Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Journal of Information Systems and Informatics
Marshella, Siti Hariza
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS KLASTERISASI JUMLAH PENDERITA PENYAKIT MENGGUNAKAN K-MEANS SEBAGAI DASAR DISTRIBUSI LAYANAN RUMAH SAKIT UMUM DI SUMATERA SELATAN Lakeisyah, Eka Therina; Marshella, Siti Hariza; Putri, Naila Raihana; Rahman, M. Fadhil; Risyahputri, Aliyananda; Maulana, Rahmat; Tania, Ken Ditha; Sari, Winda Kurnia
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.v9i1.4959

Abstract

Peningkatan jumlah penderita penyakit dalam beberapa tahun terakhir pada Provinsi Sumatera Selatan berimbas kepada evaluasi pendistribusian layanan kesehatan yang merata di setiap daerah. Penelitian ini menyoroti ketidakmerataan fasilitas kesehatan berupa layanan rumah sakit umum yang tersebar di masing-masing wilayah yang ada di Provinsi Sumatera Selatan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan wawasan berbasis data sebagai acuan bagi pemerintah dalam pengambilkan kebijakan pendistribusian layanan kesehatan agar dapat lebih merata. Penelitian ini menggunakan dataset yang berasal dari BPS Provinsi Sumatera selatan dan diolah dengan algoritma K-Means melalui rapid miner dan python. Hasil dari analisis data tersebut adalah mengelompokkan wilayah Kabupaten/Kota kedalam 3 kluster yakni kluster 0 (rendah) terdiri dari 11 wilayah, kluster 1 (tinggi) terdiri dari 1 wilayah, dan kluster 2 (sedang) terdiri dari 5 wilayah. Interpretasi dari klasterisasi dan pengolahan data menunjukkan adanya ketimpangan dalam pendistribusian fasilitas kesehatan terutama antara layanan kesehatan di wilayah Kota Palembang dengan Kabupaten/Kota lainnya. Sehingga, dari temuan tersebut direkomendasikan bagi pemerintah untuk melakukan kebijakan ulang terkait pendistribusian layanan dan tenaga kesehatan di tiap daerah secara merata dan dapat menerapkan inovasi layanan kesehatan dengan pendekatan knowledge management yang dapat mengoptimalisasi pemerataan layanan kesehatan di Sumatera Selatan.
Integrating Aspect-Based Sentiment Analysis with CSI–IPA for Telecommunications App Development Marshella, Siti Hariza; Kurniawan, Dedy; Oktadini, Nabila Rizky; Sanjaya, Rudi; Sevtiyuni, Putri Eka; Gumay, Naretha Kawadha Pasemah
Journal of Information System and Informatics Vol 7 No 4 (2025): December
Publisher : Asosiasi Doktor Sistem Informasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63158/journalisi.v7i4.1363

Abstract

This study integrates Aspect-Based Sentiment Analysis with Customer Satisfaction Index (CSI) and Importance Performance Analysis (IPA) to determine priority development features in digital service applications in the telecommunications sector. A total of 10,000 MyIM3 user reviews were analyzed using sentiment analysis with Pseudo-labeling and Fine-Tuned IndoBERT, then from the results of the analysis, negative sentiment was mapped into several topics using LDA. The topic is used to compile question indicators based on the five dimensions of SERVQUAL. After the questionnaire data is declared valid and reliable, CSI and IPA analysis is carried out. A CSI value of 79.22% indicates that user satisfaction is in the "borderline" category, but several aspects still need to be improved, especially system updates (RS3), application attention to user needs (E2), and feature personalization (E3) which are in quadrant I (Concentrate Here). This hybrid approach offers novelty by demonstrating how ABSA and LDA can be systematically integrated with CSI and IPA to provide more comprehensive and user-oriented insights. The limitations of this study include focusing on negative sentiment data for feature exploration, as it is most relevant for identifying problems and opportunities for improvement and development of telecommunication digital services.
Co-Authors Dedy Kurniawan Gumay, Naretha Kawadha Pasemah Ken Ditha Tania Lakeisyah, Eka Therina Maulana, Rahmat Oktadini, Nabila Rizky Putri, Naila Raihana Rahman, M. Fadhil Risyahputri, Aliyananda Sanjaya, Rudi Sevtiyuni, Putri Eka Winda Kurnia Sari