Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.058
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Paradikma: Jurnal Pendidikan Matematika JSEH (Jurnal Sosial Ekonomi dan Humaniora) JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT EKSAKTA : Jurnal Penelitian dan Pembelajaran MIPA JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Mathvision : Jurnal Matematika Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Griya Journal of Mathematics Education and Application Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) JUrnal Riset Ilmu Pendidikan Blend Sains Jurnal Teknik Innovative: Journal Of Social Science Research Ulil Albab
Chairunisah Chairunisah, Chairunisah
Matematika FMIPA Unimed Medan
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

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

Found 16 Documents
Search

 1   2 
Klasifikasi Akun Buzzer Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor pada Tagar #STYTanpaDiasporaNol di Media Sosial X Lubis, Afiq Alghazali; Idrus, Said Iskandar Al; Indra, Zulfahmi; S, Kana Saputra; Chairunisah, Chairunisah
Blend Sains Jurnal Teknik Vol. 4 No. 2 (2025): Edisi Oktober
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/blendsains.v4i2.1093

Abstract

Peningkatan pengguna media sosial X pada tahun 2024 sebesar 639 ribu mengakibatkan penyebaran informasi yang sangat masif, menjadikan buzzer berperan dalam mengarahkan opini publik dan memicu konflik sosial, seperti yang terlihat pada tren #STYTanpaDiasporaNol usai gugurnya tim nasional Indonesia di ASEAN Championship 2024. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model machine learning dalam klasifikasi akun buzzer menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang akan digunakan dalam penelitian ini berasal dari kumpulan tweet dari sosial media X dalam tagar #STYTanpaDiasporaNol. Penelitian ini memiliki prosedur penelitian, di antaranya pengumpulan data, pra-pemrosesan data (cleaning, labelling, feature engineering dan standardization), splitting data, pemrosesan data, dan evaluasi model. Hasil penelitian ini mendapatkan model dengan akurasi terbaik yaitu varian model perbandingan split data 80:20 dan K = 5 dengan nilai akurasi sebesar 89% serta nilai precision dan recall sebesar 89% lalu nilai F1-score sebesar 88%. Model sangat baik dalam memprediksi kelas mayoritas namun kesulitan dalam memprediksi kelas minoritas. Kemudian dilakukan eksperimen resampling data dengan tujuan membuat keseimbangan data. Hasil didapatkan bahwa varian pada split data 70:30 dengan K = 9 diperoleh akurasi sebesar 91% dengan precision, recall dan accuracy juga sebesar 91%. Model eksperimen ini cukup baik mendeteksi kelas mayoritas maupun kelas minoritas.
Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia Dengan Menggunakan Analisis Cluster Metode K-means Marbun, Ebdy Rafles; Chairunisah, Chairunisah
ULIL ALBAB : Jurnal Ilmiah Multidisiplin Vol. 3 No. 9: Agustus 2024
Publisher : CV. Ulil Albab Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56799/jim.v3i9.4717

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia merupakan pengukuran perbandingan dari harapan hidup, pendidikan, dan standar hidup untuk semua negara. Pengelompokkan wilayah kabupaten/kota di Sumatera Utara dilakukan tujuannya untuk meningkatkan angka pembangunan manusia berdasarkan indikator pembentuk Indeks Pembangunan Manusia. Analisis Cluster merupakan metode yang digunakan untuk mengklasifikasi objek sehingga setiap objek dengan objek lain berada dalam cluster yang sama. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran umum tentang indikator indeks pembangunan manusia dan mengetahui pengelompokan kabupaten/kota di provinsi Sumatera Utara. Provinsi Sumatera Utara memiliki 33 Kabupaten/kota, konsep pembangunan manusia pada intinya cukup sederhana, yaitu menciptakan pertumbuhan dalam bidang ekonomi, sosial, politik, budaya dan lingkungan. Variabel dalam indeks pembangunan manusia terdapat 4 bagian yaitu umur harapan hidup, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan pengeluaran ril perkapita. Metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah pengelompokan Kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara berdasarkan indikator indeks pembangunan manusia menggunakan metode K-Means. K-Means adalah salah satu algoritma yang bersifat unsupervised. Untuk mengelompokkan diantara variabel indeks pembangunan manusia menggunakan SPSS. Dalam mengelompokkan tingkat Kabupaten/Kota di Sumatera Utara menggunakan 3 cluster yaitu rendah, sedang dan tinggi. Nilai Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Sumatera Utara tiap tahunnya mengalami peningkatan dengan adanya kategori Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2020 70,78 % menuju 72,40% pada tahun 2023. Pada Kabupaten/Kota yang ada di Provinsi Sumatera Utara, nilai IPM tahun 2020 hingga 2023 juga mengalami peningkatan. Selain nilai IPM yang mengalami peningkatan tiap tahunnya, tiap-tiap indikator IPM yang ada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara juga mengalami peningkatan. Dengan hasil penelitian pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara dengan metode K-Means didapat hasil pengelompokan 3 yaitu tinggi, sedang dan rendah.
Analisis Pengaruh Aktivitas Olahraga dan Penggunaan Media Sosial terhadap Produktivitas Belajar Mengunakan Regresi dengan Dua Peubah Bebas Arvi, Salsabila; Winanti, Fuji; Zalianti, Retno Ayu; Tobing, Rizky Saputra; Lubis, Rhamanda Ardiansyah; Chairunisah, Chairunisah
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 8 No. 3 (2024)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh aktivitas olahraga dan penggunaan media sosial terhadap produktivitas belajar siswa dengan menggunakan metode regresi berganda. Data dikumpulkan melalui kuisioner yang disebarkan kepada 30 mahasiswa prodi Matematika semester 5 Universitas Negeri Medan. Analisis dilakukan dengan perangkat lunak SPSS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aktivitas olahraga dan penggunaan media sosial secara individu maupun simultan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap produktivitas belajar siswa. Faktor lain seperti motivasi intrinsik dan lingkungan belajar kemungkinan memiliki pengaruh lebih besar terhadap hasil belajar siswa.
Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk dan UMP/UMK terhadap Jumlah Kemiskinan Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda di Provinsi Sumatera Utara Hasibuan, Eka Sri Hartini; Napitu, Cindy Angelina Saragi; Pinem, Handre Gabriel; Ginting, Mikolis Etimanta; Sigalingging, Ocha Hosea; Chairunisah, Chairunisah
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 8 No. 3 (2024)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

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

Abstract

Penelitian dilakukan untuk mengetahui perubahan tingkat kemiskinan di Sumatera Utara pada tahun 2022 dan 2023. Perubahan tersebut diamati dengan memperhatikan jumlah penduduk miskin di Kab/Kota Sumatera Utara dan beberapa faktor penyebabnya, yaitu jumlah penduduk Sumatera Utara dan besaran nilai UMP/UMK di seluruh daerah Sumatera Utara pada tahun 2022 dan 2023. Dengan variabel yang telah ditetapkan, penelitian dilakukan menggunakan analisis regresi linear berganda. Dari penelitian yang dilakukan, diketahui bahwa jumlah penduduk memiliki pengaruh besar dalam menghasilkan jumlah kemiskinan di Sumatera Utara dibandingkan nilai UMP/UMK daerah tersebut.
Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Berbasis Web Pohan, Karunia Putri; Chairunisah, Chairunisah
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 23 No 1 (2024): Februari 2024
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v23i1.9521

Abstract

Penyakit kulit pada manusia ialah penyakit yang terdapat pada bagian tubuh paling luar dengan gejala berupa gatal-gatal dan kemerahan yang disebabkan oleh sinar matahari, virus, imun tubuh yang lemah, jamur, bakteri, parasit dan infeksi. Masalah dalam mengatasi penyakit kulit ini diantaranya adalah terbatasnya jumlah dokter spesialis kulit, jauhnya jarak yang ditempuh dan antrian pasien banyak. Berdasarkan permasalahan diatas dibutuhkan suatu aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit kulit menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Sistem ini dibangun untuk membantu masyarakat guna untuk mengetahui penyakit kulit secara dini. Sistem pakar yang dibangun menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Sistem ini memiliki dua tahapan kerja. Pertama, sistem meminta user untuk menginput gejala yang dialami. Kedua, sistem akan secara otomatis akan menampilkan hasil diagnosa berdasarkan gejala yang diinput. Hasil dari penelitian yang diuji telah menunjukkan hasi perkalian dari nilai klasifikasi tertinggi dengan metode Naive Bayes Classifier dapat menentukan jenis penyakit kulit yang diderita oleh pasien 
Analisis Multidimensional Scaling Dalam Pemetaan Karakteristik Pengangguran Di Sumatera Utara Purba, Aprida Waty; Chairunisah, Chairunisah
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 2 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i2.7946

Abstract

Banyak upaya yang telah dilakukan pemerintah untuk mengatasi peningkatan pengangguran tetapi banyak program yang gagal mencapai tujuan. Dengan pemetaan karakteristik pengangguran dapat membantu pemerintah dalam penyesuaian bantuan, sesuai tujuan yaitu untuk mengidentifikasi karakteristik yang mempengaruhi pengangguran di Sumatera Utara dengan menggunakan analisis multidimensional scaling. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu Kabupaten Asahan dan Kabupaten Labuhan Batu mempunyai kedekatan dengan karakteristik indeks pembangunan manusia, Kabupaten Tapanuli Tengah,Kabupaten Simalungun,dan Kota Pematang Sintar mempunyai kedekatan dengan karakteristik angkatan kerja, Kabupaten Deli Serdang,Kota Medan, dan Langkat mempunyai kedekatan dengan karakteristik pertumbuhan penduduk dan persentase pertumbuhan ekonomi, Kabupaten Serdang Bedagai dan Kabupaten Batu Bara mempunyai kedekatan dengan karakteristik pertumbuhan penduduk, dan pertumbuhan ekonomi. Dengan kesesuaian nilai stress sebesar 7,39% artinya peta analisis multidimensional yang diperoleh dapat diterima.
Co-Authors Arnita Arnita Arvi, Salsabila Ginting, Mikolis Etimanta Ginting, Sansugiri Hasibuan, Eka Sri Hartini Hidayah, Annisa Insan Taufik Kana Saputra S Khoiri, Fitri Lubis, Afiq Alghazali Lubis, Rhamanda Ardiansyah Manik, Salve Teresia Kristina Manullang, Sudianto Marbun, Ebdy Rafles Naibaho, Angelika Naibaho, Erinna Nainggolan, Dina Olivia Napitu, Cindy Angelina Saragi Nasha, Meilafayza Nulhakim, Putri Aisyah Nurlaylly, Enzelly Pebrianti, Lidia Pelawi, Deviona Caroline Perangin-angin, Cecilia Br piliang, yumnakhairiamani Pinem, Handre Gabriel Pohan, Karunia Putri Purba, Aprida Waty Purba, Josua Ritonga, Jesika Ramadani Sagala, Agnes Said . Iskandar Saragih, Kanya Sigalingging, Ocha Hosea Silalahi, Johanna Dameria G Simamora, Elmanani Simarmata, Agung Pratama Siti Aisyah Sitompul, Agryani R Situmorang, Aelfi Susiana Susiana Syifa Cendikia, Yolanda Tambunan, Combest Prajogo Taufiq, Insan Tobing, Rizky Saputra Winanti, Fuji Zalianti, Retno Ayu Zulfahmi Indra, Zulfahmi