Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Jurnal PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi)
Muhammad Fakhri Nadrota Acta
Universitas Sriwijaya
Computer Science & IT Education

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

Found 3 Documents
Search

 1 
ANALISIS POLA GEJALA PCOS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Cantika Aulia; M Tsabita Robani; Muhammad Fakhri Nadrota Acta; Khalid Al Mas Ud; Marco Saputra; Ken Ditha Tania; Winda Kurnia Sari
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol. 9 No. 1 (2025)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v9i1.4939

Abstract

Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means untuk mengelompokkan pasien PCOS berdasarkan intensitas gejala. PCOS adalah gangguan hormonal yang sulit didiagnosa karena gejalanya beragam. Dengan menggunakan algoritma K-Means, hasil clustering menunjukkan tiga kategori utama: ringan, sedang, dan berat. Setiap klaster mencerminkan kombinasi gejala seperti siklus menstruasi tidak teratur, pertumbuhan rambut berlebih, dan perubahan suasana hati. Pendekatan ini efektif dalam membantu pemahaman pola distribusi gejala PCOS serta mendukung pengambilan keputusan medis yang lebih tepat.
Penerapan Analisis Sentimen Berita Keuangan dari IDX Channel dan Long Short-Term Memory (LSTM) dalam Prediksi Perubahan Harga Saham pada Perusahaan XYZ Fathoni Fathoni; Cantika Aulia; Muhammad Fakhri Nadrota Acta; Eka Saputra; Muhammad Fadhil Rahman; Ali Ibrahim
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol. 9 No. 2 (2025)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v9i2.5009

Abstract

Investasi saham semakin diminati, namun fluktuasi harga yang tinggi membuat prediksi menjadi tantangan. Harga saham dipengaruhi oleh banyak hal, seperti berita keuangan yang menunjukkan sentimen pasar. Namun, banyak model prediksi bergantung pada data sebelumnya tanpa memperhitungkan pendapat media. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi perubahan harga saham perusahaan XYZ dengan menggabungkan model Long Short-Term Memory (LSTM) dan analisis sentimen terhadap berita keuangan dari IDX Channel. Data historis harga saham diambil dari Yahoo Finance, sedangkan data sentimen diperoleh melalui klasifikasi opini berita berbasis model IndoBERT. Data kemudian diproses menggunakan pendekatan normalisasi Min-Max Scaling dan dibentuk dalam format time series menggunakan teknik window sliding dengan time step sebesar 30. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mampu memprediksi harga saham dengan nilai RMSE sebesar 35,92 dan korelasi positif lemah antara sentimen dan harga saham sebesar 0,27. Prediksi harga satu hari ke depan yang dihasilkan model menunjukkan nilai Rp 4.097,00. Visualisasi residual menunjukkan sebaran kesalahan yang stabil di sekitar nol, menunjukkan generalisasi model yang cukup baik.
Pengaruh Penggunaan Media Sosial Instagram @ATRBPN_OKUS terhadap Pemenuhan Informasi Followers (Studi Kasus ATR/BPN OKUS) Muhammad Fakhri Nadrota Acta; Ari Wedhasmara; Rizka Dhini Kurnia; Mira Afrina
JURNAL PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi) Vol. 7 No. 3 (2026): JURNAL PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi)
Publisher : Universitas Pendidikan Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36232/jurnalpetisi.v7i3.5792

Abstract

ABSTRAK : Pemanfaatan media sosial sebagai sarana e-government semakin masif, namun efektivitas penggunaan Instagram @atrbpn_okus dalam memenuhi kebutuhan informasi masyarakat masih perlu dibuktikan secara empiris. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan Instagram @atrbpn_okus terhadap tingkat pemenuhan kebutuhan informasi pengikutnya (followers). Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan teknik purposive sampling, di mana penentuan batas sampel minimal menggunakan G*Power yang menghasilkan sampel akhir sebanyak 160 responden. Pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner daring berskala Likert 1-5, yang kemudian dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling - Partial Least Squares (SEM-PLS) via SmartPLS. Hasil penelitian membuktikan bahwa penggunaan media sosial Instagram berpengaruh secara positif, sangat kuat, dan signifikan terhadap pemenuhan informasi dengan nilai koefisien jalur 0,924, p-value 0,000, dan t-statistic 66,997. Selanjutnya, perolehan nilai R-square sebesar 0,853 menegaskan bahwa variabel media sosial secara efektif mampu menjelaskan 85,3% dari total variasi pemenuhan kebutuhan informasi. Kesimpulannya, keberadaan akun Instagram @atrbpn_okus terbukti krusial dan sangat efektif sebagai instrumen pelayanan publik digital bagi masyarakat. Berdasarkan temuan tersebut, disarankan kepada pihak instansi untuk menjadikan hasil evaluasi empiris ini sebagai landasan strategis guna terus mengoptimalkan kualitas visualisasi konten, komunikasi dua arah, dan interaksi layanan pertanahan di masa mendatang.
Co-Authors Ali Ibrahim Ari Wedhasmara Cantika Aulia Eka Saputra Fathoni - Ken Ditha Tania Khalid Al Mas Ud M Tsabita Robani Marco Saputra Mira Afrina Muhammad Fadhil Rahman Rizka Dhini Kurnia Winda Kurnia Sari