Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Jurnal IPTEK Bagi Masyarakat
Mei Sarah Siregar
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PENERAPAN METODE MARKOV CHAIN ANALYSIS DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT ELEKTABILITAS CALON PRESIDEN 2024 MELALUI TAGAR SOSIAL MEDIA DAN GOOGLE TRENDS Mei Sarah Siregar; Rina Widyasari
Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Vol. 4 No. 2 (2023): Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistik
Publisher : LPPM Universitas Bina Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46306/lb.v4i2.389

Abstract

To summarize the findings of the research on the prediction of electability for potential presidential candidates in the 2024 election using the Markov chain method, the study found the following results: For social media hashtags: Anies Baswedan: 0.404817, Ganjar Pranowo: 0.218493, Prabowo Subianto: 0.158993, Erick Thohir: 0.217697 For Google Trends: Anies Baswedan: 0.473078, Ganjar Pranowo: 0.328017, Prabowo Subianto: 0.128324, Erick Thohir: 0.070581 These results indicate that Anies Baswedan has the highest predicted electability based on both social media hashtags and Google Trends. Ganjar Pranowo ranks second in both categories. However, in terms of social media hashtags, Erick Thohir has a significantly higher electability than Prabowo Subianto, while in Google Trends, Prabowo Subianto has a slightly higher electability than Erick Thohir. It is important to note that these predictions may change over time as more data becomes available. Therefore, continuous calculations using the Markov chain method are necessary to update the predictions of presidential candidates' electability
Analisis Harga Cabai Di Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara Menggukan Metode Path Analys Ardaniah Hazrah; Feby Mayori Rambe; Mei Sarah Siregar; Sintia Fransiska; Rina Widyasari
Jurnal IPTEK Bagi Masyarakat Vol 2 No 3 (2023)
Publisher : Ali Institute of Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/jibm.v2i3.537

Abstract

Selama melakukan kerja praktek di Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera, praktisi sering membantu memasukkan data pertanian seperti harga, luas panen, dan produksi cabai. Harga cabai di beberapa provinsi Sumut bervariasi, tergantung produksi dan luas panen cabai di daerah tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel luas panen cabai terhadap produksi dan harga rata-rata cabai di Provinsi Sumatera Utara. Data dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari BPS di 22 kabupaten di Sumatera Utara pada tahun 2021. Bentuk penelitian ini adalah analisis deskriptif dengan menggunakan metode pendekatan kuantitatif dengan membentuk persamaan regresi linier dalam analisis jalur dan pengolahan data statistik menggunakan SPSS 20. Terdapat dua pemodelan Dalam penelitian yang menggunakan analisis jalur, model pertama adalah luas panen sebagai variabel bebas terhadap produksi cabai sebagai variabel terikat, dan model kedua melihat pengaruh variabel terikat dan bebas terhadap variabel intervening yaitu rata-rata harga cabai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel luas panen berpengaruh nyata terhadap produksi cabai. Sedangkan produksi dan luas panen tidak berpengaruh nyata terhadap harga rata-rata cabai.
Co-Authors Ardaniah Hazrah Feby Mayori Rambe Rina Widyasari Sintia Fransiska