Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIPS: Jurnal Informasi, Perkebunan dan Sipil
Frizka Fitriana
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisa Perbandingan Optimasi Query Nasted Join dan Hast Join pada PostgresSQL Frizka Fitriana
Jurnal Informasi, Perkebunan dan Sipil Vol 2 No 2 (2022): Jurnal Informasi, Perkebunan, dan Sipil
Publisher : Politeknik Sampit

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

Abstract

Optimasi query merupakan salah satu cara untuk mengetahui jalur query mana yang lebih efektif dan efisien untuk melakukan tahapan pengolahan data yaitu pada database management system (DBMS). Dengan menyamakan dari berbagai teknik optimasi dalam mendapatkan proses eksekusi data yang efisien dengan situasi tertentu. Dalam penelitian kali ini tahapan yang dilaksanakan dalam pengolahan data menggunakan teknik optimasi Nested Join Query dan Hash Join Query. Permasalahan yang akan dibahas kali ini jadi bagaimana cara menyandingkan kecepatan dalam pembuatan data query yang akan dilaksanakan join relasi dalam berbagai tabel dan melakukan dua teknik optimasi Nested Join Query dan Hash Join Query, sehingga dapat disimpulkan teknik mana yang lebih cocok dan lebih efisien. Pada langkah ini dapat dilaksanakan menggunakan PostgresSQL sebagai DBMS dan data yang dipergunakan merupakan database mahasiswa. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penginputan atau pengujian yaitu secara manual, sehingga dalam melakukan pengujiannya itu membutuhkan waktu yang cukup lumayan lama dan proses penginputannya data juga lebih banyak mengalami kesalahan. Dan hasil penelitian ini yaitu menghasilkan query yang memiliki kecepatan eksekusi paling cepat yaitu Hash Join Query dengan kecepatan rata-ratanya query 3.82.
ANALISA PERBANDINGAN OPTIMASI QUERY NASTED JOIN DAN HAST JOIN PADA POSTGRESSQL Frizka Fitriana
Jurnal Informasi, Perkebunan dan Sipil Vol 2 No 2 (2022): Jurnal Informasi, Perkebunan, dan Sipil
Publisher : Politeknik Sampit

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (613.096 KB)

Abstract

Optimasi query merupakan salah satu cara untuk mengetahui jalur query mana yang lebih efektif dan efisien untuk melakukan tahapan pengolahan data yaitu pada database management system (DBMS). Dengan menyamakan dari berbagai teknik optimasi dalam mendapatkan proses eksekusi data yang efisien dengan situasi tertentu. Dalam penelitian kali ini tahapan yang dilaksanakan dalam pengolahan data menggunakan teknik optimasi Nested Join Query dan Hash Join Query. Permasalahan yang akan dibahas kali ini jadi bagaimana cara menyandingkan kecepatan dalam pembuatan data query yang akan dilaksanakan join relasi dalam berbagai tabel dan melakukan dua teknik optimasi Nested Join Query dan Hash Join Query, sehingga dapat disimpulkan teknik mana yang lebih cocok dan lebih efisien. Pada langkah ini dapat dilaksanakan menggunakan PostgresSQL sebagai DBMS dan data yang dipergunakan merupakan database mahasiswa. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penginputan atau pengujian yaitu secara manual, sehingga dalam melakukan pengujiannya itu membutuhkan waktu yang cukup lumayan lama dan proses penginputannya data juga lebih banyak mengalami kesalahan. Dan hasil penelitian ini yaitu menghasilkan query yang memiliki kecepatan eksekusi paling cepat yaitu Hash Join Query dengan kecepatan rata-ratanya query 3.82.
ANALISIS SENTIMEN TWITTER VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE Frizka Fitriana; admin admin
Jurnal Informasi, Perkebunan dan Sipil Vol 3 No 2 (2023): Jurnal Penelitian : Jurnal Informasi, Perkebunan, dan Sipil
Publisher : Politeknik Sampit

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

Abstract

Corona virus (2019-nCoV) or commonly known as COVID-19 is a new disease outbreak officially declared a global pandemic by the World Health Organization (WHO) on March 11, 2020. The Coronavirus itself first appeared in the city of Wuhan at the end of 2019. With the Corona Virus, it causes many citizens to die, because of that and also to minimize the impact caused by the Corona Virus, one of which is by developing a vaccine. With the vaccination for all Indonesian people, it has caused a lot of controversy and caused many people to give their opinions. With limited places to express opinions, many Indonesians choose social media as a place to channel their opinions. One of the media that is widely used by the public to give opinions about something is social media twitter. Based on the explanation of the problem above, the researcher concluded to create a study that aims to analyze the community's response to vaccination into positive and negative responses. Furthermore, public opinion will also be grouped using a method that can be used to make it happen, namely by using sentiment analysis in this study using the Support Vector Machine Algorithm (SVM). The Support vector machine algorithm has performance in the accuracy section with a value of 85%, precision performance with a value of 83.60%, recall performance with a value of 84%.
Co-Authors admin admin