Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

0.444

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Epsilon: Jurnal Matematika Murni dan Terapan Jurnal KARISMATIKA Numeracy : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika Jurnal Fibonaci: Jurnal Pendidikan Matematika JS (Jurnal Sekolah)

Hanna Dewi Marina Hutabarat

Universitas Negeri Medan

Author-ID : 3100514

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences Transportation Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

MENENTUKAN SUBGRAF BICLIQUE MAKSIMAL DENGAN PASANGAN POLA TERTUTUP PADA GRAF KNESER Hanna Dewi Marina Hutabarat
KARISMATIKA: Kumpulan Artikel Ilmiah, Informatika, Statistik, Matematika dan Aplikasi Vol 1, No 2 (2015): Karismatika
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/jmk.v1i2.17083

ABSTRAKSubgraf biclique maksimal, sering juga disebut sebagai subgraf bipartisi komplit maksimal dapat dimodelkan ke banyak aplikasi dari banyak bidang ilmu. Dari hubungan antara subgraf biclique maksimal dengan pola tertutup dari suatu matriks adjacency pada graf tidak berarah dan tanpa lup G diperoleh : (1). Banyak pola tertutup pada matriks adjacency G adalah genap; dan (2). Banyak dari pola tertutup adalah tepat dua kali banyak subgraf biclique maksimal dari G. Pada graf khusus seperti halnya graf Kneser terdapat pola khusus sehingga bisa ditentukan jumlah subgraf biclique maksimalnya. Subgraf biclique maksimal dari graf Kneser dapat ditentukan dengan pola tertutup dari matriks adjacencynya.Kata kunci : Subgraf biclique maksimal, graf Kneser, pola tertutup.

MENENTUKAN SUBGRAF BICLIQUE MAKSIMAL DENGAN PASANGAN POLA TERTUTUP DARI MATRIKS ADJACENCY Hanna Dewi Marina Hutabarat
Jurnal Numeracy Vol 1 No 2 (2014)
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika, STKIP Bina Bangsa Getsempena

Subgraf biclique maksimal, sering juga disebut sebagai subgraf bipartisi komplit maksimal dapat dimodelkan ke banyak aplikasi dari banyak bidang ilmu. Dari hubungan antara subgraf biclique maksimal dengan pola tertutup dari suatu matriks adjacency pada graf tidak berarah dan tanpa lup G diperoleh : (1). Banyak pola tertutup pada matriks adjacency G adalah genap; dan (2). Banyak dari pola tertutup adalah tepat dua kali banyak subgraf biclique maksimal dari G. Dilakukan juga perbandingan hasil dari proses pencarian maksimal biclique subgraf dengan pola tertutup pada matriks adjacency dengan hasil yang dilakukan dengan algoritma konsensus.

DETERMINAN GRAF KNESER Hanna Dewi Marina Hutabarat
JS (JURNAL SEKOLAH) Vol 4, No 3: Juni 2020
Publisher : Universitas Negeri Medan

Abstract : Determinat of Kneser Graph. Kneser Graph is kind of simple graph with no loop and no parallel edge. Kneser Graphs could be present with matrix. In this article, we will discuss about Kneser Graph, how to present it with adjacency matrix, the determinant of the matrix. We will show that the determinant of the adjacency matrix is always zero. Using cornice determinant, the determinant of Kneser Graphs matrix could counting more easily for nxn matrix with n>4.Keywords : Kneser Graphs, Adjacency Matrix, Determinant.Abstrak : Determinan Graf Kneser. Graf Kneser merupakan graf sederhana karena tidak memiliki lup dan tidak memiliki sisi parallel. Graf Kneser dapat disajikan dalam bentuk matriks. Dalam artikel ini, akan dibahas tentang graf Kneser, penyajiannya dalam matriks ketetanggaan dan determinan dari matriks tersebut. Akan ditunjukkan bahwa determinan dari matriks ketetanggaan sebuah graf Kneser selalu nol. Pencarian determinan graf kneser menggunakan metode cornice determinan, dimana metode ini diperuntukkan untuk yang merupakan metode tercepat dalam pencarian determinan matriks. Hal ini dikarenakan graf kneser yang cenderung memiliki titik yang banyak.Kata kunci : Graf Kneser, Matriks Ketetanggaan, Determinan

KLASTERISASI GAYA BELAJAR MAHASISWA MATEMATIKA DENGAN FUZZY C-MEANS BERBASIS ATRIBUT VARK DAN HONEY-MUMFORD Didi Febrian; Hanna Dewi Marina Hutabarat; Philips Pasca G Siagian
EPSILON: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN Vol 20, No 1 (2026)
Publisher : Mathematics Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/epsilon.v20i1.17463

Identifying student learning-style profiles is important for designing more adaptive instruction. However, prior studies on learning styles have mostly remained descriptive or correlational, while clustering-based mapping that integrates the VARK and Honey-Mumford models is still limited, particularly for Mathematics Study Program students. This study aimed to map student learning-style profiles using the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm based on eight dimensions: Visual, Auditory, Read/Write, Kinesthetic, Activist, Reflector, Theorist, and Pragmatist. This study employed a descriptive quantitative approach involving 168 students of the Mathematics Study Program, FMIPA Universitas Negeri Medan. Data were collected through an online questionnaire; scores on the eight dimensions were averaged and combined as the input attributes for clustering. Cluster validity was evaluated using the Partition Coefficient (PC), Partition Entropy (PE), and Modified Partition Coefficient (MPC). The validity indices indicated that the two-cluster solution produced the best numerical values; however, the three-cluster solution was retained because it yielded more interpretable and less redundant profiles. For the three-cluster model, the values obtained were PC = 0.5222, PE = 0.8147, and MPC = 0.2834. The clustering results produced three profiles: Adaptive Multimodal (35.1%), Passive Kinesthetic (24.4%), and Practical Auditory (40.5%). These findings indicate that most students tend to learn more effectively through a combination of listening and direct practice.

Pengembangan Bahan Ajar Berbasis Aplikasi R Dalam Penerapan OBE Untuk Meningkatkan Kemampuan Computational Thinking Berdasarkan Gender Katrina Samosir; Erlinawaty Simanjuntak; Hanna Dewi Marina Hutabarat
Jurnal Fibonaci: Jurnal Pendidikan Matematika Vol. 6 No. 1 (2025): Jurnal Fibonaci: Jurnal Pendidikan Matematika
Publisher : Prodi Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/jfi.v6i1.66353

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan bahan ajar digital berbasis aplikasi R yang mendukung penerapan pendekatan Outcomes-Based Education (OBE) dalam pembelajaran mata kuliah Metode Statistika. Fokus utama penelitian ini adalah peningkatan kemampuan computational thinking mahasiswa dengan mempertimbangkan perbedaan gender. Model pengembangan yang digunakan adalah Research and Development oleh Lee & Owens yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan instruksional, pengembangan multimedia, dan evaluasi. Penelitian dilakukan pada mahasiswa Jurusan Matematika Universitas Negeri Medan pada semester genap 2023/2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa e-book interaktif yang dikembangkan valid, praktis, dan efektif dalam meningkatkan keterampilan berpikir komputasional. Selain itu, data survei menunjukkan bahwa mahasiswa cenderung lebih menyukai bahan ajar digital, dengan wanita menunjukkan tingkat keterlibatan teknologi yang lebih tinggi dibandingkan pria. Analisis juga mengindikasikan bahwa ilustrasi, visualisasi, dan perangkat lunak memainkan peran penting dalam meningkatkan pemahaman konsep kompleks. Temuan ini menegaskan pentingnya pengembangan bahan ajar yang responsif terhadap karakteristik gender dan kebutuhan pembelajaran berbasis capaian.

Co-Authors DIdi Febrian Erlinawaty Simanjuntak Katrina Samosir Philips Pasca G Siagian

Title

Found 5 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 5 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 5 Documents
Search