Dr. Fariska Zakhralativa Ruskanda, S.T., M.T.
Informatika
Email : fariska.zr@itb.ac.id
Dr. Fariska Zakhralativa Ruskanda adalah Asisten Ahli di Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI), Institut Teknologi Bandung (ITB), serta anggota Kelompok Keahlian Informatika. Ia memiliki pengalaman mengajar dan meneliti selama 14 tahun, termasuk 5 tahun di ITB.
Dalam pengajaran, Dr. Fariska mengampu mata kuliah seperti Dasar Pemrograman, Intelegensi Buatan, dan Pembelajaran Mesin, dengan pendekatan Active Learning serta pemanfaatan platform digital seperti Edunex dan Teams. Selama pandemi, ia menghasilkan beberapa video pembelajaran yang tetap digunakan hingga pascapandemi.

Selain mengajar, Dr. Fariska aktif dalam membimbing mahasiswa. Sejak 2020, ia telah membimbing 28 mahasiswa tugas akhir, dengan lebih dari 60% di antaranya berhasil menerbitkan publikasi di prosiding internasional. Ia menerapkan prinsip pembimbingan berbasis intensitas, komunikasi terbuka, dan motivasi, membantu mahasiswa dalam menghadapi tantangan akademik maupun psikis.
Dedikasinya dalam membina mahasiswa juga terlihat dari keberhasilannya mendampingi mereka dalam berbagai kompetisi, termasuk perolehan Medali Emas di Gemastik XIV 2021 dan penghargaan Best Paper di ICAICTA 2024. Selain itu, ia berperan aktif dalam pengembangan akademik, salah satunya dengan memimpin pengembangan kurikulum Prodi Doktor Teknik Elektro dan Informatika 2024.
Dalam bidang penelitian, Dr. Fariska memiliki keahlian di Information Extraction, Natural Language Processing, Machine Learning, dan Quantum NLP. Beberapa publikasi ilmiahnya mencakup:
- “Quantum-enhanced support vector machine for sentiment classification” (2023), yang mengeksplorasi penggunaan SVM berbasis kuantum untuk klasifikasi sentimen.
- “Simple sentiment analysis ansatz for sentiment classification in quantum natural language processing” (2023), yang membahas pendekatan analisis sentimen dalam Quantum NLP.
- “Comparative study on language rule-based methods for aspect extraction in sentiment analysis” (2018), yang membandingkan metode berbasis aturan bahasa untuk ekstraksi aspek dalam analisis sentimen.
Selain itu, Dr. Fariska terlibat dalam berbagai proyek penelitian, seperti “Model Prediksi Emisi Gas Karbon Aktivitas dan Perilaku Manusia di Perkotaan” (2024) serta “Optimasi Model Hybrid Quantum-Classical Machine Learning untuk Klasifikasi Sentimen” (2024).
Dedikasinya dalam pengajaran, penelitian, dan pembimbingan mencerminkan komitmennya dalam mengembangkan keilmuan di bidang informatika dan kecerdasan buatan serta mendukung perkembangan akademik mahasiswa.
2023 - 2025
- Equity2025 – Sistem Pengenalan Aktivitas Manusia Secara RealTime dan Akurat Berbasis Fusi Multisensor dan Edge AI pada Perangkat Wearable (2025)
- Pengembangan Materi Pelajaran Mata Kuliah Komputasi Spesifik Domain Dengan Pendekatan Student Centered Learning (2025)
- Optimasi Model Hybrid Quantum-Classical Machine Learning untuk Klasifikasi Sentimen (2024)
- Model Prediksi Emisi Gas Karbon Aktivitas dan Perilaku Manusia daerah Perkotaan (2024)
- Proposal Bantuan Konferensi ICAICTA 2024 (2024)
- Hibah Program Pelatihan Associate Data Scientist Bagi Siswa/Siswi Lulusan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) TIK di Provinsi Jawa Barat Tahun Anggaran 2023 (2023)
2023 - 2025
- Enhancing Quantum NLP Robustness – Analysis on Noisy Models for Quantum Sentiment Classification (2024)
- Physics Assessment Generation Through Pattern Matching and Large Language Models (2024)
- Simple Sentiment Analysis Ansatz for Sentiment Classification in Quantum Natural Language Processing (2023)
- Sentiment Analysis of Political Party News on the Online News Portal Detik.com Using LSTM and CNN (2023)
- Quantum-Enhanced Support Vector Machine for Sentiment Classification (2023)
Keyword
Informatics
Group Website
- KK Informatika
- Profile ITB
- SCOPUS Profile | SINTA Profile
- Blog