Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ide Bahasa Indonesian Research Journal on Education Journal of Education Transportation and Business
Salsabila, Azura Sakhi
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Chemistry Economics, Econometrics & Finance Education Energy Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
MENINGKATKAN KUALITAS BERBAHASA INDONESIA MELALUI ANALISIS KESALAHAN LINGUISTIK PADA NOVEL TUMBAL KOSAN BU ANDIN Irmanda, Sania; Dalimunthe, Fitri Zalita; Salsabila, Azura Sakhi; Sinaga, Cony Carolin; Chairunisa, Hera
IdeBahasa Vol 6 No 2 (2024): Jurnal Idebahasa Vol 6 No 2 December 2024
Publisher : Asosiasi dosen IDEBAHASA KEPRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37296/idebahasa.v6i2.192

Abstract

Penelitian ini menekankan pentingnya penyampaian bahasa yang jelas dan terstruktur untuk mendukung para pembaca lebih memahami berbahasa Indonesia yang sesuai dengan kaidahnya. Penelitian ini bertujuan mendeskripsikan jenis-jenis kesalahan berbahasa yang ditemukan pada novel “Tumbal Kosan Bu Andin”. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif. Metode pengumpulan data adalah studi literatur dengan membaca, mencatat, dan mengumpulkan kesalahan pada kata frasa atau kalimat. Analisis data menggunakan analisis wacana untuk menggambarkan berbagai jenis kesalahan pada novel, termasuk kesalahan ejaan, kesalahan dalam kalimat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa adanya kesalahan ejaan, kesalahan kalimat, kesalahan struktur kalimat, serta kohesi dan koherensi.
Penerapan Nilai Pancasila dalam Membangun Toleransi Antar Umat Beragama di Indonesia Tari, Rizki Kurnia; Salsabila, Azura Sakhi
Indonesian Research Journal on Education Vol. 4 No. 4 (2024): irje 2024
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v4i4.1234

Abstract

Penelitian ini menganalisis nilai-nilai pancasila dalam mengembangkan rasa toleransi antar sesama toleransi masyarakat Indonesia. di antara seluruh orang di Indonesia. Sebagai ideologi negara, Pancasila mengandung nilai-niai yang dapat memperkuat kerukunan dan keharmonisan dalam kehidupan beragama ditengah masyarakat yang beragam. Metode penellitian yang digunakan adalah kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan nilai-nilai pancasila, terutama sila pertama hingga ketiga, memiliki ppengaruh signifikan dalam meningkatkan rasa saling menghormati antar kelompok agama, mencegah konflik berbasis agama, serta mempromosikan dialog antaragama yang kontruktif. Meski demikian, tantangan dalam penerapan nilai-nilai Pancasila, seperti redikalisme dan intoleransi, masih memerlukan perhatian khusus dari pemerintah dan masyarakat. Dengan memperkuat pendidikan Pancasila dan kesadaran pluralisme, toleransi antar umat beragama dapat terus ditingkatkan guna menjaga persatuan dan kesatuan bangsa.
Optimasi Decision Tree Learning untuk Prediksi Kinerja Mahasiswa pada Sistem E-Learning Al Husna, Saiba; Simanjuntak, Nadia Costarika; Amalia, Mazaya; Salsabila, Azura Sakhi; Syahputra, Fahmy; Sabrina, Elsa
Journal of Education Transportation and Business Vol 2, No 2 (2025): Desember 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetbus.v2i2.7569

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya penggunaan sistem e-learning yang menghasilkan data akademik dan perilaku belajar mahasiswa dalam jumlah besar, namun belum dioptimalkan untuk prediksi kinerja secara akurat. Permasalahan utama yang diangkat adalah rendahnya efektivitas model Decision Tree standar dalam memprediksi performa mahasiswa tanpa teknik optimasi yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi, membandingkan, dan mensintesis metode optimasi Decision Tree yang paling efektif dalam konteks prediksi akademik berbasis e-learning. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan tahapan identifikasi, seleksi, ekstraksi data, dan analisis komparatif terhadap sepuluh artikel yang memenuhi kriteria inklusi. Hasil kajian menunjukkan bahwa integrasi fitur perilaku digital, seperti aktivitas pada Learning Management System, mampu meningkatkan akurasi prediksi dibandingkan hanya menggunakan data akademik. Selain itu, metode ensemble seperti Random Forest dan AdaBoost terbukti menghasilkan performa yang lebih stabil dan akurat dibandingkan model pohon tunggal. Analisis juga menegaskan bahwa kualitas preprocessing dan pemilihan parameter memiliki pengaruh signifikan terhadap hasil prediksi. Kesimpulan penelitian ini adalah bahwa optimasi Decision Tree melalui kombinasi teknik preprocessing, feature engineering, dan metode ensemble dapat meningkatkan efektivitas model prediksi kinerja mahasiswa serta mendukung intervensi akademik dini di lingkungan e-learning.
Co-Authors Al Husna, Saiba Amalia, Mazaya Dalimunthe, Fitri Zalita HERA CHAIRUNISA, HERA Irmanda, Sania SABRINA, ELSA Simanjuntak, Nadia Costarika Sinaga, Cony Carolin Syahputra, Fahmy Tari, Rizki Kurnia