Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Jurnal Computer and Technology
Supardianto
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PEMODELAN TOPIK ISU PARWISATA PULAU LOMBOK MENGGUNAKAN FOCUS WEB CRAWLER DAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION Supardianto; Seriasih; Lalu Mutawalli
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 7 No. 2 (2024): JIRE NOPEMBER 2024
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v7i2.1332

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi potensi pariwisata di Pulau Lombok sebagai pendorong utama perkembangan ekonomi, sosial, dan budaya lokal. Sebagai destinasi wisata yang populer, Lombok dikenal dengan keindahan alamnya yang meliputi pantai dan gunung serta kekayaan budaya suku Sasak. Penelitian ini menggunakan metode pemodelan topik seperti TF-IDF dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk menganalisis konten media sosial dan artikel berita, yang mengidentifikasi empat hingga enam tema utama terkait pariwisata Lombok, termasuk promosi destinasi, pengembangan desa wisata, dan dampak acara olahraga, seperti MotoGP. Hasil analisis menunjukkan bahwa model LDA memiliki kemampuan prediktif yang kuat dengan nilai perplexity -9.345 dan Coherence Score 0.5873, mencerminkan koherensi tematik yang baik. Model untuk komentar media sosial menunjukkan perplexity -6.276 dan Coherence Score 0.513, sedangkan model pada artikel berita online menghasilkan perplexity -8.52. Secara keseluruhan, penelitian ini menyoroti pentingnya pariwisata tidak hanya sebagai sumber pendapatan, tetapi juga sebagai penguat kehidupan sosial dan budaya masyarakat lokal, serta memberikan wawasan yang relevan bagi pengembangan pariwisata yang responsif terhadap kebutuhan wisatawan.
ANALISIS KLASTER DATA KESEHATAN BAYI DAN ANAK MENGGUNAKAN K-MEANS STUDI KASUS PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR Supardianto; Mutawalli, Lalu
Journal Computer and Technology Vol. 3 No. 1 (2025): Juli 2025
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/comtechno.v3i1.343

Abstract

Masalah gizi buruk dan stunting pada balita di Nusa Tenggara Timur (NTT) mencapai prevalensi yang sangat tinggi, dengan angka prevalensi stunting sebesar 42,6%. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan risiko gizi balita di NTT menggunakan algoritma K-Means clustering, sebuah pendekatan berbasis machine learning untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan tingkat risiko gizi. Data yang digunakan mencakup indikator status gizi, prevalensi stunting, dan akses layanan kesehatan. Metode Elbow digunakan untuk menentukan jumlah klaster optimal, menghasilkan delapan klaster. Analisis Silhouette Score sebesar 0,4045 menunjukkan struktur klaster cukup jelas meskipun terdapat potensi overlap. Hasil penelitian mengidentifikasi wilayah dengan risiko gizi tinggi, seperti Sumba Barat, Lembata, Ngada, dan Rote Ndao, yang memerlukan intervensi segera. Wilayah dengan risiko sedang, seperti Sumba Timur dan Manggarai Barat, membutuhkan program peningkatan status gizi. Sementara itu, wilayah dengan risiko rendah, seperti Kota Kupang dan Manggarai, tetap perlu pemantauan untuk mencegah risiko gizi lebih. Temuan ini memberikan dasar berbasis data yang kuat bagi pengambil kebijakan dalam merancang intervensi gizi yang lebih efektif dan efisien di NTT.
Co-Authors Lalu Mutawalli Seriasih