alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Evaluasi Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik ( SPBE ) Kabupaten Indramayu dengan E-Government Maturity Model Berdasarkan Peraturan Kementerian PAN-RB Nomor 59 Tahun 2020 Haryuningtyas Ramadhani Putri ( 221910826 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Erna Nurmawati , S.ST , M.T. Ringkasan— Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kematangan sistem pemerintahan berbasis elektronik ( SPBE ) di Kabupaten Indramayu dengan menggunakan E- Government Maturity Model berdasarkan Peraturan Kementerian PAN-RB Nomor 59 Tahun 2020 , pada 4 domain , 8 aspek , dan 47 indikator. Metode penelitian yang digunakan adalah studi kasus dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara , observasi , dan studi dokumen. Responden dalam penelitian ini adalah pegawai pemerintah yang terlibat dalam pelaksanaan SPBE di Kabupaten Indramayu. Hasil penelitian berupa nilai tingkat kematangan penyelenggaraan SPBE Kabupaten Indramayu sesuai pada peringkat level E-Government Maturity Model , yaitu 3,596 dengan predikat Sangat Baik. Domain yang mencapai nilai tertinggi pada penelitian ini yaitu Kebijakan Internal , sedangkan nilai terendahnya berada di domain Manajemen. Beberapa aspek serta indikator dengan nilai indeks terendah diinformasikan untuk menjadi pertimbangan rekomendasi perbaikan bagi pemerintah Kabupaten Indramayu. Kata Kunci— evaluasi , e-Government , SPBE , Kabupaten Indramayu , maturity model.
Indikasi Depresi pada Tweet Berbahasa Indonesia Menggunakan Lexicon Ganif Susilo Aji ( 221709711 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika S.ST , M.T.I. Ringkasan— Semakin berkembangnya zaman , kesehatan mental mulai diperhatikan terutama di kalangan anak muda. Hal tersebut juga diikuti oleh semakin meningkatnya gangguan kesehatan mental terutama depresi. Untuk menanggulangi masalah tersebut perlu dilakukan upaya dalam mencegah dan mengatasinya. Langkah awal yang diperlukan yaitu dengan cara mengindentifikasi masyarakat yang sedang mengalami gejala depresi tersebut. Berkembangnya penggunaan media sosial , salah satunya Twitter , memiliki potensi untuk membantu mengatasi masalah meningkatnya kasus depresi di Indonesia. Penelitian ini mencoba mendeteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia. Lexicon LabMT dan Sentitsrength digunakan untuk mengklasifikasikan tweet terindikasi depresi dan tweet tidak terindikasi depresi. Hasil dari penelitian ini yaitu proporsi pengguna yang terindikasi depresi berdasarkan lexicon LabMT sebesar 7,04 % lebih mendekati prevalensi depresi penduduk usia 15 keatas sebesar 5,9 % dibanding dengan lexicon Sentistrength sebesar 48,4 % . Jika dilihat dari kata-kata yang sering muncul pada tweet yang terindikasi depresi berdasarkan LabMT lebih menggambarkan indikasi depresi dibanding yang dihasilkan oleh tersebut , dapat lexicon Sentistrength. Berdasarkan hasil disimpulkan bahwa lexicon LabMT lebih baik dalam mendeteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia. Kata Kunci— Depresi , Twitter , Kesehatan Mental , Deteksi , Lexicon.
Pengembangan Sistem Ujian di Politeknik Statistika STIS : Modul Pengerjaan Ujian Ahmad Arfan Arsyad ( 221810116 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika S.S.T. , M.T.I. Ringkasan— Kehadiran pandemi memaksa mekanisme pembelajaran dan ujian harus diselenggarakan secara daring. Keadaan ini menjadi alasan pembangunan sistem ujian. Sayangnya sistem ujian yang sudah ada tidak mencakup proses pengerjaan ujian. Beberapa dosen berinisiatif menyelenggarakan ujian menggunakan sistem Google Form atau TCExam juga masih memiliki kekurangan. Untuk itu perlu dikembangkan sistem ujian yang mencakup pengerjaan ujian. Sistem ujian yang mencakup fitur pengerjaan ujian diharuskan juga menghadirkan fitur input soal. Jawaban dari pengerjaan ujian juga bisa penilaian. dimanfaatkan Pengembangan sistem mengikuti tahapan Software Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model parallel development. Sistem juga telah dilakukan evaluasi menggunakan metode PSSUQ dan mendapat nilai Overall:2,12 dengan rincian SysQual:2,03 InfoQual:2,22 dan IntQual:2,13. Semua skala pengujian di bawah batas atas yang ditentukan sehingga bisa sistem usulan bisa dikategorikan baik. untuk menghadirkan fitur Kata Kunci— CBT , sistem ujian , parallel development.
Pemetaan Kerentanan Banjir dengan Analisis Keputusan Multi Kriteria Menggunakan Data Geospasial Citra Satelit Studi Kasus : Provinsi Jawa Timur Windy Rahmatul Azizah ( 221910914 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto Ringkasan—Jawa Timur merupakan provinsi dengan faktor kejadian bencana alam yang didominasi oleh hidrometeorologi mencapai 53,85 % karena kondisi geografis yang terdapat dua sungai besar dan rawan banjir yaitu Sungai Brantas dan Sungai Bengawan Solo. Dalam menganalisis kerentanan bencana khususnya bencana banjir , Badan Nasional Penanggulangan Bencana ( BNPB ) memanfaatkan sumber informasi seperti provinsi / kabupaten dalam angka dan Survei Potensi Desa ( PODES ) yang dikumpulkan dengan metode konvensional melalui survei dan terdapat jeda ini bertujuan untuk penerbitan publikasi. Penelitian membangun peta estimasi indeks kerentanan banjir di Jawa Timur pada level grid 1,5 km dengan data geospasial citra satelit untuk menghasilkan data yang granular dan up to date menggunakan Analytical Hierarchy Process ( AHP ) . AHP merupakan metode terstruktur untuk menganalisis masalah dengan menentukan bobot setiap indikator. Pada tahap akhir metode AHP perlu dihitung nilai rasio konsistensi ( CR ) untuk memvalidasi bahwa bobot antar indikator konsisten. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks kerentanan banjir dengan metode AHP layak digunakan karena nilai CR -0,848 ( CR < = 0,1 ) . Selain itu , peta estimasi indeks kerentanan banjir di Jawa Timur pada level grid 1,5 km telah mampu mengklasifikasikan wilayah dalam kelas kerentanan banjir sangat rendah , rendah , sedang , tinggi , dan sangat tinggi. Kata Kunci— AHP , banjir , citra satelit , hidrometeorologi , kerentanan.
Deteksi Jenis Kapal Laut dengan Object-Based Deep Learning pada Citra Satelit Resolusi Sangat Tinggi Studi Kasus : Pelabuhan Tanjung Priok , DKI Jakarta Bill Van Ricardo Zalukhu ( 221911069 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , S.S.T , M.T. Ringkasan— Transportasi laut memiliki peran fundamental dalam melakukan penyaluran logistik melalui laut , di mana kapal laut sebagai moda terpenting. Dalam perkembangannya , kegiatan dari kapal laut perlu dilakukan pendeteksian untuk memudahkan dalam mengetahui aktivitas dari kapal laut yang ada wilayah tertentu. Model pendeteksian YOLOv5 menjadi salah satu jawaban dari permasalahan pendeteksian ini. Dalam penelitian ini telah dilakukan pembangunan model pendeteksian dengan menggunakan 42.801 objek kapal laut dari 50 kategori kapal ini sudah baik , berbeda. Hasil dari pembangunan model mendapatkan skor mAP ( Mean Average Precision ) sebesar 85,39 % . Dengan memanfaatkan model pendeteksian yang telah dibangun , dilakukan fine-tuning menggunakan dataset untuk lokus penelitian estimasi muatan kapal. Objek kapal yang digunakan dalam dataset yaitu sebanyak 1.739 objek kapal dengan 3 kategori kapal berbeda , dan didapatkan model terbaik dengan skor mAP sebesar 98,96 % . Estimasi dari muatan kapal juga dilakukan dengan memanfaatkan hasil pendeteksian kapal pada lokus penelitian yang telah ditentukan , yaitu Pelabuhan Tanjung Priok yang merupakan salah satu pelabuhan tersibuk di Indonesia. Dashboard sebagai tools implementasi dari model yang telah didapatkan juga telah berhasil untuk diselesaikan. Kata Kunci— kapal laut , YOLOv5 , fine-tuning , estimasi muatan kapal , deteksi objek.
Chatbot Halo WARKOP dengan Metode TF-IDF dan Cosine Similarity Sukma Nirmala Dewi ( 221710021 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang Ph.D Ringkasan— Warung Kompetensi Pegawai ( WARKOP ) Pusdiklat BPS merupakan platform pengembangan Sumber Daya Manusia ( SDM ) menggunakan berbagai metode pembelajaran dengan mengoptimalkan teknologi. Pengunjung WARKOP bervariasi baik dari pihak internal maupun eksternal BPS. Pertanyaan yang ditanyakan oleh pengunjung web WARKOP bervariasi meskipun topik pertanyaannya tidak jauh berbeda. Kesamaan topik pertanyaan yang muncul menyebabkan admin WARKOP menjawab pertanyaan yang sama secara berulang. Selain itu , pertanyaan yang muncul tidak dapat selalu terjawab dikarenakan kurangnya SDM. Oleh karena itu , fitur Chatbot Halo WARKOP dibuat. Fitur chatbot dibuat dengan menggunakan metode TF-IDF dan Cosine Similarity. Pada pengujian sistem didapatkan hasil SUS bahwa sistem dapat diterima oleh pengguna , serta precision sebesar 90.45 % dan recall sebesar 100 % . Kata Kunci— WARKOP , Pusdiklat , TF-IDF , Cosine Similarity , Chatbot.
Kembali Antarmuka Pengguna Aplikasi Romantik Online dengan Metode User-Centered Design Shiddaq Quthbuddin Pajriannor ( 221710011 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutﬁ Rahmatuti Maghﬁroh Ringkasan—Aplikasi Romantik Online adalah aplikasi berba- sis web untuk pengelolaan rekomendasi kegiatan statistik. Rekomendasi kegiatan statistik merupakan salah satu layanan utama dari Badan Pusat Statistik ( BPS ) kepada penyelenggara kegiatan statistik. Dalam proses pembuatan aplikasi ternyata hanya berfokus pada kegunaan fungsi aplikasi akan tetapi antarmukanya tidak diperhatikan. Oleh karena itu peneliti akan melakukan perancangan kembali antarmuka aplikasi romantik online dengan melibatkan pengguna. Berdasarkan hasil evalu- asi antarmuka lama dengan menggunakan kuesioner evaluasi heuristik dan QUIS dapat dikatakan bahwa aplikasi masih perlu dikembangkan antarmukanya serta antarmukanya termasuk kategori buruk. Proses perancangan antarmuka menggunakan metode user-centered design , dimana solusi desain akan di- lakukan secara bertahap yaitu iterasi pertama wireframe low ﬁdelity , kemudian iterasi kedua wireframe high ﬁdelity dan iterasi terakhir prototype. Hasil penelitian ini adalah rancangan desain antarmuka baru berupa prototype. Pada evaluasi antarmuka baru menunjukkan bahwa kepuasan pengguna telah meningkat serta masalah pada indikator-indikator usability pada antarmuka baru lebih baik dari antarmuka lama. Kata Kunci—Evaluasi Heuristik , User-Centered Design , Ro- mantik Online.
Package R Seasonal Generalized Space Time Autoregressive dan Impelementasinya pada Peramalan Produksi Padi di Sumatera Selatan Ringkasan—space M. Yoga Satria Utama ( 221709801 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Ernawati Pasaribu suatu model yang time merupakan menggabungkan unsur dependensi waktu dan lokasi pada deret waktu. Dewasa ini pemodelan space time telah dapat dilakukan dengan aplikasi R. Salah satu library R yang dapat digunakan untuk pemodelan space time adalah package “gstar” yang dapat mempermudah pemodelan Generalized Space Time Autoregressive ( GSTAR ) . Namun , package tersebut belum mencakup unsur musiman seperti pada model SGSTAR yang diperkenalkan oleh Prastuti dan Suhartono. Oleh karena ini mengembangkan package R untuk pemodelan SGSTAR. ini mengimplementasikan package R Kemudian penelitian SGSTAR pada pemodelan produksi padi di Sumatera Selatan. Data yang digunakan berupa produksi padi berdasarkan kabupaten / kota di Sumatera Selatan pada Januari 2018 hingga Desember 2020. Model SGSTAR terbaik yang terpilih pada produksi padi menurut kabupaten / kota di Sumatera Selatan adalah SGSTAR ( 2 ) ( 1 ) 12. Berdasarkan hasil pemodelan , produksi padi di Sumatera Selatan pada tahun 2021 diramalkan mencapai 2.504.820 ton GKG. Selanjutnya , penelitian ini membangun dashboard informasi berbasis web menggunakan framework Shiny telah untuk memvisualisasikan hasil dari model yang dikembangkan. itu , penelitian Kelemahan model STAR telah diperbaiki oleh Borovkova , dkk [ 4 ] melalui model Generalized Space Time Autoreggresive ( GSTAR ) . Banyak penelitian yang berkaitan dengan kajian terapan model GSTAR , antara lain Ruchjana [ 5 ] melakukan pemodelan GSTAR pada kurva produksi minyak bumi. Minfeng Deng dan George Athanasopoulos [ 6 ] memodelkan data turis domestik di Australia menggunakan model Space Time Autoregressive Integrated Moving Average [ 7 ] memodelkan data pariwisata dengan menggunakan model VAR-GSTAR. ( STARIMA ) . Wutsqa Dari beberapa kajian yang telah dilakukan masih terbatas pada data deret waktu multivariat yang stasioner , tetapi belum melibatkan pola musiman atau seasonal. Prastuti dan Suhartono [ 8 ] menambahkan unsur musiman kedalam model umum GSTAR dan mengestimasi parameter menggunakan metode Generalized Least Square ( GLS ) yang biasanya digunakan dalam model Seemingly Unrelated Regression ( SUR ) melalui model S-GSTAR-SUR atau lebih dikenal sebagai model SGSTAR. Kata Kunci— SGSTAR , Package R , Produksi Padi , Dashboard
Perancangan Prototipe Web Diseminasi Sensus Pertanian 2023 dengan Responsive Web Design Faturrokhman ( 221810300 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , SST. , M.T. Ringkasan— Setelah pelaksanaan cacah lengkap dalam kegiatan Sensus Pertanian 2023 ( ST2023 ) , BPS ( Badan Pusat Statistik ) berkewajiban untuk menyajikan data yang telah diperoleh melalui diseminasi data , salah satunya dengan situs web. Maka dari itu , diperlukan web diseminasi ST2023 yang memiliki desain modern dan responsif di semua ukuran layar. Namun , web diseminasi sensus sebelumnya , ST2013 , hanya mendapatkan hasil usability testing sebesar 66,19 % dan pengguna perangkat seluler kesulitan dalam melihat informasi di dalam web. Untuk mengatasi masalah tersebut , peneliti melakukan penelitian untuk merancang prototipe web diseminasi ST2023 yang responsif menggunakan teknik Responsive Web Design. Prototipe kemudian dievaluasi menggunakan usability testing dan mendapatkan hasil sebesar 81,64 % . Uji coba responsif dan kompatibilitas pada berbagai browser juga telah dilaksanakan dan mendapatkan hasil bahwa prototipe sudah responsif di semua ukuran layar dan tampil dengan baik di sebagian besar browser di perangkat yang berbeda. Kata Kunci— Prototipe , Diseminasi , Sensus Pertanian 2023 , Responsive Web Design , Mobile-First Design
Big Data pada Small Area Estimation Rata-Rata Pengeluaran per Kapita ( Studi Kasus : Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta ) Shinta Mahaputri Hakim ( 221710013 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah , S.S.T. , M.Si. Ringkasan— Indonesia sebagai negara yang menganut sistem pemerintahan desentralisasi , tentunya penting bagi pemerintah untuk mengetahui gambaran wilayah melalui data dalam mewujudkan pembangunan daerah otonom. Salah satu tolak ukur keberhasilan pembangunan tersebut diukur melalui IPM yang salah satu komponennya adalah pengeluaran per kapita. Akan tetapi , estimasi pengeluaran per kapita tingkat kecamatan sulit dilakukan karena kurangnya sampel. SAE sebagai salah satu solusi BPS dalam melakukan estimasi pada wilayah kecil. Biasanya , BPS memanfaatkan data Podes sebagai variabel penyerta dalam SAE , akan tetapi pengumpulan data Podes hanya dilakukan tiga kali dalam sepuluh tahun sehingga terkadang hasil estimasi SAE menjadi out of date. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penggunaan big data ( dalam hal ini hasil olahan citra satelit ) sebagai variabel penyerta untuk estimasi rata-rata pengeluaran per kapita dengan membandingkan tiga model SAE berdasarkan variabel penyertanya yaitu Podes , olahan citra satelit , dan kombinasi citra satelit-Podes. Hasil Estimasi menunjukkan variabel penyerta olahan citra satelit menghasilkan nilai MSE dan RSE lebih kecil daripada variabel penyerta data Podes. Sedangkan MSE dan RSE paling kecil dihasilkan pada variabel kombinasi citra satelit-Podes. Dengan demikian , big data hasil olahan citra satelit berpotensi sebagai alternatif variabel penyerta dalam SAE karena tersedia secara berkala , mencakup hingga level kecil , dan biaya lebih rendah. Kata Kunci— big data , citra satelit , Pengeluaran per Kapita , Small Area Estimation.
Analisis Sentimen untuk Mendeteksi Indikasi Self- Harm pada Pengguna Twitter di Indonesia Varadinya Sholaita ( 221810641 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D sentimen Twitter Ringkasan— Analisis telah banyak diterapkan untuk menganalisis opini publik dan menghasilkan performa yang baik , sehingga dapat dimanfaatkan untuk menganalisis tweet mengenai self-harm atau perilaku menyakiti diri sendiri. Self-harm dapat berujung pada bunuh diri jika tidak ditangani. Oleh karena itu , diperlukan pendeteksian dini dengan melihat indikasi self-harm pada seseorang agar masalah tersebut dapat ditangani secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi indikasi self-harm dengan melakukan analisis sentimen pada tweet yang diunggah oleh pengguna Twitter berbahasa Indonesia. Data tweet diklasifikasikan menggunakan metode Support Vector Machine ( SVM ) . Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa pengguna Twitter perempuan dan pengguna Twitter berumur 18 tahun ke bawah merupakan kelompok yang paling berpotensi melakukan self-harm di Indonesia. Tweet terindikasi self-harm paling banyak diunggah pada siang hingga sore hari dan pada hari kerja. Tidak terdapat pola tertentu yang terbentuk dari tweet terindikasi self-harm yang diunggah berdasarkan tanggal. Penerapan metode SVM sudah cukup baik dalam mendeteksi indikasi self-harm pada pengguna Twitter dengan akurasi sebesar 81,124 % . Kata Kunci— Analisis Sentimen , Self-Harm , Twitter , Support Vector Machine
Kemiskinan di Indonesia dengan Menggunakan Metode Algoritma Decision Tree C5.0 Frenaldy Wahyudi Wenas ( 221709708 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , SST , M.Si. Ringkasan— Kemiskinan merupakan masalah yang komplek bagi banyak negara. Di Indonesia , persentase kemiskinan di beberapa provinsi masih memerlukan perhatian serius dari ini bertujuan untuk pemerintah. Sehingga , penelitian mengklasifikasikan provinsi-provinsi di Indonesia ke dalam kategori kemiskinan berdasarkan target persentase kemiskinan yang ada. Dengan menggunakan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik ( BPS ) serta menerapkan metode klasifikasi Decision Tree dengan algoritma C5.0 dari variabel-variabel yang diduga mampu mengelompokkan kemiskinan. Decision Tree yang telah dibentuk kemudian dilakukan proses boosting sehingga didapatkan tiga model unik terbaik dengan error rate sebesar 2.9 persen. Variabel-variabel yang termasuk ke dalam model tersebut adalah harapan hidup , persentase Kelompok Usaha Bersama ( KUBE ) , tingkat pengangguran terbuka , persentase pekerja tani di sektor informal , rata-rata lama sekolah , dan persentase penduduk pengguna ponsel. Berdasarkan hasil pengolahan dengan Variable Importance Measure , diperoleh tiga variabel yang berkontribusi besar dalam pemodelan ini yaitu harapan hidup , persentase sekolah dasar di desa / kelurahan , dan persentase pekerja tani di sektor informal. Kata Kunci— Klasifikasi , kemiskinan , decision tree , algoritma C5.0
Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Rumah Negara BPS RI Berbasis Web Habibullah Hibatul Wafi ( 221910761,4SI1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Dalam rangka memenuhi kebutuhan penugasan dan memudahkan pegawainya yang harus pindah dan bertempat tinggal di dekat tempat kerja , BPS menyediakan fasilitas perumahan bagi pegawai melalui rumah negara. Biro Umum BPS RI merupakan bagian yang mengurus proses pengelolaan rumah negara BPS. Namun proses bisnis tersebut masih menggunakan sistem yang sederhana. Meskipun sistem tersebut dapat memberikan solusi awal , ada beberapa kendala yang dialami seperti banyaknya formulir yang harus diisi dan manajemen data yang dilakukan dalam tempat yang terpisah menyebabkan pekerjaan perlu dilakukan dengan lebih teliti untuk mencegah kesalahan sehingga membutuhkan lebih banyak waktu. Metode yang digunakan pengembangan adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model waterfall. Implementasi sistem usulan menggunakan framework Laravel dan php versi 8. Metode pengujian yang akan digunakan adalah Blackbox testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Pada pengujian metode Blackbox testing hasil fungsi sudah sesuai harapan dan hasil pengujian SUS mendapat nilai rata-rata 7,8 yang artinya pengguna cukup puas terhadap sistem yang telah dikembangkan. Kata Kunci— Sistem Informasi Manajemen , Rumah Negara , sistem SK , SDLC , Waterfall.
Model Conditional-GAN dalam Pembangkitan Data Sintetis untuk Segmentasi Iffati Uzma ( 221810335 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni , S.ST , M.Stat Network Generative Adversarial Ringkasan— Keterbatasan jumlah data training pada kasus learning memengaruhi performa model yang kajian deep dihasilkan. Hal ini karena terbatasnya data bisa menyebabkan overfit sehingga model tidak dapat bekerja dengan baik. Conditional ( cGAN ) diperkenalkan untuk membangkitkan data sintetis dengan mempertimbangkan kondisi tertentu. Segmentasi , merupakan salah satu bentuk analisis gambar paling mendasar. Sehingga tujuan penelitian ini adalah membangkitkan data sintetis dengan cGAN untuk mendapatkan data training tambahan sehingga dapat mengoptimalkan model segmentasi.. Model Conditional GAN dan CNN Arsitektur U-Net dan FCN menggunakan dataset MNIST Fashion , MNIST digit , dan oxford IIIT Pet. Hasil penelitian diperoleh bahwa penerapan metode cGAN berhasil membangkitkan data gambar sintetis baru yang cukup baik mengikuti gambar asli seiring dengan proses pelatihan. Kenambahan data sintetis bangkitan dengan cGAN berpengaruh baik pada loss dan akurasi validasi , namun belum menunjukkan pengaruh yang baik untuk indikator evaluasi lain. Hal ini dapat disebabkan karena data sintetis yang belum terlalu mirip dengan data sebenarnya. Kata Kunci—deep learning , keterbatasan data , cGAN , CNN , segmentasi
Pembangunan Sistem Informasi Desa Cinta Statistik ( Desa Cantik ) Berbasis Web Studi kasus : Desa Kepurun , Kecamatan Manisrenggo , Kabupaten Klaten Dwi Joko Purnomo ( 221910685 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus M.B.A. Ringkasan— Salah satu langkah yang dilakukan Badan Pusat Statistik ( BPS ) untuk mewujudkan Satu Data Indonesia ( SDI ) adalah melalui program Desa Cinta Statistik ( Desa Cantik ) . Program Desa Cantik memiliki tujuan utama yaitu untuk mendukung upaya pengentasan kemiskinan. BPS Kabupaten Klaten mengajukan Desa Kepurun sebagai desa pelopor yang akan dilibatkan dalam program Desa Cantik. Pada Desa Kepurun , pemanfaatan data kependudukan dinilai belum optimal. Hal ini dikarenakan , kurangnya pemahaman mengenai ilmu statistik oleh pemerintah setempat. Berdasarkan wawancara dengan Kepala Desa Kepurun , pemanfaatan data kependudukan akan lebih optimal dengan adanya sebuah sistem informasi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi Desa Cinta Statistik berbasis website. Metode perancangan sistem yang digunakan adalah Systems Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model waterfall. Berdasarkan hasil pengujian Blackbox dan survei SUS diperoleh bahwa fitur utama sistem dapat berfungsi dengan baik dan dapat diterima oleh pengguna. Kata Kunci— Desa Cantik , Sistem Informasi , Website
Sistem Informasi Penghitungan Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga Triwulanan Efriandi ( 221709653 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , MBA. cukup Ringkasan— Produk Domestik Bruto ( PDB ) merupakan salah satu indikator utama untuk menentukan pertumbuhan ekonomi suatu negara. PDB dapat dihitung melalui tiga pendekatan , yaitu pendekatan produksi , pendekatan pendapatan dan pendekatan satu komponen penyumbang PDB pengeluaran. Salah signifikan adalah pendekatan pengeluaran yang Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga ( PKRT ) . PKRT dihitung oleh BPS RI pada Subdirektorat Neraca Rumah Tangga dan Institusi Nirlaba. Perhitungan PKRT triwulanan selama ini menggunakan aplikasi Microsoft Excel , dimana dirasa belum cukup efisien. Beranjak dari permasalahan itu , penelitian ini dibuat untuk membangun sistem informasi penghitungan PKRT triwulanan sehingga nantinya akan dibuat sistem penghitungan PKRT yang mampu menyelesaikan isu yang ada , serta efisien dalam pengerjaannya. Penelitian ini menggunakan metode analisis permasalahan dan PIECES untuk analisa kebutuhan. Untuk testing dan evaluasi , peneliti menggunakan black box testing dan SUS. Kata Kunci— Pembangunan Sistem , Sistem Infromasi , PDB Pengeluaran , PKRT Triwulanan