Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jurnal Minfo Polgan (JMP)
Erwianta Gustial Radjah
Universitas Kristen Wira Wacana Sumba
Computer Science & IT Library & Information Science Mathematics Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
FORECASTING THE OPEN UNEMPLOYMENT RATE IN EAST SUMBA REGENCY USING THE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) METHOD Yenise Kaita Lepir; Fajar Hariadi; Erwianta Gustial Radjah
Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 20 No 1 (2026): Mei 2026
Publisher : Universitas Islam Balitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35457/c4kjq656

Abstract

Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) merupakan salah satu ukuran penting untuk memahami kesehatan perekonomian suatu daerah. Kabupaten Sumba Timur telah mengalami perubahan besar dalam tingkat pengangguran selama bertahun-tahun, hal ini menunjukkan bahwa tidak selalu terdapat kesesuaian antara jumlah pencari kerja dengan jumlah lapangan kerja yang tersedia. Penelitian ini mencoba memprediksi Tingkat Pengangguran Terbuka di Sumba Timur menggunakan model ARIMA, yaitu suatu metode peramalan yang berbasis pada data deret waktu. Data yang digunakan berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Sumba Timur dan mencakup TTP dari tahun 2004 hingga 2024. Proses analisis data meliputi pengamatan data, pemeriksaan kestabilan data, identifikasi model terbaik, estimasi parameter, dan pengujian kinerjanya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik yang digunakan adalah ARIMA (0,1,1) yang memiliki skor kinerja MAE = 0,4230, RMSE = 0,5374, dan MAPE = 14,57% yang berarti model tersebut reliabel. Dengan menggunakan model ini, tingkat pengangguran diperkirakan akan tetap berada di kisaran 2,63% untuk periode 2022 hingga 2024, yang menunjukkan bahwa pasar kerja relatif stabil. Hasil ini dapat membantu pejabat pemerintah daerah menyusun rencana ketenagakerjaan dan pertumbuhan ekonomi yang lebih baik.
Analisis Sentimen Publik di Media Sosial Selama Kampanye Pilkada Sumba Timur 2024 menggunakan metode Support Vecktor Machine Alfrian C Talakua; Erwianta Gustial Radjah; Prishaylla Ocha Mangngi; Paulina Rade De Fretes
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 1 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i1.15096

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap calon kepala daerah dalam Pemilihan Kepala Daerah (Pilkada) Sumba Timur 2024 dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Seiring dengan meningkatnya peran media sosial dalam kampanye politik, penelitian ini memanfaatkan data dari platform media sosial seperti Facebook dan Instagram untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan opini publik dalam tiga kategori sentimen utama: positif, negatif, dan netral. Metode yang digunakan mencakup pengumpulan data melalui web scraping, pra-pemrosesan data teks, serta klasifikasi sentimen menggunakan SVM. Hasil analisis menunjukkan bahwa Paslon 1 menerima 58,59% komentar positif, Paslon 2 memperoleh 66,67% komentar positif, dan Paslon 3 menerima 62,16% komentar positif. Meskipun sentimen positif mendominasi, komentar netral dan negatif tetap menjadi tantangan yang perlu diperhatikan oleh setiap paslon. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi strategi komunikasi publik dalam kampanye Pilkada Sumba Timur dan sebagai kontribusi dalam pengembangan analisis sentimen berbasis pembelajaran mesin
Co-Authors Alfrian C Talakua Fajar Hariadi Paulina Rade De Fretes Prishaylla Ocha Mangngi Yenise Kaita Lepir