alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Peramalan Emisi Karbon Dioksida di Indonesia serta Analisi Faktor-Faktor yang Memengaruhinya Muhammad Daffa Taufiq Hadikara ( 221910705 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Ringkasan— CO2 memegang perananan penting dalam perubahan iklim global. Tujuan dari penelitian ini adalah meramalkan emisi CO2 di Indonesia dan menganalisis faktor- faktor yang memengaruhinya. Metode ARIMA dan multilayer perceptron digunakan untuk mendapatkan metode peramalan terbaik , serta analisis RLB digunakan untuk menganalisis faktor- faktor yang berkontribusi terhadap perubahan emisi CO2. Hasil analisis menunjukkan bahwa emisi CO2 di Indonesia mengalami peningkatan yang cukup signifikan dalam beberapa dekade terakhir , sejalan dengan pertumbuhan ekonomi dan populasi. Faktor-faktor yang memengaruhi secara signifikan terhadap emisi CO2 di Indonesia meliputi kepadatan penduduk , serta konsumsi energi fosil dan terbarukan , namun pertumbuhan ekonomi tidak memiliki dampak secara signifikan terhadap emisi CO2. Berdasarkan hasil peramalan , didapatkan jumlah emisi CO2 di Indonesia sebesar 712 juta ton / tahun. Jumlah tersebut masih berada di bawah target pemerintah yang berada di sekitar 912 juta ton / tahun. Dengan menggunakan model peramalan yang tepat , penelitian ini dapat membantu pemangku kepentingan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berdampak signifikan terhadap emisi CO2 di Indonesia. Kata Kunci— Kebijakan , Lingkungan , Ekonomi , ARIMA , Multilayer Perceptron , Regresi Linier Berganda.
Penghitungan Indeks Harga Properti Perumahan dengan Menggunakan Data Situs Properti Anik Nurul ‘Izzati ( 221709561 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D langsung Ringkasan— Badan Pusat Statistik ( BPS ) menghitung Indeks Harga Properti Perumahan ( IHPP ) yang merupakan salah satu indikator untuk melihat pertumbuhan ekonomi di bidang properti. Survei yang dilakukan untuk menghitung IHPP adalah Survei Harga Properti Perumahan ( SHPP ) . Dalam melakukan survei , BPS masih menggunakan cara konvensional yaitu dengan wawancara terhadap perusahaan pengembang perumahan / apartemen. BPS mengalami kendala saat melakukan survei , dilihat dari perbedaan jumlah terealisasi dan jumlah target pada pencacahan SHPP yang jauh berbeda. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut dengan memanfaatkan pendekatan Big Data. IHPP akan dihitung menggunakan data yang didapatkan dari scraping data yang dilakukan pada salah satu situs properti yaitu rumah123.com. Penghitungan menggunakan Metode Matched Model dan Metode Hedonik. IHPP yang dihasilkan akan dibandingkan dengan IHPP milik BPS. Berdasarkan nilai akurasi yang dihitung dengan MAPE , IHPP dengan penghitungan Metode Hedonik menghasilkan nilai akurasi terkecil yaitu 2,69 % untuk properti rumah dan 4,75 % untuk properti apartemen. Kata Kunci— Big Data , IHPP , WebScraping , Properti.
Pengembangan Sistem Informasi Permintaan Desain Metodologi Berbasis Web pada Subdirektorat PDSS Bidang Distribusi dan Jasa Lanang Adi Berkah ( 16.9231 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.BA. Ringkasan— Subdirektorat Pengembangan Desain Sensus dan Survei ( PDSS ) merupakan salah satu subdirektorat di BPS yang melayani permintaan desain metodologi sensus maupun survei dari subject matter. Terdapat empat SOP untuk menghasilkan dokumen yang diminta subject matter. Dalam melaksanakan masing-masing SOP , PDSS melakukan pengerjaan dokumen desain yang dibutuhkan dengan cara manual yaitu dengan rapat surat. Pada kenyataannya terdapat beberapa dan menulis permasalahan yang muncul diantaranya tidak ada komunikasi progres pengerjaan yang jelas kepada subject matter mengenai seluruh dokumen yang dibuat PDSS sehingga subject matter mengeluhkan tersebut padahal PDSS sudah mengerjakan sesuai antrian pengerjaan. Selain itu terdapat pengetahuan yang hilang dari pengalaman membuat survei karena tidak ada sistem pencatatannya. Oleh untuk mengatasi karena permasalahan sistem informasi permintaan desain metodologi berbasis web pada bidang distribusi dan jasa di PDSS menggunakan SDLC Agile dengan pendekatan Scrum. ini dengan mengembangkan penelitian tersebut kelambanan pembuatan dilakukan dokumen itu Kata Kunci— PDSS , Laporan progres , Manajemen pengetahuan , Scrum.
Clustering Kerentanan Sosial terhadap Bencana Alam Menggunakan Geographically Weighted Principal Components Analysis dan Fuzzy Geographically Weighted Clustering ( Studi kasus di seluruh kabupaten / kota di Indonesia tahun 2019 ) Sufyan Aziz Prabaswara ( 221710020 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Yuliagnis Transver Wijaya Ringkasan— Indonesia merupakan negara dengan jumlah bencana alam yang banyak. Bencana alam yang ada dapat menyebabkan berbagai risiko pada masyarakat. Besarnya risiko yang harus diderita oleh masyarakat dapat dilihat dari tingkat kerentanan sosial terhadap bencana alam di wilahnya. Semakin tinggi tingkat kerentanan suatu daerah , semakin tinggi juga risiko yang akan didapatkan. Indonesia memiliki letak geografis yang bermacam-macam yang mana menyebabkan kerentanan sosial tiap daerah di Indonesia berbeda-beda. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui gambaran mengenai kerentanan sosial di seluruh Indonesia. Penelitian ini meneliti tentang persebaran kerentanan sosial yang ada di Indonesia menggunakan metode Geographically Weighted Principal Components Analysis ( GWPCA ) dan juga melakukan clustering yaitu dengan menerapkan Fuzzy Geographically Weighted Clustering ( FGWC ) menggunakan optimasi Particle Swarm Optimization ( PSO ) . Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah gambaran kerentanan sosial yang ada di seluruh Indonesia dalam tinggi dan rendah kerentanan. Kata Kunci— Bencana alam , kerentanan sosial , GWPCA , FGWC-PSO.
Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan dan Legalisir Ijazah dan Transkrip Nilai Berbasis Website Studi Kasus Politeknik Statistika STIS M. Zikri ( 221810404 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Erna Nurmawati , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Sistem Informasi Legalisir merupakan sistem yang dirancang untuk membantu Bagian Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan Politeknik Statistika STIS dalam pengelolaan permintaan ijazah dan transkrip nilai asli dan permintaan legalisir ijazah dan transkrip nilai. Proses permintaan legalisir ijazah saat ini masih dilakukan melalui media surat elektronik sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama. Metode prototype dipilih sebagai metode yang digunakan untuk pengembangan sistem karena memiliki keunggulan seperti adanya pengguna dan pengembang sistem berperan aktif dalam proses pengembangan sistem. Selain mempermudah dan mengotomasi alur proses permintaan legalisir ijazah , aplikasi juga dirancang agar alumni dapat memonitor proses legalisir ijazah yang diajukan. Kata Kunci— Ijazah , Transkrip nilai , Alumni , Prototype.
Pemetaan Luas Wilayah Tambang Batu Bara Menggunakan Machine Learning pada Citra Satelit Studi Kasus Kutai Timur , Kalimantan Timur M. Robith Hasymi Ananda ( 221910912 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST , MT informasi mengenai Ringkasan— Batu bara merupakan salah satu sumber daya alam yang berpengaruh besar bagi manusia. Sebagai salah satu negara dengan produksi batu bara terbesar , Indonesia mengekspor sebagian besar batu baranya ke negara lain. Publikasi terkait pertambangan batu bara di Indonesia masih terbatas dengan mengandalkan survei yang memerlukan waktu , biaya , tenaga yang cukup tinggi , dan terdapat kemungkinan bias oleh jawaban responden. Selain itu , dalam publikasi resmi tersebut tidak terdapat luas wilayah tambang yang bisa digunakan untuk memantau pemanfaatan wilayah oleh perusahaan. Oleh karena itu diperlukan suatu metode pengumpulan data yang cepat , murah , dan akurat. Remote sensing merupakan suatu metode alternatif yang efektif baik dari segi waktu maupun biaya. Untuk itu , penelitian ini mengombinasikan data citra satelit dan metode machine learning untuk menghasilkan klasifikasi yang akurat untuk pemetaan luas wilayah tambang batu bara. Berdasarkan hasil dari analisis deskriptif , indeks komposit yang diperoleh dari citra satelit cukup representatif untuk menunjukkan wilayah yang terdapat batu bara di dalamnya. Indeks komposit tersebut digunakan sebagai indikator pada proses pemodelan menggunakan machine learning. Dari beberapa algoritma yang diuji , random forest merupakan model terbaik dan menghasilkan akurasi sebesar 98.20 % . Kata Kunci— Batu bara , luas wilayah , citra satelit , machine learning.
Dampak Lokasi Terhadap Okupansi Hotel Studi kasus : Provinsi D.I. Yogyakarta Muhammad Fachry Nazuli ( 221810452 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Prof. Setia Pramana , Ph.D Ringkasan— Salah satu atribut utama dalam pemilihan dan kepuasan pelanggan hotel adalah lokasi. Lokasi yang strategis dapat memengaruhi permintaan akomodasi yang lebih tinggi. Permintaan akomodasi dapat dilihat pada tingkat okupansi hotel , yaitu persentase kamar yang telah direservasi pada waktu tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk membangun web-scraper Google Maps untuk data lokasi objek perkotaan. Selain itu , penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efek lokasi spasial terhadap tingkat okupansi hotel yang ada pada aplikasi reservasi hotel daring. Penelitian ini akan menggunakan data reservasi hotel daring yaitu Agoda.com pada Provinsi D.I. Yogyakarta berjumlah 245 hotel yang tersebar pada 3 kabupaten / kota yaitu pada Kota Yogyakarta , Kabupaten Sleman , dan Kabupaten Bantul. Metode analisis yang digunakan adalah analisis regresi spasial yaitu Spatial Error Model ( SEM ) dengan matriks ketetanggaan spasial menggunakan radius 3.2 km. Kesimpulan penelitian ini adalah terdapat efek lokasi spasial terhadap tingkat okupansi pada hotel-hotel yang ada pada aplikasi reservasi hotel daring. Lokasi spasial yang berpengaruh adalah jarak hotel ke bandara , jarak hotel ke halte bus , jumlah restoran terdekat , jumlah kantor terdekat , dan jumlah hotel terdekat. Kata Kunci— D.I. Yogyakarta , Hotel , Lokasi , Okupansi , Regresi Spasial , Scraping
Modul Layanan Konsultasi Online dan Artikel Ilmiah Pada Pojok Statistik Virtual Fahmi Muhammad Sahal ( 221910796 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I. Ringkasan— Pojok Statistik merupakan layanan kolaboratif antara BPS dan Perguruan Tinggi. Dalam langkah untuk mencapai target pada Renstra BPS 2020-2024 dan target RB BPS , dibangunlah Pojok Statistik Virtual untuk mengoptimalisasi kegiatan yang ada pada Pojok Statistik Offline. Namun fitur yang dibangun belum sesuai ataupun memenuhi kriteria dari Pojok Statistik Offline. Dari hasil wawancara dengan Tim Pojok Statistik BPS , terdapat beberapa rencana penambahan atau perbaikan fitur pada Pojok Statistik Virtual yang diantaranya adalah penambahan modul konsultasi online dan artikel ilmiah. Maka dari itu , penelitian ini bertujuan menambahkan fitur layanan konsultasi online dan artikel ilmiah pada Pojok Statistik Virtual. Proses pengembangan sistem ini menggunakan metode Prototyping. Implementasi program pada sistem menggunakan framework Laravel. Evaluasi sistem dilakukan dengan black-box testing dan uji usability menggunakan USE Kuesioner. Hasil dari evaluasi tersebut menunjukkan semua fungsi pada kedua modul berjalan dan berfungsi dengan baik. Lalu hasil dari uji usability menggunakan USE Kuesioner memperlihatkan bahwa kedua fitur ini sangat layak untuk digunakan. Kata Kunci— Pojok Statistik Virtual , konsultasi online , artikel ilmiah , Prototyping , USE Kuesioner.
Hoaks pada Berita Bahasa Indonesia Berbasis Teks Studi Kasus : Situs TurnBackHoax.id dan Detik.com Amanda Tabitha Bulan Panjaitan ( 221709539 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.ST , M.T informasi semakin maju Ringkasan—Teknologi tentu yang mendatangkan banyak kemudahan bagi para penggunanya , mulai dari kemudahan berkomunikasi , bertukar informasi dan banyak hal positif lainnya. Akan tetapi , kemudahan ini justru mempercepat penyebaran berita bohong pada internet. Hoaks adalah sesat dan berbahaya karena dapat menyesatkan persepsi manusia dengan cara memutarbalikkan fakta. Selain itu , berita palsu ini bertujuan untuk memengaruhi pembaca dengan menyajikan informasi yang salah sehingga para pembaca mempercayai berita tersebut dan mengambil tindakan berdasarkan berita tersebut. Oleh sebab itu , sebelum menyebar lebih luar di internet , dibutuhkan suatu sistem cerdas yang bekerja dengan cara mengklasifikasi sebuah berita secara cepat. tidak Hal menyesatkan para pembacanya. Pada penelitian ini , dibangun sebuah web scraper untuk memperoleh data berita berbahasa Indonesia. Scraping data menghasilkan dua korpus yang kemudian dilakukan klasifikasi Random Forest dengan metrik akurasi sebagai metode evaluasi. Diperoleh tingkat akurasi kedua korpus sebesar 88 % . Model ini kemudian diimplementasi dalam sistem deteksi hoaks berbasis web yang bertujuan untuk mempermudah masyarakat dalam mencari tahu kebenaran suatu berita. ini bertujuan agar berita bohong tersebut Kata Kunci—hoaks , klasifikasi , web scraping , data mining.
Penerapan Algoritma Iterated Local Search Berbasis Hyper-heuristic Dalam Penjadwalan Seminar dan Sidang Skripsi Farah Adiba Hutami ( 221911024 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.ST. , M.T. Ringkasan —Penjadwalan merupakan suatu permasalahan NP-hard dan penelitian dalam menyelesaikannya masih menjadi topik yang banyak diminati. Penjadwalan sidang skripsi / thesis defense merupakan salah satu jenis masalah penjadwalan yang ada di universitas. Di Politeknik Stastistika STIS , penjadwalan seminar dan sidang skripsi dilakukan secara manual. Waktu yang dibutuhkan untuk membuat jadwal yang layak sekitar empat hingga lima hari. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan otomatisasi dan optimisasi dalam penjadwalan seminar dan sidang skripsi di Politeknik Statistika STIS. Metode yang digunakan adalah iterated local search yang dijalankan dalam kerangka kerja hyperheuristic. Solusi yang diharapkan adalah solusi yang memenuhi semua hard constraints dan meminimalkan pelanggaran terhadap soft constraints. kunci—Iterated hyper-heuristic , search , Kata local penjadwalan.
ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP PROGRAM BANTUAN SOSIAL SELAMA PANDEMI MENGGUNAKAN DATA TWITTER Ulya Adiwena ( 221810637 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika S.S.T. , M.T.I. Ringkasan— Tahun 2020 , penduduk dunia mengalami pandemi karena wabah Covid-19. Adanya pandemi membuat beberapa masyarakat kehilangan pekerjaannya. Sebagai bentuk tanggung jawab pemerintah , pemerintah kemudian melakukan program bantuan sosial. Namun , berdasarkan siaran pers Ombudsman RI telah diterima pengaduan mengenai masalah penyaluran bantuan sosial sebesar 81,3 % dari 1.004 total pengaduan. Selanjutnya untuk memaksimalkan program bantuan sosial dilakukan evaluasi pelaksanaan program bantuan sosial. Evaluasi dilakukan pada sosial media Twitter karena Twitter sebagai salah satu situs web microblogging terbesar. Penelitian sentimen ini bertujuan untuk mendapatkan masyarakat pada program bantuan sosial selama pandemi. Penelitian ini menggunakan metodologi Naïve Bayes dan Support Vector Machine untuk menganalisis sentimen. Penelitian ini menggunakan dua metode karena untuk mengetahui metode terbaik dalam mengklasifikasikan data berdasarkan hasil nilai evaluasi. Dari hasil penelitian didapatkan sentimen pada program bantuan sosial selama pandemi didominasi oleh sentimen negatif. Sedangkan untuk hasil perbandingan metode diperoleh metode Naïve Bayes dengan implementasi MultinomialNB sebagai metode terbaik untuk mengklasifikasikan opini masyarakat pada program bantuan sosial selama pandemi. Kata Kunci— Program bantuan sosial , evaluasi , sentimen , NBC , SVM.
Analisis Kualitas Website JAKLITERA Dengan Metode Webqual 4.0 dan Importance-Performance Analysis Rakai Abilawa ( 221910842 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Erna Nurmawati , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Berdasarkan UU No 43 Tahun 2007 , suatu perpustakaan umum harus melakukan pengembangan pada sistem layanan perpustakaan berbasis teknologi informasi dan komunikasi. Dalam upaya perwujudannya , tanggal 22 Juni 2022 Perpustakaan Jakarta meluncurkan website JAKLITERA dengan domain perpustakaan.jakarta.go.id yang merupakan suatu website perpustakaan terintegrasi untuk memudahkan peminjaman koleksi perpustakaan di manapun dan kapanpun. Untuk mencapai tujuan tersebut perlu diperhatikan kualitas website , karena akan menjadi cerminan dari pelayanan perpustakaan tersebut. Kualitas website yang baik akan berdampak terhadap kepuasan pengguna dalam mengunjungi website. Untuk mengukur diperlukan metode yang tepat sesuai dengan tujuan penilaian kualitas website. Metode Webqual 4.0 dinilai tepat digunakan karena pada dasarnya teknik pengukuran kualitas dengan metode tersebut menjadikan persepsi pengguna sebagai dasar. Analisis yang digunakan untuk mengetahui indikator / atribut yang perlu diperbaiki atau sudah memenuhi ekspektasi / harapan pengguna dan kualitas website adalah analisis IPA dan kesenjangan , sedangkan metode CFA akan digunakan untuk melihat indikator yang kurang berkontribusi. Berdasarkan hasil analisis kesenjangan dan IPA terdapat 21 indikator bernilai negatif dan 4 indikator yang menjadi prioritas perbaikan , sedangkan hasil CFA menunjukkan bahwa terdapat 1 indikator yang dikategorikan kurang berkontribusi pada website JAKLITERA. Kata Kunci— JAKLITERA , Kualitas Website , Webqual 4.0 , Gap Analysis , Importance-Performance Analysis , Confirmatory Factor Analysis
Aplikasi Quality Gates Berbasis Web di Badan Pusat Statistik Ardyanto ( 221709571 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Margaretha Ari Anggorowati , M.T. Ringkasan— Badan Pusat Statistik merupakan Lembaga fungsi untuk Pemerintah Non-Kementerian yang memiliki melaksanakan tugas pemerintahan di bidang kegiatan statistik sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan. Sebagai lembaga penghasil statistik tentu saja penjaminan kualitas atau Quality Assurance dari statistik yang dihasilkan BPS penting dilakukan. BPS sendiri telah menerapkan Quality Assurance sejak tahun 2015 dalam bentuk National Quality Assurance Framework ( NQAF ) dalam rangka menjamin kualitas dari statistik yang dihasilkan. Akan tetapi salah satu instrumen penjaminan kualitas dari NQAF yaitu Quality Gates ( QG ) belum memiliki aplikasi khusus untuk pelaksanaannya. Pelaksanaan QG saat ini hanya dibantu Google Spreadsheet. Pada penelitian kali ini peneliti membangun aplikasi untuk pelaksanaan QG di Badan Pusat Statistik. Aplikasi yang dibangun menggunakan framework CodeIgniter versi 4 dengan metode pengembangan yang diterapkan adalah metode Rapid Application Development. Selanjutnya dibangun aplikasi menggunakan Black Box Testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Kata Kunci— Quality Gates , NQAF , Quality Assurance pengujian telah yang
Implementasi Natural Language Processing ( NLP ) untuk Analisis Data Lowongan Pekerjaan pada Portal Kerja Online di Indonesia Amoreta Luvena Adamash Br ( 221911075 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Prof. Setia Pramana , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Ringkasan— Pengangguran dan ketidaksesuaian antara kompetensi calon pekerja dengan kebutuhan dunia kerja adalah salah satu fenomena ketenagakerjaan di Indonesia saat ini. Untuk mengatasi masalah ini , analisis dengan sumber big data dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam pasar tenaga kerja. Tujuan utama penelitian ini adalah menganalisis tren pasar tenaga kerja yang dapat dikaitkan dengan klasifikasi baku lapangan usaha dan jabatan di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data lowongan pekerjaan dari portal kerja online dengan menerapkan teknik Ekstraksi Informasi menggunakan library SpaCy dan klasifikasi multi-kelas yang berpedoman pada Klasifikasi Baku Lapangan Usaha Indonesia ( KBLI ) dan Klasifikasi Baku Jabatan Indonesia ( KBJI ) dengan metode Machine Learning. Algoritma yang digunakan dalam klasifikasi adalah Multinomial Naïve Bayes , Linear SVC , Random Forest , Logistic Regression , dan K-Nearest Neighbor. Model terbaik pada pengklasifikasian lapangan usaha adalah Linear SVC dengan F1- score 94,9 % dan akurasi 96,3 % . Pada pengklasifikasian jabatan juga didapatkan Linear SVC sebagai model terbaik , dengan F1- score sebesar 71,4 % dan akurasi sebesar 88 % . Sedangkan untuk model ekstraksi informasi terbaik memiliki rata-rata precision 99 % , recall 98 % , dan F1-score 98.5 % . Kata Kunci— Lowongan Pekerjaan , Klasifikasi , Ekstraksi Informasi.
Penerapan Text Augmentation untuk Mengatasi Data yang Tidak Seimbang pada Klasifikasi Teks Berbahasa Indonesia Iftitah Athiyyah Rahma ( 221910989 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa , SST. , MT. Ringkasan— Klasifikasi teks merupakan salah satu tugas yang fundamental dalam natural language processing ( NLP ) . Dalam dunia nyata , data dan sumber daya yang tersedia untuk pengklasifikasian teks terbatas. Salah satu kendala pada data berlabel yaitu data yang tidak seimbang. Permasalahan data yang tidak seimbang memengaruhi kinerja dan keakuratan model karena model hanya terfokus pada data dengan label mayoritas. Untuk mengatasinya , dilakukan pendekatan oversampling yaitu menambah data label minoritas. Oversampling pada data teks dikenal dengan text augmentation. Penelitian ini melakukan text augmentation menggunakan teknik synonym replacement dengan dan tanpa optimasi serta teknik back translation untuk beberapa kasus berbeda. Berdasarkan hasil eksperimen , augmentasi mampu meningkatkan skor F1 pada label minoritas dan lebih signifikan pada dataset kecil. Teknik back translation lebih baik untuk teks formal dan optimasi synonym replacement lebih baik untuk teks informal. Selain itu , semakin banyak jumlah data augmentasi belum tentu memberikan hasil yang semakin baik karena terindikasi overfitting pada data latih. Penelitian ini juga mengembangkan aplikasi untuk augmentasi teks secara otomatis. Kata Kunci— text augmentation , imbalanced data , synonym replacement , back translation
Implementasi Topic Modelling dalam Analisis Tren Penelitian SDGs Tujuan 6 Fathonah Illia ( 221911038 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni , S.S.T , M.Stat Ringkasan— SDGs tujuan 6 yang berfokus pada ketersediaan air bersih dan sanitasi layak merupakan salah satu tujuan yang sangat krusial dalam SDGs menyebabkan pemenuhan tujuan ini penting karena akan menentukan capaian semua tujuan SDGs lainnya dan kegagalannya akan membahayakan tujuan-tujuan SDGs lainnya. Sebagai masalah global yang serius , SDGs tujuan 6 dapat dipecahkan melalui penelitian ilmiah dan inovasi , tetapi seringkali penelitian terkait tujuan ini seringkali tidak diketahui menyebabkan tidak adanya koneksi antara dunia akademik dan praktisi dalam mengimplementasikan solusi yang tersedia. Selain itu , distribusi global kapasitas ilmiah dan akses pengetahuan SDGs tujuan 6 apabila terjadi sangat tidak merata juga dapat mengancam terganggunya capaian target ini. Oleh karena itu , identifikasi jalur kritis melalui penelitian ilmiah dapat dilakukan melalui pemodelan topik ( topic modelling ) dan ekstraksi entitas lokasi ( named entity recognition ) . Hasil penelitian menunjukkan bahwa penelitian SDGs tujuan 6 memiliki keterkaitan dengan tujuan SDGs lainnya dan sebaran lokasi penelitian lapangan atau studi kasusnya masih dominan di negara tertentu saja. Model default BERTopic sebagai model terbaik menunjukkan bahwa kecenderungan topik dan tren pada target 6.3 terkait kualitas air. Selain itu , sebaran lokasi penelitian lapangan atau studi kasus pada setiap target SDGs tujuan 6 juga cenderung sama dimana berpusat di India , China , dan United States. Kata Kunci— SDGs tujuan 6 , Penelitian Ilmiah , Topic Modelling , Named Entity Recognition , analisis tren penelitian.