Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Emerging Statistics and Data Science Journal
Shindi Shella May Wara
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Pada Komentar Aplikasi Sehat Indonesiaku Menggunakan Metode Machine Learning Dan Klasifikasi Positif-Negatif Nabila Yudhitya Larasati; Marthalia Kusumarima; Karina Auralia; Shindi Shella May Wara; Aviolla Terza Damaliana
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Perkembangan aplikasi kesehatan digital seperti Aplikasi Sehat Indonesiaku (ASIK) memerlukan pemahaman terhadap persepsi pengguna guna meningkatkan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisis sentimen terhadap komentar pengguna ASIK di Google Play Store. Sebanyak 1.053 komentar dikumpulkan melalui teknik web scraping, lalu diproses menggunakan tahapan normalisasi, case folding, stemming, penghapusan stopwords, dan pembobotan TF-IDF. Visualisasi word cloud digunakan untuk mengidentifikasi kata-kata dominan dalam komentar positif dan negatif. Proses klasifikasi sentimen dilakukan dengan tiga algoritma machine learning, yaitu Random Forest, Gradient Boosting, dan Logistic Regression. Hasil analisis menunjukkan bahwa komentar positif banyak memuat kata seperti “mudah” dan “bermanfaat”, sementara komentar negatif didominasi oleh kata “perbaiki” dan “lama”. Model Gradient Boosting menunjukkan performa terbaik dengan accuracy sebesar 87,83%, precision 87,47%, dan F1-Score 87,31%. Temuan ini menggambarkan persepsi publik terhadap ASIK serta menyoroti pentingnya perbaikan teknis guna meningkatkan kepuasan pengguna terhadap layanan digital pemerintah.
Segmentasi Wilayah Berdasarkan Indikator Kesehatan Lingkungan dan Akses Pelayanan Dasar di Provinsi Jawa Timur: Segmentasi Wilayah Berdasarkan Indikator Kesehatan Lingkungan dan Akses Pelayanan Dasar di Provinsi Jawa Timur Abdillah, Indah Rahma; Diana Novitasari; Amellia Harmaimun Hidayah; Shindi Shella May Wara; Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 3 No. 3 (2025): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol3.iss.3.art24

Abstract

Upaya peningkatan kesehatan lingkungan dan pelayanan dasar memerlukan pemahaman yang mendalam terhadap karakteristik wilayah. Provinsi Jawa Timur, dengan keragaman kondisi antar Kabupaten/Kota, menjadi contoh penting dalam analisis ini. Pengelompokan wilayah dilakukan berdasarkan tujuh indikator, yaitu akses air minum layak, akses sanitasi layak, kepemilikan jamban, kasus diare, keluhan kesehatan, kepadatan penduduk, dan jumlah puskesmas. Metode Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) dan K-Means Clustering diterapkan untuk membentuk klaster wilayah yang homogen. Evaluasi performa klasterisasi menggunakan Silhouette Score, Calinski-Harabasz Index, dan Dunn Index menunjukkan bahwa HAC menghasilkan segmentasi yang lebih optimal. Analisis menghasilkan lima klaster wilayah dengan karakteristik berbeda: (1) kabupaten dengan kepadatan sedang, sanitasi terbaik, namun kasus diare dan keluhan kesehatan tinggi; (2) kabupaten dengan sanitasi rendah namun kasus diare dan keluhan kesehatan rendah; (3) kota dengan kepadatan sangat tinggi, sanitasi baik, namun fasilitas kesehatan terbatas; (4) kawasan metropolitan dengan kasus diare sangat tinggi akibat sanitasi buruk; (5) kabupaten dengan kepadatan rendah, akses air minum rendah, dan sanitasi cukup baik. Temuan ini memberikan dasar bagi pengembangan strategi intervensi kesehatan lingkungan yang lebih tepat sasaran.
Klasifikasi Tingkat Kesejahteraan Kabupaten/Kota di Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Multinomial: Klasifikasi Tingkat Kesejahteraan Kabupaten/Kota di Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Multinomial Firqi Nashrullah, Ahmad; Kresna Wira Yudha, I Nyoman; Terza Damaliana, Aviolla; Shindi Shella May Wara; Dwi Mahardhika, Rivaldi
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 3 No. 3 (2025): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol3.iss.3.art23

Abstract

Tingkat kesejahteraan daerah menjadi salah satu indikator utama dalam menilai kemajuan Pembangunan wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kesejahteraan seluruh daerah setingkat kabupaten dan kota yang berada di wilayah Provinsi Jawa Barat, Jawa Tengah, serta Jawa Timur berdasarkan kelompok Indeks pembangunan manusia yang terdiri atas empat kategori, yaitu rendah, sedang, tinggi, mdan sangat tinggi menggunakan regresi logistik multinomial. Analisis melibatkan persentase penduduk miskin, rasio ketimpangan, angka harapan hidup, pengeluaran per kapita, kepadatan penduduk, dan akses sanitasi layak. Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik tahun 2023. Hasil deskriptif menunjukkan 69 wilayah termasuk kategori tinggi, 17 kategori sedang, dan 14 kategori sangat tinggi. Uji statistik mengonfirmasi hubungan signifikan semua variabel dan menunjukkan bahwa perbaikan akses sanitasi serta peningkatan harapan hidup meningkatkan indeks pembangunan manusia suatu wilayah. Model menghasilkan akurasi 86,67 persen. Hasil analisis ini dapat dimanfaatkan landasan objektif untuk menyusun strategi pembangunan wilayah yang efektif.
Co-Authors Abdillah, Indah Rahma Amellia Harmaimun Hidayah Aviolla Terza Damaliana Diana Novitasari Dwi Mahardhika, Rivaldi Firqi Nashrullah, Ahmad Karina Auralia Kresna Wira Yudha, I Nyoman Marthalia Kusumarima Nabila Yudhitya Larasati Terza Damaliana, Aviolla Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra