Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Griya Journal of Mathematics Education and Application JURNAL LINTAS KARSA
Nur Maulydia Rizky
Unknown Affiliation
Arts Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Mathematics Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Biaya Asuransi Kesehatan dengan Diagnosa Multikolinearitas Simarmata, Riris Apriani; Nur Maulydia Rizky; Siregar, Raihan Riyadi; Febi Hijriana; Sianturi, Femi Ezrani; Situmorang, Rut Remita A.; Hutabarat, Hanna Dewi Harina
Griya Journal of Mathematics Education and Application Vol. 5 No. 4 (2025): Desember 2025
Publisher : Pendidikan Matematika FKIP Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/griya.v5i4.896

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi biaya asuransi (insurance charges) menggunakan data sekunder dari Kaggle. Data terdiri dari delapan variabel independen dan satu variabel dependen. Analisis dilakukan dengan metode regresi linear berganda, setelah terlebih dahulu dilakukan uji korelasi dan deteksi multikolinearitas. Validasi model menggunakan K-Fold Cross Validation dengan 10 fold menunjukkan model yang stabil dan andal dengan nilai RMSE 6373,668 dan R-squared 0,7245. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel age (usia), children (jumlah anak), dan discount eligibility memiliki pengaruh signifikan terhadap biaya asuransi, dengan arah hubungan positif. Sementara itu, variabel gender dan region tidak berpengaruh signifikan. Nilai R-squared sebesar 0,7245 mengindikasikan bahwa model mampu menjelaskan 72,45% variasi biaya asuransi. Dengan demikian, faktor usia dan jumlah anak dapat dijadikan acuan penting dalam perhitungan premi, sementara kebijakan discount eligibility perlu ditinjau ulang karena memberikan pengaruh yang sangat besar terhadap biaya. Hasil validasi model mengkonfirmasi keandalan temuan ini untuk diterapkan dalam praktik. Hasil penelitian ini dapat menjadi dasar pertimbangan perusahaan asuransi dalam strategi penetapan harga yang lebih adil dan akurat.
Analisis Literasi Data Mahasiswa Non-Statistik dalam Memahami Informasi Statistik di Era Artificial Intelligence dan Digitalisasi Informasi Sarah Amalia; Finny Aprilia Yulanda; Nadia Rikza Ananda; Femi Ezrani Sianturi; Nur Maulydia Rizky; Sri Yuni Utari Sihombing; Hendra Kurnia Pulungan
Jurnal Lintas Karsa Vol. 2 No. 2 (2026): Vol 2 No 2 (2026): Jurnal Lintas Karsa (Mei 2026)
Publisher : S1 Teknik Mesin Fakultas Teknik. Universitas Negeri Surabaya Gedung A6 Kampus UNESA Ketintang Surabaya 60231

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/lintaskarsa.v2i2.78402

Abstract

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) dan digitalisasi informasi meningkatkan kebutuhan siswa untuk memiliki kemampuan literasi data dalam memahami informasi statistik yang beredar di berbagai media. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat literasi data siswa non-statistik dalam memahami informasi statistik di era AI dan digitalisasi informasi. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif dengan melibatkan 37 mahasiswa non-statistik sebagai responden. Pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner secara berani menggunakan skala Likert. Instrumen penelitian diuji validitas dan reliabilitas menggunakan RStudio, dengan hasil dua item tidak valid (P3 dan P9) sehingga dieliminasi, serta nilai Cronbach's Alpha sebesar 0,831 yang menunjukkan reliabel instrumen. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif berupa nilai rata-rata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat literasi data mahasiswa non-statistik berada pada kategori cukup baik dengan rata-rata keseluruhan sebesar 3,32. Indikator literasi akademik memperoleh nilai rata-rata tertinggi (3,4324), sedangkan pemahaman statistik memperoleh nilai rata-rata terendah (3,1689). Temuan ini menunjukkan bahwa mahasiswa telah mampu memanfaatkan teknologi digital dan AI untuk mendukung aktivitas akademik, namun masih memerlukan penguatan kemampuan dalam memahami dan menginterpretasikan informasi statistik. Oleh karena itu, pengembangan literasi data perlu difokuskan pada peningkatan kemampuan statistik dan pemikiran kritis di perguruan tinggi.
Co-Authors Febi Hijriana Femi Ezrani Sianturi Finny Aprilia Yulanda HENDRA KURNIA PULUNGAN, HENDRA KURNIA Hutabarat, Hanna Dewi Harina Nadia Rikza Ananda Sarah Amalia Sianturi, Femi Ezrani Simarmata, Riris Apriani Siregar, Raihan Riyadi Situmorang, Rut Remita A. Sri Yuni Utari Sihombing