Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP)
Pretesya Septiliani Syukur
Unknown Affiliation
Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PEMODELAN ANGKA HARAPAN HIDUP DI INDONESIA MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) Izequela De Jesus Madeira; Pretesya Septiliani Syukur; Risa Mudji Istiawati; Gangga Anuraga
Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian Vol. 6 (2024): Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Ke 6 Tahun 2024
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana

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

Abstract

Abstrak Penelitian ini menganalisis hubungan antara angka harapan hidup dan faktor-faktor di seluruh provinsi Indonesia menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Hasil menunjukkan estimasi yang berbeda-beda untuk setiap provinsi, menandakan variasi hubungan antara angka harapan hidup dan faktor-faktor yang memengaruhi. Variabel signifikan secara statistik terhadap angka harapan hidup di Indonesia adalah sanitasi layak (X₂), rata-rata lama sekolah (X₃), berat badan bayi rendah (X₄), imunisasi dasar lengkap (X₅), pengetahuan tentang stunting (X₆), dan jumlah perawat (X₇). Penelitian ini diharapkan memberikan informasi bermanfaat terkait faktor-faktor yang memengaruhi angka harapan hidup di Indonesia dengan menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Kata kunci: Angka Harapan Hidup; Geographically Weighted Regression (GWR); Indonesia.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN WHATSAPP DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA SINGLE-LAYER PERCEPTRON (SLP) Pretesya Septiliani Syukur; Izequela De Jesus Madeira; Hani Brilianti Rochmanto; Muhammad Athoillah
Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian Vol. 6 (2024): Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Ke 6 Tahun 2024
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana

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

Abstract

Abstrak Di era digital ini, media sosial seperti WhatsApp, telah menjadi bagian penting dari kehidupan masyarakat modern di Indonesia. Popularitasnya menjadikan ulasan di Google Play Store sebagai sumber informasi berharga untuk memahami persepsi pengguna. Penelitian ini menganalisis sentimen ulasan WhatsApp menggunakan algoritma Single-Layer Perceptron (SLP). Dari 2000 ulasan yang dikumpulkan, 1700 digunakan setelah proses labeling dan pre-processing. Hasil menunjukkan bahwa model SLP memiliki rata-rata akurasi 76%, presisi 76%, recall 76%, dan f1-score 76%. Penelitian bertujuan memberikan kontribusi pada bidang analisis sentimen dengan menunjukkan efektivitas algoritma SLP dalam mengkategorikan sentimen ulasan pengguna aplikasi Whatsapp. Kata kunci: WhatsApp; Analisis Sentimen; Single-Layer Perceptron; Jaringan Syaraf Tiruan
Co-Authors Gangga Anuraga Hani Brilianti Rochmanto Izequela De Jesus Madeira Muhammad Athoillah, Muhammad Risa Mudji Istiawati