Garuda - Garba Rujukan Digital

Prediction of Increase in House Prices Using Newton's Divided Difference Method Hutapea, Risca Octaviyani; Sinaga, May Rani Tabitha; Lubis, Muhammad Shadri Ismaun; Aqil, Muhammad Fachri
Holistic Science Vol. 4 No. 3 (2024): Jurnal Nasional Holistic Science
Publisher : Lembaga Riset Mutiara Akbar NOMOR AHU-0003295.AH.01.07 TAHUN 2021

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56495/hs.v4i3.771

This research predicts house price increases using Newton's Divided Difference Method based on historical datasets from the Melbourne Housing Snapshot (2016–2017). A pattern of rising home prices that is consistent with a linear trend is revealed by preliminary investigation. By building an interpolation polynomial using Newton's Divided Difference Method, home prices in 2025 are predicted to be AUD 1,753,391.53. This technique works well for spotting upward price trends in data that is continuously distributed linearly. These results offer crucial information to help with strategic choices in market research and real estate investing. This approach may accurately simulate the link between year (an independent variable) and house prices (a dependent variable) by using Newton polynomials. The impact of market demand and other economic factors on sharply rising property prices is reflected in these projections.

ANALISIS PENGGUNAAN BAHASA INDONESIA YANG SALAH DALAM KEHIDUPAN SEHARI-HARI Silaban, Dewi Fortuna; Surbakti, Arnis Wulan Andari; Sinaga, May Rani Tabitha; Faradhilah, Anatasia; Daulay, Nurfitri Humayro; Khairani, Ita
Argopuro: Jurnal Multidisiplin Ilmu Bahasa Vol. 7 No. 2 (2025): Argopuro: Jurnal Multidisiplin Ilmu Bahasa
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.6734/argopuro.v7i2.12044

Bahasa memiliki peran yang sangat penting dalam kehidupan manusia sebagai alat komunikasi utama. Bahasa Indonesia, sebagai bahasa nasional, tidak hanya berfungsi sebagai alat komunikasi tetapi juga sebagai identitas kebangsaan yang mencerminkan budaya, nilai, dan sejarah bangsa. Namun, penggunaan bahasa Indonesia yang sesuai dengan kaidah kebahasaan semakin terpinggirkan, terutama dalam media tulis seperti spanduk. Kesalahan dalam penggunaan ejaan, tata bahasa, dan diksi sering ditemukan akibat kurangnya pemahaman masyarakat terhadap Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia (PUEBI) serta pengaruh bahasa daerah dan bahasa nonformal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesalahan berbahasa yang terdapat pada spanduk dan mengidentifikasi strategi efektif dalam meningkatkan kesadaran masyarakat mengenai pentingnya penggunaan bahasa yang baik dan benar. Dengan menggunakan metode deskriptif kualitatif, penelitian ini mengumpulkan data melalui observasi dan dokumentasi, lalu menganalisisnya berdasarkan kategori kesalahan kebahasaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesalahan umum yang ditemukan meliputi ketidaktepatan dalam ejaan, penggunaan kata serapan yang tidak sesuai, serta penyimpangan dalam pembentukan kata. Kurangnya kesadaran dan pemahaman terhadap kaidah bahasa menjadi faktor utama dalam kesalahan penggunaan bahasa Indonesia di ruang publik. Oleh karena itu, diperlukan upaya edukatif melalui mekanisme peneguran yang efektif serta kampanye kesadaran berbahasa agar penggunaan bahasa Indonesia yang baik dan benar dapat diterapkan dengan lebih luas di masyarakat.

Spatial Analysis of Earthquake Distribution Patterns in North Sumatera in 2022 Using Moran's Test and Moran Scatter Plot Mapping Hutapea, Risca Octaviyani; Sinaga, May Rani Tabitha; Lubis, Muhammad Shadri Ismaun; Aqil, Muhammad Fachri
EDUCTUM: Journal Research Vol. 4 No. 2 (2025): Eductum: Journal Research
Publisher : Lembaga Riset Mutiara Akbar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56495/ejr.v4i2.1006

This study aims to analyze the spatial distribution patterns of earthquake occurrences in North Sumatra during 2022 using spatial statistical approaches, namely the global Moran’s I autocorrelation test and Local Indicators of Spatial Association (LISA), visualized through a Moran Scatter Plot. The data used in this study are secondary data obtained from the official earthquake catalog released by the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG), including information on geographic location, time of occurrence, magnitude, and depth of earthquakes. The analysis was conducted using R and QGIS software, applying three types of spatial weighting: inverse distance, k-nearest neighbors (KNN), and adaptive Gaussian kernel functions. The results of the Moran’s I test revealed significant global spatial autocorrelation, indicating that earthquakes with similar magnitudes tend to cluster geographically. In contrast, the LISA analysis showed that most points did not exhibit significant local spatial association, although a few clusters of high-high, low-low, high-low, and low-high types were identified. These findings confirm the presence of spatial patterns in the distribution of earthquakes in North Sumatra, which are relevant for supporting mitigation efforts and spatially-based disaster management planning.

MODEL REGRESI LOGISTIK PENGARUH AKSESIBILITAS DAN KONDISI SOSIAL-EKONOMI TERHADAP KETIMPANGAN PENDIDIKAN DI WILAYAH DESA BAGAN SERDANG KEC.PANTAI LABU Seila Amalia; Banjarnahor, Riski Melanton; Sinaga, May Rani Tabitha; Sianturi, Ardicha Appu; Dinie Triana
STATMAT : JURNAL STATISTIKA DAN MATEMATIKA Vol 7 No 2 (2025)
Publisher : Math Program, Math and Science faculty, Pamulang University

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

Ketimpangan akses pendidikan di wilayah pedesaan masih menjadi isu penting yang berdampak terhadap keberlanjutan pendidikan anak dan pembangunan sosial jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh aksesibilitas pendidikan dan kondisi sosial-ekonomi terhadap ketimpangan pendidikan di Desa Bagan Serdang, Kabupaten Deli Serdang. Dengan menggunakan pendekatan kuantitatif dan metode regresi logistik ordinal, penelitian ini melibatkan 50 responden anak usia sekolah yang dipilih melalui teknik random sampling sederhana. Hasil analisis menunjukkan bahwa tiga variabel, yaitu jenjang pendidikan, jarak ke sekolah, dan moda transportasi, berpengaruh signifikan terhadap ketimpangan pendidikan. Sementara itu, variabel fasilitas pendidikan dan pendapatan orang tua tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan secara statistik. Model regresi logistik yang dibangun terbukti layak dan memiliki kekuatan prediksi tinggi, dengan akurasi klasifikasi mencapai 94%. Temuan ini didukung oleh observasi lapangan yang mengungkapkan bahwa selain hambatan struktural, motivasi belajar dan stabilitas keluarga turut memengaruhi keputusan anak untuk melanjutkan pendidikan. Penelitian ini merekomendasikan perlunya penguatan motivasi belajar, pendampingan keluarga, serta kebijakan yang mendukung akses pendidikan menengah atas di wilayah pesisir. Implikasi hasil ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi perumusan kebijakan berbasis bukti untuk menekan angka ketimpangan pendidikan di daerah tertinggal.

ANALISIS PENGGUNAAN BAHASA INDONESIA YANG SALAH DALAM KEHIDUPAN SEHARI-HARI Silaban, Dewi Fortuna; Surbakti, Arnis Wulan Andari; Sinaga, May Rani Tabitha; Faradhilah, Anatasia; Daulay, Nurfitri Humayro; Khairani, Ita
Argopuro: Jurnal Multidisiplin Ilmu Bahasa Vol. 7 No. 2 (2025): Argopuro: Jurnal Multidisiplin Ilmu Bahasa
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.6734/argopuro.v7i2.12044

Bahasa memiliki peran yang sangat penting dalam kehidupan manusia sebagai alat komunikasi utama. Bahasa Indonesia, sebagai bahasa nasional, tidak hanya berfungsi sebagai alat komunikasi tetapi juga sebagai identitas kebangsaan yang mencerminkan budaya, nilai, dan sejarah bangsa. Namun, penggunaan bahasa Indonesia yang sesuai dengan kaidah kebahasaan semakin terpinggirkan, terutama dalam media tulis seperti spanduk. Kesalahan dalam penggunaan ejaan, tata bahasa, dan diksi sering ditemukan akibat kurangnya pemahaman masyarakat terhadap Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia (PUEBI) serta pengaruh bahasa daerah dan bahasa nonformal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesalahan berbahasa yang terdapat pada spanduk dan mengidentifikasi strategi efektif dalam meningkatkan kesadaran masyarakat mengenai pentingnya penggunaan bahasa yang baik dan benar. Dengan menggunakan metode deskriptif kualitatif, penelitian ini mengumpulkan data melalui observasi dan dokumentasi, lalu menganalisisnya berdasarkan kategori kesalahan kebahasaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesalahan umum yang ditemukan meliputi ketidaktepatan dalam ejaan, penggunaan kata serapan yang tidak sesuai, serta penyimpangan dalam pembentukan kata. Kurangnya kesadaran dan pemahaman terhadap kaidah bahasa menjadi faktor utama dalam kesalahan penggunaan bahasa Indonesia di ruang publik. Oleh karena itu, diperlukan upaya edukatif melalui mekanisme peneguran yang efektif serta kampanye kesadaran berbahasa agar penggunaan bahasa Indonesia yang baik dan benar dapat diterapkan dengan lebih luas di masyarakat.

Development of Deep Learning Model Based on Convolutional Neural Network (CNN) for Brain Tumor Classification Using MRI Images Sinaga, May Rani Tabitha; Tampubolon, Bungaria; Daulay, Nurfitri Humayro; Triana, Dinie; Hani, Aulia; Simanjuntak, Ferdyanto Abangan; Arnita, Arnita
EduMatika: Jurnal MIPA Vol. 5 No. 2 (2025): EduMatika: Jurnal MIPA
Publisher : Lembaga Riset Mutiara Akbar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56495/emju.v5i2.1105

Brain tumor classification using MRI images presents a critical challenge in medical radiology. This study develops a deep learning model based on Convolutional Neural Network (CNN) to classify brain MRI images into four categories: Normal, Glioma, Meningioma, and Pituitary. A publicly available dataset from Kaggle consisting of 20,672 images was used, with preprocessing and data augmentation applied. The model architecture includes convolutional, pooling, flatten, dense, and dropout layers, optimized using the Adam optimizer and categorical crossentropy loss function. The evaluation results show that the model achieved an overall accuracy of 96% with high f1-scores across all classes, particularly for the Pituitary class (0.98). The main contribution of this study lies in the integration of diverse data augmentation techniques and Explainable AI (XAI) methods, enabling the visualization of key areas in MRI images that support classification decisions. The proposed model is not only accurate but also demonstrates strong generalization and interpretability, making it a promising tool for clinical decision support systems in brain tumor diagnosis.

Comparison of Cox Proportional Hazards and Weibull Regression Models in Survival Analysis of Heart Failure Patients Using UCI Repository Data Sianturi, Ardicha Appu; Hutapea, Risca Octaviyani; Sinaga, May Rani Tabitha
EduMatika: Jurnal MIPA Vol. 5 No. 3 (2025): EduMatika: Jurnal MIPA
Publisher : Lembaga Riset Mutiara Akbar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56495/emju.v5i3.1327

Heart failure is a leading cause of death worldwide, with a high mortality rate due to decreased heart function and systemic complications. Survival analysis is used to understand factors that influence patient survival and estimate the risk of death based on clinical characteristics. This study aims to analyze factors that influence survival time in heart failure patients and compare the performance of the Cox Proportional Hazards (CoxPH) model with the Weibull Accelerated Failure Time (AFT) in predicting the risk of death. Data are from the Heart Failure Clinical Records Dataset (UCI Repository) which includes 299 patients with variables such as age, anemia, hypertension, serum creatinine levels, and ejection fraction. The analysis was performed using the Kaplan–Meier, CoxPH, and Weibull AFT methods with evaluation through AIC and C-index values. The results show that age, anemia, hypertension, and creatinine increase the risk of death, while ejection fraction is protective. The CoxPH model performed better (AIC 958.46; C-index 0.741) than the Weibull AFT (AIC 1282.24; C-index 0.259). Therefore, CoxPH is recommended for estimating relative risk between patients, while Weibull AFT is more suitable for estimating absolute survival duration.

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search