alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Pemanfaatan Data Situs Properti Untuk Analisis Dampak Pada Saat Pandemi Terhadap Sektor Properti Studi Kasus : Provinsi DKI Jakarta M. Tharif Arkandana ( 221810402 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Setia Pramana , Ph.D. Ringkasan— Sejak pandemi COVID-19 yang dialami negara Indonesia , kondisi ekonomi di Indonesia menurun khususnya di sektor properti tetapi jika dilihat dari nilai distribusi kategori sektor real estat di tahun 2020 semasa pandemi kontribusinya mengalami kenaikan menjadi 6,31 % setelah turun sebesar 5,94 % di tahun 2019. Dampak pandemi juga memengaruhi pasar properti yaitu didapat nilai pertumbuhan IHP ( Indeks Harga Properti ) yang turun seiring tahun , tetapi di kota besar seperti DKI Jakarta tidak berpengaruh terhadap kondisi pandemi. Dewasa ini , Big Data sangat berperan aktif untuk menghasilkan statistik yang bermanfaat dan dapat berpotensi untuk membantu pengumpulan data Official Statistics. Seperti data dari salah satu situs web properti terbesar di Indonesia yaitu rumah123.com. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dashboard visualisasi serta membuat model prediksi dengan algoritma machine learning harga jual rumah dan apartemen yang bisa dijadikan acuan untuk investor maupun masyarakat untuk membeli atau menjual properti di kemudian hari atau semasa pandemi. Berdasarkan data situs properti rumah123.com kondisi penayangan iklan pada saat pandemi sangat berpengaruh yang mana penayangan tertinggi pada saat PSBB Mikro. Hasil evaluasi terbaik model prediksi dihasilkan nilai performa model dihasilkan oleh algoritma Random Forest Regression yaitu dengan nilai R2-Score sebesar 0,39 ; MAPE sebesar 0,75 untuk model prediksi harga jual rumah , kemudian untuk model prediksi harga jual apartemen dengan nilai R2-Score sebesar 0,78 ; MAPE sebesar 0,3. Kata Kunci— pandemi , Big Data , Situs Properti , Prediksi , Machine Learning , dashboard visualisasi.
Peramalan Air Quality Index di Provinsi DKI Jakarta Menggunakan CNN-LSTM Billy Aufa Alfarisy ( 221911058 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , SST , M.Si Ringkasan— Jakarta sebagai kota metropolitan dan ibukota dari Indonesia memiliki permasalahan polusi udara yang pelik. Jakarta pernah menjadi kota dengan kualitas udara terburuk di dunia. Salah satu indikator untuk mengukur kualitas udara di suatu tempat adalah Air Quality Index ( AQI ) . AQI adalah sebuah indeks yang menyatakan tingkat risiko kesehatan yang terkait dengan polusi udara. Penelitian ini berfokus pada pembuatan model peramalan AQI di DKI Jakarta menggunakan CNN- LSTM. Data AQI yang dibutuhkan dikumpulkan dengan teknik web scraping menggunakan bahasa pemrograman Python. Model CNN-LSTM yang telah dibuat selanjutnya akan dievaluasi menggunakan RMSE , MAPE , dan MAE serta dibandingkan dengan model CNN-LSTM lainnya , LSTM , SVR , dan ARIMA. Model terbaik yang mampu meramalkan AQI di DKI Jakarta adalah model CNN-LSTM yang diajukan dengan nilai RMSE , MAPE , dan MAE terkecil jika dibandingkan dengan model lainnya. Kata Kunci— AQI , LSTM , CNN , Polusi , Jakarta
Survei BPS di Daerah Remote Mochamad Diaz Ilyasa ( 221810421 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Yuliana Ria Uli Sitanggang , S.Si. , M.Si. Ringkasan— Penarikan sampel di Badan Pusat Statistik ( BPS ) dilakukan secara otomatis menggunakan sistem berbasis web yang telah disediakan. Namun , sistem tersebut tidak dapat menjangkau daerah remote. Daerah remote merupakan daerah yang memiliki keterbatasan dalam mengakses jaringan internet dengan baik. Sehingga dalam kegiatan penarikan sampel di daerah remote , petugas melakukan perhitungan secara manual menggunakan lembar kerja berupa kertas atau menyusun rumus pada aplikasi Microsoft Excel secara mandiri. Namun , cara tersebut bergantung pada pengetahuan serta keahlian petugas , sehingga dikhawatirkan menimbulkan hasil yang tidak konsisten , menimbulkan human error , serta membutuhkan waktu yang lama , terutama penarikan sampel dengan metode cukup probability sampling. Untuk mengatasi masalah tersebut peneliti melakukan perancangan dan pembangunan sistem penarikan sampel berbasis android untuk survei BPS di daerah remote menggunakan metode system development life cycle. Selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap sistem menggunakan metode black box testing dan system usability scale dengan hasil bahwa semua fitur pada sistem telah berjalan sesuai harapan , serta sistem dapat diterima oleh pengguna dan masuk ke dalam kategori baik. Kata Kunci— Daerah remote , penarikan sampel , android.
Perbandingan Penerapan Metode Kombinasi Particle Swarm Optimization dan Genetic Algorithm untuk Mengoptimasi Fuzzy C-Means ( Studi Kasus : Pengelompokan Kabupaten / Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Indikator Kemiskinan Multidimensi ) Fitri Nurul Fadliah ( 221910834 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Bony Parulian Josaphat , S.Si. , M.Si. Ringkasan— Fuzzy C-Means atau FCM merupakan salah satu algoritma soft clustering yang banyak digunakan , tetapi FCM mudah terjebak di solusi optimum lokal karena menginisialisasi pusat kluster atau centroid awal secara acak. Untuk menghindari solusi optimum lokal pada FCM , penelitian ini mengombinasikan dua metode optimasi yaitu Particle Swarm Optimization ( PSO ) dan Genetic Algorithm ( GA ) untuk menginisialisasi centroid awal. Kombinasi kedua metode tersebut menghasilkan algoritma Hybrid Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-Fuzzy C- Means ( PSO-GA-FCM ) dan algoritma Hybrid Genetic Algorithm- Particle Swarm Optimization-Fuzzy C-Means ( GA-PSO-FCM ) . Algoritma tersebut diterapkan pada data uji coba yang bersumber dari UCI Machine Learning Repository , kemudian clustering-nya. Hasilnya membandingkan performa hasil menunjukkan bahwa performa dari PSO-GA-FCM dan GA-PSO FCM secara keseluruhan mendapatkan hasil yang optimum. Selanjutnya , dilakukan perbandingan kedua algoritma tersebut pada pengelompokan kabupaten / kota di Pulau Jawa berdasarkan tahun 2022. Hasilnya indikator kemiskinan multidimensi menunjukkan bahwa performa GA-PSO-FCM lebih baik daripada PSO-GA-FCM dari sisi waktu , PC , MPC , PE , FS , dan SC dengan memperoleh jumlah kluster yang optimal sebanyak 3 kluster. Kata Kunci— Fuzzy C-Means , PSO-GA-FCM , GA-PSO-FCM , Kemiskinan Multidimensi.
Analisis Konten dan Determinan Engagement Rate Akun Instagram Badan Pusat Statistik Tingkat Provinsi Anisa Rahma Subagio ( 221910781 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Rindang Bangun Prasetyo , S.S.T. , M.Si. Ringkasan— Perhitungan ukuran Engagement Rate ( ER ) untuk akun Instagram instansi pemerintah pada level provinsi sangat diperlukan karena ukuran tersebut dapat digunakan sebagai evaluasi dalam pengelolaan akun dan penyebarluasan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis konten Instagram dari setiap BPS provinsi , mengetahui ER dari setiap akun Instagram BPS provinsi , dan mengetahui determinan ER Instagram BPS provinsi. Penelitian ini menggunakan sumber data instagram. Variabel dependen pada penelitian ini adalah Engagement Rate , variabel independen yang digunakan adalah topik post , tipe media , frekuensi post. Metode pemodelan topik yang digunakan adalah ( LDA ) . Determinan Engagement rate akan dilihat menggunakan. Persebaran pada masing-masing akun instagram BPS provinsi cukup beragam. Dari 34 provinsi , hanya satu akun BPS yang memiliki engagement rate di atas rata- rata rentang sesuai followers , yaitu BPS Aceh. determinan dari variabel engaement rate antara lain frekuensi post , jumlah post yang memiliki topik terkait kegiatan kepala BPS dalam mendampingi kegiatan internal , serta jumlah post terkait perlombaan , kuis dan giveaway yang diadakan oleh BPS Provinsi. Kata Kunci— Engagement Rate , Instagram , LDA , Regresi.
Potensi Fraud dalam Pengadaan Barang / Jasa dengan Pendekatan Machine Learning Studi Kasus : Tahun Anggaran 2018-2020 Muhammad Alif Taufiqulhakim ( 221709845 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat. Ringkasan— Kasus tindak pidana korupsi , penyalahgunaan aset , dan pernyataan palsu merupakan beberapa contoh bentuk terjadinya fraud dalam lingkup publik. Berdasarkan data dari KPK , sejak tahun 2004 hingga 2020 terdapat total 224 kasus Tindak Pidana Korupsi ( TPK ) yang tergolong dalam perkara Pengadaan Barang / Jasa. Melihat fakta , bahwa masih banyak terjadi TPK dalam perkara Pengadaan Barang / Jasa di pemerintahan meskipun telah diterapkannya e-Procurement melalui Layanan Pengadaan Secara Elektronik ( LPSE ) yang dikelola oleh Lembaga Kebijakan Pengadaan Barang / Jasa Pemerintah ( LKPP ) . Dalam penelitian ini penulis melakukan scraping pada situs web LPSE untuk memperoleh data kegiatan Pengadaan Barang / Jasa dari periode tahun 2018-2020. Data yang telah diperoleh untuk selanjutnya diolah dengan bantuan metode Machine Learning guna mendeteksi potensi adanya fraud. Berdasarkan pada hasil pengerjaan penelitian yang dilakukan penulis , digunakan model Clustering , Decision Tree dan Association Rules dengan disertai oleh implementasi metode scoring oleh opentender.net terhadap beberapa indikator dalam melakukan pendeteksian pada potensi adanya fraud dalam kegiatan Pengadaan Barang / Jasa. Kata Kunci— fraud , Pengadaan barang / jasa , Machine Learning.
Strategi Pengembangan Open Access Institutional Repository Politeknik Statistika STIS Nelson Mordehai Samosir ( 221911080 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang , Ph. D. Ringkasan— Perkembangan institutional repository telah lama menjadi perhatian di kalangan akademisi terutama perguruan tinggi. Institutional repository adalah bentuk perpustakaan digital yang mengumpulkan hasil penelitian dan karya intelektual lain yang berasal dari suatu institusi. Sebagai suatu institusi di bidang sebuah akademik , Politeknik Statistika STIS memiliki institutional repository yaitu REPO.STIS. Namun , belum ada pengukuran atau peninjauan kualitas dari REPO.STIS. Penelitian ini mencoba mengukur kualitas dari REPO.STIS berdasarkan persepsi dan harapan penggunanya menggunakan gap analysis dan importance-performance analysis. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja REPO.STIS masih berada di bawah kinerja ideal suatu institutional repository yang dapat dilihat dari perolehan nilai performance yang lebih rendah dibanding importance-nya. Setelah dilakukan plottingan ke dalam kuadran analisis IPA , diperoleh sebaran indikator yang perlu dievaluasi berdasarkan perolehan nilai tingkat importance dan performance-nya. Kata Kunci— institutional repository , gap analysis , importance- performance analysis , STIS.
Pemetaan Kualitas Lingkungan Hidup dengan Machine Learning Menggunakan Data Citra Satelit Studi Kasus : Provinsi DKI Jakarta Alfonsius Berly ( 221911193 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST , MT. Ringkasan— Lingkungan adalah aspek yang berpengaruh langsung terhadap kesehatan dan keberlangsungan hidup manusia , sehingga sangat penting untuk menemukan suatu instrumen yang dapat memonitor serta mengevaluasi kualitas lingkungan hidup secara cepat dan akurat. Penginderan jauh merupakan cara yang efektif dalam mencapai tujuan tersebut. Penggunaan model MCDA dan machine learning dalam menganalisis data citra satelit dapat memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai kualitas suatu lingkungan. Penelitian identifikasi , estimasi , dan ini bertujuan untuk melakukan pemetaan kualitas lingkungan hidup kota-kota di Provinsi DKI Jakarta dengan menggunakan data citra satelit. Metode machine learning dengan algoritma XGBoost Regressor merupakan model terbaik dalam mengestimasi dan memetakan IKLH pada level grid 1.25 km x 1.25 km , dengan nilai MAPE sebesar 0.1665. Evaluasi pada level kota menghasilkan nilai korelasi pearson sebesar 0.9766 antara data hasil estimasi dengan data IKLH resmi. Kata Kunci— pemetaan lingkungan hidup , IKLH , citra satelit , machine learning , MCDA
Analisis Sentimen Data Twitter Terhadap Aplikasi Investasi Menggunakan Metode Support Vector Machine ( Studi Kasus : Aplikasi Ajaib , Bibit dan Binomo ) Wilda Azka Adifasany ( 221910881 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si investasi online tidak bertanggung Ringkasan— Investasi merupakan kegiatan menanamkan dana atau sumber daya dengan harapan mendapatkan keuntungan di masa depan. Dengan munculnya akan memudahkan para investor pemula untuk melakukan investasi. Namun kemunculan investasi online sering disalahgunakan oleh jawab yang merupakan pihak yang perusahaan-perusahaan ilegal tidak terdaftar dalam Otoritas Jasa Keuangan ( OJK ) . Dengan memanfaatkan data dari media sosial Twitter , penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai sentimen masyarakat mengenai aplikasi investasi ilegal yaitu Binomo yang akan dibandingkan dengan aplikasi investasi legal yaitu Ajaib dan Bibit. Selanjutnya dilakukan analisis sentimen menggunakan Support Vector Machine ( SVM ) dan topic modelling menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) pada tweet terkait aplikasi investasi. Hasil Analisis Sentimen menunjukkan bahwa klasifikasi sentimen negatif pada Binomo lebih baik daripada Ajaib dan Bibit. Topic Modelling menghasilkan 4 topik sentimen negatif pada Ajaib dan Bibit yang membicarakan tentang user experience pada aplikasi. Dan 5 topik sentimen negatif pada Binomo yang membicarakan tentang iklan dan kasus penipuan yang dilakukan oleh affiliator aplikasi. Kata Kunci— aplikasi , investasi , analisis sentimen , topic modelling.
Ulang Sistem Informasi Manajemen Perpustakaan ( SIMPus ) Politeknik Statistika STIS Berbasis Web Modul Frontend Dhiya Ulkhaq Alauddin ( 221910820 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , SST , MT. ( SIMPus ) Perpustakaan Ringkasan— Unit Perpustakaan STIS membangun Sistem Informasi Manajemen untuk menunjang kegiatan pelayanan sehari-hari. Kajian mengenai pemanfaatan suatu sistem , tidak akan pernah terlepas dari penggunanya dalam rangka mengetahui interaksi pengguna dengan sistem tersebut. Untuk mengetahui kondisi dan permasalahan pada sistem yang saat ini berjalan , peneliti melakukan survei pendahuluan terhadap SIMPus menggunakan UEQ versi pendek ( UEQ-S ) . Hasil survei menunjukkan perlunya perancangan ulang antarmuka SIMPus. Oleh karena itu , peneliti memutuskan untuk membangun ulang SIMPus berbasis web modul frontend. Metode yang digunakan dalam membangun ulang SIMPus adalah metode goal-directed design. Hasil akhir pembangunan ulang berupa desain ulang SIMPus dan purwarupa yang dapat dihubungkan dengan service backend. Hasil evaluasi menggunakan UEQ-S , didapatkan hasil yang lebih baik daripada SIMPus berbasis Android. Kata Kunci— perpustakaan , sistem informasi manajemen , pembangunan ulang , goal-directed design , frontend
Pembangunan Sistem Informasi Manajemen Risiko Berbasis Web di Badan Pusat Statistik Elisa Imania ( 221810261 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Novianto Budi Kurniawan , S.ST. , M.T. ( SPBE ) Ringkasan—BPS sebagai instansi penyelenggara Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik berpeluang menghadapi kemungkinan ketidakpastian atau risiko dari faktor internal maupun eksternal. Manajemen risiko dilakukan untuk mencegah atau meminimalkan dampak risiko. Tahun 2020 BPS sudah melaksanakan manajemen risiko untuk SP 2020 , namun masih terbatas pada identifikasi daftar risiko , peluang kejadian , dan dampak risiko. Dalam pelaksanaannya , proses manajemen risiko dikerjakan secara manual menggunakan Ms.Excel atau Ms.Word , sehingga butuh waktu yang relatif lama untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan. Pada Desember 2020 , BPS sudah menerbitkan Surat Edaran mengenai panduan manajemen risiko SPBE. Namun dalam praktiknya , pedoman ini belum diimplementasikan secara menyeluruh dalam pengelolaan manajemen risiko di BPS. Berdasarkan permasalahan tersebut , maka melalui penelitian ini dilakukan pembangunan sistem informasi berbasis web yang mampu mengelola dan mendokumentasikan seluruh proses manajemen risiko sesuai dengan panduan yang diterbitkan. Pembangunan sistem akan dilakukan menggunakan metode SDLC model prototype. Pengujian sistem dilakukan menggunakan black-box testing dan SUS dengan hasil yang menunjukkan bahwa sistem berfungsi sebagaimana diharapkan dan dapat diterima oleh pengguna. Kata Kunci— Manajemen Risiko , SPBE , SDLC
Pemetaan Kerawanan Banjir DAS Barito Tahun 2020 Berdasarkan Analisis Regresi Logistik Biner Faradilla Anastasya ( 221810293 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I. Ringkasan— Menurut DIBI ( Database Pengelolaan Data dan Informasi Bencana Indonesia ) Provinsi Kalimantan Selatan menjadi daerah langganan banjir. Padahal jika dilihat dari kondisi geografis , Pulau Kalimantan seharusnya bukan termasuk daerah yang rawan banjir. Bencana banjir tersebut telah melumpuhkan kegiatan perekonomian , menghancurkan harta benda , bahkan menghilangkan nyawa. Sehingga dalam upaya ini bertujuan untuk mitigasi bencana banjir , penelitian mengidentifikasian signifikan parameter-parameter mempengaruhi kejadian banjir di DAS Barito menggunakan analisis regresi logistik biner. Periode pengamatan kejadian banjir di DAS Barito dilakukan sepanjang tahun 2020. Tujuan penelitian selanjutnya adalah memetakan tingkat kerawanan banjir di DAS Barito. Peneliti menerapkan metode scoring dengan cara memberikan bobot pada parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap banjir dan memberikan nilai setiap kelas dari masing-masing parameter tersebut. Kemudian dilakukan overlay terhadap parameter-parameter yang signifikan mempengaruhi banjir. yang Kata Kunci— Banjir , Regresi Logistik , Scoring , Overlay , DAS Barito
Komparasi Feature Selection dan Support Vector Regression dengan Particle Swarm Optimization Studi Kasus : Particulate Matter 2,5 di Kota Surabaya Lara Ayu Cahyaningtyas ( 221810386 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , SST , M.Si Ringkasan— Surabaya merupakan kota besar di Indonesia yang padat industri. Sehingga pembuangan limbah dan bahan bakar yang terus-menerus akan menimbulkan polusi udara. Salah satu indikator tingkat polusi udara adalah Particulate Matter 2.5 ( PM2.5 ) , merupakan partikel halus di udara yang dapat mengganggu kesehatan manusia. Penelitian ini berfokus pada pembentukan model prediksi PM2.5 dengan mempertimbangkan faktor lain , yaitu data kecepatan angin , suhu udara , kelembapan udara , titik embun , tekanan udara , indeks UV , dan jarak pandang. Data dikumpulkan dengan teknik web scraping menggunakan bahasa pemrograman Python dan library BeautifulSoup. Seleksi variabel dilakukan dengan menggunakan metode Recursive Feature Elimination ( RFE ) , Multivariate Adaptive Regression Splines ( MARS ) , Random Forest ( RF ) , dan Boruta Feature Selection. Pembentukan model prediksi dilakukan dengan metode Support Vector Regression ( SVR ) dan metode hibrida SVR dengan Particle Swarm Optimization ( PSO ) . Kernel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Radial Basis Function ( RBF ) . Model yang diperoleh dilakukan evaluasi hasil prediksi dengan melihat nilai RMSE , MAPE , AIC , RSE , dan MAE yang terkecil. Model yang terbaik adalah model RF-SVR- PSO dengan nilai RMSE , MAPE , AIC , RSE , dan MAE terkecil , model tersebut dapat direkomendasikan untuk digunakan sebagai PM2.5 di Kota Surabaya. Kata Kunci— SVR , PSO , PM2.5 , Feature Selection.
Buffering dan Nearest Neighbor Analysis pada Google Maps dalam Penyediaan Data Sektor Kepariwisataan ( Studi Kasus : Akomodasi , Penyedia Makan Minum , dan Objek Daya Tarik Wisata di Provinsi Bali ) Putri Kurnia Fadellah ( 221910894 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat Ringkasan— Selama ini pencatatan sarana pariwisata menggunakan metode survei dengan beberapa kekurangan , sehingga web scraping menjadi alternatif pengumpulan data sarana pariwisata. Penelitian ini bertujuan mengumpulkan data sarana pariwisata menggunakan web scraping Google Maps , mengetahui pola distribusi dan potensi pariwisata , serta menganalisis keterjangkauan lokasi akomodasi dan penyedia makan minum terhadap objek daya tarik wisata. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 5.149 akomodasi , 2.085 objek daya tarik wisata , dan 4.421 penyedia makan minum. Sarana pariwisata mengelompok pada Bali Selatan. Gianyar , Badung , dan Denpasar merupakan daerah berpotensi di bidang pariwisata. Untuk analisis buffer digunakan ring buffer 5Km , dihasilkan 99,94 % akomodasi dan 99,95 % penyedia makan minum di Provinsi Bali berjarak sangat dekat dengan objek daya tarik wisata. Sementara untuk buffer 20Km , dihasilkan bahwa seluruh akomodasi dan penyedia makan minum pada Provinsi Bali terjangkau secara lokasi terhadap objek daya tarik wisata. Dilakukan pula analisis buffer dengan ring buffer μ+σ , μ+2σ , dan μ+3σ , terdapat 97,79 % akomodasi dan 98,62 % penyedia makan minum di Provinsi Bali terjangkau secara lokasi. Keyword— Akomodasi , Penyedia makan minum , objek daya tarik wisata , buffer analysis , nearest neighbor analysis.
Pembangunan Sistem Manajemen Pendistribusian Beban Kerja Pegawai dan Mitra Statistik di BPS Modul : Rekomendasi Pegawai Nurul Syifa Amalia ( 221810522 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , SST , MT Ringkasan— Badan Pusat Statistik ( BPS ) sebagai penyedia data di Indonesia tentu memiliki peranan yang sangat penting dalam pelaksanaan tugasnya. Pelaksanaan tugas oleh BPS tentu harus dilakukukan secara maksimal dan terorganisir. Hal ini dapat dicapai salah satunya adalah dengan cara menggunakan sistem untuk melakukan manajemennya. Sistem Manajemen Rencana Kerja , Tim Kerja , dan Beban Kerja ( SiJenaka ) menjadi salah satu alternatif yang digunakan BPS saat ini. Sistem tersebut membantu BPS dalam mengelola pendistribusian beban kerja. Sistem saat ini masih pada tahap implementasi tahap awal , sehingga masih belum sempurna. Contohnya pada saat pemilihan pegawai untuk pendistribusian beban kerja , masih terdapat pendistribusian beban kerja yang tidak merata antar pegawai. Untuk itu , diperlukan suatu fitur rekomendasi tambahan dalam pelaksanaaya. Fitur rekomendasi inilah yang nantinya akan membantu memberikan keputusan dalam pemilihan pegawai untuk distribusi beban tugas. Fitur rekomendasi akan dibangun berbasis website dengan menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) dalam pembangunannya , Analytical Hierarchy Process ( AHP ) sebagai metode untuk membantu memberikan keputusan. Kata Kunci— rekomendasi , pemilihan pegawai , AHP , kriteria , SiJenaka
Pembangunan Aplikasi Visualisasi Inter-Regional Input-Output ( IRIO ) Berbasis Web Annisa Putri Anggraini ( 221810183 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Anugerah Karta Monika , S.Si. , M.E. Ringkasan— Salah satu data yang disajikan oleh BPS adalah data Inter-Regional Input-Output ( IRIO ) . Saat ini penyajian data IRIO masih terbatas dalam bentuk tabel dan buku elektronik publikasi yang perlu diunduh melalui situs web BPS. Penyajian menggunakan tabel dapat menampilkan data secara rinci dan spesifik , namun juga memiliki kelemahan yaitu dapat membuat pengguna data kesulitan dalam membaca dan memahami data , terlebih lagi data IRIO memuat angka yang sangat banyak karena berisi data input-output seluruh provinsi di Indonesia. Di sisi lain , penyajian data yang tidak interaktif dapat menyulitkan pengguna data yang ingin melakukan perbandingan antar wilayah maupun antar sektor menggunakan data IRIO. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi permasalahan tersebut , yaitu dengan membangun sebuah aplikasi yang mampu memvisualisasikan data IRIO ke dalam bentuk peta dan grafik interaktif. Metode pembangunan aplikasi yang digunakan dalam penelitian adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) model Waterfall. Dari hasil penelitian ini dihasilkan sebuah aplikasi visualisasi IRIO yang dapat menyajikan data IRIO secara interaktif berbasis web yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektifitas penyajian data IRIO. Semua fitur pada aplikasi telah sesuai berdasarkan hasil penguji Black Box. Serta diperoleh skor sebesar 78,003 dari hasil evaluasi System Usability Scale ( SUS ) yang menunjukkan bahwa aplikasi telah dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Kata Kunci— Visualisasi Data , IRIO , SDLC , Web