Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.048
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Kolaboratif Sains Prosiding Seminar Nasional Official Statistics Eksponensial Social Sciences Insights Journal MERDEKA: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Emerging Statistics and Data Science Journal
Raihannabil, Syfriza Davies
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Health Professions Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Transformasi Mobilitas Jakarta: Peran JakLingko dalam Menurunkan Kemacetan Melalui Integrasi Transportasi Raihannabil, Syfriza Davies
MERDEKA : Jurnal Ilmiah Multidisiplin Vol. 2 No. 2 (2024): Desember
Publisher : PT PUBLIKASI INSPIRASI INDONESIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62017/merdeka.v2i2.2123

Abstract

Kemacetan di Jakarta disebabkan banyaknya kendaraan yang tidak mampu diimbangi oleh infrastruktur lalu lintas yang memadai. Pada tahun 2017 hingga 2019, Jakarta termasuk ke dalam 10 besar kota termacet di dunia. Tujuan penulisan ini memaparkan peran JakLingko dalam menurunkan kemacetan di Jakarta melalui integrasi transportasi. Metode analisis penelitian ini menggunakan kajian pustaka dengan teknik pengumpulan dan analisis data adalah teknik dokumentasi dan analisis konten. Melalui kajian pustaka yang dilakukan, didapatkan peran JakLingko dalam menurunkan kemacetan di Jakarta adalah (1) JakLingko menerapkan sistem tarif integrasi; (2) JakLingko memfasilitasi transisi yang mulus antarmoda transportasi; (3) JakLingko mengurangi ketergantungan masyarakat pada kendaraan pribadi; (4) JakLingko mengintegrasikan berbagai moda transportasi yang lebih terkoordinasi dan efisien; (5) JakLingko menyediakan informasi yang jelas dan akurat mengenai jadwal kedatangan dan keberangkatan transportasi publik; (6) JakLingko menjadi sistem feeder yang efektif; (7) JakLingko mempermudah pembayaran dan mempercepat proses boarding. Dengan demikian, Pemerintah Provinsi DKI Jakarta berupaya mengembangkan program JakLingko untuk menurunkan kemacetan di Jakarta sehingga sistem transportasi terintegrasi melalui program JakLingko dapat digunakan oleh masyarakat Jakarta sebagai upaya mengurangi kemacetan.
Perbandingan Agglomerative Nesting dan K-Means untuk Klasterisasi Ketimpangan Gender berdasarkan Dimensi Kesehatan Reproduksi Raihannabil, Syfriza Davies; Ilyas, Hilmi Malika Atim; Shafira, Hervira Nur; Riani, May Alya; Hastin, Nadya Noor; Siregar, Tiara Khorijah Hamid
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2024 No 1 (2024): Seminar Nasional Official Statistics 2024
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2024i1.1977

Abstract

Gender inequality in Indonesia is ranked 4th out of 11 ASEAN countries with key problems such as high maternal mortality rates and teenage births. Indonesia ranks 3rd with the highest maternal mortality rate in Southeast Asia. Besides that, around 61% of provinces still have adolescent birth rates above the national average. This research uses clustering techniques to group provinces based on reproductive health dimensions to provide insight for policymakers. The two clustering methods used are Agglomerative Nesting (AGNES) and K-Means. The analysis found that the K-Means method was more effective in producing three clusters: 15 provinces in the medium category, 10 provinces in the high category, and 9 provinces in the low category. It is hoped that the results of this research can help the government make appropriate policies regarding improvements in the reproductive health dimensions to achieve gender equality in Indonesia, especially in provinces with high categories.
Penggunaan Proportional Odds Model (POM) dalam Regresi Logistik Ordinal untuk Menganalisis Faktor-Faktor Penentu Balita Stunting di Indonesia: Using Proportional Odds Model (POM) in Ordinal Logistic Regression to Analyze Determining Factors of Stunting Toddlers in Indonesia Raihannabil, Syfriza Davies; Wicaksono, Achmad Maulana Andi
Jurnal Kolaboratif Sains Vol. 7 No. 11: November 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Palu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56338/jks.v7i11.5984

Abstract

Stunting tetap menjadi tantangan besar di banyak negara berkembang, termasuk Indonesia. Meskipun Indonesia memiliki ekonomi terbesar di Asia Tenggara, negara ini berada di peringkat kedua setelah Timor Leste dalam hal prevalensi stunting pada balita. Oleh karena itu, tujuan daripada penelitian ini adalah menganalisis faktor-faktor penentu balita stunting di Indonesia. Data yang digunakan berasal dari SUSENAS BPS dan SKI Kemenkes. Metode yang diterapkan adalah proportional odds model dalam analisis regresi logistik ordinal. Penelitian menghasilkan bahwa belanja makanan (odds ratio = 0.977), kekurangan konsumsi pangan (odds ratio = 1.236), kelengkapan cakupan imunisasi dasar (odds ratio = 0.849), ketersediaan air minum yang layak dari sumbernya (odds ratio = 0.980), dan kunjungan kelas ibu hamil sebanyak ? 4 kali (odds ratio = 0.720) signifikan berpengaruh terhadap tingkat balita stunting di Indonesia. Sebesar 82.7% dari variasi data mampu dijelaskan oleh model dan mencapai akurasi klasifikasi sebesar 76.47%.
Perbandingan Regresi Robust dengan M, S, dan MM-Estimator untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pemberdayaan Gender di Nusa Tenggara Barat Tahun 2023 Raihannabil, Syfriza Davies
EKSPONENSIAL Vol. 16 No. 1 (2025): Jurnal Eksponensial
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/eksponensial.v16i1.1389

Abstract

The government has targeted gender issues in the fifth sustainable development goal, one of which is to achieve gender empowerment. The indicator used to measure gender empowerment in Indonesia is the Gender Empowerment Measure (GEM). NTB has been the province with the lowest GEM in Indonesia for five consecutive years, from 2019 to 2023. In addition, in 2023, NTB experienced a decrease in GEM of 0.19 points from 2022. This research aims to analyze factors that influence GEM in NTB in 2023. However, outliers are often found in the data which makes estimates using OLS biased. Therefore, this research uses a robust regression analysis method to overcome outliers in the data by comparing parameter estimates between M, S, and MM-estimator. The analysis results show that the best estimation method is the S-estimator because it produces the highest and the lowest residual standard error (RSE) between the M and MM-estimator. All predictor variables have a positive and significant effect on GEM, namely women's involvement in parliament , women as professionals , and women's income contribution . The S-estimator produces a of 0,999, which means that all predictor variables used can explain a proportion of GEM diversity of 99,9%, while the remainder can be explained by other variables that are not included in the model.
Why is Papua's human development lagging behind? a comprehensive study of education, health, and welfare Raihannabil, Syfriza Davies; Ananda, Rizhieq Dwi; Kesumawijaya, Anak Agung Istri Anggita; Nabila, Chulia Rachma; Khairani, Nadita
Social Sciences Insights Journal Vol. 3 No. 1 (2025): Social Sciences Insights Journal
Publisher : MID Publisher International

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60036/q463f793

Abstract

This study analyzes the determinants of the Human Development Index (HDI) in Papua Province, which continues to lag behind other regions and has not yet met the 2024 RPJMN target, consisting of expected and mean years of schooling as an education indicator, life expectancy as a health indicator, and per capita expenditure as a welfare indicator. The data used comes from BPS in the form of secondary data. This research method uses multiple linear regression analysis. Research shows that increasingly secure education, health, and welfare significantly increase HDI. These findings emphasize the importance of strengthening policies in the fields of education, health, and economic welfare to accelerate human development in Papua. The main contribution of this study is to provide up-to-date empirical evidence on human development disparities at the district/city level in Papua Province, as well as identify priorities for more targeted policy interventions.
Penerapan Metode Hierarchical Clustering untuk Klasterisasi Provinsi di Indonesia berdasarkan Indikator Status Gizi Anak Baduta (Bawah Dua Tahun) Tahun 2023: Penerapan Metode Hierarchical Clustering untuk Klasterisasi Provinsi di Indonesia berdasarkan Indikator Status Gizi Anak Baduta (Bawah Dua Tahun) Tahun 2023 Raihannabil, Syfriza Davies
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 3 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol2.iss.3.art32

Abstract

Indonesia sebagai negara dengan geografis yang sangat luas dan kondisi sosial-ekonomi yang beragam menyebabkan ketimpangan status gizi antardaerah. Pada masa baduta (bawah dua tahun), terjadi perbaikan gizi anak yang sangat kritis sehingga intervensi gizi setelah masa ini berdampak kurang signifikan pada perkembangan fisik dan kognitif anak. Penelitian ini menggunakan metode hierarchical clustering untuk klasterisasi provinsi di Indonesia berdasarkan indikator status gizi anak baduta tahun 2023. Analisis menghasilkan jumlah klaster optimum sebanyak 2 klaster dengan algoritma terbaik adalah AGNES. Klaster 1 beranggotakan 16 provinsi dengan permasalahan kekurangan gizi yang tinggi sehingga status gizi pada klaster ini dapat dikategorikan buruk. Sementara itu, klaster 2 beranggotakan 22 provinsi dengan permasalahan kekurangan gizi yang rendah sehingga status gizi pada klaster ini dapat dikategorikan baik. Dengan demikian, pemerintah dapat melakukan evaluasi kebijakan terkait intervensi gizi khususnya pada daerah yang tergolong status gizi buruk, seperti menyediakan program pemberian makanan tambahan (PMT) pada baduta, meningkatkan peran posyandu, dan melakukan pemantauan secara berkala terhadap kondisi status gizi baduta.
Co-Authors Ananda, Rizhieq Dwi Hastin, Nadya Noor Ilyas, Hilmi Malika Atim Kesumawijaya, Anak Agung Istri Anggita Khairani, Nadita Nabila, Chulia Rachma Riani, May Alya Shafira, Hervira Nur Siregar, Tiara Khorijah Hamid Wicaksono, Achmad Maulana Andi