Pencarian Dokumen
Daftar Dokumen

PENERAPAN PIPELINE UNTUK INTELIJEN BISNIS BERBASIS KECERDASAN BUATAN GENERATIF AGENTIK DI PT TELEKOMUNIKASI SELULAR

Muhammad Nabiel Rayhan Falaah

Dalam industri telekomunikasi, data merupakan aset yang paling penting dari suatu organisasi. (Keshavarz, 2021) PT Telekomunikasi Selular, sebagai penyedia layanan telekomunikasi terkemuka di Indonesia, beroperasi dalam lingkungan yang sangat kompetitif yang ditandai dengan aliran data yang masif dan berkecepatan tinggi dari lalu lintas jaringan, interaksi pelanggan, dan sistem operasional. (Deloitte, 2025) Memanfaatkan data ini secara efektif melalui Kecerdasan Bisnis atau Business Intelligence (BI) sangat penting untuk pengambilan keputusan yang strategis, mengoptimalkan kinerja jaringan, serta membuat pengalaman pelanggan lebih personal. Namun, sistem BI tradisional seringkali menghadirk...

Status: publik


Analisis Sentimen Pasar Saham dengan Hybrid Quantum-Classical Machine Learning Berbasis Simulasi PennyLane pada Aplikasi Web

Muhammad Nabiel Rayhan Falaah

Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kendala kelebihan informasi akibat banyaknya berita finansial yang menyulitkan investor, khususnya pemula, dalam menganalisis sentiment saham. Sebagai solusi dikembangkan model klasifikasi hibrida kuantum klasik, yaitu FinBERT yang dibekukan dengan VQC sebagai classifier head, berbasis simulasi PennyLane, yang dianalisis secara komparatif terhadap model klasik, yaitu FinBERT yang dibekukan dengan MLP sebagai classifier head. Menggunakan dataset Financial PhraseBank, hasil evaluasi menunjukkan model hibrida lebih unggul dengan mencetak skor f1 makro minimum dan maksimum yang lebih tinggi, standar deviasi yang lebih rendah, serta nilai ECE yang lebih re...

Status: publik


ANALISIS SENTIMEN PASAR SAHAM DENGAN HYBRID QUANTUM-CLASSICAL MACHINE LEARNING BERBASIS SIMULASI PENNYLANE PADA APLIKASI WEB

Muhammad Nabiel Rayhan Falaah

Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kendala kelebihan informasi (information overload) akibat banyaknya berita finansial yang menyulitkan investor, khususnya pemula, dalam menganalisis sentimen saham. Sebagai solusi, dikembangkan website peringkas berita yang mengimplementasikan Large Language Model (LLM) Google Gemini dan model klasifikasi hibrida kuantum klasik, yaitu FinBERT yang dibekukan dengan Variational Quantum Circuit (VQC) sebagai classifier head, berbasis simulasi PennyLane, yang dianalisis secara komparatif terhadap model klasik, yaitu FinBERT yang dibekukan dengan Multi-layer Perceptron (MLP) sebagai classifier head. Menggunakan dataset Financial PhraseBank, hasil evaluasi...

Status: publik


ANALISIS SENTIMEN PASAR SAHAM DENGAN HYBRID QUANTUM-CLASSICAL MACHINE LEARNING BERBASIS SIMULASI PENNYLANE PADA APLIKASI WEB

Muhammad Nabiel Rayhan Falaah

Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kendala kelebihan informasi (information overload) akibat banyaknya berita finansial yang menyulitkan investor, khususnya pemula, dalam menganalisis sentimen saham. Sebagai solusi, dikembangkan website peringkas berita yang mengimplementasikan Large Language Model (LLM) Google Gemini dan model klasifikasi hibrida kuantum klasik, yaitu FinBERT yang dibekukan dengan Variational Quantum Circuit (VQC) sebagai classifier head, berbasis simulasi PennyLane, yang dianalisis secara komparatif terhadap model klasik, yaitu FinBERT yang dibekukan dengan Multi-layer Perceptron (MLP) sebagai classifier head. Menggunakan dataset Financial PhraseBank, hasil eva...

Status: publik