Findra Kartika Sari Dewi
Unknown Affiliation

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

Analisis dan Perancangan Alat Bantu Monitor Brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta di Situs Jejaring Sosial Twitter Purnomo Wuryo Putro, Yohanes Sigit; Sari Dewi, Findra Kartika
Jurnal Buana Informatika Vol 3, No 1 (2012): Jurnal Buana Informatika Volume 3 Nomor 1 Januari 2012
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract. Brand monitoring has become an important task for any individual or corporation along with the growing development of social networking sites. Positive images of a brand are very important so it is wise for the brand owner to make observations to the comments provided by public about the brand on social networking sites. Brand monitoring can be carried out by using software as a tool to automatically capture data from Twitter associated with the brand of University of Atma Jaya Yogyakarta. Brand monitoring tool can be useful to know the public opinions about the brand of Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Furthermore, the opinion can be a consideration to carry out a self examination, to correct mistakes, and to improve their services, and, in the end, to leverage the brand image.Keywords: brand monitoring, sentiment, twitter, Universitas Atma Jaya Yogyakarta Abstrak. Brand monitoring telah menjadi tugas penting bagi setiap individu atau korporasi seiring dengan perkembangan situs jejaring sosial. Citra positif akan suatu brand sangat penting sehingga bijaksana jika sang pemilik brand melakukan pengamatan akan komentar-komentar yang diberikan oleh masyarakat mengenai brand yang mereka miliki di situs jejaring sosial. Brand monitoring dapat dilakukan dengan menggunakan sebuah perangkat lunak sebagai alat bantu untuk mengcapture data-data dari situs jejaring sosial Twitter yang terkait dengan brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Jika dikembangkan lebih lanjut, alat bantu ini dapat bermanfaat untuk mengetahui bagaimana pendapat masyarakat (pengguna Twitter) mengenai brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Lebih jauh, pendapat tersebut dapat menjadi pertimbangan untuk melakukan introspeksi, memperbaiki kesalahan, serta meningkatkan pelayanan dan pada akhirnya akan meningkatkan brand image.Kata Kunci: brand, sentiment, monitoring, twitter, Universitas Atma Jaya Yogyakarta
Analisis dan Perancangan Alat Bantu Monitor Brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta di Situs Jejaring Sosial Twitter Purnomo Wuryo Putro, Yohanes Sigit; Sari Dewi, Findra Kartika
Jurnal Buana Informatika Vol 3, No 1 (2012): Jurnal Buana Informatika Volume 3 Nomor 1 Januari 2012
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v3i1.316

Abstract

Abstract. Brand monitoring has become an important task for any individual or corporation along with the growing development of social networking sites. Positive images of a brand are very important so it is wise for the brand owner to make observations to the comments provided by public about the brand on social networking sites. Brand monitoring can be carried out by using software as a tool to automatically capture data from Twitter associated with the brand of University of Atma Jaya Yogyakarta. Brand monitoring tool can be useful to know the public opinions about the brand of Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Furthermore, the opinion can be a consideration to carry out a self examination, to correct mistakes, and to improve their services, and, in the end, to leverage the brand image.Keywords: brand monitoring, sentiment, twitter, Universitas Atma Jaya Yogyakarta Abstrak. Brand monitoring telah menjadi tugas penting bagi setiap individu atau korporasi seiring dengan perkembangan situs jejaring sosial. Citra positif akan suatu brand sangat penting sehingga bijaksana jika sang pemilik brand melakukan pengamatan akan komentar-komentar yang diberikan oleh masyarakat mengenai brand yang mereka miliki di situs jejaring sosial. Brand monitoring dapat dilakukan dengan menggunakan sebuah perangkat lunak sebagai alat bantu untuk mengcapture data-data dari situs jejaring sosial Twitter yang terkait dengan brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Jika dikembangkan lebih lanjut, alat bantu ini dapat bermanfaat untuk mengetahui bagaimana pendapat masyarakat (pengguna Twitter) mengenai brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Lebih jauh, pendapat tersebut dapat menjadi pertimbangan untuk melakukan introspeksi, memperbaiki kesalahan, serta meningkatkan pelayanan dan pada akhirnya akan meningkatkan brand image.Kata Kunci: brand, sentiment, monitoring, twitter, Universitas Atma Jaya Yogyakarta
Sistem Rekomendasi Pembelian Produk Kesehatan pada E-Commerce ABC berbasis Graph Database Amazon Neptune menggunakan Metode Hybrid Content-Collaborative Filtering Dinda Maristha, Made Devayani; Santoso, Albertus Joko; Sari Dewi, Findra Kartika
Jurnal Buana Informatika Vol 12, No 2 (2021): Jurnal Buana Informatika Volume 12 - Nomor 2 - Oktober 2021
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v12i2.4623

Abstract

Abstract. Recommendation System of Health Product Purchasing at ABC E-Commerce System based on Amazon Neptune’s Graph Database using Hybrid ContentCollaborative Filtering Method.Health products purchased by society, either in drugstores or pharmacies may vary according to their needs. ABC e-commerce is a Business to Business (B2B)-based e-commerce owned by PT XYZ. As a health product sales system from distributors to drug stores/pharmacies, they still do not have a health product purchase recommendation system yet. The recommendation system is needed to provide recommendations of health products for the customers. Amazon Neptune is implemented in this research to build a health product recommendation system. The hybrid contentcollaborative filtering method is used to generate complete recommendations based on content attributes and user habits. The datasets were product data, product categories, customers, product principals, and data of products trading. This research produces a health products recommendations model at ABC e-commerce with android based using web services. The implementation can provide recommendations of health products that can be accessed in real-time by customers.Keywords: health products, recommendation systems, graph database, Amazon Neptune, hybrid content-collaborative filteringAbstrak. Produk kesehatan yang dibeli masyarakat, melalui toko obat/apotek, dapat berbeda sesuai kebutuhan. E-commerce ABC berbasis Business to Business (B2B) milik PT XYZ sebagai sistem penjualan produk kesehatan dari distributor kepada toko obat/apotek belum memiliki sistem rekomendasi pembelian produk kesehatan. Sistem rekomendasi sebagai pengembangan fitur e-commerce ABC diperlukan untuk memberikan rekomendasi produk kesehatan yang sesuai dengan keadaan setiap pelanggan. Amazon Neptune sebagai graph database service yang dapat mengelola relasi dalam data yang saling terhubung, digunakan dalam penelitian untuk membangun sistem rekomendasi produk kesehatan. Metode hybrid content-collaborative filtering digunakan untuk menghasilkan rekomendasi yang lengkap berdasarkan atribut konten dan kebiasaan pengguna. Dataset yang digunakan meliputi data produk, kategori produk, pelanggan, principal, serta data jual-beli produk di e-commerce ABC. Penelitian ini menghasilkan model rekomendasi produk kesehatan yang diimplementasikan pada e-commerce ABC berbasis Android menggunakan web service. Implementasi tersebut memberikan rekomendasi produk kesehatan yang dapat diakses secara real-time oleh pelanggan pada saat menggunakan ecommerce ABC.Kata Kunci: produk kesehatan, sistem rekomendasi, graph database, Amazon Neptune, hybrid content-collaborative filtering
Analisis dan Perancangan Alat Bantu Monitor Brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta di Situs Jejaring Sosial Twitter Purnomo Wuryo Putro, Yohanes Sigit; Sari Dewi, Findra Kartika
Jurnal Buana Informatika Vol. 3 No. 1 (2012): Jurnal Buana Informatika Volume 3 Nomor 1 Januari 2012
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v3i1.316

Abstract

Abstract. Brand monitoring has become an important task for any individual or corporation along with the growing development of social networking sites. Positive images of a brand are very important so it is wise for the brand owner to make observations to the comments provided by public about the brand on social networking sites. Brand monitoring can be carried out by using software as a tool to automatically capture data from Twitter associated with the brand of University of Atma Jaya Yogyakarta. Brand monitoring tool can be useful to know the public opinions about the brand of Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Furthermore, the opinion can be a consideration to carry out a self examination, to correct mistakes, and to improve their services, and, in the end, to leverage the brand image.Keywords: brand monitoring, sentiment, twitter, Universitas Atma Jaya Yogyakarta Abstrak. Brand monitoring telah menjadi tugas penting bagi setiap individu atau korporasi seiring dengan perkembangan situs jejaring sosial. Citra positif akan suatu brand sangat penting sehingga bijaksana jika sang pemilik brand melakukan pengamatan akan komentar-komentar yang diberikan oleh masyarakat mengenai brand yang mereka miliki di situs jejaring sosial. Brand monitoring dapat dilakukan dengan menggunakan sebuah perangkat lunak sebagai alat bantu untuk mengcapture data-data dari situs jejaring sosial Twitter yang terkait dengan brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Jika dikembangkan lebih lanjut, alat bantu ini dapat bermanfaat untuk mengetahui bagaimana pendapat masyarakat (pengguna Twitter) mengenai brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Lebih jauh, pendapat tersebut dapat menjadi pertimbangan untuk melakukan introspeksi, memperbaiki kesalahan, serta meningkatkan pelayanan dan pada akhirnya akan meningkatkan brand image.Kata Kunci: brand, sentiment, monitoring, twitter, Universitas Atma Jaya Yogyakarta
Konfigurasi Model Prophet Untuk Prediksi Harga Saham Sektor Teknologi di Indonesia Yang Akurat Santoso, Ravelino Sebastian; Sari Dewi, Findra Kartika
Jurnal Buana Informatika Vol. 15 No. 01 (2024): Jurnal Buana Informatika, Volume 15, Nomor 01, April 2024
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v15i1.8634

Abstract

Saham merupakan salah satu instrumen investasi yang sedang ramai dan digemari oleh masyarakat muda Indonesia. Untuk dapat meramal harga saham, dapat dilakukan analisis teknikal dengan menerapkan machine learning. Namun, untuk dapat menggunakan machine learning, diperlukan implementasi algoritma yang membutuhkan waktu panjang serta keterampilan tinggi. Maka dari itu digunakanlah model Prophet, model machine learning yang mudah untuk dikembangkan. Pengembangan dilakukan dengan menyesuaikan karakteristik data saham yang merupakan data bertipe time series. Eksperimen dilakukan untuk menemukan konfigurasi yang perlu dilakukan terhadap model dalam menghasilkan peramalan yang paling akurat. Melalui penelitian yang dilakukan, hasil terbaik yang didapatkan adalah model Prophet yang menggunakan dataset paling banyak dan juga melalui hyperparameter tuning. Hal ini dapat dibuktikan dengan visualisasi yang ada serta nilai error yang rendah, dimana MAPE (Mean Absolute Percentage Error) mempunyai nilai error sebesar 15%.
Analisis dan Perancangan Alat Bantu Monitor Brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta di Situs Jejaring Sosial Twitter Purnomo Wuryo Putro, Yohanes Sigit; Sari Dewi, Findra Kartika
Jurnal Buana Informatika Vol. 3 No. 1 (2012): Jurnal Buana Informatika Volume 3 Nomor 1 Januari 2012
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v3i1.316

Abstract

Abstract. Brand monitoring has become an important task for any individual or corporation along with the growing development of social networking sites. Positive images of a brand are very important so it is wise for the brand owner to make observations to the comments provided by public about the brand on social networking sites. Brand monitoring can be carried out by using software as a tool to automatically capture data from Twitter associated with the brand of University of Atma Jaya Yogyakarta. Brand monitoring tool can be useful to know the public opinions about the brand of Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Furthermore, the opinion can be a consideration to carry out a self examination, to correct mistakes, and to improve their services, and, in the end, to leverage the brand image.Keywords: brand monitoring, sentiment, twitter, Universitas Atma Jaya Yogyakarta Abstrak. Brand monitoring telah menjadi tugas penting bagi setiap individu atau korporasi seiring dengan perkembangan situs jejaring sosial. Citra positif akan suatu brand sangat penting sehingga bijaksana jika sang pemilik brand melakukan pengamatan akan komentar-komentar yang diberikan oleh masyarakat mengenai brand yang mereka miliki di situs jejaring sosial. Brand monitoring dapat dilakukan dengan menggunakan sebuah perangkat lunak sebagai alat bantu untuk mengcapture data-data dari situs jejaring sosial Twitter yang terkait dengan brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Jika dikembangkan lebih lanjut, alat bantu ini dapat bermanfaat untuk mengetahui bagaimana pendapat masyarakat (pengguna Twitter) mengenai brand Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Lebih jauh, pendapat tersebut dapat menjadi pertimbangan untuk melakukan introspeksi, memperbaiki kesalahan, serta meningkatkan pelayanan dan pada akhirnya akan meningkatkan brand image.Kata Kunci: brand, sentiment, monitoring, twitter, Universitas Atma Jaya Yogyakarta
Konfigurasi Model Prophet Untuk Prediksi Harga Saham Sektor Teknologi di Indonesia Yang Akurat Santoso, Ravelino Sebastian; Sari Dewi, Findra Kartika
Jurnal Buana Informatika Vol. 15 No. 01 (2024): Jurnal Buana Informatika, Volume 15, Nomor 01, April 2024
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v15i1.8634

Abstract

Saham merupakan salah satu instrumen investasi yang sedang ramai dan digemari oleh masyarakat muda Indonesia. Untuk dapat meramal harga saham, dapat dilakukan analisis teknikal dengan menerapkan machine learning. Namun, untuk dapat menggunakan machine learning, diperlukan implementasi algoritma yang membutuhkan waktu panjang serta keterampilan tinggi. Maka dari itu digunakanlah model Prophet, model machine learning yang mudah untuk dikembangkan. Pengembangan dilakukan dengan menyesuaikan karakteristik data saham yang merupakan data bertipe time series. Eksperimen dilakukan untuk menemukan konfigurasi yang perlu dilakukan terhadap model dalam menghasilkan peramalan yang paling akurat. Melalui penelitian yang dilakukan, hasil terbaik yang didapatkan adalah model Prophet yang menggunakan dataset paling banyak dan juga melalui hyperparameter tuning. Hal ini dapat dibuktikan dengan visualisasi yang ada serta nilai error yang rendah, dimana MAPE (Mean Absolute Percentage Error) mempunyai nilai error sebesar 15%.