alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Pembangunan Sistem Informasi Geografis Data Potensi Desa Berbasis Web BPS Kota Madiun Rizka Indah Pristania ( 221810577 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I. Ringkasan— Potensi Desa merupakan sumber basis data mengenai kewilayahan yang dimiliki hingga tingkat desa. Data Podes dapat diperoleh dari Pendataan Podes yang dilakukan oleh BPS secara sensus tiga kali dalam kurun waktu sepuluh tahun. Hasil dari Pendataan Podes disajikan dalam bentuk publikasi. Publikasi tersebut dapat dikelola kembali dan dapat dikembangkan untuk kepentingan desa. Untuk memperoleh gambaran informasi publikasi dibutuhkan pengelolaan dan penyajian dengan baik melalui visualisasi data yang menarik. Hal ini dikarenakan data Podes masih disajikan dalam bentuk tabel , grafik , deskripsi singkat dan peta wilayah statis serta publikasi dalam media cetak. Komunikasi yang berjalan hanya satu arah , yaitu penyaji publikasi kepada pengguna data. Berdasarkan permasalahan tersebut , peneliti mengajukan solusi berupa pembangunan sistem informasi geografis menggunakan data Podes berbasis web. Sistem dapat menyajikan data dalam bentuk visualisasi data interaktif. Pembangunan sistem menggunakan metode System Development Life Cycle Waterfall Model ( SDLC Waterfall Model ) . Setelah melakukan pembangunan sistem , tahap selanjutnya yaitu pengujian dan evaluasi sistem menggunakan metode Blackbox Testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Kata Kunci— Podes , sistem informasi geografis , visualisasi data , web.
Deteksi Fake News Pada Portal Berita Online Bahasa Indonesia Menggunakan Machine Learning dan Deep Learning ( Studi Kasus : Turnbackhoax.id dan Cnnindonesia.com ) Jamilatul Fitriya Kumala ( 221911025 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Bony Parulian Josaphat S.Si Ringkasan—Teknologi informasi dan komunikasi yang semakin berkembang pesat turut memberikan dampak negatif yaitu meningkatnya penyebaran fake news atau berita palsu yang dapat menyebabkan konflik dan perpecahan antar masyarakat. Penyebaran berita palsu ini cukup cepat karena kurangnya kewaspadaan masyarakat terhadap kebenaran dari berita-berita yang diunggah di internet. Oleh karena itu , perlu dilakukan upaya untuk mengatasi penyebaran berita palsu di internet. Salah satunya adalah melakukan verifikasi kebenaran dari suatu berita. Guna memudahkan kegiatan tersebut maka perlu dibentuk suatu model sistem pendeteksian fake news yang akurat dengan menggunakan metode machine learning dan deep learning. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-NN , Decision Tree , Random Forest , SVM , dan CNN yang dikombinasikkan dengan TF-IDF dan feature engineering. Selanjutnya model yang dihasilkan dari kelima algoritma tersebut akan dievaluasi performanya guna memperoleh model terbaik yang dapat mendeteksi berita palsu secara akurat. Berdasarkan penelitian ini didapatkan hasil bahwa algoritma Random Forest merupakan model terbaik dalam mengklasifikasi berita palsu di portal berita online berita dengan persentase f1-score sebesar 99.91 % . Kata Kunci— fake news , klasifikasi , machine learning , deep learning.
Hybrid Genetic Algorithm dengan Slime Mould Algorithm untuk mengoptimasi Fuzzy K-prototype : Implementasi Pada Data Campuran Rizki Nazhif Nur ( 221810578 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan SST , M.Si. Ringkasan— Kebanyakan algoritma clustering hanya berfokus ke satu tipe data atribut , yaitu numerik atau ketegorik saja. Namun , K-prototype dapat digunakan untuk mengelompokkan data beratribut campuran. Untuk mengatasi kelemahan pada K- prototype peneliti mengkombinasikan optimasi Genetic Algorithm dan Slime Mould Algorithm untuk mengoptimasi Fuzzy K- Prototype dengan melakukan simulasi menggunakan lima jenis data. Metode yang disimulasikan adalah Fuzzy K-prototype ( FKP ) , Genetic Algorithm-Fuzzy K-prototype ( GA-FKP ) , Slime Mould Algorithm-Fuzzy K-prototype ( SMA-FKP ) , dan Hybrid Genetic Algorithm & Slime Mould Algorithm-Fuzzy K-prototype ( GA-SMA- FKP ) . Hasil penelitian ini menghasilkan kesimpulan Algoritma SMA dapat menjadi alternatif metode optimasi untuk diimplementasikan ke Fuzzy K-prototype. Kombinasi algoritma optimasi Genetic Algorithm dan Slime Mould Algorithm untuk megoptimasi metode clustering Fuzzy K-prototype terbukti lebih maksimal dalam menghindari solusi local optima. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kombinasi GA-SMA mampu menghindari solusi yang local optima dan lebih baik indikatornya jika dibandingkan dengan ketiga metode lainnya namun hanya pada beberapa data saja. Kata Kunci— Clustering , Optimasi , Genetic Algorithm , Slime Mould Algorithm , Fuzzy K-prototype.
Pemodelan Konsentrasi Nitrogen Dioksida ( NO2 ) dengan Enhanced Harris Hawks Optimization Integrated with Coot Bird Optimization – Support Vector Regression ( EHHOCBO-SVR ) Studi Kasus : Kabupaten / Kota Administrasi di Provinsi DKI Jakarta Zulhan Andika Asyraf ( 221910827 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , S.S.T. , M.Si. sangat sensitif Ringkasan— Polusi udara merupakan sebuah masalah dan ancaman serius. NO2 merupakan polutan yang berbahaya dan memainkan peran penting dalam polusi udara. Sebagai upaya preventif untuk meminimalkan dampak dari NO2 , diperlukan data prediksi konsentrasi NO2 yang bersifat dinamis dan nonlinier. SVR merupakan salah satu metode untuk memprediksi data nonlinier , tetapi performa dan kemampuan generalisasi model SVR terhadap penentuan nilai parameternya. Untuk mengatasi masalah tersebut , algoritma metaheuristic dapat dimanfaatkan untuk mendapatkan nilai parameter yang terbaik pada SVR. HHO merupakan algoritma metaheuristic yang paling populer pada tahun 2020 tetapi sering terjebak pada lokal optimum. Sementara itu , CBO memiliki kemampuan eksplorasi pencarian yang kuat sehingga dapat mempermudah menemukan global optimum sehingga gabungan antara HHO dengan CBO ( EHHOCBO ) dapat mengatasi kelemahan dari HHO. Penelitian ini bertujuan untuk membangun hybrid antara EHHOCBO dengan SVR , serta melakukan pemodelan konsentrasi NO2 pada kabupaten / kota administrasi di Provinsi DKI Jakarta menggunakan EHHOCBO-SVR dan beberapa metode pembanding. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode EHHOCBO-SVR memberikan hasil evaluasi data testing terbaik yang paling banyak dibandingkan metode pembandingnya dan hasil prediksinya signifikan lebih akurat dibandingkan dengan beberapa metode pembandingnya pada beberapa wilayah sehingga metode tersebut direkomendasikan untuk melakukan pemodelan konsentrasi NO2. Kata Kunci— SVR , metaheuristic , EHHOCBO , NO2 optimasi parameter , algoritma
Automated Essay Scoring Menggunakan Semantic Textual Similarity Berbasis Transformer untuk Penilaian Ujian Esai Politeknik Statistika STIS Kharisma Ayu Pradani ( 221911095 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa , S.ST. , M.T. Ringkasan— Ujian esai seringkali digunakan untuk menguji pemahaman siswa menyelesaikan permasalahan , begitu pula di jawaban esai , Politeknik Statistika STIS. Dalam menilai dibutuhkan waktu dan tenaga yang besar , serta sering menimbulkan ketidakkonsistenan dalam penilaian. Ini terjadi karena perbedaan cara penilaian yang dilakukan oleh penilai. Diperlukan penyelesaian yang bisa mengefektifkan waktu , tenaga serta menjaga kekonsistenan penilaian , diantaranya yaitu dengan automated essay scoring ( AES ) . AES merupakan suatu model yang dilatih untuk menilai suatu esai secara otomatis berdasarkan kemiripan jawaban dengan kunci jawaban. Pada penelitian ini , metode yang diusulkan untuk menghitung kemiripan semantik teks berbahasa Indonesia antara jawaban esai dan kunci jawabannya yaitu model berbasis Transformer IndoBERT. Sebagai baseline , digunakan teknik ekstraksi fitur Term Frequency - Inverse Document Frequency ( TF-IDF ) dan penghitungan kemiripan fitur menggunakan cosine similarity dan linear regression. Berdasarkan hasil evaluasi , diperoleh bahwa model fine-tuned IndoBERT merupakan model terbaik dengan nilai MAE dan RMSE sebesar 0.1285 dan 0.2001. Model terbaik tersebut diimplementasikan dengan menggunakan framework Flask pada Python ke dalam website interaktif sederhana. Kata Kunci— Automated essay scoring ( AES ) , Semantic textual similarity , Transformer , IndoBERT
Prediksi Pergerakan Harga Saham dengan Analisis Teknikal , Fundamental , dan Sentimen Menggunakan Model LSTM : Studi Kasus Saham Bank Central Asia Muhammad Ighfar Saputra ( 221911241 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Erna Nurmawati , S.ST , M.T. Ringkasan— Permasalahan mengenai usaha meminimalkan risiko dan memaksimalkan keuntungan adalah apa yang telah dicoba dipecahkan oleh pedagang di pasar saham selama bertahun-tahun. Harga saham umumnya memiliki sifat volatilitas dipengaruhi oleh berbagai faktor , sehingga diperlukan sejumlah besar data dalam upaya mencari pola pergerakan harga. Melihat banyaknya data yang diperlukan serta pesatnya perkembangan big data dan artificial intelligence , maka pendekatan yang cocok digunakan dalam adalah Deep Learning yakni model LSTM ( Long-Short Term Memory ) . Variabel independen yang digunakan terdiri dari variabel teknikal indikator , nilai tukar mata uang , suku bunga , indeks harga saham gabungan ( IHSG ) , dan sentimen data cuitan Twitter. Hasil penelitian menunjukkan analisis sentimen menggunakan model IndoBERT memiliki akurasi sebesar 0.69 , serta analisis LSTM mendapatkan model dengan eror terkecil pada kombinasi variabel 4 dan kombinasi variabel 12 dengan masing-masing memiliki rataan eror RMSE sebesar 1.765E-04 dan 1.978E-04. Setelah dilakukan hyperparameter optimization , diperoleh model terbaik yaitu kombinasi variabel 4 dengan eror paling minimum yakni 7.580E-05 dengan RMSE pada pengujian data test sebesar 332.66. Kata Kunci— saham , BCA , LSTM , analisis sentimen
Kajian Konversi Metadata berbasis Statistical Data and Metadata Exchange ( SDMX ) Latifa Ramadhani Jamal ( 221911099 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa , SST. , MT. Ringkasan— BPS selaku pembina data statistik memiliki tugas untuk menetapkan struktur yang baku dan format baku dari metadata yang berlaku lintas instasi pusat dan atau daerah. Statistical Data and Metadata Exchange ( SDMX ) merupakan standarisasi format metadata yang telah ditetapkan oleh ( ISO ) untuk International Organisation keperluan pertukaran data dan metadata internasional. Namun saat ini , BPS belum menerapkan standar SDMX. Untuk itu dalam penelitian ini peneliti mengkaji sistem metadata berbasis SDMX untuk keperluan pertukaran data dan metadata BPS. Kata Kunci— SDMX , Metadata , Standar , Sistem. for Standadisation
Keberlanjutan dan Faktor yang Mempengaruhi Penggunaan Collaboration Tools pada Masa Transisi Pandemi Covid-19 di Indonesia Aulia Rido Salsabila ( 221911026 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.ST. , M.T.I Ringkasan—Adanya jarak dalam pelaksanaan WFH selama pandemi Covid-19 dapat menghambat komunikasi dan koordinasi dalam melakukan pekerjaan. Oleh karena itu collaboration tools sangat diperlukan pada masa pandemi Covid- 19. Seiring membaiknya kondisi pandemi Covid-19 , pemerintah melakukan penyesuaian terkait kebijakan WFH dengan melakukan pencabutan PPKM pada tanggal 30 Desember 2022. Adanya penyesuaian kebijakan tersebut diperkirakan akan berpengaruh terhadap intensitas penggunaan collaboration tools. Penelitian ini menggunakan integrasi ECM dan TAM untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan collaboration tools pada masa transisi pandemi Covid-19. Analisis deskriptif dan PLS-SEM digunakan sebagai metode pengolahan dan analisis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh instrumen yang digunakan valid dan reliabel serta terdapat hubungan positif signifikan antar konstruk penelitian. Actual continued usage dipengaruhi continuance intention sebesar 43 % . Selanjutnya , attitude toward using memiliki pengaruh yang paling besar intention. Adapun perceived daripada usefulness confirmation. Perceived usefulness juga lebih mempengaruhi attitude toward using dibanding perceived ease of use. Serta perceived usefulness sendiri dipengaruhi oleh perceived ease of use. Kata Kunci— pandemi Covid-19 , masa transisi , collaboration lebih mempengaruhi terhadap continuance satisfaction tools , ECM , TAM , PLS-SEM.
Sistem Informasi Survei Kepuasan Internal Kinerja Perangkat Daerah Berbasis Web di Lingkungan Pemerintah Kabupaten Tuban Raka Artian Prawardana ( 221810547 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Rindang Bangun Prasetyo , S.S.T. , M.Si. tersebut saat Ringkasan—Badan Perencanaan Pembangunan Daerah , Penelitian dan Pengembangan ( Bappeda Litbang ) mendapatkan tanggung jawab untuk melaksanaan Survei Kepuasan Internal Kinerja Perangkat Daerah di Lingkungan Pemerintah Kabupaten Tuban. Kegiatan survei ini menggunakan Googleform sebagai media pengumpulan data dan Microsoft Excel sebagai media pengolahan data. Penggunaan Googleform tidak memiliki fitur monitoring yang dapat dikontrol secara penuh. Penggunaan Microsoft Excel tidak dapat menampilkan terintegrasi. Proses data dashboard secara realtime dan pengolahan sebelumnya mengharuskan pengguna untuk melakukan export data dari Googleform lalu import data ke Microsoft Excel , sehingga kurang efektif dan efisien. Oleh karena itu informasi akan dikembangkan agar dapat mengumpulkan data , melakukan monitoring , dan menyajikan hasil secara terintegrasi. Sistem Informasi Survei Kepuasan Internal ini dikembangkan dengan pemrograman berbasis web yang menggunakan bahasa PHP dan database MySQL. Pengembangan System Development Life Cycle ( SDLC ) dengan pendekatan waterfall. ini dapat membantu Badan Diharapkan sistem Perencanaan dan Pengembangan ( Bappeda Litbang ) Kabupaten Tuban dalam pelaksanaan Survei Kepuasan Internal Kinerja Perangkat Daerah di Lingkungan Pemerintah Kabupaten Tuban dalam proses pengumpulan data , monitoring , dan penyajian hasil yang terintegrasi. informasi Pembangunan informasi menggunakan Penelitian Daerah , sistem sistem Kata Kunci— Pengembangan , Survei , Kinerja , Bappeda Litbang , Web
Pengukuran Tingkat Kesadaran Keamanan Informasi Pegawai BPS Pusat Berliana Vera Prasetyaningrum ( 221910750 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I sistem terlemah dalam informasi yang marak Ringkasan— Aset yang sangat berharga bagi suatu lembaga adalah informasi , sehingga penting untuk menjaga keamanannya dari berbagai macam serangan. Serangan keamanan terjadi adalah social engineering atau serangan yang memanipulasi manusianya di sektor lembaga pemerintahan. Manusia yang dianggap sebagai komponen jaringan komputer merupakan sumber dari serangan keamanan informasi. Maka dari itu , diperlukan kesadaran dari sisi manusia untuk menjaga keamanan informasi suatu lembaga. Mengingat BPS Pusat sebagai penyedia data statistik yang berkewajiban melindungi informasi sensitif terkait penduduk , maka perlu dilakukan pengukuran tingkat kesadaran pegawainya untuk terhindar dari serangan keamanan informasi. Penelitian ini menggunakan metode pendekatan kuantitatif dengan instrumen HAIS-Q ( Human Aspects of Information Security Questionaire ) . Hasil pengukuran menunjukkan bahwa tingkat kesadaran pegawai BPS Pusat terhadap keamanan informasi berada pada tingkat rata-rata sehingga diperlukan monitoring dan tindakan terkait ( Information Security Awareness ) atau peningkatan ISA kesadaran keamanan informasi. Kata Kunci— Informasi , manusia , serangan keamanan , pegawai , dan BPS.
Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone & McLean dalam Analisis Kesuksesan SIPADU Web Portal Mahasiswa Politeknik Statistika STIS Ajeng Wahyu Tri Yulinda ( 221810128 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang , Ph. D. Ringkasan— Sistem Informasi Terpadu STIS ( SIPADU-STIS ) merupakan sistem informasi yang digunakan oleh mahasiswa , dosen , serta pegawai Politeknik Statistika STIS untuk menunjang penyelenggaraan kegiatan akademik di kampus. SIPADU-STIS dikembangkan pada tahun 2010 dan telah digunakan sebagai sistem informasi utama di Politeknik Statistika STIS hingga saat ini. SIPADU-STIS terdiri atas berbagai unit , salah satunya SIPADU Web Portal Mahasiswa yang digunakan mahasiswa untuk mengakses jadwal , nilai , absensi , maupun pengerjaan skripsi dan tugas akhir. Suatu sistem informasi yang telah diimplementasikan , pada dasarnya memerlukan evaluasi mengenai kesuksesan implementasi sistem informasi pengembangan berikutnya. Namun , belum pernah dilakukan penelitian secara khusus mengenai kesuksesan SIPADU Web Portal Mahasiswa dan faktor-faktor yang memengaruhinya sebagai sistem informasi akademik. Kriteria kesuksesan sistem informasi dalam penelitian ini mengacu pada Model Kesuksesan sistem informasi DeLone & McLean. Variabel yang diteliti meliputi kualitas sistem , kualitas informasi , kualitas layanan , kepuasan pengguna , serta manfaat-manfaat bersih. Hasil yang diperoleh adalah seluruh variabel prediktor terbukti berpengaruh positif dan signifikan dan memberikan validasi pada Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone & McLean. sebagai bahan acuan Kata Kunci— Sistem Informasi , SIPADU STIS , DeLone dan McLean , Model Kesuksesan Sistem Informasi
Sistem Informasi Kontrol Pemeliharaan Barang Milik Negara ( SIKOP BMN ) Studi Kasus Pusdiklat Badan Pusat Statistik RI Grujs Farhan Nafis ( 221709721 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Takdir SST. , M.T. Ringkasan— Upaya pemeliharaan Barang Milik Negara ( BMN ) yang baik merupakan salah satu faktor penting guna mewujudkan optimalisasi pemanfaatan Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara ( APBN ) oleh instansi pemerintah. Namun , masih terdapat beberapa permasalahan yang harus dihadapi , diantaranya : kuantitas BMN yang cukup banyak menyebabkan kegiatan pemantauan kondisi BMN mengalami hambatan , upaya pemeliharaan BMN oleh penyedia jasa yang masih belum terjamin kualitasnya dan prosedur permintaan perbaikan BMN oleh pegawai dirasa masih kurang efektif karena masih secara manual. Untuk mengatasi permasalahan diatas , telah dilakukan penelitian mengenai Pengembangan Sistem Informasi Kontrol Pemeliharaan Barang Milik Negara ( SIKOP BMN ) dengan tujuan untuk mengintegrasikan pihak-pihak yang ikut serta dalam upaya pemeliharaan BMN , diantaranya Pegawai , KSBRT , Operator BMN , PPK , PP , Teknisi , dan Penyedia. Penelitian ini juga dilakukan agar prosedur pemeliharaan BMN dapat menjadi lebih mudah dan efektif. Penelitian ini dilakukan dengan mengkaji studi kasus yang ada pada Pusdiklat BPS RI. Hasil evaluasi sistem menunjukkan bahwa sistem usulan dapat diterima dengan cukup baik oleh pengguna. Kata Kunci— sistem informasi , kontrol pemeliharan , BMN.
Speech to Text Bahasa Indonesia dalam Survei BPS Risandha Reza El Kariem ( 221709977 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , S.S.T. , M. Si. Ringkasan— Wawancara dan kuesioner merupakan teknik pengumpulan informasi dalam survei Badan Pusat Statistik. Pengumpulan data ini memiliki masalah pada waktu pencatatan teknologi dan keterbukaan narasumber. Perkembangan berdampak dalam perbaikan pengumpulan data survei. Solusi dari masalah pengumpulan data adalah pembangunan sistem pengenalan suara membantu penulisan otomatis dengan suara narasumber dengan pemanfaatan sistem Speech to Text. Hasil penulisan dapat secara langsung dengan penyesuaian entitas pertanyaanya. Pendefinisian dengan pemanfaatan Named Entity Recognition yang merupakan penerapan ilmu natural language processing. Hasil uji coba dengan menggunakan dua puluh jawaban narasumber dari rekaman pertanyaan kuesioner Survei Sosial Ekonomi Nasional pada blok tiga ringkasan dan blok empat keterangan demografi menjadi teks tulisan dengan akurasi kata sebesar 94.5 % . Pembagian 50 % data teks hasil sebagai data train dan testing dalam Named Entity Recognition. Uji coba teks hasil data testing untuk pendefinisian kata sesuai dengan entitas pertanyaan dengan akurasi sebesar 100 % . suara hasil suara Kata Kunci— pengumpulan data , BPS , SUSENAS , Speech to Text , Named Entity Recognition , natural language processing.
Kajian Metode Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Gender dengan Deteksi Wajah Desi Kristiyani ( 221810237 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto SST , M.Si Ringkasan— Computer Vision merupakan sub bidang keilmuan dari Artificial Intelligence yang digunakan untuk mengakuisisi , mengolah , memahami , mengambil informasi , dan membuat keputusan. Bidang tersebut dapat digunakan untuk mengolah citra wajah seseorang yang tertangkap kamera dan membuat keputusan tentang identitas gendernya. Permasalahan sensitivitas gender sering terjadi pada toilet wanita karena belum ada inisiasi sistem keamanan dan kenyamanan. Sedangkan penelitian ini mengusulkan pembuatan model klasifikasi gender dengan metode Convolutional Neural Network program klasifikasinya secara real-time yang diujikan dengan skenario atribut pada wajah. Melalui dataset STIS60-WIKI dan bahasa pemrograman Python , penelitian ini berhasil membuat model serta program klasifikasi gender dengan baik. Akurasi model pada data testing mencapai 95 % dan akurasi prediksi gender pada program secara real-time menunjukkan angka yang cukup memuaskan pada berbagai skenario atribut wajah. Harapannya , usulan ini dapat dikembangkan lagi menjadi sistem keamanan dan kenyamanan toilet wanita sebagai kontribusi dalam dunia pendidikan maupun teknologi. ( CNN ) serta Kata Kunci— CNN , Computer Vision , klasifikasi gender , program klasifikasi gender secara real-time.
Sentimen Analysis dan Topic Modelling pada Tweet terkait Vaksinasi COVID-19 di Indonesia Dea Aditya ( 221709609 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I. COVID-19 di terkait vaksinasi Ringkasan— Kumpulan tweet masyarakat terkait vaksinasi COVID-19 di Indonesia dapat menjadi sumber knowledge untuk memberikan gambaran respon dan opini mereka terkait vaksinasi COVID-19 di Indonesia. Mengidentifikasi respon dan opini melalui media sosial Twitter yang penggunaanya masif dari waktu ke waktu tentunya membuat pola tweet semakin beragam , sehingga cukup sulit jika dilakukan dengan manual. Untuk menyelesaikan masalah tersebut , peneliti menggunakan pendekatan dengan text mining. yaitu menerapkan topic modeling dan sentiment analysis. Topic modeling dengan algoritma Latent Dirichlet Allocation digunakan memodelkan opini dari tweet masyrakat Indonesia. Selanjutnya , penggunaan sentiment analysis dengan lexicon based untuk mengukur sentimen / respon tweet masyarakat terkait vaksinasi COVID-19. Hasil sentiment analysis menunjukkan bahwa respon masyarakat selama perode perdana vaksinasi COVID-19 didominasi oleh sentimen netral. Walaupun respon didominasi sentimen netral , jumlah sentimen positif masih lebih banyak dari sentimen negatif. Kemudian , hasil topic modeling menunjukkan walaupun program vaksinasi COVID-19 sudah dilakukan , opini sebagian masyarakat masih ragu dan menolak terhadap vaksinasi COVID-19 karena dipengaruhi beberapa faktor diantaranya masalah keamanan dan status kehalalan dari vaksin yang diberikan. Selain itu , model topik juga menangkap opini terkait kasus penyebaran berita hoax dan penipuan terkait vaksinasi COVID-19. Kata Kunci— topic modeling , sentiment analysis , coherence , knowledge