alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
R Package Model Generalized Poisson untuk Small Area Estimation dengan Metode Hierarchical Bayes Studi Kasus : Data Kematian Bayi SDKI 2017 Joice Evangelista Lase ( 221810359 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah , SST , M. Si. diatasi penambahan tanpa melakukan Ringkasan— Ukuran sampel yang tidak mencukupi untuk area kecil dalam survei dapat menghasilkan pendugaan langsung yang kurang reliable karena memiliki standard error yang besar. Hal ini dapat sampel menggunakan Small Area Estimation. Selain itu , pada survei seringkali dijumpai data cacah yang tidak cocok diestimasi dengan model umum Small Area Estimation , yaitu model klasik Fay-Herriot , sehingga dibutuhkan model lain yang sesuai dengan kondisi data. Regresi Poisson umum digunakan untuk estimasi data cacah , namun data yang ditemukan seringkali melanggar asumsi equidispersi pada Poisson. Penelitian ini mengkaji penerapan model Generalized Poisson untuk Small Area Estimation. Model Generalized Poisson mampu mengatasi kondisi pelanggaran asumsi equidispersi. Pendugaan parameter dengan metode Hierarchical Bayes cocok untuk pengolahan data cacah dan unggul dalam perhitungan yang kompleks. Model kemudian diimplementasikan dalam bentuk R Package ‘saeHB.gpois’ yang dapat diakses pada http : / / cran.r-project.org / package=saeHB. gpois. Package kemudian dievaluasi dengan uji validitas , kegunaan , dan studi kasus. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa package yang dibangun telah sesuai dengan yang diharapkan dan layak digunakan. Kata Kunci— Small Area Estimation , Generalized Poisson , Hierarchical Bayes , R Package.
Bangun Sistem Evaluasi Zona Integritas Inspektorat Utama BPS RI Muhammad Arya Septa Kovitra ( 221910940,4SI1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Zona Integritas merupakan predikat yang diberikan kepada satuan kerja yang telah berkomitmen membangun Wilayah Bebas Korupsi ( WBK ) dan Wilayah Birokrasi Bersih dan Melayani ( WBBM ) . Dalam pelaksanaanya , proses evaluasi zona integritas di BPS masih dilakukan secara manual melalui aplikasi google sheets dan google drive , sehingga butuh waktu yang relatif lama untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan. Pada tahun 2022 , BPS telah menerbitkan pedoman pembangunan dan evaluasi zona integritas. Namun dalam praktiknya , pedoman ini belum diimplementasikan secara menyeluruh. Penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut dengan cara membangun sistem evaluasi zona integritas berbasis web. Sistem dibuat dengan metode pengembangan sistem yaitu System Development Life Cycle ( SDLC ) model Waterfall. Metode evaluasi yang digunakan adalah Blackbox Testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil dari evaluasi tersebut menunjukan bahwa semua fitur pada sistem telah berjalan sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan , serta sistem dapat diterima oleh pengguna dengan nilai 80,50 dan masuk ke dalam kategori sangat baik. Kata Kunci— zona integritas , self-assessment , desk-evaluation , SDLC Waterfall.
Klasifikasi Tingkat Stres Akademik dan Gambaran Mekanisme Koping Mahasiswa ( Studi Kasus : Mahasiswa Politeknik Statistika STIS T.A 2022 / 2023 ) Dita Dwi Wulan Sari ( 221910853 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat Ringkasan— Stres merupakan hal yang wajar dan sering ditemui dalam kehidupan. Stres juga dapat terjadi dalam lingkungan akademik ( stres akademik ) . Stres akademik terjadi akibat ketidakmampuan mahasiswa beradaptasi dengan keadaan perkuliahan. Perubahan aktivitas belajar mengajar akibat covid- 19 juga dapat memicu stres akademik. Oleh karena itu , penting bagi mahasiswa untuk memiliki pengelolaan masalah ( mekanisme koping ) yang baik dalam menghadapi stres. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran tingkat stres akademik dan mekanisme koping mahasiswa Polstat STIS T.A 2022 / 2023 berserta klasifikasinya. Penelitian dilakukan terhadap 360 mahasiswa Polstat STIS T.A 2022 / 2023 dengan menggunakan instrumen berupa kuesioner online. Analisis data dalam penelitian ini menggunakan decision tree algoritma C5.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebesar 70,6 persen mahasiswa berada pada tingkat stres. Variabel yang paling berpengaruh dalam tingkat stres sedang adalah intrapersonal ( 34,22 persen ) . Sebanyak 51,39 persen mahasiswa menggunakan mekanisme koping adaptif dengan indikator yang berperngaruh adalah restrain coping , planning , dan acceptance. Model decision tree tingkat stres menghasilkan error sebesar 3,9 persen. Sedangkan decision tree mekanisme koping menghasilkan error sebesar 1,9 persen. Kata Kunci— klasifikasi , stres akademik , mahasiswa , mekanisme koping.
Analisis Pola Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan Algoritma Decision Tree ( Studi Kasus : Tol di Provinsi Jawa Barat ) Hardi Dwi Susanto ( 221910754 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto SST , M.Si lalu Ringkasan— Jalan tol sebagai jalan bebas hambatan tidak membuat jalan tol terbebas dari kecelakaan lalu lintas. Di Provinsi Jawa Barat , terdapat total 20 ruas tol dengan panjang ruas tol mencapai 521,15 km pada 2020. Tol Cipali adalah salah satu ruas dengan fatalitas tertinggi di dunia. Penanggulangan kecelakaan lalu lintas penting dilakukan sebagai upaya untuk mengurangi kejadian kecelakaan lalu lintas. Namun , data mengenai kecelakaan lintas di jalan tol cukup sulit didapatkan secara rinci sehingga dibutuhkan sumber informasi alternatif berupa berita online. NER dengan Bi-LSTM-CNN dimaanfaatkan untuk melakukan ekstraksi data kecelakaan. Hasil dari ekstraksi berita dianalisis dengan membuat aturan keputusan untuk mengetahui pola kecelakaan yang terjadi , berupa decision tree dengan dataset yang menggunakan data tiga tol dengan fatalitas tertinggi dengan fitur imputasi mode by concept sebagai metode penanganan missing value dan jalan tol sebagai atribut mendapat kan nilai f1-score sebesar 67,76 % dan nilai akurasi sebesar 75,49 % . Berdasarkan decision tree , terdapat kemiripan pola kecelakaan yang terjadi di jalan Tol Cipali dan Tol Cipularang. Kata Kunci— kecelakaan lalu lintas , pola kecelakaan , jalan tol , decision tree.
Estimasi Pemetaan Kemiskinan dengan Deep Learning Pada Big Data Fusi Citra Satelit Multisumber dan Point of Interest Studi Kasus : Provinsi Jawa Timur Salwa Rizqina Putri ( 221810596 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto Ringkasan— Untuk mendukung target pengentasan kemiskinan pemerintah , diperlukan penyajian data alternatif estimasi kemiskinan yang lebih granular dan dapat diperbarui dengan waktu dan biaya yang lebih rendah. Penelitian ini bertujuan untuk membangun estimasi pemetaan kemiskinan level grid 1,5 km berdasarkan big data fusi citra satelit multisumber dan point of interest ( POI ) . Hasil penelitian ini meliputi : 1 ) telah disusun indeks kemiskinan spasial relatif , Relative Spatial Poverty Index ( RSPI ) yang dapat memetakan daerah terdeprivasi spasial di Jawa Timur dan berkorelasi kuat dengan data kemiskinan resmi , 2 ) telah dibangun model terbaik estimasi kemiskinan dengan big data fusi citra satelit multisumber dan POI yaitu CNN-1D dan model terbaik estimasi kemiskinan dengan citra satelit siang dan malam hari yaitu Resnet-34 + MLP , 3 ) hasil estimasi pemetaan kemiskinan berdasarkan model CNN-1D yang dievaluasi dengan data kemiskinan resmi level kabupaten / kota dipilih sebagai pemetaan terbaik dengan RMSE 1,95 , MAE 1,61 , MAPE 19,99 % , korelasi Pearson 0,94 , dan adjusted R2 0,84 , 4 ) telah dibangun map dashboard interaktif berbasis website untuk membantu pemangku kepentingan dalam memanfaatkan hasil penelitian. Integrasi hasil penelitian dengan data kemiskinan resmi diharapkan dapat mendukung pengambilan keputusan terkait pengentasan kemiskinan di Indonesia. Kata Kunci— pemetaan kemiskinan , citra satelit multisumber , big data , deep learning.
Penyusunan Indeks Inklusi Keuangan Nasional Dan Regional Indonesia Menggunakan Metode Two Stage Principal Component Analysis Kiran Aldi Pangumbanan Hasibuan ( 221810376 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Nasrudin , S.Si , ME Ringkasan— Akses ke layanan keuangan sangat penting untuk upaya pembangunan. Sistem keuangan inklusif memungkinkan akses luas ke layanan keuangan , tanpa hambatan harga atau non-harga dalam penggunaannya yang mana sangat memungkinkan untuk menguntungkan orang miskin dan kelompok kurang beruntung lainnya. Namun demikian , konsep dan ukuran dari inklusi keuangan tampaknya sulit dipahami. Selain itu , upaya untuk mengukur inklusi keuangan melalui indeks multidimensi di Indonesia masih langka dan tidak lengkap. Sehingga Penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan tersebut. Dengan menggunakan metode principal component analysis dua tahap untuk membangun indeks Inklusi Keuangan di Indonesia dan regional Indonesia. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang bersumber dari Bank Indonesia ( BI ) dan Lembaga Penjamin Simpanan ( LPS ) . Penelitian ini menemukan bahwa dimensi akses merupakan dimensi terpenting dalam mendefinisikan indeks inklusi kauangan di Indonesia , diikuti oleh dimensi ketersediaan dan penggunaan. Hasil yang sama juga berlaku di tingkat regional Indonesia ( Sumatera , Jawa , Bali & Nusa Tenggara , Kalimantan , Sulawesi , Maluku & Papua ) . Kata Kunci— Indeks Inklusi Keuangan , Principal Component Analysis , Layanan Keuangan
Implementasi Model Validasi Dokumen pada Aplikasi SPI Online Inspektorat Utama BPS RI dengan Metode REST API Berbasis Microservice Rahmanda Surya ( 221910809 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Inspektorat Utama merupakan bagian dari struktur organisasi BPS yang bertugas melaksanakan pengawasan fungsional terhadap pelaksanaan tugas di tingkat internal BPS. Kegiatannya berupa audit , reviu , evaluasi , dan pengawasan lainnya yang didukung oleh beberapa sistem informasi termasuk SPI Online agar lebih efisien. Akan tetapi , dalam proses bisnisnya masih terdapat inefisisensi yaitu pada proses validasi dokumen yang masih dilakukan secara manual oleh petugas auditor. Oleh karena itu , penelitian ini berusaha membantu meningkatkan efisiensi proses tersebut dengan membuat aplikasi web berbasis microservice yang memanfaatkan metode REST API yang dapat melakukan validasi dokumen secara otomatis dengan menerapkan model yang dibuat dalam penelitian sistem yang digunakan adalah waterfall dengan framework berbasis Python yaitu FastAPI serta Uvicorn dalam backend sistem. Sistem yang dibuat telah berhasil berjalan dan telah diuji baik dari sisi library Pytest maupun performa fungsional menggunakan dengan Locust dan dapat memenuhi tujuan. terpisah. Metode pengembangan Kata Kunci—Microservice , FastAPI , Stress and Load Testing , Pytest , Locust.
Arsitektur Penyimpanan Data pada Infrastruktur Big Data untuk Official Statistik di BPS Malkan Ihwani ( 221709806 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Takdir , SST. , M.T. dua , bagian penyimpanan menjadi Ringkasan— BPS sudah mulai menerapkan big data dalam memperoleh official satunya dengan statistiknya. Salah melakukan crawling / scrapping data pada beberapa web. BPS sudah memiliki infrastruktur big data pada bagian pengumpulan ( collection ) , namun perlu ditemukan arsitektur dengan teknologi yang tepat pada bagian penyimpanannya. Tim terkait di BPS merancang yaitu penyimpanan untuk OLTP dan OLAP. Penelitian ini berfokus pada bagian penyimpanan untuk OLTP. Teknologi usulan peneliti adalah Apache Ignite , namun teknologi tersebut masih implementasinya untuk bisa memenuhi harus dicari pola kebutuhan pada bagian penyimpanan untuk OLTP di BPS. Berdasarkan hal tersebut , maka dilakukanlah penelitian ini yang memiliki tujuan utama untuk mendapatkan gambaran mengenai bagaimana arsitektur dengan menggunakan Apache Ignite dalam memenuhi kebutuhan pada bagian penyimpanan untuk OLTP di BPS. Terdapat empat skenario arsitektur yang dirancang pada penelitian ini. Keempat skenario tersebut diimplementasikan pada prototype infrastruktur. Hasil evaluasi keempat skenario menunjukkan bahwa arsitektur dengan menggunakan Apache Ignite bisa memenuhi kebutuhan pada bagian penyimpanan untuk OLTP di BPS. Kata Kunci— Big Data , Penyimpanan Big Data , Arsitektur Penyimpanan Data , OLTP.
Pembangunan Sistem Informasi Surat Perjalanan Dinas Berbasis Web ( Studi Kasus : BPS Kabupaten Sragen ) Nugroho Purnomo Aji ( 221810510 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , SST. , M.T. Ringkasan— Perjalanan Dinas merupakan perjalanan yang dilakukan oleh pegawai suatu instansi yang berkaitan dengan tugas pekerjaan kedinasan. Dalam perjalanan dinas , diperlukan pembuatan surat perintah tugas dan surat perjalanan dinas yang bertujuan untuk pengantar ketika seorang pegawai melakukan kegiatan perjalanan dinas di dalam atau luar kota. Pembuatan dan penyimpanan data terkait surat perjalanan dinas di BPS Kabupaten Sragen saat ini masih terdapat beberapa kendala seperti lamanya waktu pembuatan surat , tidak ada pencatatan dan penyimpanan data terkait surat-surat dan file laporan , dan tidak ada rekap biaya perjalanan dinas. hal tersebut menyebabkan pembuatan laporan pertanggung jawaban terkait dengan perjalanan dinas menjadi terkendala. Berdasarkan permasalahan tersebut , dibuat sistem informasi yang terintegrasi dengan basis data. Sehingga pembuatan , pencatatan , dan penyimpanan data terkait surat perjalanan dinas menjadi terorganisir dengan baik. Berdasarkan hasil Software Requirements Specification ( SRS ) dibuat sistem yang dapat membuat dan mencatat terkait data surat dan terdapat rekap total biaya. Sistem telah dibuat dan diuji menggunakan metode black box testing , menunjukkan semua fungsi yang ada pada sistem berjalan dengan baik. Rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk pembuatan surat tugas adalah 50.24 dari 10 kali percobaan. Skor hasil pengujian SUS didapatkan adalah 83,5 yang menunjukkan sistem dapat berfungsi dengan baik. Kata Kunci— Sistem Informasi , Website , Surat Perjalanan Dinas , Waterfall.
Sistem Informasi Kompetensi Pegawai Pusdiklat Badan Pusat Statistik Alvin Pratama ( 221709534 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno M.Stat Ringkasan— Sesuai dengan PP nomor 1 tahun 2017 , setiap PNS berhak mengikuti kegiatan pengembangan kompetensi sekurang-kurangnya 20 jam pelajaran dalam satu tahun. Untuk keperluan pemantauan perkembangan dari pengembangan kompetensi yang telah diikuti oleh setiap pegawai , Pusat Pendidikan dan Pelatihan BPS mengembangkan suatu sistem informasi berbasis web. Tujuan dari penelitian ini adalah menambahkan fitur yang memungkinkan pegawai untuk melakukan entri data tentang pengembangan kompetensi yang telah dan akan diikutinya. Metode yang digunakan dalam pengembangan ini adalah RAD. Pengembangan sistem telah berhasil dilakukan dan dari hasil pengujian black box , semua fungsi yang dirancang telah dapat berfungsi dengan semestinya. Kata Kunci— Pusdiklat , BPS , Sistem Informasi
Penyebaran Informasi Promosi Sensus Penduduk Online dengan Metode SNA dalam Upaya Komunikasi Pemasaran Studi Kasus : Media Sosial Twitter Achmad Fadli ( 221709490 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat atau Ringkasan— Media sosial sudah menjadi salah satu platform utama dalam penyebaran informasi saat ini. Dengan segala interaksi sosial yang mungkin terjadi di dalamnya , media sosial berpotensi menghadirkan keuntungan dalam komunikasi pemasaran terhadap produk event baru dengan mempelajari mekanisme penyebaran informasinya. Riset ini bertujuan untuk melakukan analisis mekanisme dari penyebaran informasi terkait Sensus Penduduk Online ( SPO ) yang pertama kali diadakan tahun 2020 , menggunakan metode Social Network Analysis ( SNA ) . Hasil analisis memperlihatkan kecenderungan dari karakteristik pelaku penyebar informasi didominasi oleh user biasa , dengan mekanisme paling efektif menggunakan instansi pemerintah sebagai inisiator. Dari nilai engagement rate yang diperoleh juga dapat disimpulkan bahwa pelaku yang terlibat dalam penyebaran informasi SPO sudah cukup baik dengan nilai rata-rata 1,077 % secara keseluruhan , namun pengaruh yang diberikan dapat ditingkatkan khususnya bagi user dengan banyak followeruntuk event lain ke depannya. Kata Kunci— Penyebaran Informasi , SNA , Media Sosial , Engagement.
Pembangunan R Package Model Zero Inflated Negative Binomial pada Small Area Estimation dengan Pendekatan Hierarchical Bayes Hayun ( 221810327 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah , SST , M.Si Ringkasan—BPS merupakan lembaga negara yang berperan sebagai penyedia data utama dan juga penyedia data bagi indikator SDGs. Pengumpulan data statistik oleh BPS dilakukan melalui kegiatan seperti sensus , survei dan kompilasi data administrasi. Survei menjadi kegiatan andalan dari BPS karena lebih efektif dan efisien. Pada beberapa kondisi , survei memiliki kelemahan pada saat ukuran sampel kecil yang menghasilkan pendugaan langsung yang tidak dapat diandalkan. Disamping itu , terdapat tantangan terhadap penyajian indikator SDGs dengan disagregasi data terlebih lagi pada level wilayah kabupaten / kota. SAE menjadi solusi untuk mengatasi tantangan tersebut. Selain itu , BPS juga banyak menghasilkan data survei berupa data count yang mana data ini juga banyak ditemui pada data indikator SDGs. Permasalahan yang muncul pada data count berupa kondisi excess zero dan terjadinya overdispersi. Penulis mengajukan model Zero Inflated Negative Binomial pada Small Area Estimation dengan Pendekatan Hierarchical Bayes untuk mengatasi masalah tersebut. Agar memudahkan pengguna dalam mengimplementasikan model yang dibentuk , penulis membangun suatu R package dengan nama package ‘saeHB.zinb’. Package ‘saeHB.zinb’ yang dibangun juga telah dievaluasi menggunakan uji usability , simulasi dan studi kasus yang dilakukan. Hasil evaluasi menunjukan bahwa R package yang telah dibangun sudah sesuai output yang diharapkan dan layak digunakan Kata Kunci— SAE , Hierarchical Bayes , Zero Inflated Negative Binomial , R
Peringkasan Teks Otomatis secara Ekstraktif pada Dokumen Abstrak Skripsi Komang Uning Sari Devi ( 221810377 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa , S.S.T. , M.T. Ringkasan—Peningkatan informasi yang semakin banyak menyebabkan seseorang sulit untuk membaca keseluruhan infor- masi yang ada. Salah satu informasi yang akan terus meningkat setiap tahun adalah dokumen skripsi. Peningkatan ini dapat menyebabkan pemenuhan informasi skripsi yang sesuai ke- butuhan menjadi lama. Untuk itu , penelitian ini bertujuan membangun model yang berguna untuk menyediakan ringkasan dari dokumen skripsi dengan melakukan peringkasan otomatis secara ekstraktif pada abstrak skripsi. Ringkasan ini dapat diaplikasikan sebagai snippet pada suatu mesin pencarian skripsi. Metode yang peneliti gunakan untuk membangun model per- ingkasan adalah metode unsupervised ( Lead-3 dan Textrank ) dan supervised ( SVM dan SBERT ) . Selain membangun model , peneliti juga membangun dataset peringkasan teks berbahasa Indonesia yang terdiri dari abstrak skripsi dan ringkasannya dengan nilai inter-rater reliability sebesar 0.801. Diperoleh eval- uasi model berdasarkan nilai ROUGE yaitu SBERT meringkas teks lebih baik dengan nilai ROUGE-1 , ROUGE-2 , dan ROUGE- L berturut-turut 0.545 , 0.433 , dan 0.474. Selain itu , berdasarkan human evaluation , SBERT menghasilkan skor tertinggi pada ketiga dimensi kualitas yaitu focus , structure and coherence , dan referential clarity. Kata Kunci—Peringkasan teks , Ekstraktif , SBERT , NLP
Deteksi dan Pemetaan Areal Kebakaran Hutan dan Lahan menggunakan Deep Learning pada Data Penginderaan Jauh Studi Kasus : Kabupaten Rokan Hilir , Provinsi Riau Natasya Afira ( 221810497 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST , MT. lahan Ringkasan— Kebakaran hutan dan ( karhutla ) merupakan bencana yang sering terjadi di Indonesia. Data areal terbakar yang cepat dan akurat dibutuhkan untuk mengetahui penyebab kebakaran , memperkirakan kerugian dari berbagai aspek , memprioritaskan kawasan rehabilitasi , estimasi emisi karbon , penegakan hukum , serta strategi kegiatan pengendalian karhutla lainnya. Data resmi yang dihasilkan oleh Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan ( KLHK ) menggunakan metode klasifikasi digital dan interpretasi visual dengan indeks komposit sederhana dari data penginderaan jauh. Metode ini membutuhkan waktu yang lama , kesalahan deteksi yang cukup besar , serta membutuhkan banyak pakar yang ahli dibidang karhutla. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model multi-temporal dan mono-temporal yang dapat melakukan otomatisasi deteksi dan pemetaan areal karhutla menggunakan algoritma machine learning dan deep learning. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa 1 ) model multi-temporal CNN1-D dengan penambahan 5 indeks komposit dapat mendeteksi areal terbakar ( F1-score 95,00 % ) , 2 ) model mono-temporal Random Forest dengan pita spektral NIR , NIRn , SWIR1 dapat mendeteksi areal terbakar ( F1- score 90,14 % ) , 3 ) model multi-temporal dan mono-temporal masing-masing dapat memetakan sebesar 42,85 % dan 56,13 % areal terbakar dari total keseluruhan peta resmi KLHK. Secara keseluruhan , kedua model dapat memetakan areal karhutla baik skala besar maupun skala kecil. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu meningkatkan sistem monitoring karhutla sebagai acuan pemerintah untuk menentukan berbagai strategi terkait pencegahan dan penanggulangan karhutla di Indonesia. Kata Kunci— Kebakaran hutan dan lahan , penginderaan jauh , deep learning , deteksi
Algoritma Machine Learning untuk Pengelompokan Kesejahteraan Sosial ( Studi Kasus : Kawasan Timur Indonesia Tahun 2019 ) Danu Abdi Saputra ( 221709607 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Tiodora Hadumaon Siagian , M. Pop. , Hum. Res. Ringkasan— Kesejahteraan sosial merupakan salah satu indikator yang menggambarkan pembangunan wilayah di Indonesia. Berbagai program serta kebijakan telah dilakukan pemerintah dalam proses penyelenggaraan kesejahteraan sosial di Indonesia. Namun nyatanya , masih terdapat beberapa wilayah di Indonesia yang pelaksanaan program serta kebijakan kesejahteraan sosial belum sepenuhnya efektif dan tepat sasaran. Hal ini diindikasikan dengan masih terdapat enam belas provinsi di Indonesia yang persentase jumlah penduduk miskinnya di atas 10 % berdasarkan data Badan Pusat Statistik pada Maret 2020 dimana diketahui sembilan dari enam belas provinsi tersebut merupakan provinsi di wilayah Kawasan Timur Indonesia ( KTI ) . Selain itu , lima provinsi dengan persentase penduduk miskin tertinggi di Indonesia juga merupakan provinsi yang ada di wilayah KTI. Berdasarkan permasalahan tersebut , pada ini dilakukan penerapan algoritma unsupervised penelitian machine learning yaitu clustering untuk pengelompokan kesejahteraan sosial pada seluruh kabupaten / kota di wilayah KTI. Metode clustering yang digunakan merupakan metode k- means clustering dan fuzzy c-means dengan jumlah cluster ( k ) yaitu 3 dan 4. Dari semua hasil pengelompokan yang telah diperoleh , kemudian dilakukan evaluasi dengan menggunakan metode davies-bouldin index dan dunn index untuk mencari algoritma machine learning terbaik dalam penelitian ini. Hasil pengelompokan dari algoritma machine learning terbaik tersebut divisualisasikan dalam sebuah dashboard kesejahteraan sosial yang telah dibangun dengan menggunakan Bahasa R dengan framework Shiny. Kata Kunci— Kesejahteraan sosial , KTI , unsupervised machine learning , k-means clustering , fuzzy c-means.