Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Kesehatan Vokasional Zeta - Math Journal
Putri, Larisa Mutiara
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Health Professions Mathematics Nursing Public Health

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Preferensi Generasi Z Surabaya dalam Keputusan Pemilihan Umum 2024 Berdasarkan Structural Equation Modeling-Partial Least Squares Putri, Larisa Mutiara; Maulidya, Utsna Rosalin; Purba, Gaby Valenia Rosa; Sulaiman, Faizah Jauhar; Mardianto, M. Fariz Fadillah
Zeta - Math Journal Vol 9 No 2 (2024): November
Publisher : Universitas Islam Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31102/zeta.2024.9.2.60-72

Abstract

Hasil pemilu menentukan pemimpin yang kebijakannya berpengaruh besar pada Indonesia. Generasi Z akan memegang peran penting dalam pemilu karena diprediksi akan menggantikan dominasi politik Generasi Milenial. Berdasarkan Komisi Pemilihan Umum 2023, jumlah suara Generasi Z mencapai 22,85 persen dari total penduduk Indonesia, dengan Jawa Timur sebagai provinsi dengan populasi Generasi Z terbesar kedua. Julukan kota metropolitan tidak bisa terlepas dari ibukota Jawa Timur, walaupun peringkatnya masih di urutan kedua, kota Surabaya memiliki Generasi Z mencakup 28,8 persen dari total pemilih pada Pemilu 2024. Sehingga, penting untuk menganalisis preferensi unik Generasi Z dalam pemberian suara pada Pemilu 2024 di Surabaya. Metode Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) dipilih karena kemampuannya menguji hubungan kompleks antara berbagai variabel laten dan indikatornya secara simultan. Hasil riset menunjukkan beberapa hasil variabel yang saling berpengaruh yaitu antara faktor internal dan voting choices, faktor eksternal terhadap faktor internal, serta faktor eksternal terhadap preferensi Generasi Z. Temuan ini mengindikasikan bahwa faktor internal seperti pendapatan dan pendidikan, serta faktor eksternal seperti pengaruh teman sebaya dan tokoh terkenal, berperan penting dalam memengaruhi keputusan pemilih Generasi Z di Pemilu 2024 Surabaya. Maka dari itu, pemerintah dapat merumuskan strategi kampanye yang lebih efektif dan inklusif, dengan mempertimbangkan preferensi dan karakteristik khusus dari Generasi Z.
Performance Evaluation of Machine Learning Algorithms for AIDS-Infected Patient Classification Kurniawan, Ardi; Marthabakti, Citrawani; Putri, Larisa Mutiara; Suyono, Billy Christandy; Alisiah, Rindiani Ahmada
Jurnal Kesehatan Vokasional Vol 10, No 3 (2025): August
Publisher : Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jkesvo.107716

Abstract

Background: According to UNAIDS (2023), approximately 39.9 million people are living with HIV worldwide, with 1.3 million new cases and 630,000 AIDS-related deaths in 2023. This indicates that HIV/AIDS remains a serious global health threat. Machine learning methods have the potential to improve the accuracy of AIDS infection classification.Objective: This research is aimed to determine the best classification method based on prediction accuracy and to identify the method with the best performance for further analysis.Methods: This research used a quantitative approach by evaluating the performance of machine learning algorithms: Decision Tree, Random Forest, XGBoost, Naive Bayes, and Logistic Regression. Secondary data were obtained from the UCI Machine Learning Repository, comprising 2,000 observations of AIDS patients and 23 variables. Model evaluation used a confusion matrix to calculate accuracy, precision, recall, and F1-score. The best model, logistic regression, was further analyzed with parameter significance tests, odds ratios, and goodness of fit.Results: Logistic regression yielded an accuracy of 88.4%, precision and recall of 90%, and the highest F1-score. Variables significant to AIDS were: time, preanti, symptom, offtrt, and cd420. The model passed the Hosmer and Lemeshow test (p-value = 0.365) with a Nagelkerke R-Square of 0.642.Conclusion: Machine learning approaches, particularly logistic regression, support early detection of AIDS and data-driven medical decision-making.
Co-Authors Alisiah, Rindiani Ahmada Ardi Kurniawan M. Fariz Fadillah Mardianto Marthabakti, CitraWani Maulidya, Utsna Rosalin Purba, Gaby Valenia Rosa Sulaiman, Faizah Jauhar Suyono, Billy Christandy