Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.538
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 Indonesian Journal of Education and Mathematical Science Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Ilmiah Matematika 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 Library & Information Science Mathematics Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
Analisis Pertumbuhan Dan Konvergensi Upah Minimum Provinsi Di Indonesia Dalam Pendekatan Sistem Dinamis Kristin Impana Manik; Salsa Nabila Harahap; Muhammad Hidayatul Arifin; Suvriadi Panggabean
Emasains : Jurnal Edukasi Matematika dan Sains Vol. 15 No. 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika dan Pendidikan Biologi Universitas PGRI Mahadewa Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59672/emasains.v15i1.5606

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pola pertumbuhan serta tingkat konvergensi Upah Minimum Provinsi (UMP) di Indonesia dengan menggunakan pendekatan sistem dinamis. Pendekatan tersebut dapat memberikan kemampuan untuk menganalisis hubungan timbal balik antarvariabel ekonomi, kebijakan pemerintah, dan faktor sosial yang saling memengaruhi dalam proses penetapan upah minimum di tingkat provinsi. Data sekunder yang mencakup 34 provinsi selama periode 2018–2025 dimanfaatkan untuk menelusuri tren pertumbuhan UMP, tingkat ketimpangan regional, serta potensi penyetaraan antarwilayah hingga proyeksi tahun 2030. Hasil analisis menunjukkan bahwa meskipun UMP nasional mengalami peningkatan yang berkelanjutan, disparitas antarprovinsi masih dapat dikatakan cukup mencolok, terutama di antara wilayah barat dan timur Indonesia. Melalui simulasi model dinamis, diperoleh tiga skenario proyeksi pertumbuhan, yaitu optimistis (7%), moderat (5%), dan pesimistis (3%) yang mana mencerminkan potensi konvergensi dengan laju berbeda. Temuan ini menegaskan pentingnya perumusan kebijakan upah minimum yang adaptif terhadap karakteristik ekonomi regional guna untuk mewujudkan pemerataan kesejahteraan tenaga kerja secara berkelanjutan.
Analisis Pemasukan dan Pengeluaran Mahasiswa melalui Pendekatan Fungsi Linear Maria Adesuryani Purba; Kasih Indriani; Chairunnisa Irawati Pohan; Widtya Utami; Heka Saragih; Kezanta Purba; Farel Purba; Suvriadi Panggabean
Wahana Matematika dan Sains: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya Vol. 20 No. 1 (2026): April 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/wms.v19i3.105340

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara pemasukan dan pengeluaran mahasiswa menggunakan pendekatan fungsi linear. Penelitian dilakukan pada mahasiswa kelas PSM 25 A Program Studi Matematika Universitas Negeri Medan dengan jumlah sampel sebanyak 23 responden. Data dikumpulkan melalui wawancara langsung mengenai total pemasukan dan pengeluaran bulanan mahasiswa. Analisis data dilakukan menggunakan metode regresi linear dengan bantuan Microsoft Excel dan IBM SPSS Statistics. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat hubungan linear positif yang kuat antara pemasukan dan pengeluaran mahasiswa dengan persamaan regresi  Nilai koefisien determinasi sebesar  menunjukkan bahwa sekitar  variasi pengeluaran dapat dijelaskan oleh variabel pemasukan. Hasil uji statistik juga menunjukkan bahwa model regresi signifikan secara statistik dengan nilai p < 0,001. Temuan ini menunjukkan bahwa peningkatan pemasukan mahasiswa cenderung diikuti oleh peningkatan pengeluaran secara proporsional.
Evaluation of Gaussian Process Regression, Support Vector Regression, and K-Nearest Neighbors for Predicting Concrete Compressive Strength at Various Curing Ages Elmanani Simamora; Abil Mansyur; Muhammad Badzlan Darari; Suvriadi Panggabean; Rizki Habibi
Indonesian Journal of Education and Mathematical Science Vol 7, No 3 (2026)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara (UMSU)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30596/ijems.v7i3.31258

Abstract

Accurate prediction of concrete compressive strength is critical for quality control, structural evaluation, and mix optimization. However, the connection between mix composition, curing age, and compressive strength is often nonlinear and heterogeneous. This study assesses four prediction models, including Native Gaussian Process Regression, Gaussian Process Regression with Conformal Intervals, Support Vector Regression, and K-Nearest Neighbors, to estimate concrete compressive strength at various curing ages. Predictors are produced from a combination of composition, curing age, and material-important properties. Model performance is evaluated using Leave-One-Age-Out and repeated stratified K-fold by Age, with root mean square error, mean absolute error, coefficient of determination, coverage, and average interval length. The results demonstrate that Native Gaussian Process Regression gives the best steady overall performance in both assessment methodologies. At the same time, Gaussian Process Regression with Conformal Intervals tends to provide higher coverage with the consequence of wider intervals. In general, Native Gaussian Process Regression provides the best balance among point prediction accuracy, interval coverage, and interval efficiency for heterogeneous concrete compressive strength data by curing age.
Enumerasi dan Penyaringan Kombinasi Menu MBG Berbasis Kombinatorika Bersyarat dengan Kendala Biaya dan Energi Azhara Amelia; Suvriadi Panggabean; Yuda Advis Ambrosius Sitohang
Griya Journal of Mathematics Education and Application Vol. 6 No. 3 (2026): September 2026
Publisher : Pendidikan Matematika FKIP Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/griya.v6i3.1263

Abstract

Program Pangan Bergizi Gratis (MBG) mensyaratkan menu yang beragam, bergizi, terjangkau, dan tidak monoton. Studi ini bertujuan menerapkan kombinatorika bersyarat untuk menyaring kombinasi menu MBG berdasarkan tiga kendala: biaya ≤ Rp15.000, wajib mengandung minimal satu protein hewani, dan energi 530–630 kkal per porsi. Data harga diperoleh dari SIMPANG Medan, Pikiran Rakyat Medan, dan ANTARA (19–25 Mei 2026), sedangkan data gizi bersumber dari Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI) 2017. Menggunakan Kaidah Perkalian dan enumerasi perkalian Kartesius dengan penyaringan berkendala via Google Colab, dihasilkan 9.375 kombinasi awal. Dari jumlah tersebut, hanya 1.582 (16,87%) memenuhi ketiga kendala secara simultan, sehingga reduksi ruang pencarian mencapai 83,13%. Delapan menu rekomendasi dipilih melalui purposive sampling berbasis distribusi kuartil biaya dan energi, dengan kisaran biaya Rp10.450–Rp14.500 dan energi 532–625 kkal. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinatorika bersyarat merupakan alternatif yang sederhana, transparan, dan aplikatif dibandingkan pemrograman linear atau pendekatan metaheuristik untuk perencanaan menu MBG di tingkat lapangan.
Optimasi rute transit penumpang trans metro deli antar-koridor menggunakan algoritma dijkstra pada pemodelan graf berarah Alfin Syahri; Muhammad Budi Akbar; Suvriadi Panggabean
Griya Journal of Mathematics Education and Application Vol. 6 No. 3 (2026): September 2026
Publisher : Pendidikan Matematika FKIP Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/griya.v6i3.1269

Abstract

This study applies graph theory to model the Trans Metro Deli network and determine the minimum weighted path using Dijkstra's Algorithm. The transportation network is represented as a weighted directed graph G=(V,E), where vertices represent bus stops, edges represent direct connections between bus stops, and the weight w(u,v) represents the estimated travel time in minutes. Data was obtained from BusListrikMedan and Google Maps, then implemented using Python with the NetworkX library. The modeling results produce a weighted directed graph consisting of 236 vertices and 245 edges representing the five main corridors of Trans Metro Deli. Tests were conducted on five travel scenarios to analyze the path with the minimum total weight. The results show that Dijkstra's Algorithm successfully determines the minimum weighted path in all test scenarios. The smallest minimum weight was obtained on the Amplas Terminal Bus Stop–Juanda Bus Stop route at 22 minutes, while the largest minimum weight was obtained on the Bandar Khalipah Station Bus Stop–Pinang Baris Terminal Bus Stop route at 73 minutes. Validation against Google Maps resulted in a time difference of 2–4 minutes, which indicates that the graph model built is able to represent the connectivity of the Trans Metro Deli network well.
Pemodelan Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan LSTM Berbasis Deret Waktu di Provinsi Sumatera Utara Paskah Abadi Simanullang; Peter Tymoty Hutabarat; Rina Intan Amelia; Adinda Saputri; Regina Grace Olivia Purba; Suvriadi Panggabean
Griya Journal of Mathematics Education and Application Vol. 6 No. 3 (2026): September 2026
Publisher : Pendidikan Matematika FKIP Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/griya.v6i3.1385

Abstract

Rainfall prediction is important for supporting hydrometeorological disaster mitigation and data-based decision making. This study aims to model monthly rainfall prediction using Long Short-Term Memory (LSTM) based on time series data in North Sumatra Province, with monthly weather data from Medan City as the study case. The data used cover the period from 2010 to 2025 and include rainfall, rainy days, temperature, humidity, wind speed, and air pressure. The research stages consist of data validation, exploratory data analysis, threshold determination for high rainfall, feature engineering, chronological data splitting, scaling, LSTM model training, baseline comparison, backtesting, cross validation, and rainfall prediction for 2026-2027. The best LSTM configuration used 64 units, dropout 0.1, learning rate 0.0005, batch size 8, and weighted MSE loss function. Evaluation on the 2025 test set produced MAE of 75.30 mm, RMSE of 89.34 mm, MAPE of 64.23%, and R2 of 0.3703. The LSTM model outperformed the baseline models based on MAE, RMSE, and R2. Forecast results indicate higher rainfall tendencies at the end of 2026 and 2027, especially in October, November, and December.
Pemodelan Presisi Harga Komoditas Strategis Kota Medan Menggunakan Holt–Winters Seasonal Smoothing dan Validasi ARIMA: Upaya Mitigasi Inflasi Daerah Naysla Aura Siffa; Rizal Muhaimin; Nafasa Zahri; Ellys Rebecca Simanjuntak; Arief Rachman; Suvriadi Panggabean
Wahana Matematika dan Sains: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya Vol. 20 No. 2 (2026): Agustus 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/wms.v20i2.118851

Abstract

Fluktuasi harga komoditas pangan strategis merupakan salah satu faktor utama penyebab inflasi daerah. Penelitian ini bertujuan membangun model peramalan harga pangan di Kota Medan menggunakan metode Holt–Winters Seasonal Smoothing dan memvalidasinya dengan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan berupa data sekunder deret waktu mingguan 10 komoditas pangan dari Januari 2023 hingga 26 Maret 2026 yang diperoleh dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis (PIHPS) Nasional, serta data primer observasi lapangan pada 21 pasar tradisional Kota Medan sebagai data uji (testing). Evaluasi model dilakukan menggunakan skema Hold-out Validation dengan indikator galat Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Holt–Winters menghasilkan akurasi peramalan yang sangat tinggi (Sangat Akurat) pada sebagian besar komoditas tren stabil dengan nilai MAPE di bawah 10%, meliputi bawang putih (1,66%), telur ayam (1,51%), gula pasir (2,93%), daging sapi (3,24%), minyak goreng (3,31%), beras (5,61%), bawang merah (5,66%), dan daging ayam (8,31%). Pada komoditas hortikultura dengan volatilitas ekstrem seperti cabai rawit, penerapan transformasi logaritma natural (ln) berhasil menekan tingkat galat model menjadi 30,26% (kategori Biasa). Hasil komparasi menunjukkan bahwa Holt–Winters lebih adaptif dalam menangkap pola harga pada komoditas yang mengalami guncangan tak terduga (price shock) dibandingkan baseline ARIMA. Model yang dihasilkan berpotensi dimanfaatkan sebagai instrumen peringatan dini (early warning system) untuk mendukung intervensi mitigasi Tim Pengendalian Inflasi Daerah (TPID). Kata Kunci: Holt-Winters, ARIMA, Peramalan Deret Waktu, Mitigasi Inflasi
Analisis Kombinatorial Pola Password Mahasiswa terhadap Estimasi Serangan Brute Force: Studi Eksploratif pada 30 Responden stefen; Muhammad Yazid Noor; Suvriadi Panggabean
Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2026)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jim.v13i2.32418

Abstract

Password merupakan salah satu mekanisme keamanan digital yang digunakan untuk melindungi akun dan data dari akses tidak sah. Namun, penggunaan password yang sederhana masih sering ditemukan sehingga meningkatkan kerentanan terhadap serangan brute force. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik dan tingkat keamanan pola password mahasiswa menggunakan pendekatan kombinatorial serta mengestimasi ketahanannya terhadap serangan brute force menggunakan Python. Data penelitian diperoleh melalui kuesioner yang diisi secara sukarela oleh 30 mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer. Password yang diperoleh diklasifikasikan berdasarkan penggunaan huruf besar, huruf kecil, angka, dan simbol. Jumlah kombinasi password dihitung menggunakan model kombinatorial K = nʳ, dengan n menyatakan jumlah karakter yang tersedia dan r menyatakan panjang password. Selain itu, prinsip inklusi-eksklusi digunakan untuk menghitung jumlah kombinasi password yang memenuhi syarat keamanan tertentu. Estimasi waktu brute force dilakukan menggunakan hash rate SHA-256 sebesar 2.229.876,67 hash per detik dengan rumus t = K/H. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 17 dari 30 password responden memenuhi kriteria minimal mengandung satu huruf besar, satu angka, dan satu simbol. Perhitungan menggunakan prinsip inklusi-eksklusi menunjukkan bahwa password sepanjang 8 karakter yang memenuhi kriteria tersebut menghasilkan 3,13 × 10¹⁵ kombinasi valid. Hasil estimasi menunjukkan bahwa peningkatan panjang password dan variasi karakter memperbesar ruang pencarian password sehingga meningkatkan ketahanannya terhadap serangan brute force.
Co-Authors Abil Mansyur, Abil Adinda Saputri Aldha Aulia Imtiyaz Hasibuan Alfin Syahri Anju Hamonangan Sianturi Arief Rachman Ayman Human Sukma Azhara Amelia Azhara Amelia H Budi Halomoloan Siregar Chairunnisa Irawati Pohan Dedy Kiswanto Ellys Rebecca Simanjuntak 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 Badzlan Darari Muhammad Budi Akbar Muhammad Hidayatul Arifin Muhammad Yazid Noor NAFASA ZAHRI NANCY VERONICA BR GULTOM NAYSLA AURA SIFFA Nurul Fitriyah Siagian Nurul Maulida Surbakti Nuryusridah Liani Johana Paskah Abadi Simanullang Peter Tymoty Hutabarat Rawiyah Regina Grace Olivia Purba Rina Intan Amelia Rinto Manik Riza Prastya RIZAL MUHAIMIN Rizki Habibi Ruth Amelia Vega S. Meliala Ruth Prima Stefani Br. Nababan Salsa Nabila Harahap Samuel Juliusta Bangun Sehati Saurmatania Tampubolon Sri Dewi stefen Tiur Malasari Siregar Tua Halomoan Harahap Widtya Utami Yuda Advis Ambrosius Sitohang Zainal Azis Zulfahmi Indra, Zulfahmi