Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.873
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Wahana Matematika dan Sains JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT AXIOM : Jurnal Pendidikan dan Matematika MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Griya Journal of Mathematics Education and Application MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Emasains : Jurnal Edukasi Matematika dan Sains Journal of Education Technology Information Social Sciences and Health
Suvriadi Panggabean
Universitas Negeri Medan
Arts Humanities Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
BOOTCAMP TEKNIK JARINGAN TELEKOMUNIKASI FIBER OPTIK UNTUK SISWA/I TKJ SMKS TRI SAKTI LUBUK PAKAM Dedy Kiswanto; Hermawan Syahputra; Suvriadi Panggabean; Sri Dewi; Nurul Maulida Surbakti
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 6 No. 2 (2025): Volume 6 No. 2 Tahun 2025
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v6i2.43050

Abstract

Kegiatan bootcamp teknik teknik jaringan telekomunikasi fiber optik untuk siswa/siswi teknik komputer dan jaringan di SMKS Tri Sakti Lubuk Pakam bertujuan untuk meningkatkan kompetensi siswa/i jurusan Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ) di SMKS Tri Sakti Lubuk Pakam terkait instalasi jaringan fiber optik. Kegiatan ini diadakan untuk menjawab kebutuhan industri yang terus berkembang, di mana instalasi fiber optik menjadi standar dalam jaringan telekomunikasi secara Global. Metode yang dilakukan meliputi training materi teori instalasi fiber optik oleh praktisi Industri, demonstrasi, dan pelatihan langsung instalasi fiber optik. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan bahwa sebagian besar peserta mampu memahami prinsip dasar fiber optik, jenis kabel yang digunakan, dan teknik instalasi yang benar. Namun, masih terdapat beberapa peserta yang belum sepenuhnya memahami aspek-aspek teknis tertentu. Diakhir kegiatan dilakukan penyerahan alat instalasi fiber optik kepada sekolah dengan harapan dapat mendukung peningkatan kompetensi instalasi fiber optik lebih lanjut dan memastikan kesiapan siswa menghadapi dunia kerja pada bidang telekomunikasi fiber optik.
IMPLEMENTASI PENDEKATAN DEEP LEARNING UNTUK PENGUATAN LITERASI NUMERASI GURU SMP DI KABUPATEN LABUHANBATU UTARA Abil Mansyur; Fajar Apollo Sinaga; Elmanani Simamora; Budi Halomoloan Siregar; Tiur Malasari Siregar; Suvriadi Panggabean
JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Vol. 31 No. 4 (2025): OKTOBER-DESEMBER
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/jpkm.v31i4.70295

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk merevitalisasi pembelajaran melalui pendekatan Deep Learning yang berorientasi pada peningkatan literasi numerasi guru-guru SMP di Kabupaten Labuhanbatu Utara. Program melibatkan empat mitra: SMP Negeri 1 Kualuh Selatan, SMP Negeri 3 Kualuh Selatan, SMP Negeri 4 Kualuh Hulu, dan Pesantren Arkanuddin. Metode pelaksanaan disesuaikan dengan kondisi masing-masing mitra: model best practice untuk tiga SMP Negeri dengan dua tahap (BP I: dosen sebagai role model, BP II: guru sebagai pelaksana), dan model pelatihan intensif dengan peer teaching untuk Pesantren Arkanuddin. Kegiatan dilaksanakan pada Mei 2025 melalui tahapan persiapan, pelaksanaan, evaluasi, pembinaan, dan monitoring berkelanjutan. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan kompetensi guru dalam mengembangkan perangkat pembelajaran berbasis Deep Learning yang mengintegrasikan prinsip mindful, meaningful, dan joyful learning. Sebanyak 33 guru berhasil mengembangkan perangkat pembelajaran berkualitas yang mencakup RPP, LKPD, media pembelajaran, dan instrumen evaluasi. Pembelajaran di kelas menunjukkan peningkatan keterlibatan aktif siswa, kemampuan berpikir kritis, dan literasi numerasi. Hasil monitoring menunjukkan bahwa konsistensi implementasi Deep Learning bervariasi antar guru. Sekitar 70% guru menunjukkan konsistensi tinggi dalam menerapkan prinsip-prinsip Deep Learning, 25% menunjukkan konsistensi sedang yang perlu penguatan, dan 5% masih memerlukan pembinaan intensif. Faktor-faktor yang memengaruhi konsistensi meliputi: pemahaman konseptual guru, dukungan kepala sekolah, ketersediaan sarana-prasarana, dan beban kerja guru.
Optimization of operational cost planning in integrated farming systems using a mixed-integer linear programming approach Lasker Pangarapan Sinaga; Rizki Habibi; Suvriadi Panggabean
AXIOM : Jurnal Pendidikan dan Matematika Vol 15, No 1 (2026)
Publisher : State Islamic University of North Sumatra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30821/axiom.v15i1.26491

Abstract

This study addresses the challenge of optimizing small-scale integrated farming systems (IFS) by minimizing operational costs while ensuring sustainable land use across agricultural, livestock, and aquaculture components. The main objective is to develop a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model that incorporates deterministic parameters such as land availability, labor allocation, and internal-external input flows. The model integrates multiple interrelated subsystems using production coefficients, resource constraints, and cost structures derived from actual smallholder scenarios. A two-period simulation was conducted to evaluate the model’s effectiveness using fixed input values, reflecting rural farming conditions. The results demonstrate that the system achieved consistent outputs without requiring external purchases of manure, feed, or irrigation water. The total operational cost reached IDR 96,770,000, with optimized land and labor allocation across periods. This research contributes a novel MILP formulation tailored to integrated farming, providing practical insights for policymakers and practitioners. Its implications extend to the development of decision-support systems for rural agricultural planning. However, the model's deterministic assumption limits its adaptability to dynamic environments. Future work should explore stochastic variants and real-time input adjustments to improve model flexibility and realism.
Perubahan Sentimen Publik Terhadap Calon Gubernur Sumatera Utara Tahun 2024 Berdasarkan Data Twitter: Pendekatan Naive Bayes Suvriadi Panggabean; Dedy Kiswanto; Nurul Maulida Surbakti; Zainal Azis; Tua Halomoan Harahap
MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 7 No. 2 (2024): Vol. 7 No. 2 September 2024
Publisher : Prodi Pendidikan matematika Universitas Islam Majapahit (UNIM), Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/majamath.v7i2.3468

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan sentimen publik terhadap calon gubernur Sumatera Utara pada pemilihan tahun 2024 menggunakan data Twitter. Fokus utama penelitian ini adalah dua kandidat, yaitu Edy Rahmayadi dan Bobi Nasution. Data yang digunakan mencakup 150 tweet per bulan dari periode Januari hingga Agustus 2024, yang diambil menggunakan API Tweet Harvest. Sentimen pada tweet tersebut diklasifikasikan menggunakan algoritma Naive Bayes ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil analisis menunjukkan adanya fluktuasi sentimen publik yang signifikan setiap bulannya, terutama pada Juli dan Agustus 2024, yang mencerminkan perubahan persepsi publik terkait kedua calon gubernur tersebut. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi dalam memahami opini publik melalui media sosial sebagai salah satu indikator dalam konteks pemilihan politik.
Analisis Komparatif ARIMA, Single dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Kualitas Udara Multi-Polutan dengan Penyesuaian Berbasis Korelasi Suvriadi Panggabean; Faridawaty Marpaung; Zulfahmi Indra; Lasker P Sinaga
MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Vol. 9 No. 1 Maret 2026
Publisher : Prodi Pendidikan matematika Universitas Islam Majapahit (UNIM), Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/majamath.v9i1.4385

Abstract

Optimasi Estimasi Intensitas Guncangan Gempa Skala MMI Menggunakan XGBoost Berdasarkan Parameter Seismik dan GMPE Felix John Pardamean Hutabarat; Ayman Human Sukma; Azhara Amelia H; Rinto Manik; Sehati Saurmatania Tampubolon; Suvriadi Panggabean
Journal of Education Technology Information Social Sciences and Health Vol. 5 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetish.v5i2.8966

Abstract

Indonesia merupakan wilayah dengan aktivitas seismik tinggi sehingga estimasi intensitas guncangan gempa yang akurat menjadi komponen penting dalam mitigasi bencana. Persamaan empiris Ground Motion Prediction Equations (GMPE) banyak digunakan untuk mengestimasi intensitas guncangan, namun memiliki keterbatasan dalam merepresentasikan hubungan nonlinier antara parameter seismik dan kondisi lokal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model estimasi Modified Mercalli Intensity (MMI) berbasis physics-informed machine learning dengan mengombinasikan algoritma XGBoost dan GMPE. Dataset yang digunakan berasal dari arsip USGS ShakeMap wilayah Indonesia periode 2004–2025 yang mencakup 528 kejadian gempa dan 6.222 rekaman observasi. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, rekayasa fitur, perhitungan estimasi awal menggunakan GMPE, pelatihan model XGBoost, serta evaluasi menggunakan Group K-Fold Cross Validation melalui studi ablasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hibrida mampu mengatasi keterbatasan model machine learning murni sekaligus mempertahankan stabilitas pendekatan empiris. Model menghasilkan nilai Mean Absolute Error (MAE) 0,435 skala MMI, dengan prediksi GMPE sebagai fitur paling dominan berdasarkan analisis feature importance. Model terbaik selanjutnya diimplementasikan ke dalam prototipe berbasis ONNX yang mampu melakukan estimasi intensitas guncangan secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan hibrida berpotensi mendukung sistem peringatan dini dan pengambilan keputusan dalam mitigasi bencana gempa bumi.
Model Matematika Penyebaran ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut) dan Pneumonia Berbasis Integral Tak Wajar: Analisis Laju Infeksi dan Prospek Vaksinasi Riza Prastya; Aldha Aulia Imtiyaz Hasibuan; Goffri Simarsoit; Nurul Fitriyah Siagian; Rawiyah; Ruth Prima Stefani Br. Nababan; Suvriadi Panggabean
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model matematika berbasis integral tak wajar guna menganalisis dinamika penyebaran Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) dan pneumonia di Kota Medan. Model SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered) yang dimodifikasi digunakan untuk memetakan laju infeksi, efektivitas vaksinasi, dan dampak faktor lingkungan terhadap kedua penyakit tersebut. Simulasi numerik dilakukan menggunakan metode Runge-Kutta Fehlberg (RKF45) dengan parameter yang diambil dari data sekunder dan literatur terkait. Hasil simulasi menunjukkan bahwa bilangan reproduksi dasar () untuk ISPA adalah 3.808, sementara untuk pneumonia adalah 2.26, yang menunjukkan potensi penyebaran endemik di Kota Medan jika tidak ada intervensi. Total infeksi kumulatif selama periode simulasi mencapai 2.306.336 kasus untuk ISPA dan 3.286 kasus untuk pneumonia, menunjukkan beban epidemi yang signifikan. Efektivitas vaksinasi terbukti sangat penting dalam mengurangi laju infeksi pneumonia, dengan pengurangan signifikan pada tingkat transmisi setelah pemberian vaksin. Penelitian ini merekomendasikan implementasi kebijakan kesehatan seperti kampanye vaksinasi massal, edukasi masyarakat tentang pencegahan penyakit, dan peningkatan sanitasi sebagai langkah strategis untuk mengendalikan penyebaran ISPA dan pneumonia. Pendekatan integral tak wajar memberikan wawasan mendalam tentang distribusi temporal kasus dan dampak intervensi jangka panjang.
PREDIKSI KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT PADA NASABAH DI KSP BONA MANDIRI JAYA MENGGUNAKAN ALGORITMA DATA MINING C4.5 NANCY VERONICA BR GULTOM; SUVRIADI PANGGABEAN
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v13n3.p37-44

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi dalam memprediksi kelayakan kredit nasabah ulang di KSP Bona Mandiri Jaya dengan menggunakan algoritma C4.5 dalam data mining. Data yang digunakan berjumlah 114 catatan nasabah tahun 2022, yang mencakup atribut riwayat pinjaman, jaminan, penghasilan bulanan, dan status kelayakan. Metode penelitian menerapkan teknik klasifikasi pohon keputusan dan dievaluasi menggunakan confusion matrix serta validasi split (80% data latih, 20% data uji) dengan bantuan aplikasi Rapid Miner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu membentuk pohon keputusan dengan aturan klasifikasi yang mudah dipahami, seperti: JIKA riwayat pinjaman = lancar DAN penghasilan > 500000 MAKA layak. Model menunjukkan performa tinggi dengan akurasi sebesar 98,25%, precision 94,12% untuk kelas tidak layak dan 98,97% untuk kelas layak, serta recall masing-masing sebesar 94,12% dan 98,97%. Model prediktif ini diharapkan dapat membantu petugas kredit dalam membuat keputusan pemberian pinjaman yang lebih objektif, akurat, dan konsisten, serta mengurangi risiko gagal bayar dan mendukung pengelolaan keuangan koperasi yang lebih baik.
Pemodelan dan Simulasi Stokastik Fluktuasi Suhu Harian Menggunakan Model Geometric Brownian Motion Alfin Syahri; Muhammad Budi Akbar; Ruth Amelia Vega S. Meliala; Suvriadi Panggabean
Griya Journal of Mathematics Education and Application Vol. 5 No. 4 (2025): Desember 2025
Publisher : Pendidikan Matematika FKIP Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/griya.v5i4.931

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan model Geometric Brownian Motion (GBM) untuk memodelkan dan mensimulasikan fluktuasi suhu harian di Kota New York secara stokastik. Data suhu diperoleh dari dataset Global Weather Repository (Kaggle) dan diolah untuk menghitung parameter drift (μ) dan volatilitas (σ) yang merepresentasikan tren serta tingkat ketidakpastian perubahan suhu. Simulasi dilakukan menggunakan metode Monte Carlo untuk menghasilkan beberapa lintasan kemungkinan perubahan suhu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GBM mampu mengikuti pola suhu aktual dengan baik dan memberikan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) di bawah 10%, yaitu 6,47% untuk New York, 5,11% untuk Los Angeles, dan 4,81% untuk Chicago. Temuan ini membuktikan bahwa GBM efektif dalam menangkap dinamika stokastik suhu harian dan dapat digunakan sebagai alat prediksi iklim jangka pendek yang akurat, terutama di wilayah urban dengan fluktuasi suhu yang tinggi.
Analisis Probabilistik Untuk Perediksi Cuaca Di Kota Medan Dan Kabupaten Deli Serdang (Menggunakan Metode Rantai Markov) Anju Hamonangan Sianturi; Esrani Julita Br Panjaitan; Friska Adilina Br Kaban; Indah Fabriane Johana Panggabean; Nuryusridah Liani Johana; Samuel Juliusta Bangun; Suvriadi Panggabean
Griya Journal of Mathematics Education and Application Vol. 5 No. 4 (2025): Desember 2025
Publisher : Pendidikan Matematika FKIP Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/griya.v5i4.970

Abstract

Cuaca merupakan fenomena alam yang sulit diprediksi karena dipengaruhi oleh berbagai variabel yang saling berkaitan. Peramalan cuaca memiliki peranan penting dalam pengambilan keputusan dan perencanaan aktivitas masyarakat sehari hari. Data meteorologi dari BMKG dapat dimanfaatkan untuk menganalisis dan memprediksi kondisi cuaca di masa mendatang. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam peramalan cuaca adalah analisis Rantai Markov. Rantai Markov merupakan proses stokastik yang memodelkan sistem dinamis, di mana keadaan di masa depan hanya bergantung pada kondisi saat ini dan dapat dinyatakan dengan persamaan P{Xn+1 = j|X0 = i0 … …, Xn-1 = in-1,Xn = i} = P{Xn+1 = j| Xn == i} . Metode ini menggunakan matriks peluang transisi untuk memperkirakan perubahan keadaan secara metematis. Penelitian ini bertujuan menerapkan model Rantai markov untuk memprediksi cuaca harian di Kabupaten Deli Serdang dan kota medan berdasarkan data BMKG periode 1-30 September 2025. Variabel yang digunakan meliputi kondisi cerah, berawan, hujan ringan, dan hujan. Hasil menunjukkan bahwa di Deli Serdang, peluang hujan ringan mencapai 73% jika sebelumnya cerah, 65,6% jika berawan, dan 99,9% jika sebelumnya hujan ringan. Di Kota Medan, peluang berawan mencapai 77,7% jika sebelumnya cerah dan 99,9% jika sebelumnya berawan. Hasil ini menunjukkan bahwa model Rantai Markov efektif dalam merepresentasikan pola perubahan cuaca secara probabilistik dan akurat untuk peramalan jangka pendek. Kata Kunci: 1; Rantai Markov, 2; Peramalan Cuaca, 3; Probabilitas Transisi, 4; BMKG, 5; Deli Serdang, Kota Medan
Co-Authors Abil Mansyur, Abil Aldha Aulia Imtiyaz Hasibuan Alfin Syahri Anju Hamonangan Sianturi Ayman Human Sukma Azhara Amelia H Budi Halomoloan Siregar Chairunnisa Irawati Pohan Dedy Kiswanto Elmanani Simamora Esrani Julita Br Panjaitan Farel Purba Felix John Pardamean Hutabarat Friska Adilina Br Kaban Goffri Simarsoit Heka Saragih Hermawan Syahputra Indah Fabriane Johana Panggabean Kasih Indriani Kezanta Purba Kristin Impana Manik Lasker Pangarapan Sinaga Maria Adesuryani Purba Marpaung, Faridawaty Muhammad Budi Akbar Muhammad Hidayatul Arifin NANCY VERONICA BR GULTOM Nurul Fitriyah Siagian Nurul Maulida Surbakti Nuryusridah Liani Johana Rawiyah Rinto Manik Riza Prastya Rizki Habibi Ruth Amelia Vega S. Meliala Ruth Prima Stefani Br. Nababan Salsa Nabila Harahap Samuel Juliusta Bangun Sehati Saurmatania Tampubolon Sri Dewi Tiur Malasari Siregar Tua Halomoan Harahap Widtya Utami Zainal Azis Zulfahmi Indra, Zulfahmi