun 2021 dan terbagi menjadi dua bagian yaitu data in sample dan out sample. Pemodelan GSTAR yang digunakan menggunakan dua pembobotan yaitu pembobot normalisasi korelasi silang dan pembobot invers jarak. Hasil analisis menunjukkan bahwa model GSTAR (2;1) I (1) dengan pembobotan normalisasi korelasi silang merupakan model terbaik dengan nilai RMSE dan MAPE terkecil sehingga lebih tepat digunakan meramalkan harga cabai rawit di Kota Bandung, Kota Bogor dan Kota Cirebon.
ANALISIS KESTABILAN MODEL SVIQR PADA PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOSIS Else As Syavira; Embay Rohaeti; Ani Andriyati
JMT : Jurnal Matematika dan Terapan Vol 4 No 2 (2022): JMT (Jurnal Matematika dan Terapan)
Publisher : Program Studi Matematika Universitas Negeri Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/jmt.4.2.4

Abstract

Tuberkulosis merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis. Permasalahan tuberkulosis masih menjadi masalah yang membutuhkan perhatian dari pemerintah. Model SVIQR (Suspectible, Vaccinated, Infected, Quarantined, Recovered) merupakan model yang menggambarkan penyebaran penyakit tuberkulosis dengan kondisi adanya vaksinasi yang dilakukan pada individu rentan dan adanya karantina berupa rawat inap pada individu yang telah dinyatakan terinfeksi. Pada penulisan ini akan dibahas kestabilan titik tetap yang terdapat dalam model SVIQR, analisis kestabilan dilakukan dengan mencari titik tetap yang menghasilkan dua titik tetap selanjutnya titik tetap tersebut dianalisis kestabilannya dengan kriteria Routh-Hurwitz. Berdasarkan analisis kestabilan titik tetap dengan kriteria Routh-Hurwitz dihasilkan bahwa titik tetap pertama stabil pada saat penyakit tuberkulosis tidak mewabah dan tititk tetap kedua stabil pada saat penyakit tuberkulosis mewabah.
Comparative Study of Predictive Classification Models on Data with Severely Imbalanced Predictors Embay Rohaeti; Ani Andriyati
JUITA: Jurnal Informatika JUITA Vol. 12 No. 1, May 2024
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/juita.v12i1.21491

Abstract

Analysing pre-COVID-19 unemployment in West Java is vital for comprehending and tackling Indonesia’s economic challenges. This significance arises not only due to the region’s high unemployment rate, but also from the need to understand unemployment patterns before COVID-19, which has become more relevant now during the country’s post-pandemic recovery phase. This study evaluates four machine learning models (Random Forest, Linear SVM, RBF SVM, and Polynomial SVM) to classify employment status using demographic and job-related variables. The objective is to find the most suitable model, particularly considering the imbalanced nature of the study-case data. Data from the National Labor Force Survey (SAKERNAS) in August 2019 is utilized, comprising 54,429 respondents across districts in West Java. The four models are evaluated using holdout validation with a 70:30 stratified proportion, repeated for 100 times. Results indicate that the random forest model outperforms others in balanced accuracy, F1-score, and computational time. The random forest model also underscores the importance of gender and age in classifying employment status in West Java, suggesting a need for targeted intervention, especially for female citizens and individuals in productive age groups.
PELATIHAN PENGOLAHAN DATA KEPENDUDUKAN BAGI PERANGKAT DESA BANTARSARI, RANCABUNGUR, KABUPATEN BOGOR Ani Andriyati; Isti Kamila; Fitria Virgantari; Maya Widyastiti; Embay Rohaeti; Amar Sumarsa
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 4 No. 2 (2023)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/jb.v4i2.4510

Abstract

Data kependudukan sangat diperlukan dalam perumusan kebijakan. Data kependudukan terus bertambah seiring dengan bertambahnya waktu sehingga perlu disajikan, diolah dan dianalisis yang benar sehingga dapat memberikan informasi yang berguna. Perangkat desa di Desa Bantarsari masih menggunakan cara manual dalam pengolahan data kependudukan. Keterbatasan pengetahuan dan keterampilan penggunaan softtware merupakan salah satu kendala utama. Salah satu solusi untuk mengatasi kendala tersebut yaitu perlu diberikan pelatihan software pengolahan data bagi perangkat desa Bantarsari. Software SPSS dipilih dalam pelatihan ini dengan pertimbangan software tersebut memiliki bentuk pemaparan yang baik serta mudah dipelajari. Secara teknik kegiatan pelatihan dibagi menjadi dua kegiatan yaitu prapelatihan dan kegiatan inti pelatihan. Kegiatan inti pelatihan meliputi pemberian pre test, pemaparan materi oleh narasumber, praktek secara berkelompok, dan evaluasi kegaitan dengan post test. Jumlah peserta yang mengikuti pelatihan sebanyak 11 orang. Para peserta mempraktekkan materi yang disampaikan mulai dari input data, penyajian data dalam tabel frekuensi, tabel kontingensi, diagram pie, diagram batang dan piramida populasi dengan software SPSS. Hasil evaluasi menunjukkan 72 % perangkat desa dapat menggunakan SPSS untuk menyajikan data kependudukan dalam bentuk tabel dan grafik.
Pelatihan GeoGebra Dalam Upaya Peningkatan Kemampuan Materi Turunan Bagi Siswa Madrasah Aliyah Al-Falak Kota Bogor Ani Andriyati; Isti Kamila; Embay Rohaeti
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/jb.v5i2.8408

Abstract

Matematika merupakan ilmu yang masih dianggap sulit oleh siswa khususnya siswa menengah atas. Anggapan sulit diawal pembelajaran menjadi salah satu penghambat dalam memahami materi khususnya materi turunan. Pembelajaran konsep memerlukan bentuk secara visual agar materi mudah dipahami. Siswa Kelas XII Madrasah Aliyah Al-Falak Kota Bogor pun mengalami masalah yang sama dalam pembelajaran materi turunan. Siswa sulit membayangkan grafik dari konsep fungsi turunan. Penggunaan media pembelajaran dengan aplikasi GeoGebra dapat membantu siswa dalam memahami konsep turunan. Tujuan kegiatan pengabdian masyarakat ini yaitu meningkatkan kemampuan siswa Madrasah Aliyah Al-Falak khususnya pada materi turunan. Metode pelaksanan pengabdian dengan memberikan pelatihan penggunaan GeoGebra pada materi turunan. Pelatihan dibagi menjadi empat sesi yaitu pretest, pemaparan materi, latihan soal, dan post-test. Berdasarkan hasil Uji t-berpasangan diperoleh bahwa nilai post-test secara signifikan lebih tinggi dibandingkan nilai pretest. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan GeoGebra dalam pembelajaran materi turunan berhasil meningkatkan pemahaman siswa. Nilai rata-rata post-test mencapai 80,08 melampaui nilai KKM sebesar 78.
Co-Authors Amar Sumarsa Else As Syavira Embay Rohaeti Fernanda Caesa Putri Isti Kamila Maya Widyastiti Mulyati , Putri Dwi Fadila Virgantari, Fitria