Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

The influence of personality type on the risk of driving Maria Chrisnatalia; Dian Kemala Putri; Karmilasari; Stephanus Benedictus Bera Liwun
INSPIRA: Indonesian Journal of Psychological Research Vol 4 No 2 (2023): Vol. 4 No. 2 December 2023
Publisher : Institut Agama Islam Negeri Langsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32505/inspira.v4i2.6916

Abstract

Accidents are often caused by the driver himself, other people, or even the circumstances while driving. Even emotions influence behavior while driving. Individual factors relate to personality type. This research aims to determine the influence of agreeableness and neuroticism personality types on driving risks mediated by driving safety attitudes. The methods used in this research are experiments and surveys. The experimental tool used in this research is a driving simulator with the help of Urban Driving software. The experimental group was treated with a traffic volume and pedestrian density of 75%, and the control group was treated with a traffic volume of 50%. The measurement instruments used in this study consisted of a measure of risky driving behavior, a measure of aggressive driving behavior, a measure of agreeableness and neuroticism from the Big Five Scale, and attitudes towards safe driving. Thirty participants in this study were divided into two groups, namely the experimental and the control groups, with 15 participants. Based on the regression results of each group. The regression results show an influence of agreeableness and neuroticism mediated by driving safety attitudes on driving risks in the experimental and control groups; however, both groups have indirect impacts. These results prove that personality type greatly influences driving risk, mediated by driving safety attitudes.
Influence Of Perceived Behavior Control Towards The Intention Of Dietary Behavior In Overweight Women Ratih, Poppy Dwi; Hadjam, Noor Rochman; Maria, Ria; Karmilasari, Karmilasari
JHSS (JOURNAL OF HUMANITIES AND SOCIAL STUDIES) Vol 7, No 2 (2023): JHSS (Journal of Humanities and Social Studies)
Publisher : UNIVERSITAS PAKUAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33751/jhss.v7i2.7311

Abstract

This study aims to determine the influence of perceived behavior control on dietary behavior intentions. Data collection techniques in this study were carried out through questionnaires and literature studies. The population in this study was overweight people in several regional public hospitals in Jakarta, while samples were determined by telknik purposive sampling. The results showed that perceived behavior control over dietary behavior intentions was influential and significant. The greater a person has a sense of ability and control in carrying out these behaviors, the stronger the intention of one's diet behavior. In the context of diet, a person with strong dietary behavioral intentions tends to feel more confident and able to better control his food consumption. This can affect a person's overall dietary behavior and help achieve desired dietary goals
Penerapan Metode K-Means Clustering Dan Simple Moving Average Untuk Memprediksi Jenis Penyakit Di Provinsi Jawa Timur Darmawan, Shynta Ayu Dwi; Karmilasari
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148703

Abstract

Berdasarkan buku Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur dari tahun 2017 hingga 2021, terlihat bahwa banyak penyakit menjadi perhatian di 38 kota atau kabupaten di Jawa Timur. Dari data tersebut, belum jelas daerah mana yang perlu mendapatkan prioritas penanganan. Terdapat kesulitan pengidentifikasian daerah prioritas dalam penanganan penyakit. Tujuan penelitian adalah mengelompokkan kasus ke dalam kelompok yang relevan dan dapat diidentifikasi, memprediksi tren kasus penyakit berdasarkan data historis di setiap daerah dari tahun ke tahun, membangun sistem berbasis website sebagai media implementasi prediksi dan clustering. Tahapan penelitian meliputi studi literatur, pengembangan model clustering menggunakan K-Means dan prediksi menggunakan Simple Moving Average, pengembangan sistem menggunakan MySQL, PHP dan Angular. Metode K-Means Clustering membagi data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan karakteristik yang mirip, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi pola dan tren yang tersembunyi dalam data kesehatan. Simple Moving Average menggunakan rata-rata data masa lalu untuk memperhalus perubahan jangka pendek dan menemukan pola jangka panjang. Hasil penelitian menunjukkan berhasilnya implementasi clustering dalam 3 cluster: rendah, sedang dan tinggi. Prediksi tren kasus penyakit berhasil diterapkan menggunakan data historis periode 5 tahun, memberikan wawasan signifikan untuk perencanaan kesehatan. Uji fungsional dan kompatibilitas browser menunjukkan bahwa sistem berjalan sesuai harapan di berbagai lingkungan. Pengujian usability dengan metode WebQual 4.0 menunjukkan nilai rata-rata 4,34 (sangat baik), mengonfirmasi keberhasilan sistem dalam memenuhi kebutuhan pengguna. Hasil penelitian ini memiliki implikasi praktis untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan penanggulangan penyakit di Provinsi Jawa Timur dengan mengidentifikasi prioritas daerah secara lebih akurat dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data.   Abstract   Based on the East Java Provincial Health Profile book from 2017 to 2021, it appears that many diseases are a concern in 38 cities or districts in East Java. From this data, it is not clear which areas need priority handling. There are difficulties in identifying priority areas in disease management. The research objectives are to cluster cases into relevant and identifiable groups, predict trends in disease cases based on historical data in each region from year to year, build a website-based system as a medium for implementing predictions and clustering. The research stages include literature study, clustering model development using K-Means and prediction using Simple Moving Average, system development using MySQL, PHP and Angular. The K-Means Clustering method divides data into groups based on similar characteristics, making it easier to identify patterns and trends hidden in health data. Simple Moving Average uses the average of past data to smooth out short-term changes and find long-term patterns. The results showed the successful implementation of clustering in 3 clusters: low, medium and high. Disease case trend prediction was successfully implemented using historical data over a 5-year period, providing significant insights for health planning. Functional and browser compatibility tests showed that the system runs as expected in various environments. Usability testing with the WebQual 4.0 method showed an average score of 4.34 (excellent), confirming the success of the system in meeting user needs. The results of this study have practical implications for improving the effectiveness of disease management in East Java Province by more accurately identifying regional priorities and making better decisions based on data.
TREN RISET E-LEARNING: STUDI BIBLIOMETRIK METADATA ARTIKEL ILMIAH DARI GOOGLE SCHOLAR MENGGUNAKAN ALAT BANTU VOSVIEWER. Karmilasari; Raden Supriyanto; Lussiana ETP; Dharma Tintri Ediraras
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 6 No. 1 (2022): Prosiding SeNTIK 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

E-learning dalam konteks pandemi COVID-19, telah menjadi tantangan tidak hanya bagi sistem pendidikan tetapi untuk masyarakat dan motivasi para peneliti. Studi ini bertujuan untuk menganalisis bibliometrik umum mengenai tren fokus risetl bidang e-learning. Sampel yang digunakan adalah metadata bibliometrik bersumber dari artikel jurnal dari database Google Scholar (tidak berbayar karena merupakan hak warga negara untuk mengakses informasi), yang diterbitkan pada tahun 2000 sd 2022, alat bantu yang digunakan adalah aplikasi penemu metadata Publish and Perish, dan aplikasi kesamaan visual VOSViewer. Tinjauan tersebut menghasilkan 781 artikel ilmiah dengan 11772 citasi, dimana tahun 2015, memiliki distribusi tertinggi dan terendah tahun 2000; negara paling produkstif adalah USA dan UK, dan urutan terbawah adalah Iran dan Ghana, sedangkan Indonesia pada urutan ke-12 dari 27 negara. Peta kesamaan visual jejaring riset e-learning menghasilkan 45 terminologi (Item) dalam 4 cluster, 683 koneksi dengan 2633 jejaring, yang menjelaskan bahwa fokus riset terkait e-learning yang sudah banyak dilakukan adalah study, student, technology, dan cource; sedangkan peluang riset e-learning yang masih relatif sedikit adalah plafform, implementasi dan kualitas. Riset lanjutan memuat sampel metadata artikel lengkap dari database lainnya (Berbayar) sehingga dapat diindetifikasi distribusi publikasi dan citasi berdasarkan jenis dokumen, judul artikel , penulis, kata kunci, transdisiplin terkait e-learning, institusi, dan penerbit
Penilaian Kepuasan Konsumen Muda Terhadap Kualitas Layanan Situs Belanja Online Rizkha Anggraeni; Karmilasari
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 1 No. 1 (2017): Prosiding SeNTIK 2017
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Belanja online merupakah salah satu bentuk perdagangan elektronik (e-commerce) yang memungkinkan konsumen untuk membeli barang atau jasa dari penjual melalui internet. Lazada merupakan salah satu website belanja online yang saat ini populer di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar penilaian kepuasan konsumen muda (usia 19 tahun – 23 tahun) terhadap situs belanja online Lazada. Pengukuruan kualitas website diukur dengan metode webqual 4.0 yang didasarkan pada tiga dimensi kualitas, yaitu : kemudahan penggunaan (usability), kualitas informasi dan kualitas interaksi. Hasil penelitian secara umum menunjukkan bahwa sebesar 59,7% dilihat dari dimensi kemudahan penggunaan, kualitas informasi dan kualitas interaksi berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan pengguna/konsumen muda. Secara khusus faktor kualitas penggunaan mempunyai pengaruh sebesar 52,1% terhadap kepuasaan pengguna, faktor kualitas interaksi mempunyai pengaruh sebesar 60,6% terhadap kepuasaan pengguna dan faktor kualitas informasi mempunyai pengaruh sebesar 75,2% terhadap kepuasaan pengguna.
PENGGUNAAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PROSES ANALISIS SENTIMEN MENGENAI TANGGAPAN MASYARAKAT TERHADAP PEMBERIAN VAKSIN COVID-19 Riharsya Salsabila; Karmilasari
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding SeNTIK 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

PENGGUNAAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PROSES ANALISIS SENTIMEN MENGENAI TANGGAPAN MASYARAKAT TERHADAP PEMBERIAN VAKSIN COVID-19
PERBANDINGAN PENERAPAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION DENGAN OPTIMASI ALGORITMA LBFGS DAN SGD UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG Guntur Eka Saputra; Karmilasari; Adrian Faisal; Ahmad Apandi
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 4 No. 1 (2020): Prosiding SeNTIK 2020
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penyakit jantung merupakan penyakit tidak menular yang disebabkan kondisi adanya timbunan lemak di pembuluh darah arteri coroner pada jantung yang mengubah peran dan bentuk arteri, serta menghambat aliran darah menuju jantung. Faktor penyakit jantung dapat diprediksi dengan 14 atribut faktor yang dapat mempengaruhi prediksi penyakit jantung. Penelitian ini merupakan penelitian eksperimen dengan menggunakan data sekunder yang diharapkan data tersebut memiliki makna untuk mendapatkan suatu informasi dan pengetahuan. Data mining adalah proses mencari pola atau informasi bermakna dalam data terpilah dengan mengunakan suatu metode atau teknik tertentu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma neural network backpropagation dengan metode optimasi LBFGS dan SGD untuk melihat hasil akurasi perbandingan diantara dua metode optimasi tersebut. Berdasarkan hasil eksperimen ditunjukkan bahwa hasil akurasi dari 14 atribut faktor dengan menggunakan backpropagation dan metode optimasi LBFGS lebih baik dibandingkan SGD. Akurasi dengan metode optimasi LBFGS sebesar 85.3%, sedangkan SGD 83.6%, dan tingkat loss atau error dari LBFGS mendekati 0, yaitu 0.001152, sedangkan SGD sebesar 0.546822. Waktu pemrosesan CPU Times juga memiliki perbedaan yang cukup signifikan, metode LBFGS memproses selama 46.5 ms, sedangkan SGD sebesar 908 ms. Kata Kunci : penyakit jantung, data mining, backpropagation, optimasi, LBFGS, SGD
PENGENALAN DAN KLASIFIKASI MORFOLOGI DAUN TANAMAN HIAS BERBASIS SUPPORT VECTOR MACHINE Karmilasari; Paramitha Megarani
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 7 No. 1 (2023): Prosiding SeNTIK 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

PENGENALAN DAN KLASIFIKASI MORFOLOGI DAUN TANAMAN HIAS BERBASIS SUPPORT VECTOR MACHINE
Prediksi Jumlah Kasus Penyakit di Jawa Timur Memanfaatkan Metode Simple Moving Average Darmawan, Shynta Ayu Dwi; Karmilasari, Karmilasari
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi Vol. 7 No. 2 (2024): Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/jtsi.v7i2.38653

Abstract

Based on a review of the East Java Provincial Health Profile book for 2017 to 2021, public health conditions over the past few years show considerable differences in disease cases across 38 cities or districts. Determining disease management priorities based on health profiles, as well as predicting future disease case trends, is a difficult task. Therefore, a prediction strategy that uses historical data to estimate the pattern of disease cases in each region from year to year is needed, as well as a web-based system to implement the prediction. The steps taken include a literature study, the creation of a prediction model using the Simple Moving Average approach, and the implementation of the system with a MySQL database, PHP backend, and Angular frontend. The results showed the success of the disease case trend prediction application using historical data for five periods. Functionality testing and browser compatibility show that the system runs as expected in various environments, while usability testing using the WebQual 4.0 technique produces an average score of 4.34 (excellent), which indicates that the system successfully meets user needs.
The influence of personality type on the risk of driving Chrisnatalia, Maria; Putri, Dian Kemala; Karmilasari; Bera Liwun, Stephanus Benedictus
INSPIRA: Indonesian Journal of Psychological Research Vol 4 No 2 (2023): Vol. 4 No. 2 December 2023
Publisher : Institut Agama Islam Negeri Langsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32505/inspira.v4i2.6916

Abstract

Accidents are often caused by the driver himself, other people, or even the circumstances while driving. Even emotions influence behavior while driving. Individual factors relate to personality type. This research aims to determine the influence of agreeableness and neuroticism personality types on driving risks mediated by driving safety attitudes. The methods used in this research are experiments and surveys. The experimental tool used in this research is a driving simulator with the help of Urban Driving software. The experimental group was treated with a traffic volume and pedestrian density of 75%, and the control group was treated with a traffic volume of 50%. The measurement instruments used in this study consisted of a measure of risky driving behavior, a measure of aggressive driving behavior, a measure of agreeableness and neuroticism from the Big Five Scale, and attitudes towards safe driving. Thirty participants in this study were divided into two groups, namely the experimental and the control groups, with 15 participants. Based on the regression results of each group. The regression results show an influence of agreeableness and neuroticism mediated by driving safety attitudes on driving risks in the experimental and control groups; however, both groups have indirect impacts. These results prove that personality type greatly influences driving risk, mediated by driving safety attitudes.