Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.133
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Kesehatan Andalas FLYWHEEL : Jurnal Teknik Mesin Untirta Jurnal Ampere Jurnal Keperawatan dan Fisioterapi (JKF) Jurnal Kesmas dan Gizi (JKG) Bioscientia Medicina : Journal of Biomedicine and Translational Research Agroekoteknologi Tropika Lembab Budapest International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal): Humanities and Social Sciences Bioscientia Medicina : Journal of Biomedicine and Translational Research Jurnal Pengabdian Masyarakat Sains dan Teknologi Jurnal Riset Rumpun Seni, Desain dan Media (JURRSENDEM) Jurnal Pengmas Kestra (JPK) Sinar Dunia: Jurnal Riset Sosial Humaniora dan Ilmu Pendidikan Journal of Computer Science and Research Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan WISDOM : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Wisdom Jurnal Manajemen, Pendidikan dan Ilmu Komputer (JMENDIKKOM)
Surya Darma
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

 1   2   3 
Analisis Sosial dan Ekonomi Kerajinan Bordir Sebagai Warisan Budaya Pematangsiantar Menggunakan Bahasa Python Abdi Rahim Damanik; Surya Darma; Dedy Hartama
Jurnal Manajemen, Pendidikan Dan Ilmu Komputer Vol. 1 No. 1 (2024): JMENDIKKOM Volume 1 No 1 Januari 2024
Publisher : Yayasan Darus Soleh Parung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.65309/00pgpd35

Abstract

Kerajinan bordir di Pematangsiantar merupakan bagian integral dari warisan budaya lokal yang kaya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sosial dan ekonomi terhadap kerajinan bordir sebagai warisan budaya di Pematangsiantar. Metode penelitian yang digunakan adalah kombinasi antara studi literatur, observasi lapangan, dan wawancara mendalam dengan para pengrajin bordir serta pemangku kepentingan terkait. Analisis sosial mencakup identifikasi praktik budaya yang terkait dengan pembuatan bordir, peran perempuan dalam pengembangan kerajinan ini, serta cara bordir menjadi bagian dari identitas budaya masyarakat setempat. Sementara itu, analisis ekonomi mempertimbangkan nilai ekonomi kerajinan bordir dalam perekonomian lokal, dampaknya terhadap penghidupan pengrajin, serta tantangan dan peluang dalam memasarkan produk bordir secara lokal maupun global. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa kerajinan bordir di Pematangsiantar tidak hanya memainkan peran penting dalam melestarikan warisan budaya, tetapi juga memiliki potensi ekonomi yang signifikan. Namun, tantangan seperti pemenuhan pasar yang berkelanjutan dan pendidikan generasi muda dalam mempertahankan tradisi bordir perlu ditangani secara serius untuk menjaga keberlanjutan kerajinan ini sebagai warisan budaya yang hidup dan berdaya saing.
Bahasa Tubuh Sebagai Sarana Penguat Emosi Dalam Penyutradaraan Film Lisan: Penelitian Putri Ramadhani; Surya Darma
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 4 Nomor 2 (October 202
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v4i2.3331

Abstract

Film merupakan medium komunikasi yang tidak hanya mengandalkan dialog verbal, tetapi juga bahasa tubuh sebagai sarana penyampaian pesan emosional. Penelitian ini berangkat dari fenomena penggunaan bahasa tubuh dalam film Lisan yang menampilkan dinamika psikologis tokoh melalui ekspresi non-verbal. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis bagaimana penyutradaraan memanfaatkan bahasa tubuh, realisme, mise en scène, serta teknik kamera dalam memperkuat penyampaian emosi kepada penonton. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan pendekatan analisis deskriptif. Data diperoleh melalui studi kepustakaan, telaah film, serta analisis visual terhadap adegan-adegan kunci. Fokus penelitian diarahkan pada pengamatan representasi bahasa tubuh, keterkaitannya dengan elemen sinematik, serta efektivitas penyutradaraan dalam menghadirkan kedalaman emosi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bahasa tubuh memainkan peran sentral dalam membangun karakterisasi tokoh dan alur dramatik film. Ekspresi wajah, postur tubuh, gerakan tangan, dan kontak mata terbukti lebih efektif dibandingkan dialog dalam menyampaikan konflik batin. Penerapan pendekatan realisme, pengaturan mise en scène, serta teknik kamera yang konsisten semakin memperkuat makna emosional yang tersampaikan kepada penonton. Kesimpulannya, penyutradaraan film Lisan dinilai efektif dalam menghadirkan realitas psikologis tokoh melalui ekspresi non-verbal. Integrasi bahasa tubuh dengan elemen sinematik lain menciptakan pengalaman menonton yang imersif, komunikatif, dan emosional.
Comparison of Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors, and Decision Tree Methods for Classifying Heart Disease Risk Factors Ahmad Jihad Al Fayed; Surya Darma; Zailani Sinabariba; Surya Maruli P Pardede
Journal of Computer Science and Research (JoCoSiR) Vol. 3 No. 3 (2025): July: Health Science Informatic
Publisher : Asosiasi Perguruan Tinggi Informatika dan Ilmu Komputer (APTIKOM) Provinsi Sumatera Utara

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

Abstract

Heart disease is the leading cause of death and poses a major challenge to global health systems. The classification of heart disease risk factors is crucial for preventing serious indications, but the challenge is that detection of this disease is often hampered because the classification process is not yet sufficiently accurate. This study aims to develop a heart disease risk classification model using a machine learning approach on a 2025 dataset consisting of 6025 patient data with 14 features. After going through the data collection stage and determining the attributes for comparing the performance of machine learning algorithms (Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, and Decision Tree), it was found that the Decision Tree algorithm provided the best performance with an accuracy of 86%, followed by the K -Nearest Neighbors algorithm with an accuracy of 78% and the Naive Bayes algorithm with an accuracy of 76%.
Co-Authors Abdi Rahim Damanik Abdullah Fikri Ahmad Jihad Al Fayed Aji Nurrohman Alfano Ramadhan Andre Buttiamal Dani Damanik Ari Dwi Prasetyo Asnidar Asnidar Bambang Soegijono Bangun, Sri Melda Basir S. Berliyanto Chairil Anwar Deddy Saputra Dedy Hartama Dwi Handayani Elisia Elisia Elmustian Elmustian Endiyani Erial Bahar Erkadius Erkadius Fahmi Firzada Ginting, Luci Riani Ginting, Rosita Hamdan Akbar Notonegoro Helicya Fitriani Ika Rezvani Aprita Irhami Irmayani Irmayani Leni Devera Asrar MAGHFIRAH Melissa Menker Manjas Menkher Manjas Mizar Liyanda Mustofa, Hadi Nugraha Naila Amri Naila Mubarok Nasya Aprilia Fitri Nur Riviati, Nur Panjaitan, Delita Hayanti Putri Ramadhani Ria Rachel Paranoan Rizki Bastari Rizky Khairunnisa Sormin Salmiah Agus samura, Jul Asdar putra Sari, Mia Indah Sigit Wibisono Sri Agustina Sukarno Sukarno Surya Maruli P Pardede Triyono Budi Santoso Viona Julya Marsha Wendi Robiansyah Wibisono Winda Triski Zailani Sinabariba Zulvia Maika Letis