Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya (Jurnal MSA) J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika Building of Informatics, Technology and Science Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Journal of Mathematics and Applied Statistics
Qadrini, Laila
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Health Professions Mathematics Medicine & Pharmacology Public Health

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

Found 6 Documents
Search

 1 
Metode K-Means dan DBSCAN pada Pengelompokan Data Dasar Kompetensi Laboratorium ITS Tahun 2017 Qadrini, Laila
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (211.507 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol13.no2.a2886

Abstract

Analisis Kelompok telah digunakan diberbagai bidang ilmu pengetahuan, dengan tujuan mengelompokkan objek/observasi. Hal penting dalam analisis kelompok adalah memperoleh nilai simpangan baku dalam kelompok yang minimum dan nilai simpangan baku antar kelompok yang maksimum, untuk memperoleh kelompok yang optimum didapatkan dengan menggunakan kriteria Elbow dan untuk menentukan validitas kelompok yaitu koefisien Silhouette dan Indeks Dunn. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan variabel dasar capaian laboratorium ITS dengan menggunakan beberapa analisis kelompok, yaitu Metode K-Means, dan DBSCAN. berdasarkan hasil analisis pengelompokan diperoleh Metode DBSCAN menghasilkan nilai koefisien Silhouette dan Indeks Dunn lebih besar dibandingkan dengan Metode K-Means. Dan Jumlah dari masing-masing Metode membentuk 4 kelompok.
Penyuluhan Manfaat Bakau kepada Masyarakat Pesisir Desa Panyampa Qadrini, Laila
Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Vol 2 No 2 (2022): JAMSI - Maret 2022
Publisher : CV Firmos

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54082/jamsi.316

Abstract

Indonesia dikenal sebagai negara megabiodiversity dalam hal keanekaragaman hayati, serta memiliki kawasan pesisir yang sangat potensial untuk berbagai opsi pembangunan. Namun demikian dengan semakin meningkatnya pertumbuhan dan pesatnya kegiatan penduduk di Wilayah pesisir dan lautan menimbulkan berbagai permasalahan yang perlu ditangani secara terintegrasi dan terpadu. Bakau merupakan tanaman yang habitat aslinya ada di wilayah pesisir, sehingga mutlak membutuhkan peran masyarakat pesisir dalam pelestariannya, dengan demikian keberlanjutan wilayah pesisir akan terjaga. Hutan Bakau merupakan salah satu sumber daya pesisir yang memiliki fungsi sosial ekonomi, fungsi ekologis, dan fungsi fisik. Selain itu pemanfaatan bakau juga bisa untuk berbagai macam hal, terkait fisik, sosial, ekonomi dan budaya masyarakat. Salah satu upaya dalam pengelolaan hutan bakau adalah melaksanakan penyuluhan kepada masyarakat pesisir. Isi materi penyuluhan tentang berbagai manfaat bakau yang tidak hanya bagi lingkungan tetapi juga manfaatnya bagi masyarakat, yang disampaikan dalam bentuk sosialisasi dan edukasi, ceramah, diskusi, tanya jawab dan praktek langsung penanaman bibit bakau di Desa Panyampa sebanyak ±1000 batang bibit dan juga dilakukan penanaman bibit bakau di kawasan pesisir Desa sebagai wujud dari tindak lanjut dari kegiatan penyuluhan tersebut diatas. Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) ini sangat diperlukan bagi masyarakat yang berada di wilayah pesisir sehingga diharapkan dapat menjadi cikal bakal terciptanya kelestarian ekosistem kawasan bakau, masyarakat sadar lingkungan dan masyarakat yang berdaya menuju pembangunan desa berkelanjutan.
Ensembel Fuzzy, Ensembel Rock Pada Pengelompokan Pelamar Bidikmisi Sejawa Timur Tahun 2017 Qadrini, Laila; Fardinah, Fardinah; Fatimah, Meryta Febrilian
Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 8 No 1 (2020): Volume 8 Nomor 1
Publisher : Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/msa.v8i1.12939

Abstract

Permasalahan yang sering ditemui dalam analisis pengelompokan adalah data yang berskala campuran numerik dan kategorik. Metode yang seringkali dilakukan untuk pengelompokan data berskala campuran adalah dengan mentransformasi data kategorik menjadi data numerik atau sebaliknya. Selain pengelompokan dengan metode transformasi tersebut, dikembangkan sebuah metode pengelompokan ensembel untuk data campuran. Pengelompokan ensembel adalah teknik pengelompokan untuk menggabungkan hasil pengelompokan beberapa algoritma pengelompokan dengan tujuan untuk mendapatkan hasil kelompok yang lebih baik, berdasarkan indeks validitas internal kelompok yaitu nilai SSW, Rata-rata koefisien Silhouette dan nilai Indeks Dunn yang dianalisis untuk 2,3  dan 4 Kelompok, diperoleh bahwa metode Ensembel Fuzzy lebih baik dan tepat digunakan pada data campuran yang ada pada penelitian ini daripada metode pengelompokan Ensembel ROCK.
Undersampling dan K-Fold Random Forest Untuk Klasifikasi Kelas Tidak Seimbang Qadrini, Laila
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 4 No 4 (2023): March 2023
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v4i4.3141

Abstract

Classification in Data Mining is a process of modelling that explains and differentiates data classes intending to estimate the class of an object whose class is unknown. Classification can be applied in various aspects so over time quite a lot of classification algorithms have been developed, but some problems are often encountered in classification, namely the problem of data imbalance. An imbalanced class is a condition where there are several data where the number of classes is not balanced or there is a significant difference in each number of classes. Most classification datasets do not have the same number of classes. However, the class imbalance is not a problem when the comparison between classes is not much different. Class imbalance can cause problems if left untreated because the resulting model predictions will tend to the majority group so that the contribution of the minority class to the model is small. One of the algorithms that are often used to handle unbalanced classes is the resampling algorithm. The purpose of this research is to apply the Resampling Undersampling Random Forest and Random Forest K-Fold Undersampling Algorithms to the Breast Cancer Diagnostic dataset from UCI Machine Learning. Undersampling was chosen because it produces better accuracy than oversampling. Recall accuracy for the K-Fold 10 Random Forest Algorithm is 83% and for Recall Undersampling Random Forest is 65%.
ASSISTANCE PROGRAM FOR THE COMPOSITION OF SCHOLARLY ARTICLES BY TEACHERS AT MIS DDI LAPEO Fatimah, Meryta Febrilian; Qadrini, Laila; Rachman, Hirman
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 6 (2023): Volume 4 Nomor 6 Tahun 2023
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v4i6.23377

Abstract

An academic article is acknowledged as a scholarly endeavour, encapsulating the research findings of academicians. These articles are conventionally disseminated through academic journals. In compliance with governmental directives, educators are required to draft and publish scholarly articles in such journals. To facilitate adherence to this mandate, the provision of training in academic article writing is imperative. This training aims to scrutinize and reconcile articles previously authored by educators with prevailing scholarly writing standards. The participants of this program were educators from MIS DDI Lapeo, with the goal of augmenting their proficiency in the composition of academic articles. This program saw the participation of 14 educators from MIS DDI Lapeo, encompassing both classical and individualized methodologies. The classical methodology entailed a structured training process in academic article preparation, commencing with an exposition on journals, articles, and the core principles of article creation, culminating in the actual drafting of academic articles. Conversely, the individualized approach was implemented in the context of one-on-one mentorship for article composition. The outcomes of this mentorship included an enhanced understanding among educators in the formulation of academic articles and an increased propensity towards engaging in article writing. Notable challenges encountered by these educators in the process of scholarly writing encompassed a paucity of references, constrained time allocations, and a lack of creative ingenuity, predominantly manifesting in their focus on Classroom Action Research.
Cox Extended Regression Method in Survival Analysis; Case Study of Diarrhea Patients Syafitri, Ina Nur; Rahmawati, Rahmawati; Qadrini, Laila
Journal of Mathematics and Applied Statistics Vol. 1 No. 2 (2023): December 2023
Publisher : Yayasan Insan Literasi Cendekia (INLIC) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35914/mathstat.v1i2.103

Abstract

The study aims to implement survival analysis at the healing rate of a diarrhea patient using the cox extended regression method and estimate the parameters of the cox extended regression model with variables that affect diarrhoea. The data on this study USES the data of diarrhea patients at the PKM Sendana of Majene Regency 2022. Analysis of variable body temperature and vomiting variables does not meeththe assumption of proportiontional hazard, this indicates that variable body temperature and puke variables are time-consuming. The best model of the regression cox extended model is a model based onhthe akaike informationccriterion value (AIC) of 500.4363. The factors of body temperature and vomiting, where patients who haven't had a change in body temperature have a probability of healing 2.27 times faster than those who have a temperature change. Whereas diarrhea patients who do not experience vomiting during treatment have a probability of recovery of 2.72 times faster than those who experience vomiting during the treatment.
Co-Authors Fardinah, Fardinah Meryta Febrilian Fatimah, Meryta Febrilian Rachman, Hirman Rahmawati, Rahmawati Syafitri, Ina Nur