Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Digital Transformation Technology (Digitech) SISFOTENIKA
Qurrotuna, Fina
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Library & Information Science

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Fluktuasi Harga Pangan Antar Provinsi di Indonesia Menggunakan Pendekatan Data Mining dan Big Data Auliasari, Karina; Qurrotuna, Fina; Orisa, Mira; Nurina, Nurina; Mirenty, Putri Mulan
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i2.5217

Abstract

Penelitian ini dilakukan melalui metode analisis data yang terdiri dari beberapa tahapan: pengumpulan data (data collection), integrasi data (data integration), pembersihan data (data cleansing), eksplorasi data (data exploration), visualisasi data (data visualization), dan analisis data. Hasil eksplorasi dan visualisasi data menunjukkan bahwa dari tahun 2020 hingga 2023, harga tiga komoditas utama beras, gula, dan telur berfluktuasi antarprovinsi. Analisis harga pangan untuk komoditas beras, gula, dan telur menunjukkan bahwa wilayah barat Indonesia dan beberapa wilayah barat, terutama Papua, Maluku, dan Kalimantan, memiliki harga tinggi. Menurut biaya hidup yang tinggi dan permintaan pasar yang tinggi, Provinsi DKI Jakarta selalu mencatatkan harga beras tertinggi, diikuti oleh Bali, tujuan wisata. Jawa Timur memiliki harga terendah karena menjadi pusat produksi. Papua, seperti provinsi terpencil lainnya seperti Papua Barat dan Maluku, mengalami harga tinggi untuk produk telur dan gula. Ini menunjukkan masalah logistik dan biaya transportasi. Hasilnya menunjukkan bahwa untuk mencapai stabilitas harga yang lebih merata, strategi khusus diperlukan untuk mengelola distribusi dan harga makanan di berbagai wilayah Indonesia
Analisis Sentimen Program Sekolah Rakyat Menggunakan Metode Bidirectional Long Short Term Memory: Sentiment Analysis of Sekolah Rakyat Program Using Bidirectional LSTM QURROTUNA, FINA; Karina Auliasari; Yosep Agus Pranoto
SISFOTENIKA Vol. 16 No. 1 (2026): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/sisfotenika.v16i1.590

Abstract

Sekolah rakyat yang berada di bawah kementrian sosial merupakan sekolah berbasis asrama yang ditujukan bagi anak sekolah yang berasal dari keluarga miskin dan miskin ekstrem. Sekolah ini bertujuan memberikan pendidikan formal dan non formal, menjadikan peserta didik menjadi lulusan yang cerdas dan berketerampilan, dan harapannya dapat memperbaiki kehidupan dirinya dan keluarganya. Penelitian ini ditujukan untuk melakukan analisis sentimen terhadap opini masyarakat seputar program pemerintah yang ada pada bidang pendidikan yaitu sekolah rakyat dengan menggunakan metode deep learning yaitu metode Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM). Data yang digunakan dalam penelitian ini didapat dari platform X (x.com) dengan jumlah 4714. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan inilah kemudian didapatkan informasi bahwa mayoritas sentimen masyarakat mengenai program sekolah rakyat adalah sentimen positif dengan total 3683 atau sebanyak 78.1%. Model BiLSTM berhasil melakukan proses klasifikasi dengan baik dibuktikan dengan nilai akurasi, presisi dan recall yang mencapai 89%. Temuan ini dapat memberikan pengetahuan tentang bagaimana opini masyakat terkait program sekolah rakyat dan dapat membantu dalam evaluasi kebijakan program
Co-Authors Karina Auliasari Mira Orisa Mirenty, Putri Mulan Nurina Nurina Yosep Agus Pranoto