alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Named Entity Recognition ( NER ) melalui Twitter pada SpaCy Bahasa Indonesia ( Studi Kasus : Gangguan Listrik di Daerah Istimewa Yogyakarta ) Rizka Maulida Yanti ( 221709980 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , SST , MT terkait gangguan Ringkasan— SpaCy merupakan tools yang dapat menangani masalah Natural Language Processing ( NLP ) dengan efisien , salah satunya adalah Named Entity Recognition ( NER ) . NER digunakan untuk mengekstrak dan mengidentifikasi entitas bernama pada suatu teks. Namun , sejauh ini SpaCy belum merilis pre-train model NER untuk Bahasa Indonesia secara resmi. Di sisi lain , berdasarkan laporan statistik PLN tahun 2019 , Provinsi D.I. Yogyakarta merupakan provinsi yang sering mengalami gangguan listrik serta banyak ditemukannya keluhan masyarakat di Twitter terkait gangguan listrik yang terjadi di provinsi tersebut. Dikarenakan belum ditemukannya penelitian ekstraksi informasi jarang ditemukannya penelitian tentang NER dengan menggunakan ini akan SpaCy Bahasa Indonesia. Maka pada penelitian dilakukan ekstraksi informasi terkait gangguan listrik di Provinsi D.I. Yogyakarta melalui Twitter dengan menggunakan SpaCy Bahasa Indonesia. Penelitian ini menghasilkan performa hasil yang baik dengan hasil perhitungan precision 95.52 % , recall 93.27 % , dan f1-score 94.38 % .. Kemudian , dilakukan pemetaan berdasarkan entitas lokasi yang terdapat dalam tweet terkait gangguan listrik. Dari proses tersebut didapat bahwa jumlah lokasi yang tersebutkan di tweet terkait gangguan listrik tertinggi berasal dari Kabupaten Sleman , sedangkan jumlah terendah berasal dari Kabupaten Gunung Kidul. Lalu , bulan yang paling banyak mengalami gangguan listrik adalah Bulan Maret 2020 , sedangkan yang paling sedikit adalah Bulan Juli 2020. serta masih listrik Kata Kunci— Information Extraction , NER , SpaCy , Twitter , Gangguan Listrik.
Nowcasting Jumlah Penumpang Pesawat di Bandara Ngurah Rai Menggunakan Google Trends I Putu Juni Adi Widianata ( 221810333 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I Ringkasan— Data jumlah penumpang pesawat merupakan hal yang penting terkait kebijakan yang akan dilakukan oleh pengelola bandara dan pemerintah. Kebijakan tersebut berkaitan dengan peningkatan fasilitas dan kapasitas dari bandara dan sektor-sektor lain yang terdampak seperti sektor transportasi dan industri pariwisata. Suatu kebijakan yang diambil akan lebih baik jika data yang digunakan sangat dekat dengan waktu pengambilan keputusan kebijakan. Oleh karena itu , diperlukan teknik untuk melakukan peramalan yang sangat dekat dengan kondisi terkini dari jumlah penumpang pesawat yaitu nowcasting. Salah satu sumber data yang dapat digunakan untuk nowcasting adalah data google trends. Pada penelitian ini dilakukan identifikasi kata kunci relevan yang digunakan untuk nowcasting , pembentukan model nowcasting , dan pencarian model terbaik untuk nowcasting jumlah penumpang pesawat. Metode nowcasting yang digunakan adalah SARIMAX dan multilayer perceptron. Pada penelitian ini dihasilkan lima kata kunci relevan untuk keberangkatan domestik dan dua untuk keberangkatan internasional. Pada pemodelan nowcasting dihasilkan model terbaik untuk nowcasting keberangkatan domestik yaitu multilayer untuk keberangkatan sedangkan internasional dihasilkan model terbaik yaitu SARIMAX. perceptron , Kata Kunci— Nowcasting , google penumpang pesawat , multilayer perceptron trends , SARIMAX ,
Indeks Harga Saham Gabungan pada Bursa Efek Indonesia Menggunakan Fuzzy C-Means General Regression Neural Network ( FCMGRNN ) Yulia Aryani ( 221810672 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Achmad Syahrul Choir , S.ST , M.Si Ringkasan— Indeks Harga Saham Gabungan ( IHSG ) merupakan indeks yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja saham di Indonesia. Untuk itu , diperlukan suatu metode untuk menghasilkan peramalan IHSG yang efektif. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk peramalan adalah General Regression Neural Network ( GRNN ) . Namun , GRNN memiliki suatu karakteristik yaitu jumlah neuron meningkat seiring meningkatnya jumlah data latih. Berbeda dengan GRNN , jumlah neuron pada Mixture Based General Regression Neural Network ( MBGRNN ) dapat lebih kecil dari jumlah data. Perbedaan lainnya , MBGRNN memiliki bobot proporsi sebagai penimbang pada neuron sehingga bobot ini perlu diestimasi. Bobot pada Fuzzy C-Means ( FCM ) yang disebut dengan fuzzy membership degree sesuai apabila dikombinasikan dengan MBGRNN. Akan tetapi , bobot FCM tidak dapat langsung diaplikasikan pada MBGRNN. Oleh karena itu , pada penelitian ini dibangun model FCMGRNN yang mengkombinasikan model MBGRNN dengan FCM. Setelah itu , dilakukan peramalan harga penutupan IHSG menggunakan FCMGRNN. Dengan menggunakan model FCMGRNN diperoleh nilai MAE , MAPE , dan RMSE untuk data uji sebesar 42,62 ; 0,86 % ; dan 64,55. Sedangkan untuk peramalan harga penutupan IHSG diperoleh MAE , MAPE , dan RMSE sebesar 86,48 ; 1,3 % ; dan 88,82. Kata Kunci— IHSG , peramalan , FCMGRNN , jaringan saraf tiruan , FCM , MBGRNN
Pergerakan dan Laju Pertumbuhan PDB Menggunakan Klasifikasi Berita Online Studi Kasus Portal Berita Detik.com Dinda Pusparahmi Sholawatunnisa ( 221910740 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa , S.ST , M.T Ringkasan—Data Produk Domestik Bruto ( PDB ) merupakan informasi strategis yang dimanfaatkan banyak pihak. Dari pergerakan PDB dapat diketahui pola pertumbuhan ekonomi nasional serta sektor ekonomi yang mengalami peningkatan atau penurunan. Perkembangan teknologi terkini memungkinkan berita dirilis secara real-time. Berita online aktual terkait ekonomi yang tersedia secara masif dapat dijadikan sumber data alternatif yang potensial untuk analisis dinamika ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pergerakan dan laju pertumbuhan PDB menggunakan klasifikasi berita online. Data dikumpulkan dengan teknik scraping berdasarkan kata kunci. Model klasifikasi yang diusulkan adalah learning dari pre-trained model Transformers , sedangkan algoritma machine learning digunakan sebagai baseline model. Berdasarkan hasil klasifikasi untuk deteksi pergerakan PDB dan laju pertumbuhannya , pre-trained Transformers dengan model IndoBERT berhasil melampaui performa machine learning dengan akurasi terbaik 0.8880 dan 0.7899. SVM memberikan akurasi terbaik sebesar 0.8440 dan 0.7811 , diantara model machine learning. Penelitian ini juga mengekstraksi fitur penting pada data berita panjang dengan sentences selection menggunakan prinsip text summarization dan pencarian kata kunci yang berhasil meningkatkan performa klasifikasi dan mempercepat waktu pemrosesan. transfer Kata Kunci—Pre-trained Transformers , Machine Learning , NLP , Transfer learning , Long Text handling
Sistem Informasi Pengarsipan Berbasis Web di BPS Kota Mataram Hijri Rif’ani Rafiq ( 221911129 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A sistem tentu tidak informasi pengarsipan Ringkasan— BPS Kota Mataram merupakan suatu lembaga lepas dari pemerintahan yang di dalamnya pengelolaan arsip. Pengelolaan arsip di BPS Kota Mataram memiliki masalah terkait efisiensi , rentan hilang dan rusaknya dokumen arsip serta integrasi pengelolaan arsip antar pegawai. Dengan adanya permasalahan tersebut maka diperlukan pembangunan sistem informasi pengarsipan berbasis web. Dalam pembangunan ini peneliti menggunakan metode Systems Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model waterfall. Bahasa pemrograman yang dipakai yaitu PHP dan database MySQL. Untuk metode evaluasi sistem menggunakan USE Questionnaire agar dapat mengetahui tingkat kebergunaan sistem yang dibangun. Pembangunan sistem ini dimulai dari analisis kebutuhan , desain sistem , implementasi , testing hingga deployment. Hasil pengujian dengan menggunakan black box testing dan USE Questionnaire menunjukkan bahwa sistem informasi pengarsipan sangat layak untuk digunakan. Selain itu berdasarkan hasil evaluasi sistem disarankan untuk melakukan perbaikan agar sistem informasi lebih menarik dan responsif. Kata Kunci— Arsip , Sistem Informasi , SDLC Waterfall , USE Questionnaire.
Rancang Bangun Aplikasi Buku Saku Pejabat Fungsional Pranata Komputer Berbasis Mobile Zahlul Fuadi ( 221810676 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A. Ringkasan— Jabatan Fungsional Pranata Komputer adalah jabatan yang mempunyai ruang lingkup , tugas , tanggung jawab , wewenang , dan hak untuk melaksanakan kegiatan sistem teknologi informasi berbasis komputer. Seorang pranata komputer memerlukan angka kredit sebagai salah satu syarat kenaikan pangkat. Mengingat banyaknya butir kegiatan yang dinilai , pranata komputer kesulitan dalam mencatatnya dengan rapi. Selain itu , pranata komputer juga kesulitan dalam memantau angka kreditnya. Berdasarkan permasalahan tersebut , diperlukan sebuah aplikasi buku saku pejabat fungsional pranata komputer berbasis mobile. Aplikasi buku saku bertujuan untuk memudahkan pranata komputer dalam mencatat angka kreditnya. Perancangan aplikasi akan dilakukan dengan metode SDLC waterfall , dimulai dari requirement analysis , system design , implementation , testing dan deployment. saku pranata komputer Pembangunan menggunakan yang mendukung pemrograman multi-platform. Hasil pengujian aplikasi dengan blackbox testing dan SUS menujukkan bahwa aplikasi layak digunakan dan dapat disebarkan kepada pengguna. Peneliti dapat penelitian menyarankan mengembangkan aplikasi yang memiliki lebih banyak fitur serta dapat memberikan aplikasi yang serupa kepada jabatan fungsional statistisi. aplikasi buku framework selanjutnya Flutter agar Kata Kunci— Aplikasi Buku Saku , Pranata Komputer , Angka Kredit , Waterfall , Mobile.
Informasi Gangguan dan Lokasi Pada IndiHome Menggunakan Named Entity Recognition ( NER ) Fauziah ( 221709694 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , SST , MT Ringkasan— Perkembangan media sosial memudahkan pengguna untuk berkomunikasi dan mendapatkan informasi. Twitter merupakan media sosial yang popular di Indonesia. Tweet yang dikirim pengguna Twitter dapat dijadikan sebagai sumber informasi. Suatu rangkaian proses diperlukan untuk mengekstrak informasi dari tweet. Pada penelitian ini akan dilakukan ekstraksi informasi dari tweet yang ditujukan untuk IndiHome pada Januari 2020 hingga Desember 2020 dengan mengklasifikasi entitas pada tweet dalam kelas-kelas tertentu menggunakan Named Entity Recognition ( NER ) pada spaCy. Informasi yang akan diekstrak adalah gangguan yang terjadi pada IndiHome dan lokasi terjadinya gangguan tersebut. Ekstraksi tersebut dilakukan untuk memperoleh informasi terkait jenis gangguan apa saja yang terjadi pada layanan IndiHome serta wilayah mana saja yang mengalami gangguan layanan IndiHome. Model dibangun menggunakan data berlabel yang di-split menjadi train dan test data. Model tersebut menghasilkan akurasi sebesar 86,15 % . Gangguan IndiHome paling banyak terjadi di Pulau Jawa , tepatnya Kota Bekasi. Kata Kunci— Twitter , Named Entity Recognition ( NER ) , SpaCy , Gangguan IndiHome.
Penerapan Sentiment Analysis dan Latent Dirichlet Allocation terhadap Tweet Masyarakat Mengenai Vaksin Covid-19 Periode Gelombang Kedua Covid-19 di Indonesia Adi Habibi Harahap ( 221810097 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Program vaksinasi dilakukan pada tanggal 13 Januari 2021. Pelaksanaan vaksinasi mendapatkan respon dari masyarakat terutama di twitter. Twitter merupakan media sosial yang banyak digunakan untuk mengungkapkan respon dan pandangan terhadap hal-hal yang up to date. Melalui twitter masyarakat , dapat diketahui bagaimana respon dan opini mengenai vaksin Covid-19. Untuk menganalisis data twitter , digunakan metode sentiment analysis untuk mengungkap respon baik positif , negatif , dan netral serta latent dirichlet allocation untuk mengetahui perbincangan masyarakt. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan metode sentiment analysis masyarakat cenderung merespon dengan baik seperti mendukung kebijakan vaksinasi dan mengharapkan pandemi segera berakhir. Akan tetapi terdapat masyarakat yang merespon secara negatif dengan menganggap vaksin memiliki efek negatif yang fatal serta adanya berita hoak. Kemudian masyarakat yang merespon netral cenderung menginformasikan hal-hal yang berkaitan dengan vaksin seperti menginformasikan kedatangan vaksin ke Indonesia. Kata Kunci— vaksin , gelombang kedua , masyarakat , twitter , sentiment analysis , topic modeling
Pemanfaatan Machine Learning untuk Klasifikasi Komoditi pada Data Marketplace Indonesia Farhan Satria Aditama ( 221910757 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Prof. Setia Pramana , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Ringkasan— Pemanfaatan data marketplace dan machine learning dalam pengumpulan data komoditi dapat memberikan peluang bagi Badan Pusat Statistik ( BPS ) dalam melengkapi direktori komoditi berbagai survei. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model terbaik klasifikasi produk marketplace kedalam 2-digit Klasifikasi Baku Komoditi Indonesia ( KBKI ) . Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data produk beberapa marketplace yang dikumpulkan secara web scrapping oleh Tim Pengembangan Model Statistik BPS. Metode yang digunakan dalam klasifikasi adalah algoritma Support Vector Machine ( SVM ) , Random Forest ( RF ) , dan Multinomial Naive Bayes ( MNB ) . Hasil penelitian menunjukkan machine learning dapat mengklasifikasikan produk marketplace kedalam 2-digit KBKI. Secara keseluruhan model terbaik yang diperoleh adalah MNB. Kesimpulan ini didapat berdasarkan trade-off antara akurasi dan waktu proses. Nilai micro average f1-score dari MNB memperoleh nilai tertinggi pada data test Tokopedia dan Shopee yaitu 91,8 % dan 95,4 % serta waktu yang diperlukan dalam pembangunan model adalah 5 detik. Kata Kunci— Klasifikasi komoditi , marketplace , machine learning.
Pengembangan Aplikasi Visualisasi Data Ketenagakerjaan Di Jakarta Utara Berbasis Android Muhammad Yasin Vidian ( 221810477 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat Ringkasan— Tenaga kerja menjadi bagian penting untuk menghasilkan barang atau jasa dalam memenuhi kebutuhan pemerintah , perusahaan , maupun masyarakat. Dalam hal ini , Badan Pusat Statistik ( BPS ) Jakarta Utara mengumpulkan tenaga kerja dalam informasi penduduk Indonesia terkait ( SAKERNAS ) . kegiatan Survei Angkatan Kerja Nasional Informasi yang telah dikumpulkan disajikan dalam bentuk tabulasi dan publikasi pada website BPS. Penelitian ini mengembangkan aplikasi visualisasi data berbasis Android yang menampilkan data ketenagakerjaan Jakarta Utara dengan ( RAD ) sebagai menerapkan Rapid Application Development metode penelitian yang digunakan. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi visualisasi data yang menampilkan data ketenagakerjaan Jakarta Utara dalam bentuk diagram batang , diagram garis , diagram lingkaran , diagram campuran , radar telah dievaluasi chart , dan scatter menggunakan System Usability Scale ( SUS ) dengan nilai yang diperoleh tersebut yang dikategorikan acceptable. plot. Aplikasi yang aplikasi berarti adalah 82,25 Kata Kunci— visualisasi , Android , ketenagakerjaan
Pembangunan R Package pada Optimum Benchmarking Model Fay-Herriot Multivariat untuk Small Area Estimation Muhammad Yasqi Imanda ( 221810403 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah Ringkasan— Pada area kecil ada suatu metode yang dapat digunakan selain penambahan sampel yaitu penerapan metode Small Area Estimation ( SAE ) . Salah satu metode estimasi dalam SAE adalah Empirical Best Linear Unbiased Prediction ( EBLUP ) . SAE dengan metode estimasi EBLUP disebut juga model Fay- Herriot. Dengan memanfaatkan korelasi antar variabel , model Fay-Herriot Multivariat lebih baik dibandingkan Model Univariatnya karena dengan mempertimbangkan korelasi antar variabel dapat meningkatkan performa hasil estimasi. Namun , estimasi tidak langsung dari SAE memiliki konsekuensi dimana saat hasil estimasi tidak langsung area kecil diagregasikan , belum tentu sesuai dengan estimasi langsung pada area yang lebih besar. Salah satu solusi untuk memperoleh kekonsistensian , yaitu dengan sebuah teknik yang disebut dengan benchmarking. Dalam penelitian ini , metode yang diambil adalah optimum benchmarking karena tidak mengalami kelemahan seperti faktor pengali yang digunakan sama untuk semua penduga dan juga tidak konsisten secara desain. Untuk mempermudah penggunaannya , peneliti mengembangkan optimum benchmarking model Fay-Herriot multivariat ini dalam bentuk R package , yang telah diupload ke CRAN dengan nama package “msaeOB”. Kata Kunci— SAE , Fay-Herriot Multivariat , Optimum benchmarking , R package. Dalam SAE , terdapat beberapa metode estimasi yang bisa dilakukan , salah satu di antaranya adalah Empirical Best Linear Unbiased Prediction ( EBLUP ) . SAE dengan metode estimasi EBLUP disebut juga model Fay-Herriot. Tidak sedikit variabel- variabel yang diterbitkan melalui hasil survei BPS misalnya rata-rata pengeluaran rumah tangga per kapita makanan dan rata-rata pengeluaran rumah tangga per kapita non-makanan , memiliki korelasi yang kuat [ 2 ] . Dengan memanfaatkan korelasi antar variabel , mengindikasikan bahwa model multivariat lebih baik dibandingkan model univariat karena dengan mempertimbangkan korelasi antar variabel dapat meningkatkan performa hasil estimasi [ 3 ] . Penggunaan metode SAE untuk estimasi tidak langsung memiliki konsekuensi di mana saat hasil estimasi tidak langsung dari area kecil diagregasikan , belum tentu sesuai hasilnya dengan estimasi langsung pada area yang lebih besar [ 4 ] . Hal ini menimbulkan masalah karena SAE sebagai official statistics harus dapat memberikan hasil yang konsisten dan lebih efisien saat hasil yang didapatkan di area kecil diagregasikan. Terdapat salah satu solusi untuk memperoleh kekonsistensian tersebut , yaitu dengan sebuah teknik yang disebut dengan benchmarking [ 4 ] .
Pengembangan Sistem Pencatatan Pelanggaran Online Menggunakan QR Code Berbasis Android Studi Kasus Politeknik Statistika STIS Muhammad Sayyid Shabir ( 221709866 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutﬁ Rahmatuti Maghﬁroh Ringkasan—Panjangnya alur proses bisnis membuat alur pen- catatan pelanggaran di STIS menjadi cukup rumit. Butuh waktu minimal dua hari hingga data pelanggaran masuk ke dalam sistem SIPADU. Selain itu , tahapan rekapitulasi dan input data pelanggaran rentan terjadi human error. Untuk itu dibutuhkan sistem yang dapat meningkatkan eﬁsiensi dalam pelaksanaan pencatatan pelanggaran mahasiswa di STIS. Pembangunan sis- tem pencatatan pelanggaran berbasis Android dan Web dibu- tuhkan untuk menciptakan eﬁsiensi dari sistem pencatatan terse- but. Untuk itu dalam penelitian kali ini penulis ingin mengem- bangkan sebuah sistem pencatatan pelanggaran yang sudah ada agar lebih eﬁsien dalam melakukan pencatatan pelanggaran mahasiswa di STIS yang berbasis android dengan memanfaatkan teknologi scanner dan QR Code yang nantinya terdapat pada badge mahasiswa STIS dan juga aplikasi berbasis web yang dapat digunakan oleh pegawai BAAK untuk menambahkan nilai sanksi pelanggaran mahasiswa. Adapun sistem akan dibangun dengan menggunakan framework Flutter untuk pembangunan aplikasi android dan memanfaatkan MySql sebagai manajemen basis data serta menggunakan smartphone berbasis Android sebagai alat untuk pencatatan pelanggaran. Kata Kunci—Aplikasi Android , QR Code , Flutter , Pencatatan Pelanggaran.
Penghitungan Luas Lahan Sawah Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2 untuk Mengestimasi Produksi Padi ( Studi di Provinsi Jawa Timur ) Lukman Dary Ilyasa ( 221810392 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Ernawati Pasaribu S.Si. , M.E. Ringkasan— Beras merupakan bahan pangan utama bagi Indonesia. BPS menggunakan sebagian besar penduduk Kerangka Sampel Area ( KSA ) sebagai metode yang digunakan untuk memonitoring tanaman pangan , seperti produksi padi. Namun , KSA membutuhkan sumber daya yang besar , baik dari segi biaya atau tenaga ; rentan terhadap kondisi tidak terduga , seperti bencana alam atau pandemi ; serta adanya keterbatasan dalam mencakup wilayah yang sulit dijangkau. Metode penginderaan jauh digunakan sebagai pendekatan alternatif yang lebih efisien dari segi biaya dan tenaga. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan data citra satelit Sentinel-2 untuk menghitung luas lahan sawah dari hasil klasifikasi dengan metode Random Forest berdasarkan beberapa indeks komposit. Penelitian ini sekaligus menerapkan model MGWR-SAR untuk mengestimasi produksi padi di Provinsi Jawa Timur tahun 2020. Hasil penelitian menunjukan akurasi metode Random Forest mencapai 96,94 % dan model terbaik untuk mengestimasi produksi padi adalah MGWR-SAR ( 0 , kc , kv ) dengan fungsi kernel dan tipe pembobot berturut-turut adalah adaptive bisquare dan adaptive gaussian. Kata Kunci— penginderaan jauh , estimasi , luas lahan sawah , produksi padi , MGWR-SAR.
Pergerakan Manusia Melalui Passive Mobile Positioning Data ( MPD ) Saat Pandemi COVID-19 di Indonesia Ratriani Retno Wardani ( 221709961 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Setia Pramana , Ph.D. Ringkasan— Indonesia terdampak pandemi COVID-19 mulai tahun 2020. Berbagai kebijakan guna menurunkan angka kasus COVID-19 terus diupayakan pemerintah. Namun kenyataannya banyak masyarakat yang mengabaikan kebijakan tersebut hingga akhirnya pemerintah membuat sebuah aplikasi berbasis GPS dan bluetooth untuk memantau pergerakan manusia. GPS merupakan jenis MPD yang bersifat aktif. Penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi daerah tempat tinggal dan pergerakan manusia saat pandemi COVID-19 dengan menggunakan MPD yang bersifat pasif yaitu data Call Detail Records ( CDR ) . Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu mengatasi kekurangan yang ada pada GPS dan bluetooth dalam mendeteksi pergerakan manusia. Hasil yang didapatkan , algoritma yang dibentuk dengan memanfaatkan MPD mampu mendeteksi daerah tempat tinggal dan pergerakan manusia dalam wilayah tertentu. Pergerakan pada level kecamatan , dapat berpotensi menjadi pemicu penularan COVID-19. Pergerakan yang terdeteksi dalam menunjukkan mengendalikan pergerakan manusia dinilai cukup berhasil. pemerintah kebijakan bahwa Kata Kunci— Human mobility , Mobile Positioning Data , Call Detail Records , Reverse Geocoding , Origin Destination.
Simulasi Penyebaran Penyakit Malaria Menggunakan Agent-Based Modelling Studi Kasus di Kabupaten Mimika , Papua Fakhri Hidayat ( 221810288 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Tiodora Hadumaon Siagian M.Pop.Hum.Res Ringkasan— Malaria masih menjadi salah satu penyakit endemis di Indonesia , khususnya di Kabupaten Mimika , Papua. Penelitian ini mengusulkan penggunaan agent-based modelling atau ABM. ABM definisikan sebagai teknik pemodelan simulasi dimana sebuah sistem dimodelkan sebagai kumpulan agen dan hubungan di antara mereka. Dalam penelitian ini , tahap awal penelitian adalah menentukan agen yang terlibat , interaksi antar agen , menganalisis atribut dan perilaku agen serta analis faktor lingkungan. Model epidemi SEIRS yang membagi agen dalam 4 kategori kesehatan ( Susceptible , Exposed , Infected , Recovered ) digunakan dalam penelitian ini. Verifikasi model dilakukan dengan menguji sensitivitas model terhadap parameter yang ada , juga untuk menentukan nilai beberapa parameter. Validasi model dilakukan dengan membandingkan output simulasi dengan data aktual dari dinas kesehatan Provinsi Papua. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa simulasi penyebaran penyakit malaria dipengaruhi beberapa faktor seperti atribut dan perilaku agen , nilai parameter yang digunakan , dan faktor lingkungan. Evaluasi model menunjukkan pola peningkatan kasus yang sama antara data aktual dan data simulasi. Kata Kunci— Endemi , Malaria , ABM , Mimika , Papua.