Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Saintifik : Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya Journal of Mathematics and Scientific Computing With Applications Jurnal Pengabdian Masyarakat Ekonomi dan Bisnis Digital
Rina Widyasari
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Mathematics Physics Social Sciences Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
FORECASTING THE NUMBER OF COVID-19 SUFFERERS IN NORTH SUMATRA USING THE AUTOMATIC CLUSTERING FUZZY TIME SERIES MARKOV CHAIN METHOD Anggi Ramadany Siregar; Rina Filia Sari; Rina Widyasari
Journal of Mathematics and Scientific Computing With Applications Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : Pena Cendekia Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (508.873 KB)

Abstract

Corona virus is a virus that is currently endemic throughout the world, including in Indonesia, one of which is in North Sumatra Province, because this virus has claimed many victims. North Sumatra Province in positive cases of Covid-19 is ranked 13th out of 34 provinces in Indonesia. The government's anticipation in handling Covid-19 cases is by forecasting the number of positive Covid-19 cases. One of the methods used to forecast Covid-19 sufferers is the Automatic Clustering Fuzzy Time Series Markov Chain method. The Fuzzy Time Series Markov Chain method is used to resolve the deviation value from a forecasted value, while Automatic Clustering is used to determine the length of the interval by grouping numerical data. Then the error calculation will be carried out using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) to determine the level of accuracy of the forecasting model that has been made. The parameter used in this study is the number of Covid-19 sufferers. The results of this study from data on the number of Covid-19 sufferers have a MAPE value of 4.53%. The MAPE value which is less than 10% means that the forecasting of this study has very good criteria. So the Automatic Clustering Fuzzy Time Series Markov Chain method is very good to be applied in forecasting the number of Covid-19 sufferers in North Sumatra Province.
Penerapan Model Markov Pada Perkembangan Penyakit HIV/AIDS di Kota Medan Dara Nurul Hasnah; Riri Syafitri Lubis; Rina Widyasari
SAINTIFIK Vol 10 No 2 (2024): Saintifik: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/saintifik.v10i2.501

Abstract

HIV/AIDS merupakan salah satu penyakit menular yang menjadi perhatian khusus oleh pemerintah di seluruh dunia, termasuk Indonesia. Di Indonesia, Khususnya Kota Medan, Penyakit HIV/AIDS terjadi peningkatan. Sehingga, target pemerintah dalam mencapai Three Zero HIV/AIDS 2030 semakin jauh. Oleh karena itu, diperlukan suatu persiapan dengan cara memperhatikan setiap transisi dari waktu ke waktu. Untuk melakukan persiapan tersebut dapat menggunakan model Markov. Model Markov merupakan model stokastik yang digunakan pada suatu sistem yang berubah secarak acak di setiap keadaan yang berbeda. Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengetahui perkembangan penyakit HIV/AIDS dalam 8 tahun kedepan menuju tahun 2030. Penelitian ini menggunakan data sekunder perkembangan penyakit HIV/AIDS yaitu data HIV/AIDS, data ODHA On ART dan data meninggal pada tahun 2019 hingga tahun 2022 di Kota Medan. Dari hasil penelitian yang diperoleh, peluang transisi yang diperoleh pada tahun pertama, state HIV/AIDS memperoleh peluang sebesar , state HIV/AIDS menuju ODHA On Art sebesar , state HIV/AIDS menuju keadaan meninggal sebesar dan pada keadaan ODHA ON ART menuju keadaan meninggal cukup tinggi yaitu sebesar , ini diakibatkan adanya penderita HIV/AIDS yang tidak patuh dalam menggunakan terapi ARV dan meningkatkan resiko kematian.
PEMBERDAYAAN IBU-IBU PKK DI DESA SUKA DAMAI TIMUR MELALUI PEMBUATAN TAS ECOPRINT TANAMAN DESA Ismi Hamidah Rasyad; Putri Ardina; Laila Salsabina S; Salsabila Saragih; Rina Widyasari
Jurnal Pengabdian Masyarakat Ekonomi dan Bisnis Digital Vol. 1 No. 3 (2024): September
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jpmebd.v1i3.1247

Abstract

Indonesia merupakan negara dengan penghasilan sumber daya alam yang melimpah. Mustahil jika sumber daya alam yang ada di negara ini tidak dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan ekonomi warga negara Indonesia. Melihat kekayaan alam Indonesia yang lebih banyak di manfaatkan oleh orang luar negeri hingga yang tersisa bagi rakyat hanya puing puing nya contoh nya sumber daya Alam berupa emas yang berada di Indonesia timur sangat lah berpotensi untuk memberikan lebih penghasilan kepada warga sekitar namun faktanya yang terlihat warga sekitar malah mengalami kemiskinan yang hampir merata salah satu penyebab nya yaitu karena warga sekitar tidak tahu cara mengelola sumber daya alam yang ada di sekitar karena tidak ada nya pelatihan yang diberikan sehingga oknum oknum tertentu memanfaatkan hal tersebut. Melihat kejadian ini mahasiswa KKN kelompok 145 universitas Islam negeri Sumatera Utara membuat program kerja memberikan pelatihan kepada masyarakat Desa suka damai timur kecamatan hinai Langkat dengan membawa tema pemberdayaan ibu ibu PKK desa suka damai timur kecamatan hinai Langkat melalui pembuatan ecoprint dengan memanfaatkan tanaman tanaman desa. Dalam Kegiatan workshop yang dilakukan pada 20 Agustus 2024, di Aula Kantor Desa Suka Damai Timur, kami menghadirkan materi mengenai teknik dasar ecoprint, pemilihan dedaunan lokal, proses pembuatan, hingga pemasaran produk. Melalui workshop ini, Ibu-Ibu PKK memperoleh keterampilan baru dalam memanfaatkan bahan-bahan alami yang mudah ditemukan di sekitar mereka, seperti dedaunan lokal, untuk menghasilkan produk kreatif yang memiliki nilai jual tinggi.
Co-Authors Anggi Ramadany Siregar Dara Nurul Hasnah Ismi Hamidah Rasyad Laila Salsabina S Lubis, Riri Syafitri Putri Ardina Rina Filia Sari Salsabila Saragih