Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Mutiara: Multidiciplinary Scientifict Journal Emerging Statistics and Data Science Journal
Nikmah, Annisatul
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Energy Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Penerapan Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Status Gizi Anak Balita Nikmah, Annisatul; Nisa, Choirun; Riefky, Muhammad
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 3 No. 1 (2025): 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.vol3.iss.1.art7

Abstract

Masalah gizi masih menjadi tantangan besar di Indonesia, terutama dalam hal stunted, wasted, dan underweight. Perbaikan status gizi menjadi salah satu fokus utama pembangunan nasional yang tercantum dalam RPJM 2020-2024, dengan target penurunan prevalensi stunted hingga 14%. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah mengelompokkan provinsi berdasarkan status gizinya untuk mendukung pengambilan kebijakan yang lebih efektif dalam menekan prevalensi masalah gizi, terutama pada kasus stunted. Metode K-Medoids digunakan untuk melakukan pengelompokan provinsi berdasarkan indikator gizi, dengan evaluasi jumlah cluster terbaik menggunakan indeks validitas Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil analisis menunjukkan Indonesia terbagi menjadi dua cluster utama, yakni cluster pertama terdiri dari provinsi dengan status gizi yang kurang baik sebanyak 22 provinsi, sementara cluster kedua mencakup provinsi dengan status gizi yang baik sebanyak 12 provinsi. Sehingga pemerintah Indonesia perlu mengadakan edukasi kepada ibu hamil dan keluarga dengan anak balita berupa kampanye pentingnya keseimbangan gizi melalui media massa dan penggalakan pemberian ASI eksklusif selama 6 bulan pertama pada bayi lahir terutama pada provinsi dengan status gizi kurang baik. Kata Kunci: Balita, Gizi, K-Medoids, Cluster
Peningkatan Pemahaman Remaja tentang Kesehatan Reproduksi dan Pernikahan Dini sebagai Upaya Mendukung Bonus Demografi Nurmaulid , Mitha Safira; Darusasi, Restutita Darusasi; Aditya, Nanda Oktarina; Riefky, Muhammad; Kurniawati, Lucky Anggi; Nikmah, Annisatul; Nisa, Choirun; Aisy, Umniyah Rihadatul; Renggani, Puspa; Cahyoko, Fajar Dwi
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 3 No. 6 (2025): Agustus
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v3i6.2831

Abstract

Tingginya angka pernikahan dini di kalangan remaja menjadi tantangan serius dalam memaksimalkan potensi bonus demografi di Indonesia. Di Kota Surakarta, tercatat 67 dari 72 permohonan dispensasi nikah anak dikabulkan oleh Pengadilan Tinggi Agama Jawa Tengah pada tahun 2024. Salah satu upaya strategis dalam menekan angka pernikahan dini yaitu dengan mengadakan edukasi kesehatan reproduksi untuk remaja. Maka, melalui kegiatan pengabdian bertujuan untuk meningkatkan pemahaman remaja terkait kesehatan reproduksi dan risiko pernikahan dini melalui edukasi di SMPN 16 Surakarta. Edukasi dilakukan melalui penyuluhan, Focus Group Discussion (FGD), serta media leaflet dan poster. Pengukuran pengetahuan dilakukan sebelum dan sesudah edukasi menggunakan kuesioner yang mencakup topik kesehatan reproduksi dan bahaya pernikahan dini. Hasil menunjukkan peningkatan pemahaman siswa secara signifikan, dengan uji tanda (sign test) menghasilkan p-value sebesar 0,001 (p<0,05). Hal ini mengindikasikan adanya peningkatan pemahaman peserta terkait materi kesehatan reproduksi dan pernikahan dini. Kegiatan ini diharapkan dapat meningkatkan kesadaran remaja mengenai pentingnya menjaga kesehatan reproduksi dan menunda usia pernikahan, serta mendukung upaya pemerintah Kota Surakarta dalam mewujudkan menjadi Kota Layak Anak Dunia tahun 2025 dan mempersiapkan generasi emas 2045.
Pengelompokan Kemiskinan Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2024 Dengan Pendekatan Algoritma K-Means Dan K-Means++ Amalia, Suci; Nikmah, Annisatul; Siniwi, Lutfiah Maharani
Mutiara: Multidiciplinary Scientifict Journal Vol. 3 No. 8 (2025): Mutiara: Multidiciplinary Scientifict Journal
Publisher : Al Makki Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57185/mutiara.v3i8.407

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah kompleks yang mencerminkan kesejahteraan masyarakat dan kinerja pembangunan suatu daerah. Di Provinsi Jawa Timur, walaupun persentase kemiskinan mengalami penurunan hingga mencapai 9,79% pada tahun 2024, namun kesenjangan antarwilayah masih menjadi tantangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik dan mengelompokkan Kabupaten/Kota di Jawa Timur berdasarkan indikator kemiskinan, yakni jumlah penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka (TPT), harapan lama sekolah (HLS), rata-rata lama sekolah (RLS), tingkat partisipasi angkatan kerja (TPAK), dan gini ratio. Algoritma clustering yang digunakan adalah K-Means dan K-Means++, untuk membandingkan hasil dan performa keduanya. Penentuan jumlah cluster optimum didasarkan pada nilai Davies-Bouldin Index (DBI) dan Silhouette Score, untuk evaluasi performa algoritma dilihat melalui nilai inertia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster optimum yang terbentuk adalah tiga cluster. Cluster 1 terdiri dari wilayah dengan kemiskinan struktural, Cluster 2 terdiri dari wilayah dengan kemiskinan fungsional, dan Cluster 3 mencerminkan wilayah dengan kondisi indikator yang relatif sedang. Berdasarkan hasil evaluasi, algoritma K-Means++ menghasilkan nilai inertia yang lebih rendah dibandingkan K-Means, serta nilai DBI dan Silhouette yang lebih baik, sehingga dapat disimpulkan bahwa K-Means++ lebih optimal. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam merancang strategi kebijakan penanggulangan kemiskinan berbasis karakteristik wilayah yang lebih tepat sasaran.
Co-Authors Aditya, Nanda Oktarina Aisy, Umniyah Rihadatul Cahyoko, Fajar Dwi CHOIRUN NISA Darusasi, Restutita Darusasi Kurniawati, Lucky Anggi Nurmaulid , Mitha Safira Renggani, Puspa Riefky, Muhammad Siniwi, Lutfiah Maharani Suci Amalia