Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

CLASSIFICATION OF MYPERTAMINA APP REVIEWS USING SUPPORT VECTOR MACHINE Fadlurohman, Alwan; Yunanita, Novia; Rohim, Febrian Hikmah Nur; Wardani, Amelia Kusuma; Ningrum, Ariska Fitriyana
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 2 (2024): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol6iss2page223-228

Abstract

Indonesia is rich in natural resources, including oil and gas, and it manages these strategic assets through state-owned enterprises, one of which is PT Pertamina. Pertamina is responsible for domestic fuel production, distribution, and price stabilization. To improve efficiency and transparency, Pertamina developed the MyPertamina application that enables cashless fuel purchases, stock monitoring, and up-to-date price information. The application aims to streamline distribution and control fuel prices, thus helping to stabilize the cost of goods and services. MyPertamina also ensures subsidized fuel distribution is more effective and targeted by identifying and verifying subsidy recipients, reducing the potential for abuse. A sentimental analysis of subsidized fuel user reviews using this application is needed to understand the public's views. This research uses the Support Vector Machine (SVM) method to analyze the sentiment of MyPertamina app reviews. This research produced a stable model. Out of 200 reviews, 190 were negative, and nine were positive, with an SVM model accuracy of 97%. Wordcloud visualization shows the words that appear frequently in each sentiment. Positive reviews appreciated the photo verification feature, easy payment, and good service. Negative reviews included verification difficulty, app error, and feature failure.
A Pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Berdasarkan Kepadatan Penduduk Menggunakan Metode Hierarchical Clustering Asyfani, Yusrisma; Manfaati Nur, Indah; Fathoni Amri, Ihsan; Yunanita, Novia; Anggun Lestari , Febi; Aura Hisani, Zahra; Hikmah Nur Rohim, Febrian
Journal of Data Insights Vol 2 No 1 (2024): Journal of Data Insights
Publisher : Department of Sains Data UNIMUS Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26714/jodi.v2i1.158

Abstract

Jawa Tengah merupakan provinsi dengan urutan kelima di Indonesia berdasarkan kepadatan penduduk pada tahun 2020 sebanyak 1.113 jiwa/km2. Pengaruh kepadatan penduduk yang tinggi dapat menyebabkan berbagai masalah diantaranya kemacetan,pengangguran,kesehatan,kriminalitas serta permasalahan serius lainnya. Kepadatan penduduk dipengaruhi oleh angka kelahiran,angka kematian serta laju pertumbuhan, Untuk mengevaluasi kepadatan penduduk di provinsi Jawa Tengah, kita perlu mengklasifikasikan/mengelompokkan kabupaten/kota yang berada didalamnya. Pengelompokan ini bertujuan agar kebijakan yang dibuat oleh pemerintah dapat tepat sasaran. Metode yang dapat digunakan untuk pengelompokkan kabupaten.kota di provinsi Jawa Tengah berdasarkan kepadatan penduduknya yaitu Clustering Hierarchical Ward. Dari hasil analisis pengelompokan tersebut kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah dibagi menjadi empat kelompok berdasarkan kepadatan penduduknya.
Application of Random Forest Method to Analyze the Effect of Smoking History on The Type and Outcomes of TB Examinations: Penerapan Metode Random Forest Untuk Menganalisis Pengaruh Riawayat Merokok Terhadap Tipe dan Hasil Pemeriksaan Pasien TBC Purwanto, Dannu; Yunanita, Novia
Journal of Data Insights Vol 2 No 2 (2024): Journal of Data Insights
Publisher : Department of Sains Data UNIMUS Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26714/jodi.v2i2.651

Abstract

Tuberculosis (TB) continues to pose a major global health challenge, especially in developing countries. One of the key risk factors that exacerbates the condition of TB patients is smoking, which increases susceptibility to infections and worsens disease prognosis. This study aims to evaluate the influence of smoking history on the type and outcomes of TB diagnoses using a Random Forest machine learning model. The dataset comprises information from TB-diagnosed patients, including demographic details such as age, gender, smoking status, patient type, and diagnostic results. The Random Forest model achieved an accuracy of 87.36%, performing best in classifying non-TB-infected patients. However, the model struggled to accurately identify healthy individuals without TB, likely due to data imbalance. This research offers fresh insights into the potential of machine learning to enhance TB diagnosis and prevention, while deepening the understanding of smoking as a risk factor in TB management.
PENGOPTIMALAN KETERAMPILAN DIGITAL SISWA SMAN 01 KEMBANG MELALUI PEMBUATAN GOOGLE FORM DAN ANALISIS DATA Ningrum, Ariska Fitriyana; Yusrin, Yusrin; Yunanita, Novia; Rohim, Febrian Hikmah Nur
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 5 (2024): Vol. 5 No. 5 Tahun 2024
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v5i5.34842

Abstract

Penguasaan teknologi informasi merupakan keterampilan penting dalam menghadapi era digital, terutama bagi siswa sekolah menengah atas (SMA). Kegiatan pengabdian masyarakat ini berfokus pada peningkatan literasi digital siswa kelas 11 SMAN 01 Kembang melalui pelatihan pembuatan Google Form dan analisis data. Tujuan utama dari kegiatan ini adalah membekali siswa dengan keterampilan praktis dalam menggunakan Google Form untuk pengumpulan dan analisis data yang mendukung kegiatan akademik. Dalam workshop, siswa diperkenalkan pada fungsi Google Form, mulai dari cara membuat form, memilih jenis pertanyaan, hingga teknik dasar analisis data. Dengan metode pembelajaran interaktif, siswa diajak untuk langsung mempraktikkan setiap langkah dalam pembuatan formulir online dan bereksperimen dengan berbagai fitur yang tersedia. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan peningkatan kemampuan digital siswa, terbukti dari keberhasilan mereka dalam membuat dan menggunakan Google Form secara mandiri. Selain itu, workshop ini juga membantu memperkuat keterampilan berpikir analitis dan kritis siswa dalam menghadapi masalah berbasis data. Dampak jangka panjang yang diharapkan adalah kemampuan siswa dan sekolah untuk mengintegrasikan teknologi informasi secara lebih luas dalam proses pembelajaran, sekaligus mempersiapkan siswa untuk tantangan dunia digital yang semakin berkembang.