alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Pembangunan Aplikasi Penghitungan Sumber-Sumber Pertumbuhan Output Muh. Adriansyah ( 221810431 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Budiasih Ringkasan— Pertumbuhan ekonomi dapat diukur melalui penghitungan pertumbuhan produk / output. Penghitungan output dapat didefinisikan sebagai fungsi dari capital , labor , serta Total Factor Productivity ( TFP ) . TFP merupakan semua faktor yang mempengaruhi tingkat produktivitas selain dari faktor modal dan tenaga kerja. Penghitungan sumber pertumbuhan output dilakukan menggunakan metode Growth Accounting Model ( GAM ) . Aplikasi yang akan dibangun ini akan membantu pengguna dalam melakukan penghitungan nilai TFP serta sumber pertumbuhan output lainnya dengan mudah dan akurat. Pembangunan aplikasi yang dilakukan menggunakan metode Waterfall yang berbasis desktop dan akan dilanjutkan dengan pengujian kelayakan aplikasi serta uji kesesuaian hasil menggunakan data dari penelitian sebelumnya. Kata Kunci— TFP , Waterfall , Aplikasi , Pertumbuhan Output , Growth Accounting Model.
Integrasi Citra Satelit Multi Sumber Berbasis Deep Learning dan Geospatial Big Data Lainnya Untuk Pemetaan Kemiskinan Anak Studi Kasus : Provinsi Banten Nasiya Alifah Utami ( 221810496 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto Ringkasan— Kemisikinan anak merupakan salah satu fokus utama SDGs yang diadopsi oleh pemerintah Indonesia dalam RPJMN. Usaha pengentasan kemiskinan anak dapat dilakukan dengan pemantauan regular dan komprehensif. Data kemiskinan anak di Indonesia yang dijadikan sebagai basis pemantauan bersumber dari SUSENAS 2016 yang frekuensi update dan level penyajiannya cukup terbatas. Akibat keterbatasan tersebut , pemanfaatan penginderaan jauh multi sumber dan geospatial big data lainnya sangat potensial untuk memetakan kemiskinan anak mengingat penginderaan jauh dan big data memiliki frekuensi update dan level penyajian yang lebih granular ( dalam grid ) . Hasil menunjukkan bahwa 1 ) Pengintegrasian citra satelit multisumber dan geospatial big data dengan metode pembangunan indeks menggunakan weighted sum dapat memetakan kemiskinan anak dalam level 1 km grid dengan indeks terbaiknya adalah EWS yang memiliki RMSE 2,675 , 2 ) Model machine learning terbaik untuk mengestimasi kemiskinan anak adalah Multilayer Perceptron ( MLP ) dengan RMSE sebesar 2,332 , 3 ) Pengimplementasian deep learning dapat digunakan untuk megekstraksi fitur sebagai prediktor model estimasi kemiskinan anak , model terbaik yang dihasilkan adalah ResNet34-RFR yang memiliki RMSE 2,999 , 4 ) Hasil estimasi dengan citra satelit multisumber dan geospatial big data lainnya menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan model estimasi yang hanya menggunakan citra satelit siang hari dengan deep learning. Pemetaan kemiskinan kemudian divisualisasikan secara dinamis dalam map dashboard sederhana yang bisa diakses kapanpun dan dimanapun. Kata Kunci— kemiskinan anak , citra satelit , geospatial big data , machine learning , deep learning. atau 2030 Pemerintah
Pembangunan Sistem Open Courseware Studi Kasus Politeknik Statistika STIS Urwatil Hasna ( 221911115 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang , Ph.D. Ringkasan— Politeknik Statistika STIS adalah salah satu perguruan tinggi kedinasan di Indonesia yang berada di bawah naungan Badan Pusat Statistik ( BPS ) . Selama pandemi , Politeknik Statistika STIS memanfaatkan platform Google Classroom sebagai media e-learning dan Zoom untuk tatap muka secara virtual. Namun , materi yang diunggah oleh dosen pada suatu kelas di Google Classroom ini hanya terbatas di kelas tersebut saja. Mahasiswa yang tidak masuk ke dalam kelas tersebut tidak dapat melihat materi dan bahan pembelajaran yang tersedia di sana. Keterbatasan ini membuat penulis menginisiasikan sebuah sistem yang dinamakan Open Courseware ( OCW ) . OCW adalah program publikasi digital yang bebas dan terbuka dari materi pendidikan yang berkualitas tinggi yang disiapkan oleh suatu lembaga terkait. OCW dapat membantu memenuhi komitmen pemerintah Indonesia untuk membantu semua warga negara untuk mencapai pendidikan melalui segala jenis kesempatan belajar. Dengan OCW , pengguna dapat mengakses bahan pembelajaran sesuai dengan kebutuhannya masing-masing. Penelitian ini menggunakan metode Rapid Application Development serta metode evaluasi sistem dengan black box testing dan System Usability Scale. Kata Kunci— Pembelajaran , OCW , Politeknik Statistika STIS.
SENTIMEN DAN TOPIK PEMBICARAAN PUBLIK TERHADAP PROGRAM PSBB DAN PPKM : STUDI KASUS PENGGUNA TWITTER Deni Rahmat Ramdhani ( 221709613 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I. Ringkasan— Pemerintah Indonesia menerapkan kebijakan untuk menekan angka penyebaran COVID-19 , yaitu dengan kebijakan PPSB dan PPKM. Indikator kesuksesan tidak dapat sepenuhnya dilihat dari angka statistik , penilaian tersebut juga mempertimbangkan masukan , diantaranya adalah dengan melihat respon dan opini masyarakat terhadap program tersebut. Penelitian ini mengekstraksi informasi mengenai Kebijakan PSBB dan PPKM pada media sosial Twitter dengan pendekatan analisis sentimen menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes untuk klasifikasi persepsi masyarakat dan Topic Modelling menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) untuk menentukan jumlah topik yang dibahas masyarakat beserta kata kuncinya. Meskipun tweet pada penelitian ini didominasi oleh sentimen netral , namun diketahui bahwasannya sentimen negatif lebih banyak daripada sentimen positif. Model klasifikasi yang terbentuk dari Multinomial Naïve Bayes adalah sebesar 58,3 % dan topik yang terbentuk adalah sebanyak 3 topik. Kata Kunci— COVID-19 , PPSB , PPKM , Sentimen , Topic Modelling
Deteksi Bangunan Wilayah Perkotaan Menggunakan Deep Learning Berbasis Objek dengan Arsitektur YOLO pada Citra Satelit Studi Kasus : DKI Jakarta Wahidya Nurkarim ( 221810650 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto SST , M.T Ringkasan— Bangunan merupakan fitur yang paling terlihat di daerah perkotaan. Pendeteksian bangunan dari penginderaan jauh memiliki peranan penting dalam mengambil kebijakan seperti perencanaan dan pengembangan kota. Dalam aspek official statistics , deteksi bangunan berpotensi untuk digunakan pada geotagging landmark bangunan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi dan menghitung bangunan wilayah perkotaan secara otomatis dengan memanfaatkan teknik deep learning dan ketersediaan data citra satelit pada resolusi yang tinggi. Model pre-trained dibangun menggunakan arsitektur You Only Look Once ( YOLO ) lalu digunakan untuk melakukan fine tuning terhadap data wilayah studi pada tiga kategori wilayah : terpadat , menengah , dan terjarang , sehingga menghasilkan model fine-tuned mampu mengdeteksi bangunan dan memiliki performa tertinggi hingga 80 % pada wilayah dengan kepadatan bangunan menengah di Kelurahan Kembangan Utara , Jakarta Barat. Dari penelitian ini , dapat disimpulkan bahwa model dapat dengan baik mendeteksi bangunan di wilayah yang memiliki batasan yang jelas antara satu bangunan dengan lainnya. Hasil yang diperoleh menawarkan implementasi praktis yang potensial untuk perolehan informasi lokasi bangunan untuk pemetaan landmark bangunan. fine-tuned. Model Kata Kunci— bangunan , citra satelit , YOLO , object detection , penginderaan jauh
Segmentasi Geografis dengan Fuzzy K-Prototype pada Data Marketplace Indonesia Irvan Permana Bustami ( 221810350 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Setia Pramana , Ph.D Ringkasan— Marketplace merupakan situs web yang menyediakan tempat secara daring untuk para pelaku usaha untuk menjual produknya di situs web tersebut. Perkembangan marketplace di Indonesia dapat dikatakan bergerak sangat cepat. Indonesia merupakan negara yang paling besar kenaikan indeks volume penelusuran untuk kueri terkait pedagang dan penjual yaitu sebesar 18 kali sejak tahun 2017. Setiap wilayah mempunyai karakteristik marketplace yang menarik untuk dianalisis sehingga segmentasi geografis akan dilakukan. Data bersumber dari salah satu marketplace di Indonesia dan diambil dengan metode web scraping. Metode analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif dan analisis klaster. Analisis deskriptif yang digunakan bertujuan untuk melihat gambaran dari beberapa atau semua variabel yang ada. Analisis klaster digunakan untuk melihat segmentasi geografis dari data toko dan produk di suatu wilayah tertentu. Toko pada marketplace paling banyak berasal dari Pulau Jawa. Web scraping juga sudah dilakukan untuk mendapatkan data produk. Hasil dari analisis klaster didapatkan empat klaster baik untuk data produk maupun toko di Provinsi DKI Jakarta. Adapun profil masing-masing kabupaten / kota di DKI Jakarta dapat terlihat pada kategori produknya. Jakarta Barat menjual produk Pertukangan , Jakarta Pusat menjual produk Elektronik , Jakarta Selatan menjual produk Makanan & Minuman , Jakarta Timur menjual produk Kesehatan , Jakarta Utara menjual produk Otomotif , dan Kepulauan Seribu menjual produk pakaian. Kata Kunci— marketplace , web scraping , segmentasi , klaster.
Normalisasi Leksikal Teks Sosial Media Berbahasa Indonesia Pada Level Kalimat Albert Assidiq ( 221910956 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa , S.S.T. , M.T. Abstrak— Media sosial merupakan salah satu sumber data tidak terstruktur yang banyak digunakan. Data teks pada media sosial biasanya menggunakan kata tidak baku sehingga kata yang bermakna sama direpresentasikan dalam berbagai bentuk , seperti bentuk singkatan , perpanjangan vokal , bahasa gaul , dan kesalahan penulisan. Untuk mengurangi variasi kata yang bermakna sama perlu dilakukan normalisasi teks. Pada penelitian ini dibangun model normalisasi leksikal teks media sosial berbahasa Indonesia pada level kalimat. Model yang digunakan adalah IndoGPT2 dan IndoBART-v2 hasil pretrained model yang dilatih di bahasa Indonesia , Jawa , dan Sunda. Selanjutnya dilakukan fine-tuning untuk menyesuaikan model dengan aturan baru yaitu normalisasi teks. Finetuned model tersebut kemudian dievaluasi secara intrinsik dengan menghitung BLEU , ROUGE , dan SacreBLEU. Evaluasi secara ekstrinsik dilakukan dengan melakukan klasifikasi teks menggunakan model Regresi Logistik Multinomial. Berdasarkan hasil eksperimen , IndoBART-v2 memiliki skor yang lebih besar di semua metrik evaluasi intrinsik. Pada evaluasi ekstrinsik didapat akurasi meningkat setelah data teks dinormalisasikan. Kata Kunci— Normalisasi Leksikal , Seq2Seq , Text Preprocessing
Pembangunan Pipeline untuk Imputasi Komponen CIF pada Data Impor Indonesia M. Baital Salsabil ( 221810397 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni , S.ST , M.Stat Ringkasan— Data impor biasanya disajikan dalam bentuk CIF yang terdiri dari tiga komponen , yaitu FOB , insurance , dan freight. Penyajian data impor dalam bentuk setiap komponennya juga diperlukan , tetapi sebagian besar nilai ketiga komponen CIF tidak tersedia. Proses imputasi menjadi salah satu solusi dalam mengatasi permasalahan tersebut , dalam melakukan proses imputasi ini diperlukan tahapan yang sistematis dan otomatis karena berhadapan dengan data kegiatan impor yang dihasilkan setiap tahun dengan ukuran data berskala besar. Dengan demikian , penelitian ini bertujuan untuk membangun pipeline yang dapat melakukan imputasi terhadap ketiga komponen CIF secara efektif dan otomatis. Data yang digunakan merupakan data impor Indonesia selama tahun 2019. Pada penelitian ini dibangun sebuah pipeline sebagai alur preprocessing untuk membuat model yang digunakan untuk menghitung nilai komponen CIF. Random Forest diterapkan dalam progam imputasi komponen CIF berbasis R sebagai model yang lebih baik dibandingkan Gradient Boosting berdasarkan RMSE , MAE , dan beberapa nilai statistik. Kata Kunci—pipeline , preprocessing , imputasi , CIF.
Klasifikasi Tweet Terkait Korban Kejahatan Siber Terhadap Individu di Indonesia Pratitya Siwapatra ( 221910949 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuiarto , SST. , M.Si Ringkasan— Pengunaan internet dan kemajuan tekologi yang semakin berkembang juga menjadikan tindak kejahatan ikut berkembang dan munculnya cybercrime atau kejahatan siber , khususnya pada kejahatan siber terhadap individu. Salah satu sumber data merupakan media sosial twitter , dimana pada tahun 2023 mencapai 24 juta pengguna. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui metode pengklasifikasian terbaik untuk data kejahatan siber terhadap indivud dan pemodelan topik untuk mengetahui topik terkait , terutama pada kejahatan judi online , pemerasan , penipuan , pornografi anak , dan sadap. Dihasilkan metode klasifikasi terbaik adalah Logistic Regression OVR dan setiap kejahatan siber memiliki jumlah topik terkait yang berbeda-beda yang berhubungan dengan jumlah data yang ada untuk setiap kejahatan. Kata Kunci— kejahatan siber , twitter , klasifikasi , LDA
Ulasan Objek Daya Tarik Wisata di Jawa Timur pada Google Maps Disya Pratistaning Ratriatmaja ( 221709638 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Ringkasan— Pandemik COVID-19 berdampak pada sektor pariwisata , salah satunya pada keberlangsungan Objek Daya Tarik Wisata ( ODTW ) . Pemerintah Jawa Timur dengan jumlah ODTW terbanyak membuat Pergub No. 53 Tahun 2020 sebagai upaya pencegahan penyebaran COVID-19 dengan protokol kesehatan. Tetapi masih banyak pelanggaran yang terjadi , sehingga perlu adanya pengawasan khususnya di ODTW. Calon pengunjung juga memerlukan informasi penerapan protokol kesehatan , fasilitas yang tersedia , dan informasi lainnya terkait ODTW. Ulasan pada Google Maps sebagai Big Data menyimpan informasi ODTW berdasarkan pengalaman pengunjung. Analisis ulasan berhasil dilakukan dengan metode Multinomial Naïve Bayes ( MNB ) , Term Frequency-Inverse Document Frequency ( TF- IDF ) , dan pseudo-labelling , serta asosiasi kata. Hasil analisis menunjukkan bahwa protokol kesehatan telah diterapkan , fasilitas yang tersedia telah baik , dan tidak terjadi perubahan ulasan pada saat pandemik di ODTW. Nilai Stuart-Kendall Tau- c menunjukkan hubungan yang sangat lemah dengan arah positif antara rating dan sentimen ulasan. Penghitungan data cocok dengan metode Haversine , Jaro Winkler , dan Levenshtein menunjukkan bahwa data hasil web scraping dapat menjadi bahan pelengkap data BPS. Kata Kunci— pariwisisata , COVID-19 , ulasan , Google Maps
Pemodelan Prediksi Harga Saham Menggunakan Long-Short Term Memory : Studi Empiris pada Saham Bank Rakyat Indonesia Eko Putra Wahyuddin ( 221810259 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , M.Si ( kurs ) . Selain Ringkasan— Pemodelan untuk memprediksi harga saham merupakan topik yang menarik untuk dibahas di ranah akademik. Model yang digunakan beragam , mulai dari model berbasis statistik , machine learning , hingga deep learning. Variabel independen yang digunakan juga beragam , yaitu history harga saham , teknikal indikator dan nilai tukar mata uang juga metode yang itu , berkembang menggunakan data sentimen sebagai variabel independen. Oleh karena itu , penelitian ini akan menggunakan history harga saham , 10 teknikal indikator , kurs rupiah , dan sentimen data berita untuk memprediksi harga saham Bank Rakyat Indonesia dan kemudian akan membandingkan kombinasi variabel mana yang paling baik untuk digunakan. Model yang digunakan adalah model berbasis deep learning yaitu Long-Short Term Memory. Selain itu akan dilakukan hyperparameter optimization dan walk forward validation untuk memperoleh model terbaik dari setiap kombinasi variabel sehingga perbandingan model yang dilakukan tidak menjadi bias. Model terbaik yang diperoleh adalah model dengan variabel history harga saham dan sentimen skor dengan RMSE pada data testing sebesar 96.61 dan MAE sebesar 86.97. Kata Kunci— prediksi saham , nilai tukar mata uang , sentimen analisis , hyperparameter optimization , walk forward validation.
Aplikasi Sistem Informasi Layanan Kemahasiswaan Berbasis Web ( Studi Kasus : Bagian Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan Politeknik Statistika STIS ) Fikri Septrian Anggara ( 221810306 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti maghfiroh , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Bagian Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan ( BAAK ) merupakan salah satu unsur pelaksana administrasi Politeknik Statistika STIS dan memiliki tanggung jawab salah satunya layanan kemahasiswaan. Proses pelayananan di bagian kemahasiswaan masih dilakukan secara manual contohnya pada layanan Surat Permintaan Data ( SPD ) dan Surat Keterangan Mahasiswa ( SKM ) . Permintaan layanan dilakukan melalui email atau langsung di ruang BAAK , proses pengulasan permintaan layanan tersebut belum terkomputerisasi sehingga rentan kesalahan dan tidak efisien serta progres persetujuan tidak termonitor oleh pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun layanan kemahasiswaan berbasis web progresif dengan harapan mampu memenuhi kebutuhan proses bisnis kemahasiswaan BAAK. Pengembangan sistem informasi ini dilakukan menggunakan metode eXtreme Programming modifikasi dan RESTful MSOAM. Berdasarkan hasil evaluasi , diketahui bahwa sistem telah mengimplementasikan proses bisnis usulan layanan SPD dan SKM , telah memenuhi 90,77 % kriteria penerimaan kebutuhan pengguna , memenuhi syarat PWA , dan memenuhi 4 prinsip inti service-orientation dan prinsip reusability. informasi sistem Kata Kunci— Sistem Informasi , BAAK , eXtreme Programming , Progressive Web Apps , RESTful MSOAM , Service-Oriented Architecture
Identifikasi Tweet spam pada Twitter Menggunakan Algoritma Support vector machine dan Naïve bayes Muhammad Firli ( 221709853 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Spam merupakan tindakan penyalahgunaan yang selain merugikan juga membahayakan. Keberadaan Spam pada Twitter juga dapat mempengaruhi data Twitter yang dapat dimanfaatkan dalam penelitian. Sehingga dibutuhkan alat ataupun informasi yang memungkinkan kita untuk mendeteksi keberadaan Tweet spam sehingga dapat menghindari Spam. Oleh karena itu disusunlah penelitian ini dengan tujuan untuk membangun model pengklasifikasian Tweet menggunakan metode Support vector machine dan Naïve bayes dalam mendeteksi Tweet ke dalam kelas Spam dan bukan Spam dan membandingkan hasil kedua metode klasifikasi tersebut , guna melihat metode mana yang lebih efektif. Selain itu dibutuhkan juga informasi tentang metode Preprocessing apa yang paling mampu membersihkan data Twitter sehingga dapat meningkatkan analisis klasifikasi yang dilakukan. Dari penelitian yang dilakukan kombinasi metode preprocessing menggunakan algoritma python dan metode analisis support vector machine menjadi kombinasi yang memiliki tingkat akurasi tertinggi pada kedua data yaitu sebesar 88,847 % dan 84.894 % . Kata Kunci— Spam , Twitter , Support vector machine , Naive Bayes , Preprocessing.
Luas Area Tanam Padi dengan Deep Learning pada Citra Satelit Resolusi Menengah Sentinel-2 dan Landsat-8 , Studi Kasus di Kabupaten Nganjuk , Jawa Timur Terry Devara Tri Saadi ( 221710028 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST , MT. Ringkasan— Pada tahun 2018 , Badan Pusat Statistik ( BPS ) telah memperkenalkan metode Kerangka Sampel Area ( KSA ) untuk melakukan estimasi area produksi padi , di mana prosesnya masih membutuhkan sumber daya manusia. Penelitian ini membahas mengenai pemanfaatan data penginderaan jauh , khususnya citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8 , sebagai pendekatan alternatif yang lebih murah dari sisi tenaga. Penelitian ini berfokus pada penentuan fitur pita spektral dan indeks komposit citra dengan pemanfaatan metode deep learning untuk mendeteksi area tanam padi di Kabupaten Nganjuk , Jawa Timur. Selain itu penelitian ini bertujuan untuk membuat model pengklasifikasian terbaik , sekaligus melakukan estimasi area tanam padi. Hasil penelitian menunjukan model CNN memberikan hasil terbaik dengan nilai f1-score sebesar 97,16 % . Kata Kunci— penginderaan jauh , deteksi padi , deep learning
Analisis Status Kejadian Penyakit Jantung pada Penderita Depresi di Indonesia Tahun 2018 Athoillah Zakky Ramdhani ( 221910792 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Achmad Syahrul Choir S.ST , M.Si. dalam mengklasifikasi Ringkasan— Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji faktor- faktor yang memengaruhi kejadian penyakit jantung serta membandingkan performa regresi complementary log-log dengan model seleksi stepwise dan interpretasi LIME dengan model SMOTE Random Forest dan menginterpretasi jantung pada status kejadian penyakit penderita depresi. Hasil penelitian menjelaskan bahwa terdapat 5 gejala depresi , 6 penyakit komorbid , 1 faktor gaya hidup , 1 faktor non modifable , dan 13 interaksi antar variabel yang signifikan dengan regresi complementary log-log. Selain itu , perbandingan model menjelaskan bahwa SMOTE Random Forest menghasilkan performa yang lebih baik dalam hal klasifikasi , sedangkan regresi complementary log-log menghasilkan performa yang lebih baik dalam hal interpretasi status kejadian penyakit jantung pada penderita depresi di Indonesia tahun 2018. Kata Kunci— penyakit jantung , depresi , complementary loglog , random forest
Pembangunan Sistem Informasi Tracer Study Alumni Politeknik Statistika STIS Agung Dika Wilantara ( 221911059 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Rindang Bangun Prasetyo , S.S.T. , M.Si. Ringkasan— Politeknik Statistika STIS sebagai salah satu perguruan tinggi di Indonesia memiliki kewajiban melaksanakan Tri Dharma perguruan tinggi yang menjadi tujuan dari visi dan misinya , dalam rencana strategis Politeknik Statistika STIS 2020- 2024 terdapat tujuan strategis yang mencerminkan fokus perubahan yang akan dilakukan oleh Polstat STIS dalam periode 2020-2024 , yakni bahwa Polstat STIS berupaya terus-menerus untuk meningkatkan kualitas dari produk yang dihasilkannya berupa SDM lulusan Polstat STIS dan penelitian bidang statistik serta pemanfaatannya kepada masyarakat. Untuk mencapai dan mengukur hal tersebut dapat dilakukan dengan tracer study. Tracer study atau yang juga dikenal sebagai penelusuran alumni bertujuan untuk melacak jejak lulusan atau alumni yang dilakukan setelah lulus dan untuk mengetahui outcome / output pendidikan. Penelitian ini fokus pada pembangunan sistem informasi tracer study alumni Politeknik Statistika STIS untuk mengelola dan memenuhi kebutuhan informasi tentang kinerja lulusan Politeknik Statistika STIS hingga menjadi bahan pertimbangan evaluasi pelaksanaan proses pembelajaran di Politeknik Statistika STIS. Dari penelitian ini mengahasilkan Sistem Informasi Tracer Study Alumni Politeknik Statistika STIS yang telah diuji dan dievaluasi hingga dapat diterima dengan baik oleh calon responden Survei Tracer Study Alumni Politeknik Statistika STIS sehingga dapat digunakan oleh Satuan Penjamin Mutu ( SPM ) Politeknik Statistika STIS untuk melaksanakan survei penilaian alumni Politeknik Statistika STIS. Kata Kunci— Sistem informasi , tracer study , alumni , hasil pendidikan , kinerja lulusan.
Kompetensi yang dibutuhkan dari Pencari Kerja Bidang Teknologi Informasi di beberapa Lowongan Pekerjaan di JobStreet Tubagus Langlang Purwasasmita ( 221810634,4SD2 ) Dosen Pembimbing : Waris Marsisno Ringkasan— Bidang teknologi informasi menjadi salah satu bidang yang berkembang cepat di pasar kerja saat ini. Terdapat kecenderungan dari para pencari kerja yaitu mereka melamar ke berbagai lowongan kerja tanpa benar-benar memperhatikan persyaratan yang dibutuhkan. Kondisi tersebut memperkecil peluang pencari kerja untuk diterima di pasar kerja. Penelitian ini dimaksudkan untuk mengidentifikasi kebutuhan kompetensi informasi. Penelitian pencari kerja di bidang dilakukan terhadap 4009 data lowongan kerja di situs JobStreet. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 70 nama-nama pekerjaan yang dapat dikategorikan menjadi 7 kategori sesuai kerangka international standard classification of occupation ( ISCO ) 2008 , dan kompetensi-kompetensi yang dibutuhkan di tersebut seperti minimal pendidikan , pekerjaan-pekerjaan minimal skills , dan persyaratan lainnya. tahun pengalaman kerja , teknologi technical Kata Kunci— Kompetensi , Pencari Kerja , Teknologi Informasi , Web Scraping , JobStreet