alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Prediksi Tren Harga Cryptocurrency Menggunakan Deep Learning LSTM Muchammad Gagah Agum Fanani ( 221810429 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan SST , M.Si Ringkasan— Cryptocurrency merupakan sejenis aset digital yang dibuat berdasarkan protokol dan teknologi seperti blockchain , yang berjalan di desentralisasi jaringan dan membuat transaksi imenjadi aman serta sulit untuk dipalsukan. Saat ini cryptocurrency sering diperdagangkan oleh para investor maupun trader. Tantangan terbesar dalam perdagangan kripto adalah tingkat volatilitas yang tinggi. Terdapat cara alternatif yang ditawarkan oleh peneliti , yaitu mengembangkan model LSTM dengan menggunakan fitur teknikal indikator. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah melakukan feature selection dengan menggunakan metode RF-RFE , SVM-RFE , XGB-RFE dan Boruta. Kemudian melakukan modifikasi pada model LSTM dan melakukan tuning hyperparameter menggunakan GridSearchCV. Penelitian ini menggunakan data Bitcoin dan Ethereum dengan timeframe 60 menit. Model yang dimodifikasi dengan menghilangkan layer batch normalization dan menambahkan 5 layer dense telah mampu meningkatkan performa model baik pada data bitcoin maupun data ethereum yang ditandai dengan meningkatnya akurasi dan menurunnya runtime pelatihan model. Dari penelitian ini , model dengan feature selection Boruta memiliki performa terbaik pada data Bitcoin dengan akurasi sebesar 66.29 % , sedangkan model dengan feature selection RF- RFE memiliki performa terbaik pada data Ethereum dengan akurasi sebesar 64.35 % . Kata Kunci— Bitcoin , Boruta , Deep Learning , Kripto , LSTM , RFE
Pengukuran Kematangan E-learning di Politeknik Statistika STIS Maudy Insan Tania ( 221810414 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I. e-learning kini Ringkasan—Teknologi sudah menjadi kebutuhan dalam proses pembelajaran di perguruan tinggi. Pengetahuan terkait kondisi e-learning yang sedang berjalan diperlukan untuk pembentukan saran perbaikan agar penggunaan e-learning yang berkelanjutan dengan kualitas yang baik dapat dicapai oleh institusi. Hal tersebut dapat diperoleh dengan melakukan evaluasi terhadap e-learning. Evaluasi pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan e-learning Maturity model Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan studi dokumentasi dan survei dengan self- administrated questionnaire kepada responden yang dipilih dengan metode purposive sampling. Berdasarkan hasil penelitian , kematangan e-learning di Politeknik Statistika STIS berada di level 3 yang mengindikasikan hasil dari praktik e-learning sudah terlihat di organisasi , namun diperlukan upaya untuk menuangkan praktik e-learning dalam dokumentasi formal untuk memastikan keberlanjutan e-learning di organisasi. Kata Kunci— e-learning , kematangan , eMM ( eMM ) .
Implementasi dan Evaluasi Visualisasi Data Interaktif PDRB dengan Analisis Shift Share dan Location Quotient PDRB Sumatera Utara Menurut Lapangan Usaha Krisbana Togar Sianturi ( 221810378 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , S M.T. Ringkasan— Setiap tahunnya Badan Pusat Statistik ( BPS ) mengeluarkan publikasi Tinjauan Produk Domestik Regional Bruto ( PDRB ) Kabupaten / Kota Se-Sumatera Utara Menurut Lapangan Usaha. Publikasi tersebut berisi perkembangan dari 17 sektor lapangan usaha dan visualisasinya. Namun , visualisasi yang ada hanya berbentuk infografis , sedangkan data yang ada memiliki dimensi / variabel yang cukup besar. Berdasarkan hal itu peneliti ingin mengimplementasikan visualisasi data interaktif publikasi PDRB pada VISDAT PDRB agar memudahkan pengguna dalam memahami data. Evaluasi terhadap VISDAT PDRB juga dilakukan untuk mengetahui penilaian pengguna terhadap visualisasi data interaktif yang dilakukan berdasarkan indikator penilaian yang telah ditentukan. Hasil dari evaluasi visualisasi data interaktif yaitu visualisasi data Choropleth Map , Bar Chart , Tree Map , Pie Chart , dan Line Chart tergolong kategori Best Imaginable Visualization , sedangkan visualisasi data Sankey Diagram tergolong kategori Excellent Visualization. Penilaian terhadap visualisasi data terbaik terhadap data kategorik publikasi PDRB secara berturut-turut Bar Chart , Tree Map , Pie Chart , dan Sankey Diagram. Sehingga dapat disimpulkan bahwa visualisasi data kategorik terbaik yaitu visualisasi data Bar Chart dan Tree Map. Kata Kunci— visualisasi data , PDRB , evaluasi , location quotient , shift share.
Peramalan Pergerakan Inflasi Indonesia menggunakan Hybrid ARIMA Fuzzy C-Means General Regression Neural Network Shally Nabila ( 221911007 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Achmad Syahrul Choir , SST , M.Si. Ringkasan— Inflasi merupakan proses kenaikan harga barang dan jasa secara terus menerus dalam jangka waktu tertentu. Inflasi menjadi salah satu indikator penting yang dapat memberikan informasi mengenai perubahan harga barang dan jasa yang dikonsumsi oleh masyarakat. Perubahan harga barang dan jasa ini dapat berakibat langsung terhadap berbagai hal yang berhubungan dengan parameter ekonomi. Inflasi yang stabil merupakan prasyarat bagi pertumbuhan ekonomi berkelanjutan yang nantinya akan membawa manfaat untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat di Indonesia sehingga perlu dilakukan peramalan sebagai salah satu pertimbangan dalam mengambil sebuah kebijakan. Beberapa metode peramalan telah digunakan untuk meramalkan inflasi. Salah satu metode yang memiliki akurasi tinggi dalam meramalkan inflasi yaitu metode hybrid ARIMA-NN. Oleh karena itu , penelitian ini melakukan peramalan terhadap laju inflasi di Indonesia dengan menggunakan metode Hybrid ARIMA Fuzzy C-Means General Regression Neural Network yang menghasilkan akurasi lebih baik daripada metode ARIMA. Kata Kunci— Inflasi , Peramalan , ARIMA , Hybrid , FCMGRNN
Analisis Angka Kriminalitas Melalui Konten Situs Berita Online ( Studi Kasus : Situs Berita detik.com ) Nadhira Annisa Dwi Dharviyanti ( 221911206 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I Ringkasan—Mencegah tindak kejahatan menjadi salah satu target dari tujuan SDGs ke-16. Untuk mencapai target tersebut , diperlukan pengetahuan mengenai angka kriminalitas. Di Indonesia , Pusiknas Polri dan Badan Pusat Stastistik merilis publikasi tahunan yang memuat angka kriminalitas untuk menilai kondisi keamanan di Indonesia. Namun , publikasi tahunan tersebut memiliki keterbatasan dalam menyajikan data statistik yang aktual. Oleh karena itu , penelitian ini meneliti potensi situs berita online sebagai sumber informasi untuk memperoleh gambaran angka kriminalitas di Indonesia secara aktual. Pada penelitian ini , model NER rule-based digunakan untuk mengekstrak informasi dari konten berita online. Model NER secara otomatis mengidentifikasi informasi-informasi terkait kriminalitas yang dimuat dalam berita. Informasi yang berhasil diesktrak kemudian dianalisis untuk mendapatkan gambaran angka kriminalitas di Indonesia. Penelitian ini berhasil mengidentifikasi 9.386 berita kriminal. Hasil dari evaluasi performa model NER yang diusulkan mendapat skor rata-rata F- measure sebesar 90,71 % . Skor ini menunjukkan bahwa model yang diusulkan sudah cukup efektif dalam mengidentifikasi informasi dengan benar pada berita kriminal dari situs berita online. Kata Kunci—angka kriminalitas , berita online , NER rule-based , berita kriminal
Analisis Klasifikasi Keluhan Masyarakat Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier Studi Kasus : Keluhan Masyarakat terhadap Pelayanan Transportasi Online di Indonesia Muhammad Ibrah Reynaldi Tanjung ( 221810459 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Ringkasan— Salah satu metode dalam analisis data adalah klasifikasi. Klasifikasi dapat dimanfaatkan untuk menganalisis sentimen. Dalam machine learning , metode klasifikasi yang sering digunakan adalah Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine ( SVM ) . Penelitian ini menggunakan pendekatan gabungan lexicon based dan supervised learning untuk melakukan analisis klasifikasi keluhan masyarakat pada sosial media Twitter. Data yang digunakan merupakan twit masyarakat pada Twitter yang ditujukan kepada dua penyedia jasa layanan transportasi online terbesar di Indonesia yaitu Gojek dan Grab. Dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi dengan lexicon based untuk mengetahui apakah twit termasuk sentimen positif , negatif atau netral. Twit bersentimen negatif akan diklasifikasikan ke dalam enam kategori , yaitu tangibles , responsiveness , reliability , assurance , empathy dan lainnya dengan menggunakan SVM dan Naïve Bayes Classifier untuk menghitung tingkat akurasinya. Klasifikasi keluhan menggunakan SVM dan Naïve Bayes Classifier ditujukan untuk membandingkan kedua metode tersebut. Hasilnya secara keseluruhan metode klasifikasi dengan SVM memberikan nilai akurasi yang lebih baik daripada metode Naïve Bayes Classifier , yakni sebesar 68,05 % . Kata Kunci— Klasifikasi , Support Vector Machine , Naive Bayes Classifier , Keluhan , Lexicon Based Perkembangan
Koding School : Aplikasi Pembelajaran Pemrograman dengan Gamifikasi Aplikasi Berbasis Web Rian Alfa Nurfalah ( 221810560 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , M.T. Ringkasan— Pemrograman merupakan salah satu materi yang diberikan kepada mahasiswa Program Studi D4 Komputasi Statistik di Politeknik Statistika STIS. Melalui survei yang dilakukan penulis , disimpulkan bahwa sebagian besar dari mahasiswa Prodi KS menganggap mata kuliah pemrograman minimal cukup sulit untuk dipelajari. Pada survei yang sama juga ditemukan fakta bahwa mahasiswa tidak memiliki materi secara lengkap serta diperlukannya materi tambahan selain yang diberikan oleh dosen pengampu di kelas. Berdasarkan temuan tersebut , maka dilakukan penelitian untuk mengembangkan suatu aplikasi media pembelajaran berbasis web yang dapat diakses oleh seluruh mahasiswa Politeknik Statistika STIS yang mana diharap dapat membantu dan mendukung proses belajar mengajar yang telah ada saat ini. Sistem juga dikembangkan dengan konsep gamifikasi yang diharap dapat memberikan motivasi dan meningkatkan semangat mahasiswa dalam belajar , terutama untuk belajar pemrograman. Sistem telah selesai dibangun dan diuji dengan hasil yang baik. Hasil uji SUS menunjukkan kegunaan sistem telah dapat diterima pengguna. Sedang hasil uji IMI menunjukkan bahwa gamifikasi yang diterapkan berhasil meningkatkan motivasi pada mahasiswa. Kata Kunci— Aplikasi , Media Pembelajaran , Gamifikasi.
Pemanfaatan Telemedicine di Indonesia Studi Kasus : Laman Alodokter , Dokter.id , dan Honestdocs Faza Nur Fuadina ( 221709696 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D internet dan Ringkasan—Perkembangan teknologi di Indonesia terjadi di berbagai sisi kehidupan termasuk pada bidang kesehatan dengan adanya e-health. Pemanfaatan telemedicine sebagai salah satu wujud e-health di Indonesia dirasa masih awam di kalangan sebagian masyarakat mengingat keberadaannya tidak sebanyak e-commerce yang bergerak di sektor ekonomi. Adanya pandemi COVID-19 menjadi alasan terciptanya aturan pembatasan pergerakan , namun juga dapat menjadi alasan adanya pemanfaatan telemedicine di Indonesia. Dengan memanfaatkan data pada telemedicine , peneliti melihat sejauh mana pemanfaatan telemedicine di Indonesia serta melihat fenomena kesehatan yang tertangkap pada data tersebut. Analisis deskriptif dan text mining digunakan untuk mengetahui pemanfaatan telemedicine dengan metode Named Entity Recognition ( NER ) dan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Selain itu , dilakukan kajian literatur untuk mengidentifikasi potensi pemanfaatan data telemedicine dalam pengumpulan statistik kesehatan di Indonesia. Hasil menunjukkan bahwa : telemedicine sudah banyak dimanfaatkan di Indonesia , data telekonsultasi klinis dan judul artikel pada telemedicine dapat menghasilkan berbagai topik kesehatan , dan data telemedicine berpotensi untuk dimanfaatkan sebagai sumber pengumpulan statistik kesehatan. Kata Kunci— telemedicine , telekonsultasi klinis , kesehatan , text mining
Passive Mobile Positioning Data dalam Statistik Pariwisata dengan Pendekatan Point of Interest ( Studi Kasus : Daerah Istimewa Yogyakarta , Indonesia ) Dandy Adetiar Al Rizki ( 221709604 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Setia Pramana Ringkasan—Statistik pariwisata resmi digunakan sebagai tolok ukur dalam pembangunan kepariwisataan. Saat ini , dalam pengumpulan statistik pariwisata resmi , big data dimanfaatkan sebagai sumber data lain. Dalam penelitian pariwisata , big data yang menggunakan teknologi pelacakan lokasi seperti Mobile Positioning Data ( MPD ) pada statistik pariwisata resmi masih sangat sedikit. Metode pendekatan dengan passive mobile positioning data merupakan metode yang menjadi mayoritas dalam penerapan MPD di sektor pariwisata. Penelitian ini , menyusun dan memaparkan algoritme berbasis sampel acak MPD pasif yang dapat mengukur jumlah pengunjung wisata dengan pendekatan point of interest yang mendukung kepariwisataan sebagai kajian penerapan MPD pasif dalam statistik pariwisata. Dengan mengimplementasikan sampel acak MPD pasif dari operator jaringan seluler dan proxy dari PoI , algoritme yang dibangun dievaluasi melalui pattern suitability. Ditunjukkan dari kesesuaian pola , algoritme dapat digunakan untuk mengukur jumlah pengunjung di suatu area geografis. Kemudian , hasil penerapan dievaluasi lebih lanjut dengan analisis untuk mengetahui insight dari output dan keandalan algoritme. Kata Kunci— pariwisata , big data , mobile positioning data , point of interest , pattern suitability.
Mobilitas Penduduk DKI Jakarta Menggunakan Agent-Based Modeling Marko Januarta Putra Mulyowidodo ( 221709813 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Tiodora Hadumaon Siagian , M.Pop.Hum.Res. Ringkasan— Salah satu bentuk mobilitas non permanen yang berkembang pesat saat ini di kota-kota besar di Indonesia adalah kegiatan komuter atau nglaju. Banyaknya penduduk yang tinggal di wilayah peri urban menjadi penglaju menjadikan kegiatan komuter ini berdampak pada pembangunan wilayah , khususnya untuk penyediaan transportasi yang beragam dan memadai. Sebagai wilayah ibukota , Provinsi DKI Jakarta tentu memiliki banyak penglaju sehingga dipandang perlu mewujudkan smart mobility sebagai salah satu program Smart City di DKI Jakarta. Untuk itu penelitian ini melakukan simulasi mobilitas penduduk DKI Jakarta menggunakan Agent-Based Modeling. Simulasi yang dilakukan adalah simulasi aktivitas mobilitas dari rumah ke kantor dan sekolah. Simulasi yang dibangun berhasil disesuaikan dengan jenis kegiatan utama penduduk komuter serta waktu kegiatan yang terdapat pada publikasi Statistik Komuter Jabodetabek 2019. Kemudian dilakukan perbandingan dengan data empiris berupa data dari media sosial Twitter menunjukkan bahwa big data memiliki potensi untuk dimanfaatkan untuk studi kependudukan. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu dalam perencanaan dan pengambilan dasar kebijakan penyediaan transportasi di DKI Jakarta yang lebih efisien , efektif dan memadai. Komunikasi , Informatika dan Statistik Provinsi DKI Jakarta , masih banyak warga ibukota yang menganggap memiliki kendaraan pribadi masih jauh lebih efektif dalam menunjang mobilitas sehari-hari , walaupun sudah tersedia banyak moda transportasi massal. Sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 1 , jumlah kendaraan bermotor di provinsi DKI Jakarta tahun 2019 naik sebesar 0,7 persen , tepatnya sebanyak 77.158 kendaraan dibanding jumlah kendaraan bermotor ini menimbulkan masalah karena pertumbuhan jumlah kendaraan tidak seimbang dengan laju pertumbuhan jalan. Tentu masalah ini berdampak pada kelancaran aktivitas komuter bagai masyarakat di DKI Jakarta. sebelumnya. [ 3 ] Peningkatan tahun 11.762.763 11.839.921 11.274.597 Kata Kunci— Mobilitas , Transportasi , Agent-Based Modeling , Simulasi 2017 2018 2019
Deteksi dan Penghitungan Jumlah Pohon Kelapa Sawit secara Otomatis dengan Penginderaan Jauh dan Object-Based Deep Learning Studi Kasus : Kabupaten Rokan Hulu , Provinsi Riau Yoga Cahya Putra ( 221810662 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST , MT. Ringkasan— Kelapa sawit merupakan salah satu penghasil minyak nabati tertinggi di dunia. Pemantauan dan penyajian statistik perkebunan kelapa sawit yang akurat merupakan aspek penting dalam mendukung pengambilan keputusan yang efektif dan efisien. Hingga saat ini , pengumpulan data masih berfokus pada metode survei lapangan yang membutuhkan sumber daya manusia dan biaya sangat besar , waktu pengumpulan dan pengolahan yang sangat lama , serta sulit menjangkau daerah terpencil. Penginderaan jauh dengan citra satelit dan Unmanned Aerial Vehicle ( UAV ) dapat menjadi alternatif karena memiliki beberapa keunggulan , yaitu tenaga kerja lebih efisien , waktu update lebih singkat , dan cakupan wilayah luas menjangkau lokasi terpencil. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan citra satelit Microsoft Bing Maps Very High Resolution ( VHR ) dan UAV dengan metode image processing threshold dan deep learning berbasis objek untuk mendeteksi dan menghitung jumlah pohon kelapa sawit. Hasil eksperimen pada studi kasus di kabupaten Rokan Hulu , Riau menunjukkan pada model Object-Based Deep Learning arsitektur YOLO ( You Only Look Once ) memberikan nilai F1- Score hingga 91,05 % unggul 50,46 % dibandingkan model semi otomatis threshold. Secara keseluruhan temuan hasil penelitian menyarankan pemanfaatan citra resolusi lebih tinggi dari Microsoft Bing Maps VHR atau pemanfaatan tunggal data input citra UAV , serta penggunaan model Object-Based Deep Learning dengan arsitektur YOLO. image processing Kata Kunci— Penghitungan pohon , Penginderaan jauh , UAV , Ambang Pemrosesan Gambar , Kelapa sawit
Algoritma Support Vector Machine dalam Penentuan Tingkat Kemacetan pada Data Jejaring Sosial Twitter Studi Kasus : Provinsi DKI Jakarta Syifa Rizqi Qatrunnada ( 221710026 , 4 SD 2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si zaman sekarang Ringkasan— Masyarakat sering mencurahkan keluhan mengenai permasalahan yang mereka hadapi melalui sosial media , salah satunya adalah sosial media Twitter . Setiap tweet publik yang diekspos dapat direkam oleh Twitter , sehingga datanya dapat digunakan untuk dianalisis. Twitter dapat memberi kita berbagai jenis informasi. Salah satu informasi yang dapat diperoleh dari Twitter adalah informasi tentang kondisi lalu lintas. Di kota besar seperti Jakarta , kemacetan lalu lintas menjadi persoalan yang kerap dibicarakan. Kemacetan sangat menghambat masyarakat dalam melakukan mobilitas. Tersendatnya arus lalu lintas dapat memberikan dampak buruk terhadap perekonomian , terutama dari segi bahan bakar yang digunakan. Warga DKI Jakarta menggunakan Twitter sebagai media sosial untuk bertukar informasi tentang kondisi lalu lintas. Biasanya warga Jakarta menggunakan akun dan @ TMCPoldaMetro , @ RadioElshinta , @ lewatmana , @ SonoraFM92 untuk memberikan informasi tentang kondisi lalu lintas di sekitar mereka. Kata Kunci— Twitter , Kemacetan , Klasifikasi , SVM , Support Vector Machine
Pemodelan Penduduk Siang dan Malam Hari untuk Proses Tanggap Darurat Bencana Alam di DKI Jakarta Amanda Firdaus Putri Sadikin ( 221910839 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Tiodora Hadumaon Siagian M.Pop.Hum.Res Ringkasan— Badan Meteorologi , Klimatologi , dan Geofisika memprediksi wilayah Selatan Jawa mengalami gempa besar dengan skala di atas 8,8 skala richter. Wilayah DKI Jakarta termasuk salah satu yang berpotensi terkena dampak tersebut di masa yang akan datang. Keberadaan data jumlah penduduk yang rinci secara spasial maupun temporal dapat meminimalisir dampak kerugian yang diakibatkan oleh bencana alam seperti gempa bumi. Satu permasalahan yang dihadapi adalah tidak tersedianya data jumlah penduduk yang rinci untuk proses tanggap darurat bencana alam. Untuk itu dengan data citra satelit , data geospasial , official statistics , dan metode dasymetric mapping penelitian ini memfokuskan pada bagaimana memperoleh pemodelan jumlah penduduk siang dan malam hari kemudian mengidentifikasi wilayah-wilayah di DKI Jakarta yang perlu mendapatkan prioritas penanganan jika terjadi bencana alam. Hasil penelitian ini berupa pemodelan jumlah penduduk siang hari di Provinsi DKI Jakarta yang tersebar ke dalam empat jenis penggunaan lahan utama seperti hunian , jasa pendidikan , perdagangan , jasa perusahaan , dan tambang galian , serta jasa lainnya. Sementara , pemodelan jumlah penduduk malam hari di Provinsi DKI Jakarta tersebar ke jenis penggunaan lahan hunian. Dengan hasil error analysis , dimana 93 % dari hasil perhitungan model memiliki error dibawah 5 % . Kata Kunci— megathrust , penduduk siang dan malam hari , citra satelit , dasymetric mapping tanggap darurat bencana alam ,
Sistem Survei Kebutuhan Data BPS : Modul Output dan Manajemen Pengguna Andre Fanni ( 221709552 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A. iterasi. sistem SDLC model Ringkasan— Penelitian Pengembangan Sistem SKD BPS Modul output dan manajemen pengguna didasarkan dari belum adanya monitoring kegiatan SKD. Pada Sistem berjalan , hasil analisis SKD hanya ditampilkan dalam bentuk tabel dan tidak interaktif. Untuk itu perlu adanya pengembangan sistem SKD untuk memperbaiki dan meningkatkan kualitas web SKD. Dalam melakukan pengembangan sistem survei kebutuhan data output dan manajemen pengguna , peneliti BPS modul menggunakan yii2 basic sebagai frame work php. Dalam melakukan penelitian ini , peneliti menggunakan metode Peneliti pengembangan menggunakan diagram Ishikawa sebagai metode analisis masalah , dan analisa PIECES untuk analisis kebutuhan. Selain itu juga , untuk melakukan uji coba dan evaluasi , peneliti menggunakan black box testing dan SUS. Penelitian ini juga rancangan sistem , dan berisikan prosesi bisnis usulan , implementasi dari rancangan sistem yang dibuat. Hasil dari penelitian ini berhasil membuat sistem dashboard monitoring kegiatan SKD yang mampu memperlihatkan data eksrim satker BPS berdasarkan provinsi dan berdasarkan kabupaten / kota , berhasil membuat sistem manajemen pengguna SKD yang dapat melakukan penambahan pengguna baru , mengubah data pengguna atau menonaktifkan pengguna , dan telah berhasil migrasi sistem pendukung lain dalam kegiatan SKD seperti menu analisis hitung cepat , kritik dan saran , rekapitulasi pencacahan & pencapaian SKD , rawdata , dan rencana tindak lanjut kegiatan SKD. Kata Kunci— Survei Kebutuhan Data , yii2 basic , Monitoring , Manajemen pengguna , SDLC , SUS.
Sentimen Publik Pada Twitter Terhadap Destinasi Wisata di Indonesia Pada Satu Tahun Pertama Terjadi Covid-19 ( Studi Kasus Pada 6 Destinasi Wisata di Indonesia ) Ahmad Afif Adrinanta ( 221709505 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Yuliagnis Transver Wijaya Ringkasan— Pariwisata merupakan penunjang perekonomian Indonesia. Banyak sekali destinasi wisata di Indonesia yang sangat indah sehingga dapat mendatangkan berbagai wisatawan , baik dari nusantara maupun dari mancanegara. Namun , pada tahun 2020 sektor pariwisata melemah karena terjadi pandemi Covid-19. Maka perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui bagaimana dampak Covid-19 terhadap destinasi wisata di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen dan menggunakan polarity score dalam menilai dampaknya. Data untuk penelitian ini dikumpulkan dari twitter. Dari hasil pengumpulan data , tweet dengan sentimen netral masih mendominasi dari keseluruhan tweet dengan persentase 53 % , 37 % untuk tweet dengan sentimen positif , dan hanya 10 % tweet dengan sentimen negatif. Hasil dari penelitian ini adalah Covid- 19 memiliki dampak yang negatif pada 3 bulan pertama di Indonesia , namun seiring berjalannya waktu rata-rata polarity score bergerak ke arah yang positif sehingga dampak negatif dari Covid-19 semakin lama semakin berkurang. Kata Kunci— Analisis Sentimen , Covid-19 , Destinasi Wisata , Pariwisata