Ika Ratna Indra Astutik
Informatika, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

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

Found 2 Documents
Search

IMPLEMENTASI MODEL FACEBOOK PROPHET DALAM MERAMALKAN JUMLAH PENGUNJUNG WISATA EDUKASI Ananda Firly Amelia; Ade Eviyanti; Ika Ratna Indra Astutik; Hindarto Hindarto
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17721

Abstract

Wisata edukasi Kampung Lali Gadget (KLG) menghadapi tantangan operasional akibat fluktuasi jumlah pengunjung yang sangat ekstrem, mencapai 98% antara bulan terendah dan tertinggi. Ketidakpastian ini menjadi kendala bagi pihak pengelola dalam perencanaan kurikulum permainan, bahan ajar, serta alokasi sumber daya manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan model Facebook Prophet guna menghasilkan peramalan jumlah pengunjung yang akurat sebagai panduan operasional. Metode yang digunakan adalah analisis deret waktu menggunakan algoritma Prophet yang dioptimalkan dengan penambahan extra regressor berupa hari libur nasional, libur akademik, dan event lokal KLG. Untuk mendapatkan model dengan nilai optimum, dilakukan tahapan hyperparameter tuning menggunakan metode Grid Search pada parameter prior scale yang dilanjutkan dengan manual fine-tuning untuk menghindari overfitting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Model Prophet 3 memberikan akurasi terbaik dengan nilai MAPE sebesar 20,93% (kategori baik). Hasil peramalan selama enam bulan ke depan memprediksi puncak kunjungan pada Januari 2026 sebanyak 1.940 pengunjung dan titik terendah pada April 2026 sebanyak 36 pengunjung. Hasil ini memberikan dasar strategis bagi pengelola dalam pengaturan jadwal relawan dan pemeliharaan fasilitas.
ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE TERHADAP KEBIJAKAN DEDI MULYADI DENGAN METODE MACHINE LEARNING: Rizky Budi Aprianto; Ade Eviyanti; Hamzah Setiawan; Ika Ratna Indra Astutik
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17890

Abstract

Kenakalan remaja merupakan isu sosial yang memunculkan kebijakan kontroversial berupa pengiriman anak bermasalah ke barak militer oleh Dedi Mulyadi. Kebijakan tersebut menimbulkan beragam tanggapan masyarakat di platform YouTube yang mencerminkan dinamika opini publik. Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana mengklasifikasikan sentimen komentar masyarakat secara akurat serta mengevaluasi performa metode ensemble machine learning dibandingkan algoritma tunggal. Penelitian ini bertujuan menganalisis kecenderungan opini publik dan mengukur kinerja algoritma klasifikasi dalam memetakan sentimen komentar YouTube. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan 7.875 komentar melalui YouTube Data API, pelabelan otomatis menggunakan InSet Lexicon, preprocessing teks, serta pembobotan fitur dengan TF-IDF. Model klasifikasi yang diterapkan adalah Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), dan Logistic Regression, yang kemudian dikombinasikan menggunakan teknik Ensemble Majority Voting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen publik didominasi oleh kelas positif (52,4%) dibandingkan negatif (47,6%). Logistic Regression memperoleh akurasi tertinggi sebesar 0,84, sedangkan model ensemble menunjukkan performa stabil dengan akurasi sekitar 0,82. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan ensemble mampu meningkatkan stabilitas klasifikasi sentimen pada isu kebijakan publik di media sosial.