Septia Rani

Septia Rani memiliki keahlian akademik yang berfokus pada pengembangan sistem rekomendasi dan pemrosesan bahasa alami di domain pariwisata, dengan perluasan ke arah riset interaksi manusia-AI dan digitalisasi. Dalam lima tahun terakhir, risetnya menonjolkan pendekatan deep learning, seperti penggunaan BERT dan BiLSTM-CRF untuk pengenalan entitas bernama pariwisata dari media sosial, serta transfer learning untuk rekomendasi wisata berbasis citra. Ia juga mengkaji perbandingan algoritma faktorisasi matriks dalam sistem rekomendasi objek wisata dan melakukan survei aplikasi Android untuk perencanaan perjalanan. Pergeseran tematik terlihat dari publikasi terbaru yang mengeksplorasi mekanisme spesifikasi tujuan versus imbalan dalam pengambilan keputusan berurutan, serta analisis sikap orang tua terhadap pembelajaran dari rumah dan kepercayaan konspirasi pasca-pandemi. Selain itu, ia terlibat dalam perbandingan indeks digitalisasi internasional seperti DESI, ADII, dan DII dari perspektif kuantitatif, serta pengembangan prototipe deteksi jerawat otomatis pada citra wajah. Riset sebelumnya yang berfokus pada steganografi, optimasi TSP, dan klastering K-Means untuk perencanaan perjalanan memberikan landasan bagi pendekatan komputasionalnya. Secara keseluruhan, keahlian Septia Rani mencakup sistem rekomendasi, pemrosesan bahasa alami, pengolahan citra digital, dan analisis data digital, dengan arah riset mutakhir yang semakin menekankan interaksi manusia dengan teknologi AI dan dampak sosial digitalisasi.