alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Pemodelan Indikator Kumuh untuk Mendeteksi Permukiman Kumuh di Perkotaan Menggunakan Data KOTAKU dan Ensemble Method Muhammad Muawwad MS ( 221911123 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni , SST. , M.Stat Ringkasan— Permukiman kumuh yang dicirikan oleh kondisi perumahan di bawah standar merupakan hal yang sering ditemukan khususnya di daerah perkotaan. Di Indonesia , hal-hal terkait permukiman kumuh telah diatur dalam UU No. 1 Pasal 1 Ayat 13 Tahun 2011 tentang Perumahan dan Kawasan Permukiman. Informasi mengenai permukiman kumuh dan kondisinya perlu dikumpulkan secara kontinu agar Tujuan Pembangunan Berkelanjutan ( Sustainable Development Goals ) yang dicanangkan oleh PBB dapat tercapai. Negara Indonesia telah mengumpulkan data terkait permukiman kumuh melalui program KOTAKU ( Kota Tanpa Kumuh ) . Pendeteksian permukiman kumuh di wilayah Indonesia didasarkan pada indikator yang telah didefinisikan oleh pemerintah melalui kementerian PUPR. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan indikator kumuh dari data KOTAKU dan mendeteksi permukiman kumuh di perkotaan. Selain itu , penelitian ini juga bertujuan untuk membandingkan model indikator kumuh tanpa penambahan dan dengan penambahan indikator. Pada penelitian ini , data bersumber dari website program KOTAKU yang dibentuk oleh kementerian PUPR RI. Pemodelan dilakukan dengan menggunakan salah satu algoritma dalam Ensemble Method , yaitu Random Forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indikator yang paling berkontribusi dalam pemodelan yaitu Ketidakmampuan Mengalirkan Limpasan Air. Model indikator kumuh tanpa penambahan memiliki hasil evaluasi yang sama dengan model indikator kumuh dengan penambahan. Kata Kunci— Permukiman kumuh , data KOTAKU , pemodelan , ensemble method.
Pemanfaatan Sumber Big Data dalam Memperkirakan Konsumsi Listrik Per Kapita Rumah Tangga Menggunakan Small Area Estimation ( Studi Kasus : Level Kecamatan di Provinsi Jawa Tengah 2021 ) Raflizal Fikrar Odriansyah ( 221910812 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Prof. Setia Pramana , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Ringkasan— Konsumsi listrik di Indonesia terus meningkat dalam beberapa tahun terakhir sehingga perlu diimbangi dengan pasokan listrik yang cukup dan tidak berlebih. Kebijakan penyediaan energi listrik yang tepat memerlukan data konsumsi listrik yang akurat bahkan pada tingkat area kecil. BPS sebagai produsen data official statistics mengumpulkan data konsumsi listrik rumah tangga melalui Survei Sosial dan Ekonomi Nasional. Data tersebut dapat digunakan untuk menghasilkan estimasi rata-rata konsumsi listrik per kapita rumah tangga ( ruta ) hanya sampai pada tingkat kabupaten / kota karena keterbatasan sampel. Oleh sebab itu , penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi rata- rata konsumsi listrik per kapita ruta pada tingkat kecamatan menggunakan metode Small Area Estimation ( SAE ) dengan memanfaatkan informasi tambahan dari sumber big data dan pendataan potensi desa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SAE Empirical Best Linear Unbiased Prediction ( EBLUP ) , Spatial EBLUP , dan Hierarchical Bayes ( HB ) Lognormal mampu memberikan estimasi yang lebih akurat dan presisi dibandingkan metode pendugaan langsung. Model SAE HB Lognormal dipilih sebagai metode terbaik berdasarkan evaluasi hasil model. Kata Kunci— Listrik , Sumber Big Data , Small Area Estimation.
Sistem Informasi Manajemen , Administrasi , Monitoring , dan Evaluasi Anggaran Politeknik Statistika STIS Modul E-Loket Permintaan Dana Muhammad Rizqi Aulia Rahman ( 221709865 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho Ringkasan— Kegiatan administrasi keuangan yang dilakukan oleh Politeknik Statistika STIS masih dilakukan secara manual yaitu pada pencatatan perubahan Petunjuk Operasional Kegiatan ( POK ) dan permintaan dana oleh unit. Perubahan POK yang dilakukan menggunakan aplikasi SAKTI ( Kemenkeu ) tidak dapat menampilkan riwayat perubahan sampai level terkecil. Sistem yang telah dikembangkan sebelumnya hanya dapat menampilkan riwayat perubahan terakhir. Sistem juga hanya dapat diakses oleh petugas BAU , sedangkan beberapa fiturnya dapat dimanfaatkan oleh unit tambahan diperlukan. Permintaan anggaran secara manual menyebabkan prosesnya tidak dapat dipantau secara langsung baik oleh unit , petugas maupun pimpinan. Untuk mengatasinya E-loket akan ditambahkan pada sistem. Selain untuk pemantauan , E-loket juga dapat mengirimkan notifikasi surel kepada unit sehingga unit segera tahu ketika permintaannya ditolak atau telah selesai. Pengembangan sistem menggunakan metode SDLC waterfall , NodeJs , Express , serta basis data MongoDB. Hasil uji 15 skenario black-box menunjukkan hasil yang baik , namun pengujian SUS hanya mendapatkan skor 64,8 yang berarti sistem masih belum cukup baik untuk digunakan dan perlu dilakukan perbaikan. sehingga user Kata Kunci— sistem informasi keuangan , POK , permintaan dana , E-loket
Deteksi Lahan Jagung Menggunakan Citra Satelit Optik Sentinel-2 dan Landsat-8 Studi kasus : Kabupaten Lamongan , Jawa Timur Muhammad Al Fatah ( 221810445 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Ringkasan— Tanaman jagung merupakan tanaman pangan sumber karbohidrat kedua setelah beras. Penghitungan luas tanaman pangan ini menggunakan metode survei KSA. Akan tetapi , Survei KSA membutuhkan biaya dan tenaga cukup besar , pada masa pandemi mengakibatkan pelaksanaan survei terbatas. Untuk mengatasi keterbatasan Survei KSA , terdapat cara alternatif , yaitu dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh. Teknologi penginderaan jauh dapat menyediakan data secara relevan dengan memanfaatkan teknologi citra satelit. Metode ini dapat menyelesaikan permasalahan seperti wilayah yang sulit dijangkau atau kondisi yang tak terduga. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi lahan jagung di Kabupaten Lamongan , Jawa Timur dengan menggunakan penginderaan jauh. Data didapatkan dari citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8 dengan ukuran sampel berturut-turut sekitar 3000 dan 4000 yang dibagi menjadi tujuh kelas. Penelitian ini membandingkan performa kedua citra satelit dengan metode machine learning dan deep learning. Didapatkan hasil akurasi dan f1-score tertinggi dengan model random forest pada citra Sentinel-2 , yaitu 94,18 % dan 94,20 % . Setelah itu dilakukan pengestimasian luas lahan jagung dan didapatkan hasil seluas 73752,31 ha. Kata Kunci— deteksi jagung , estimasi jagung , penginderaan jauh , machine learning , deep learning.
Pengembangan Aplikasi LekDarjo Modul Visualisasi Sultan Achmad Rizaldi ( 221810618 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat Ringkasan— Publikasi data potensi desa atau PODES berupa visualisasi berbasis android penting dilakukan karena dengan hadirnya sistem android , diharapkan akses ke data PODES untuk masyarakat umum semakin mudah dan cepat. Penelitian ini mengembangkan aplikasi LekDarjo berbasis android untuk menampilkan visualisasi data PODES Kabupaten Sidoarjo dalam bentuk peta tematik dengan tampilan informasi hingga lingkup desa dan berbasis web yang digunakan sebagai admin untuk mengolah data PODES agar dapat ditampilkan pada aplikasi LekDarjo. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data PODES Kabupaten Sidoarjo dalam Angka Tahun 2020 hingga tahun 2021. Tujuan dari penelitian ini adalah menambahkan fitur yang memungkinkan masyarakat umum untuk melihat visualisasi data PODES pada aplikasi LekDarjo. Pengembangan dilakukan dengan menggunakan metode SDLC ( System Development Life Cycle ) model waterfall. Evaluasi pengembangan aplikasi LekDarjo menggunakan black-box testing dan juga SUS ( System Usability Scale ) . Hasil pengujian dengan menggunakan black-box testing telah berfungsi dengan baik dan hasil SUS memperoleh skor rata-rata 88.86364. Kata Kunci— Visualisasi , Android , Web , Potensi Desa , Sistem Informasi Geografis.
Rancang Bangun Aplikasi Dashboard Dinamis Small Area Estimation ( SAE ) BPS Modul Front End Berbasis Web Miftahuddin ( 221810418 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Margaretha Ari Anggorowati , S.Kom. , M.T Ringkasan— Selama ini BPS telah melakukan berbagai riset terkait metode Small Area Estimation ( SAE ) . Hasil dari riset-riset tersebut telah diimplementasikan dan tersedia dalam bentuk package di R. Akan tetapi , hasil dari riset tersebut belum tersedia paket knowledge yang dapat dibagikan dan ditindak lanjuti dalam masa yang akan datang. Selain itu , diperlukan adanya media yang dapat mensimulasikan hasil dari riset tersebut. Penggunaan aplikasi berbasis CLI dalam bentuk R script dirasa kurang efisien terutama bagi pengguna yang belum terbiasa atau bahkan tidak mengenal bahasa pemrograman R. Berdasarkan permasalahan tersebut , penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan hasil riset tersebut dan mengamplikasikannya dengan membuat sistem aplikasi dashboard dinamis SAE berbasis web. Penelitian ini berfokus pada pembuatan modul front end dari aplikasi tersebut. Modul dibangun dengan menggunakan metode SDLC dengan model prototipe. Metode ini terdiri dari tahapan requirement analysis , ptototype design , development , testing , dan maintenance. Berdasarkan hasil pengujian , aplikasi yang dibangun sudah memenuhi kebutuhan dan sudah layak untuk digunakan. Kata Kunci— Dashboard , SAE , Dinamis , BPS , front end.
Perbandingan Model CNNs-LSTM NER ( Named Entity Recognition ) dengan Bi-LSTMs-CRF NER pada Ekstraksi Entitas Data Kasus Narkoba dari Berita Online di Indonesia Daris Azhar ( 221810233 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , SST , M.Si Ringkasan— Penelitian terkait penerapan NER berbahasa Indonesia pada domain tertentu masih terbilang belum banyak dilakukan. Salah satunya adalah penerapan NER dengan domain kasus narkoba. Ketersediaan data kasus narkoba BNN yang belum up-to-date serta publikasi laporan kasus narkoba di Indonesia yang hanya dimuat satu tahun sekali memberikan celah untuk memanfaatkan NER guna mendapatkan data kasus narkoba dengan mengekstrak entitas terkait dengan kasus narkoba menggunakan sumber data berita online. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan situs berita online untuk dijadikan sebagai sumber data dalam memperoleh informasi terkait kasus narkoba di Indonesia. Selain itu , penelitian ini juga membangun model NER untuk mengekstrak informasi dari teks berita yang telah diperoleh. Model NER utama pada penelitian ini karena mampu menggunakan menghasilkan performa yang baik serta hanya membutuhkan waktu komputasi yang singkat. Sedangkan , model NER baseline menggunakan arsitektur Bi-LSTM-CRF karena mudah diimplementasikan menggunakan framework. Model utama yang telah dibangun menghasilkan performa ( F1-score ) sebesar 82,54 % . Sedangkan model baseline hanya menghasilkan performa ( F1-score ) sebesar 69,67 % . arsitektur CNNs-LSTM Kata Kunci— Named Entity Recognition , domain kasus narkoba , CNNs-LSTM , Bi-LSTMs-CRF , penerapan NER.
Kesiapan Pemanfaatan Data Google Maps untuk Pemenuhan Variabel Jumlah dan Jarak Infrastruktur pada Data Potensi Desa ( Studi Kasus Kota Yogyakarta ) Masyitah Ayuning Setyo ( 221709818 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat jumlah dan Ringkasan— Salah satu Official Statistics yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik adalah Statistik Potensi Desa ( PODES ) . Pada kuesioner PODES , salah satu pertanyaan yang banyak ditanyakan adalah mengenai jarak infrastruktur dalam suatu desa. Variabel ini diperlukan untuk penyusunan berbagai indeks sehingga di-update setiap tahunnya di luar tahun pendataan PODES. Tersedianya Big Data memiliki potensi untuk memudahkan pemutakhiran data PODES. Pada penelitian sebelumnya , Google Maps sebagai suatu Big Data , disebutkan dapat menjadi sumber pengisian data PODES. Penelitian ini mengkaji lebih dalam terkait proses yang perlu diperhatikan jika menggunakan Google Maps sebagai sumber data dari Official Statistics , serta menganalisis keakuratan data yang dihasilkan oleh Google Maps. Pada penelitian ini dibangun Web untuk mengumpulkan data infrastruktur di Kota Yogyakarta dari Google Maps. Pada penelitian yang dilakukan , ditemukan bahwa proses pengumpulan dan pre-processing data membutuhkan waktu dan proses yang lama dan memiliki akurasi data yang masih sangat rendah dalam mengestimasi jumlah infrastruktur per desa. Akurasi dari titik koordinat Google Maps sudah baik , namun variabel jarak yang diinformasikan oleh Google Maps perlu diteliti lebih lanjut ke lapangan. Dari hasil penelitian , disimpulkan bahwa data Google Maps belum dapat digunakan sebagai sumber data untuk pengisian variabel jumlah dan jarak infrastruktur pada PODES. Scraper menggunakan Bahasa Python Kata Kunci— Big Data , Google Maps , Official Statistics , PODES
Bangun Knowledge Management System Berbasis Web di Subdirektorat Pengembangan Kerangka Sampel BPS Nuzul Izzati Arifin ( 221709929 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang S , Ph.D dan pengembangan Ringkasan— Subdirektorat Pengembangan Kerangka Sampel ( subdit PKS ) memiliki tugas dan fungsi untuk pemeliharaan melaksanakan kerangka sampel bidang statistik sosial , produksi , serta distribusi dan jasa. Dalam menjalankan tugas tersebut , subdit PKS mengalami permasalahan baik dari proses kegiatan survei , dokumen mengenai survei , pelaporan hasil survei , maupun proses pengajuan pertanyaan. Hal ini disebabkan karena tidak adanya media untuk mendokumentasikan setiap kegiatan di subdit PKS. Maka dari itu , untuk mengatasi permasalahan tersebut , knowledge peneliti merancang management system ( KMS ) berbasis web di subdit PKS. Sistem tersebut dibangun menggunakan metode FAST. Sistem yang telah dibangun akan dievaluasi dengan 3 ( tiga ) metode yakni black box testing , uji SUS , dan uji QUIS. Berdasarkan hasil uji evaluasi sistem , dapat disimpulkan bahwa sistem yang telah dibangun sudah layak digunakan karena fungsi-fungsi di dalam sistem sudah berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. dan membangun Kata Kunci— KMS , PKS , Sistem , Web
Pembangunan Sistem Informasi Berbasis Web Direktori Pariwisata Menggunakan Arsitektur REST API di Badan Pusat Statistik Muhammad Syibli ( 221911062 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Indonesia memiliki potensi industri pariwisata yang besar sehingga pemerintah perlu mempromosikannya dengan baik melalui pengelolaan informasi pariwisata berbasis teknologi. Untuk itu , akan dibangun direktori online berbasis web di BPS dengan menggunakan database terkait objek pariwisata Indonesia. Perancangan antarmuka sistem akan menggunakan metode card sorting untuk mengatur tata letak fitur berdasarkan prinsip hierarki visual dan informasi. Kemudian , terdapat penggunaan Representational State Transfer Application Programming Interface ( REST API ) untuk mengimplementasikan keterbukaan informasi publik. Lalu , sistem direktori pariwisata akan dibangun memakai arsitektur three-tier client-server dengan framework CodeIgniter 3 dan Bootstrap 4. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Software Development Life Cycle ( SDLC ) model waterfall. Setelah tahap pembangunan sistem selesai , maka akan dilakukan pengujian fitur dengan metode black box testing dan hasilnya sudah sesuai dengan yang diharapkan. Selanjutnya , terdapat pengujian usability sistem menggunakan survei System Usability Scale ( SUS ) dengan skor akhir 80,17 atau kategori good. Pembangunan web direktori pariwisata dalam mengintegrasikan sistem Webentry dan Wilkerstat sebagai upaya informasi pariwisata kepada diseminasi hasil manajemen masyarakat. dapat membantu BPS diharapkan Kata Kunci— direktori pariwisata , card sorting , REST API , arsitektur three-tier client-server , SDLC
Sistem Penyusunan Lampiran Perka BPS tentang Wilkerstat dan Laporan Histori Wilayah Irza Faikar ( 221709757 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus M.B.A Ringkasan— Perencanaan dan pelaksanaan kegiatan statistik yang dilakukan BPS erat kaitannya dengan identifikasi wilayah dan perubahannya. Atas dasar itu , BPS daerah selalu melakukan pemutakhiran data wilayah setiap 6 bulan sekali untuk mencatat informasi wilayah terbaru. Data yang dikumpulkan akan digunakan dalam penyusunan lampiran Perka Wilkerstat dan laporan histori wilayah oleh Subdit PPS BPS RI. Dalam pelaksanaan penyusunan tersebut , ada beberapa bagian yang dinilai kurang efisien dan berpeluang untuk dilakukan perbaikan seperti penggunaan API service untuk data wilayah , pengecekan hierarki wilayah , penyusunan lampiran Perka Wilkerstat , dan penyusunan laporan histori wilayah. Penelitian ini bertujuan yang dapat untuk melakukan pengembangan memudahkan , meningkatkan serta mengurangi kesalahan yang mungkin terjadi pada proses penyusunan lampiran Perka Wilkerstat dan penyusunan laporan histori wilayah. Pembangunan sistem berikut diharapkan dapat membantu Subdit PPS BPS RI untuk meningkatkan kualitas pekerjaannya. efisiensi , sistem Kata Kunci— Wilkerstat , Perka BPS , histori wilayah.
Teknlogi Single Sign On Untuk Sistem Autentikasi Satu Pintu Studi Kasus : Politeknik Statistika STIS Setyo Dwi Saputra ( 221710008 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , SST , MT Ringkasan— Single Sign On adalah suatu sistem yang memungkinkan pengguna dapat masuk ke berbagai aplikasi dengan menggunakan satu user credential ( username dan password ) . Penerepan SSO di lingkungan Polstat STIS diperlukan karena terdapat berbagai macam aplikasi dengan sistem autentikasi yang berbeda-beda. SSO juga dapat berguna untuk memudahkan pengembang baru ketika akan membangun aplikasinya sehingga dapat dipusatkan menjadi sistem autentikasi satu pintu. Polstat STIS memiliki tiga layanan autentikasi yang juga digunakan oleh aplikasi dan layanan lain utnuk keperluan autentikasi mereka , yakni Layanan SIPADU , Google Suite for Education , dan Active Directory. Berdasarkan analisis permasalahan dan kebutuhan sistem kemudian dibangun SSO menggunakan CAS dan LDAP. Pembangunan SSO denggan basis LDAP dapat digunakan untuk lingkungan jaringan Polstat STIS. Sistem SSO kemudian diuji dengan JMeter dan AB didapatkan kesimpulan bahwa sistem dapat menerima akses bersamaan sampai 100 pengguna. Namun untuk mengoptimalkan kinerja , dapat diberikan pengaturan jeda minimal 100 ms. Kemudian berdasarkan kerangka TOE , disimpulkan bahwa lingkungan Polstat STIS dapat mengadopsi penerapan teknologi SSO. Kata Kunci— SSO ( Central Authentication Service ) , LDAP ( Lightweight Directory Access Protocol ) , autentikasi , TOE Framework. ( Single Sign On ) , CAS
Penggunaan Homography Computer Vision dalam Image Preprocessing untuk Model Pengenalan Tulisan Tangan SUSENAS 2020 Farabi Arsy Edodivano T. ( 221709682 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat Ringkasan— Dokumentasi digital menjadi suatu kebutuhan dalam berbagai keperluan data dan informasi yang terkandung dalam suatu dokumen. Dokumentasi digital dapat dilakukan dengan pengenalan karakter atau tulisan. Salah satu model pengenalan karakter atau tulisan yang dapat digunakan adalah Convolutional Neural Networks ( CNN ) . Model CNN memerlukan tahap image preprocessing agar dihasilkan akurasi yang lebih baik. Tahap image preprocessing dapat dilakukan menggunakan metode , yang salah satunya adalah homography. Pada penelitian ini digunakan metode homography computer vision dalam tahap image preprocessing dengan model CNN. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan hasil metode homography dengan metode lainnya pada model yang sama ; dan untuk mengetahui sejauh mana hasil akurasi model yang pada tahap image preprocessing-nya menggunakan metode homography. Penelitian dilakukan dengan langkah : input document ( scanned / images ) ; image preprocessing ( homography ) ; dan perbandingan akurasi , dengan menggunakan dataset EMNIST untuk training data. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu , metode homography yang digunakan mampu mengatasi masalah perspektif gambar.Jumlah model CNN yang telah dibentuk adalah 2 , akurasi dari validasi data actual model khusus pengenalan huruf adalah 73 % dan akurasi model pengenalan angka 71 % dengan menggunaka metode lainnya atau gabungan , sedangkan untuk metode homographi akurasi jauh lebih rendah yaitu 55 % untuk prediksi huruf dan 57 % untuk prediksi angka. Kata Kunci— Homography , Image Preprocessing , CNN , computer vision , RANSAC
Pemetaan Kerawanan Bencana Banjir dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis Studi Kasus : Kota Kendari , Sulawesi Tenggara M. Ramadhan Putra Fajar ( 221911249 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat. dan metode Ringkasan— Kota Kendari , yang terletak di Pulau Sulawesi , sering mengalami banjir saat musim hujan. Tingginya frekuensi banjir di kota ini mendorong perlunya kesiapsiagaan terhadap bencana banjir. Oleh karena itu , tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat peta daerah yang rentan terhadap banjir berdasarkan data dari penginderaan jauh dan sistem informasi geografis. Penelitian ini juga bertujuan untuk membandingkan hasil pemetaan daerah yang rawan banjir menggunakan metode ranking dengan menggunakan data kerawanan yang disediakan oleh BNPB. Dalam penelitian ini , parameter yang digunakan meliputi curah hujan , ketinggian lahan , kemiringan lereng , penggunaan lahan , geologi , dan sungai. Dari hasil perhitungan menggunakan metode jumlah ranking , metode ketergantungan ranking , dan metode perbandingan pasangan ( AHP ) , terdapat perbedaan dalam jumlah kelurahan pada setiap kategori kerawanan. Dalam hal akurasi , metode ketergantungan ranking menghasilkan hasil yang lebih baik daripada metode jumlah ranking dan AHP , dengan akurasi keseluruhan sebesar 83,08 % dan akurasi kappa sebesar 68,63 % . perbandingan pasangan Kata Kunci— Banjir , Kerawanan , Pemetaan , Penginderaan Jauh , Sistem Informasi Geografis. sungai palung normal , sehingga melewati
Topic Modelling dalam Pengelompokan Topik Dokumen Knowledge Management Badan Pusat Statistik RI Muhammad Yunus Hendrawan ( 221709869 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Pengelolaan Ringkasan— pengetahuan ( knowledge management ) merupakan aktivitas penting dalam meningkatkan kualitas suatu organisasi. Sebagai salah satu upaya meningkatkan kualitas dan efisiensi proses bisnis kerja , Badan Pusat Statistik ( BPS ) telah turut mengimplementasikannya melalui knowledge management system. Untuk mempermudah pengguna sistem tersebut mengakses dokumen dan pengetahuan , perlu dilakukan pengelompokan terhadap dokumen berdasarkan topik yang implementasi metode dimuat. Penelitian pemodelan topik LSA dan LDA untuk menentukan teknik pengelompokan yang baik. Dari hasil implementasi , diketahui bahwa model LDA dengan menggunakan Mallet menghasilkan model terbaik yaitu 25 kelompok topik dengan coherence score sebesar 0.4803. Model LDA terbaik tersebut kemudian berhasil diimplementasikan dalam bentuk RESTful web service untuk membantu memberikan pelayanan dalam fungsi preprocessing dan rekomendasi topik pada dokumen yang masuk ke dalam Knowledge Management System BPS. ini menerapkan Kata Kunci— KMS , Topic Modelling , LSA , LDA , Mallet
Analisis Kualitas Website Warkop Pusdiklat BPS dengan Metode Webqual 4.0 Putri Fitrah Insani ( 221911205 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat Ringkasan— Website Warung Kompetensi Pegawai Pusdiklat BPS digunakan sebagai sarana menyelenggarakan berbagai diklat untuk pegawai BPS. Berdasarkan hasil analisis dari sitechecker masih terdapat beberapa halaman pada website yang mengalami masalah. Selain itu , dengan banyaknya jumlah pengguna website serta peran penting website dalam membangun dan meningkatkan kualitas sumber daya manusia di BPS maka perlu untuk mengukur kualitas dari website untuk memastikan peran website dan Pusdiklat BPS terlaksana secara maksimal. Sehingga pada penelitian ini dilakukan analisis kualitas website pada Warkop Pusdiklat BPS. Penelitian ini menggunakan metode Webqual 4.0 dengan tiga fokus yaitu Usability , Information Quality , dan Service Interaction yang dinilai berdasarkan persepsi pengguna. Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa kualitas website secara keseluruhan adalah sangat baik , tetapi belum ada indikator penilaian kualitas yang mencapai harapan dari pengguna website. Serta terdapat tiga indikator pada website yang menjadi prioritas dalam peningkatan kualitas website yaitu detail informasi , interaksi website , dan ketepatan janji. Kata Kunci— Kualitas , Website , Warkop Pusdiklat BPS , Webqual 4.0.