Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Optimizing Contextual Features for Instagram Engagement Prediction using Long Short-Term Memory (LSTM) Aswad, Hazrul; Mulyana, Dadang Iskandar; Kastum, Kastum
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 6 No 3 (2025): August 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/tin.v6i3.8166

Abstract

Instagram has become an important communication medium for academic institutions, enabling the dissemination of information, promotion of activities, and engagement with the campus community. At STIKOM CKI Jakarta, the official Instagram account plays a key role in academic communication, making it essential to optimize content strategies for higher audience interaction. This study analyzes 311 publicly available posts collected from July 2023 to July 2025 from the institution’s official account. Although relatively small for deep learning, the dataset provides representative patterns for the case study while highlighting the model’s capability under limited data conditions. A predictive framework based on Long Short-Term Memory (LSTM) was developed by integrating textual features from captions with contextual features such as posting time, content type, hashtag count, and interaction metrics. The aim is to accurately estimate engagement scores and provide actionable posting recommendations. The evaluation achieved an R² of 88.00%, MAE of 0.0450, and RMSE of 0.0720, indicating strong predictive performance. The contribution of this research lies in demonstrating that optimizing contextual features can significantly enhance academic social media engagement and in providing an adaptable methodology for institutions with limited historical data.
Pelatihan Penggunaan Tools WEKA untuk Kepentingan Proses Data Mining di ITS NU Pekalongan Tundo, Tundo; Betty Yel, Mesra; Sutisna, Nandang; Kastum, Kastum; Adrianto, Sopan
ABDINE: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2024): ABDINE : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Dumai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52072/abdine.v4i1.826

Abstract

Pada pelatihan ini, penggunaan WEKA akan fokus dalam hal data mining, yang artinya pengelolahan data dan menggali data menjadi suatu knowledge dan visualisasi yang memberikan manfaat informasi yang berguna. Banyak cara dalam mengelolah data dan menggali data untuk dijadikan sebuah visual, salah satunya dengan menggunakan aplikasi WEKA, dimana cara ini juga membantu mahasiswa dalam menentukan tema skripsi yang didalamnya mengandung algoritma dan metode data mining. Bentuk cara dalam membantu mahasiswa tersebut, salah satunya yaitu memberikan pelatihan penggunaan aplikasi WEKA untuk membantu mahasiswa dalam mengelolah data dan menggali data menjadi sebuah visual dan knowledge. Pelatihan dilakukan di ITS NU Pekalongan dengan tujuan menambahkan wawasan baru kepada seluruh mahasiswa terkait proses pembuatan visualisasi data dengan WEKA. Kegiatan pelatihan ini masih fokus ke pembuatan visualisasi data berupa rule dari algoritma decision tree J48. Kegiatan dilaksanakan dalam bentuk pendampingan dan praktik dalam penggunaan aplikasi WEKA mulai dari penyampaian materi data mining dan tools WEKA, dilanjutkan praktik cara membuat visualisasi data berupa rule otomatis. Berdasarkan hasil kuesioner menunjukkan bahwa 92% peserta merasa WEKA mudah digunakan untuk proses pengolahan data dan menggali data.