Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTI Nusa Mandiri Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP)
Novi Rahmawati
Universitas PGRI Adi Buana Surabaya
Computer Science & IT Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Lasterisasi Kesehatan Ibu Dan Anak Di Indonesia Dengan Menggunakan Algoritma K-Means Novi Rahmawati; Maria Hernita Elvine Pramesty; Faldianus Karno; Yohanita Uniyatri Aprilia; Alfisyahrina Hapsery
SNHRP Vol. 5 (2023): Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Ke 5 Tahun 2023
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana

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

Abstract

Angka kematian bayi (AKB) dan angka kematian ibu (AKI) yang tinggi di Indonesia menjadi tantangan utama dalam pembangunan sumber daya manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan data kesehatan ibu dan anak menggunakan metode K-means. Meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap kesehatan ibu dan anak serta memberikan upaya peningkatan status kesehatan ibu dan anak yang lebih akurat. Penelitian ini menggunakan algoritma K-means untuk mengkategorikan provinsi ke dalam kelompok berdasarkan atribut kesehatan ibu dan anak yang sama. Hasil penelitian menunjukkan adanya 3 kelompok provinsi yang optimal. Cluster 2 merupakan kelompok dengan tingkat kesehatan ibu dan anak yang paling baik, sedangkan cluster 3 memiliki tingkat kesehatan ibu yang rendah. Cluster 1 memiliki tingkat kesehatan diantara cluster 2 dan 3. Provinsi-provinsi dalam cluster 2 dapat dijadikan contoh untuk peningkatan kesehatan ibu dan anak di provinsi lainnya. Sedangkan provinsi dalam cluster 3 memerlukan perhatian khusus dalam meningkatkan status kesehatan ibu mereka. Pemerintah dapat meningkatkan tenaga kerja medis, fasilitas kesehatan, dan kesadaran masyarakat di provinsi tersebut guna menjamin kesehatan ibu dan anak. Provinsiprovinsi dalam cluster 1 juga diharapkan terus berusaha meningkatkan tingkat kesehatan ibu dan anak agar seluruh ibu dan anak di Indonesia dapat memiliki kesehatan yang terjamin.
Pemodelan Kemiskinan Di Indonesia Dengan Metode Structural Equation Modelling-Partial Least Square (SEM-PLS) Maria Hernita Elvine Pramesty; Caraka Arief Ibrahim; Novi Rahmawati; Mochammad Iqbal Nasrulloh Al Amin; Alfisyahrina Hapsery; Aida Meimela
SNHRP Vol. 5 (2023): Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Ke 5 Tahun 2023
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana

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

Abstract

Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan yang dijadikan target utama SDGs. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar negara-negara di dunia yang menganggap masalah kemiskinan merupakan hal yang patut untuk segera diselesaikan. Untuk itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan dapat membantu pemerintah untuk memperoleh informasi mengenai faktor-faktor dominan yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia sehingga dalam menyusun program peningkatan kesejahteraan masyarakat di Indonesia dapat dilakukan sesuai dengan potensi masing-masing provinsi. Data yang akan digunakan yaitu data jumlah penduduk miskin, garis kemiskinan, angka melek huruf (AMH), rata-rata lama sekolah (RLS), dll milik seluruh provinsi di Indonesia tahun 2020. Analisis data akan dilakukan dengan menggunakan Metode SEM-PLS. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa pendidikan dan kesehatan mempengaruhi secara signifikan dan negatif dan positif terhadap kemiskinan di Indonesia tahun 2020. Hal tersebut dapat terjadi karena masyarakat dengan pendidikan membuat angka kemiskinan semakin menurun dengan edukasi tolak ukur edukasi pendidikan. Bila dibandingkan dengan pengaruh partisipasi dengan tingkat pengaruh tidak signifikan dengan pengaruh positif. Hal tersebut secara teori pasti memiliki pengaruh negatif dan signifikan namun karena keterbatasan indikator mungkin menjadi salah satu penyebabnya.
PENDEKATAN HYBRID TSR-NN UNTUK PERAMALAN INFLOW OUTFLOW UANG KARTAL REGIONAL JAWA TIMUR Artanti Indrasetianingsih; Elvira Mustikawati Putri Hermanto; Mohamad Ilham; Novi Rahmawati; Intan Amelia Hariyanto
INTI Nusa Mandiri Vol. 19 No. 2 (2025): INTI Periode Februari 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v19i2.5283

Abstract

The availability of currency circulating in society can influence the economic conditions of a country. The need for money increases when religious holidays approach, such as Eid al-Fitr and Christmas, as well as school holidays and the end of the year. Therefore, it is necessary to plan the need for currency, one of which is by forecasting the circulation of currency, both inflow and outflow. Forecasting is done to predict a value in the future based on historical data. This research aim was to predict the inflow and outflow of regional currency in East Java using the hybrid Time Series Regression (TSR) – Neural Network (NN) method. The methods in time series analysis used to predict are increasingly developing, as are hybrid methods, namely methods that combine several models to produce more accurate forecasts. The analysis results obtained show that the prediction of incoming and outgoing cash flows is better using the hybrid TSR-NN method because it produces a smaller RMSE value, namely 1,656.62, with a MAPE of 0.28 compared to the TSR method. The results of this study are expected to contribute to a hybrid approach for forecasting the regional currency inflow and outflow of East Java.
Co-Authors Aida Meimela Alfisyahrina Hapsery Caraka Arief Ibrahim Elvira Mustikawati Putri Hermanto Faldianus Karno Indrasetianingsih, Artanti Intan Amelia Hariyanto Maria Hernita Elvine Pramesty Mochammad Iqbal Nasrulloh Al Amin Mohamad Ilham Yohanita Uniyatri Aprilia