alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Berita Banjir Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Ekstraksi Informasi Menggunakan Metode Name Entity Recognition pada Berita Online Studi Kasus : Situs Berita Online Detik.com Ahmad Nurhadi Ridwan ( 221709509 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan ini Penelitian bertujuan Ringkasan— untuk mengklasifikasikan berita banjir menggunakan metode Support Vector Machine ( SVM ) dengan kernel linear , polinomial , dan radial basis function ( RBF ) dan menggunakan proporsi data training dan data testing 60 % , 70 % , 80 % , dan 90 % . Pada pembentukan model klasifikasi didapatkan model terbaik yaitu model SVM dengan kernel RBF dengan proporsi 70 % menghasilkan nilai akurasi sebesar 75,42 % . Kemudian pada hasil klasifikasi berita banjir , menggunakan model klasifikasi SVM dengan kernel RBF , akan dilakukan ekstraksi informasi tentang kejadian bencana banjir meliputi lokasi dan waktu terjadinya banjir. Selanjutnya , hasil ekstraksi informasi akan dilakukan pemetaan sehingga memudahkan interpretasi. Kata Kunci— klasifikasi , Support Vector Machine , ekstraksi informasi , berita online , banjir.
Informasi Kecelakaan Lalu Lintas dari Teks Berita Online Berbahasa Indonesia ( Studi Kasus : Provinsi Jawa Timur Tahun 2020 ) Dwi Nissa Ananda ( 221709647 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST. , M.Si. yaitu kelemahan , tersebut memiliki Ringkasan— Tingginya jumlah penduduk di Provinsi Jawa Timur membuat angka kecelakaan provinsi ini tertinggi di Indonesia. Korlantas Polri , sebagai penyelenggara fungsi lalu lintas memiliki dashboard Statistik Laka yang menyediakan informasi laka lantas per polda di seluruh Indonesia. Namun dashboard tidak menampilkan peta titik lokasi kecelakaan. Serta tampilan dashboard dalam format harian menyebabkan data terus terganti setiap harinya. Ini membuat publik kehilangan informasi historis untuk memahami pola kejadian kecelakaan di Jawa Timur tahun 2020. Untuk mengatasi kelemahan data pada dashboard Korlantas Polri , diperlukan pendekatan lain. Berita online dapat menjadi alternatif pengumpulan data kecelakaan. Penelitian ini memanfaatkan model NER dengan pendekatan deep learning BiLSTM-CNNs untuk mengekstraksi informasi kecelakaan dari teks berita online. Diperoleh rata-rata f1-scores model NER dalam 5-fold CV sebesar 85,145 % . Hasil ekstraksi kecelakaan telah berhasil divisualisasikan ke dalam dashboard. Dibangun pula model decision tree untuk menentukan apakah kecelakaan berpeluang menimbulkan korban tewas , dengan rata-rata f1-scores dalam 5- fold CV sebesar 68,84 % . Ditemukan bahwa kecelakaan yang melibatkan sepeda motor berpeluang 64 % menimbulkan korban tewas dan di-support dengan 60 % sampel , sehingga pengendara sepeda motor sebaiknya berhati-hati saat berkendara. ( termasuk peta lokasi ) titik Kata Kunci— kecelakaan , lalu lintas , ekstraksi , NER , BiLSTM-CNNs
Penambahan Distribusi MSNBurr-IIa pada MultiBUGS Eliana Putri Ramadani ( 221911174 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Achmad Syahrul Choir , S.ST , M.Si Ringkasan—Distribusi MSNBurr-IIa adalah salah satu distribusi neonormal yang lebih baik mengakomodasi data yang menceng kanan dibanding menceng kiri. MultiBUGS adalah software untuk yang digunakan untuk inferensia dengan metode Bayesian , namun pada program tersebut belum tersedia distribusi MSNBurr-IIa sehingga akan dilakukan penambahan kemudian dilanjutkan dengan penerapan pada dunia nyata. Laju pertumbuhan ekonomi dan Indeks Kedalaman Kemiskinan adalah contoh data yang sulit digambarkan dengan distribusi normal karena perbedaan tiap daerah sehingga digunakan sebagai penerapan distribusi MSNBurr-IIa. Metode yang digunakan adalah waterfall method , estimasi Bayesian , dan regresi Bayesian. Hasil dari penelitian menghasilkan bahwa distribusi MSNBurr-IIa dapat ditambahkan pada MultiBUGS dan melalui tiga tahap pengujian dihasilkan bahwa program dapat dijalankan dan memiliki hasil yang valid. Penggunaan distribusi MSNBurr- IIa untuk mengetahui karakteristik data laju pertumbuhan ekonomi tahun 2017-2021 dan mengestimasi parameter regresi Indeks Kedalaman Kemiskinan menghasilkan bahwa distribusi tersebut dapat menggambarkan karakteristik data dengan baik. Kata Kunci— distribusi neonormal , distribusi MSNBurr-IIa , MultiBUGS , Bayesian.
Ulang Antarmuka Aplikasi ICS Mobile dengan Metode User-Centered Design Yudistira Elton Jhon ( 221810670 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , SST , MT satu Ringkasan— Badan Pusat Statistik memiliki proses bisnis yang mengacu kepada Statistical Business Framework and Architecture ( SBFA ) . Salah sistem pada Coorporate Statistical Infrastructure dalam SBFA adalah Integrated Collection System , di mana sistem tersebut memiliki modul collection tool. Salah satu metode yang digunakan pada modul tersebut adalah CAPI. Metode ini diimplementasikan melalui aplikasi mobile android yang diberi nama “ICS”. Aplikasi yang beroperasi sejak 2018 ini mengalami pengembangan sistem , kecuali pada bagian antarmuka. Sehingga , peneliti melakukan survei pendahuluan dengan menggunakan Evaluasi Heuristik dan QUIS , hasilnya antarmuka aplikasi ICS mobile perlu dilakukan perancangan ulang dengan metode User-Centered Design. Metode ini berfokus pada keterlibatan pengguna untuk memenuhi kebutuhannya. Model desain yang dibuat secara bertahap terdiri dari wireframe , mockup , dan prototype sebagai hasil akhir penelitian ini beserta dengan user interface design guidelines. Pada evaluasi antarmuka baru dapat menunjukkan bahwa masalah pada indikator- indikator usability pada antarmuka baru dapat diatasi serta meningkatkan kepuasan pengguna. Hal ini membuktikan bahwa keterlibatan kebutuhan pengguna dalam merancang sebuah antarmuka pengguna sangat penting. Kata Kunci— ICS Mobile , Evaluasi Heuristik , QUIS , User- Centered Design
Pembangunan Sistem Informasi Kost dan Kontrakan di Sekitar Polstat STIS Berbasis Web Ilman Maulana ( 221911194 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , MBA ini Ringkasan— Salah satu kebutuhan utama manusia termasuk mahasiswa adalah tempat tinggal. Tempat tinggal yang biasa dihuni oleh mahasiswa diantaranya adalah asrama , rumah bersama keluarga atau saudara , kost , dan kontrakan. Pada mahasiswa Polstat STIS , banyak mahasiswa yang tinggal di kost dan kontrakan selama menempuh pendidikan di Polstat STIS. Tetapi hal tidak dibarengi dengan kemudahan untuk mendapatkan informasi mengenai kost dan kontrakan yang ada , terutama di sekitar kampus. Mahasiswa masih mengalami berbagai kendala dalam melakukan pencarian kost dan kontrakan. Sebagai solusi , dibangun sebuah sistem informasi berbasis web untuk membantu mahasiswa dalam mencari kost dan kontrakan di sekitar kampus. Sistem ini dibangun menggunakan metode waterfall dan diuji dengan metode black box testing serta dievaluasi menggunakan metode System Usability Scale ( SUS ) . Hasil dari pengujian black box testing menunjukkan fitur pada sistem sudah berjalan dengan semestinya dan skor akhir evaluasi SUS sebesar 74,55 menunjukkan sistem ini telah dapat diterima oleh pengguna. Kata Kunci— Sistem informasi , kos , kontrakan.
Klasifikasi Keluhan Kualitas Pelayanan Jasa Maskapai Penerbangan Lion Air Berdasarkan Tweet Media Sosial Twitter Nauval Yusuf Retsigam S ( 221910951 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , S.S.T. , M.Si Ringkasan— Pesawat terbang adalah salah satu moda transportasi yang umum dan terus berkembang dalam era saat ini. Namun , banyak kejadian dan insiden terkait penerbangan yang telah menghasilkan opini dan sentimen negatif dari masyarakat terkait kualitas layanan yang diberikan oleh maskapai penerbangan. Keluhan-keluhan ini seringkali diungkapkan melalui media sosial , khususnya platform Twitter. Sentimen negatif yang tersebar di Twitter kemudian diidentifikasi dan diklasifikasikan berdasarkan kualitas pelayanan jasa yang terdiri dari lima aspek menurut SERVQUAL , yaitu tangibles , reliability , responsiveness , empathy , dan assurance. Dalam penelitian ini , digunakan beberapa algoritma seperti Support Vector Machine ( SVM ) , Complement Naive Bayes , Logistic Regression , dan IndoBERT untuk melakukan analisis sentimen terhadap tweet yang berisi sentimen negatif. Teknik semi-supervised learning SVM digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen negatif dengan akurasi sebesar 78 % . Jumlah tweet yang terklasifikasi sebagai sentimen netral adalah 2.013 , sentimen negatif sebanyak 907 , dan sentimen positif sebanyak 241. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma terbaik untuk klasifikasi sentimen negatif adalah IndoBERT , dengan akurasi sebesar 89,95 % dan nilai f1-score sebesar 84,22 % . Kata Kunci— sentimen , pesawat , machine learning , klasifikasi , transfer learning.
Prediksi Harga Saham Menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory ( BiLSTM ) Studi Kasus : Saham Bank Central Asia ( BCA ) Zubaidah Pangestika ( 221910723 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Bony Parulian Josaphat , S.Si. , M.Si hal Ringkasan— Saham merupakan yang mampu menciptakan keuntungan bagi investor. Akan tetapi , saham memiliki sifat berfluktuasi sehingga dapat menyebabkan risiko yang harus ditanggung. Oleh karena itu diperlukan prediksi harga untuk mengurangi risiko tersebut. Prediksi harga saham dapat dilakukan dengan berbagai metode , salah satunya menggunakan deep learning. Metode tersebut adalah bagian dari machine learning yang memiliki performa optimal. Penelitian ini bertujuan melakukan prediksi harga saham menggunakan deep learning metode Bidirectional Long Short Term Memory ( BiLSTM ) dengan studi kasus data harga saham Bank Central Asia ( BCA ) . Untuk memaksimalkan hasil prediksi , dilakukan hyperparameter tuning menggunakan Grid Search CV dalam mencari besarnya unit BiLSTM layer , dense layer , dan dropout. Prediksi metode BiLSTM terbaik menghasilkan nilai RMSE sebesar 235,795 , R-square sebesar 96,2 % , dan MAPE 2,8 % yang menunjukkan bahwa model sudah sangat baik. Selain itu , BiLSTM dapat mereduksi besarnya nilai RMSE dan mampu memprediksi harga saham bank BCA dengan lebih baik dibandingkan CNN serta LSTM. Kata Kunci— Harga saham , Deep learning , BiLSTM , Grid search.
Pembangunan Sistem Deteksi Kelengkapan Atribut Mahasiswa Polstat STIS Ardian Fajri Saputra ( 221910862 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang , Ph. D. Ringkasan— Peraturan di Politeknik Statistika ( Polstat STIS ) bertujuan untuk menghasilkan ahli statistika yang berkualitas , unggul , dan berintegritas. Dalam menegakkan peraturan di Polstat STIS , terdapat Satuan Penegak Disiplin ( SPD ) yang bertujuan untuk memelihara keamanan , ketertiban , kedisiplinan , dan etika mahasiswa dalam mengikuti seluruh kegiatan di dalam maupun luar kampus untuk menegakkan peraturan. Dalam menegakkan kedisiplinan mahasiswa , SPD melaksanakan inspeksi dadakan dan inspeksi pemeriksaan apel untuk mengecek kelengkapan dan kerapian mahasiswa. Namun , penelitian terkait komitmen mahasiswa terhadap peraturan STIS menunjukkan bahwa komitmen mahasiswa masih rendah. Hal ini salah satunya disebabkan oleh kurangnya pengawasan terhadap mahasiswa. Oleh karena itu , diperlukan pengawasan kedisiplinan dan kerapian mahasiswa secara kontinu. Perkembangan teknologi computer vision dapat membantu dalam mengawasi kedisiplinan dan kerapian mahasiswa. Pada penelitian ini , sistem deteksi kelengkapan atribut dibangun. Sistem ini menggunakan object detection untuk mendeteksi kelengkapan atribut mahasiswa. Sistem ini mencatat mahasiswa yang atributnya tidak lengkap. ini diharap dapat meningkatkan kedisiplinan dan Sistem kerapian mahasiswa. Kata Kunci— computer vision , object detection , YOLO , pembangunan sistem.
Aplikasi Berbasis Web untuk Visualisasi dan Klastering Data Updating Potensi Desa Kota Malang Tahun 2019 Indra Dwi Wicaksono ( 221709749 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Sukim , SST , M.Si Ringkasan— Visualisasi data merupakan hal yang penting dalam menyampaikan pemahaman tentang isi data kepada masyarakat umum / publik. Akses publik terhadap hasil pengolahan data yang dihasilkan oleh suatu instansi masih menggunakan media cetak dan dilakukan secara manual , salah satunya yaitu data Potensi Desa ( PODES ) . Dengan hadirnya internet , diharapkan akses data PODES untuk masyarakat semakin dimudahkan. Penelitian ini menghasilkan suatu aplikasi berbasis web untuk mengotomasi visualisasi dan klastering data PODES dan mempublikasikannya. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data updating PODES Kota Malang Provinsi Jawa Timur Tahun 2019. Aplikasi ini dapat diakses oleh admin dan guest / masyarakat publik. Hak akses untuk guest hanya bisa melihat dan mengunduh data hasil visualisasi , baik berupa grafik , tabel ataupun output klastering. Selain bisa melakukan yang bisa dilakukan oleh guest , admin memiliki privilege tambahan , yaitu mengunggah raw data updating Podes 2019 , registrasi dan mengelola staf. Adapun banyaknya kelurahan yang diolah pada penelitian ini adalah sebanyak 57 kelurahan dengan 8 ( delapan ) kategori. Kata Kunci— Visualisasi , aplikasi , klastering , website.
Visualisasi Data Produk Domestik Regional Bruto ( PDRB ) dengan Analisis Shift Share dan Location Quotient Berbasis Web Chafri Fajar Erwandra ( 221709600 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Salah satu indikator penting untuk dapat mengetahui kondisi perekonomian pada suatu wilayah adalah Produk Domestik Regional Bruto ( PDRB ) . Analisis terhadap PDRB diperlukan untuk mengetahui dan mempelajari faktor- faktor penyebab terjadinya perbedaan dan fluktuasi ekonomi. Analisis PDRB yang sering dilakukan untuk perbandingan antar wilayah adalah analisis shift share dan location quotient. Penghitungan analisis tersebut dilakukan secara manual per satuan wilayah dan periode tertentu , sehingga menjadikannya kurang efisien karena jika ingin melakukan analisis terhadap wilayah dan periode lain maka perlu dilakukan penghitungan lagi. Selain itu tidak dapat membandingkan hasil antar wilayah secara langsung. Untuk mengatasi masalah tersebut , dibuat sebuah aplikasi yang dapat mempermudah penghitungan dan dapat memvisualisasikan hasil analisis PDRB. Metode yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah SDLC model Waterfall yang kemudian diuji menggunakan uji Black box dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fitur pada aplikasi telah sesuai seperti yang diharapkan dan didapatkan skor SUS sebesar 86,87 yang berarti aplikasi sudah mampu memudahkan pengguna dalam melakukan analisis data. Kata Kunci— Visualisasi Data , PDRB , Shift Share , Location Quotient , Website
Pemodelan Metadata dan Data dari Sensus dan Survei dengan Graph Database Studi Kasus Sensus Penduduk dan Survei Ketenagakerjaan Nasional Alya Faradila ( 221910944 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Pengguna database relasional beralih ke database non-relasional karena database non-relasional lebih mampu menangani penyimpanan data yang dinamis. Salah satu lembaga yang membutuhkan penyimpanan data dinamis adalah Badan Pusat Statistik ( BPS ) . Saat ini penyimpanan data kegiatan sensus dan survei di BPS dilakukan dengan menggunakan database relasional , padahal terjadi perubahan metadata dalam tiap kegiatannya. Untuk menampung perubahan metadata pada tiap kegiatan membutuhkan satu database , yang menimbulkan permasalahan saat pengambilan beberapa raw data. Ada peluang kemudahan jika data yang dikumpulkan disimpan dalam database non-relasional salah satunya graph database. Penelitian ini membahas pemodelan metadata dan data dari sensus dan survei di BPS menggunakan graph database. Dilanjutkan dengan implementasi pada DBMS Neo4j serta membandingkan model usulan dengan model relasional pada DBMS Microsoft SQL Server. Kemudian dilakukan perbandingan fitur dan karakteristik masing-masing DBMS , dan yang terakhir dilakukan pengujian performa dengan Apache Jmeter. Pemodelan sudah dapat menngani perubahan struktur data dinamis namun performa Neo4j masih tertinggal dibandingkan Microsoft SQL Server. Kata Kunci— Graph database , Database Relasional , Pemodelan Database.
Penentuan Nilai Epsilon Optimal Pada Algoritma DMDBSCAN dan Pemetaan Daerah Rawan Gempa Bumi Di Indonesia Tahun 2014-2020 Kamilia Wafa Pakuani ( 221709773 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan Ringkasan— Pemantauan wilayah terjadinya titik gempa bumi dapat dilakukan dengan mengetahui penyebaran titik gempa bumi yang tersebar acak ataupun mengelompok. Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise ( DBSCAN ) merupakan salah satu algoritma clustering berbasis kepadatan dari sejumlah data besar yang mengandung noise atau outlier. Penelitian sebelumnya telah memodifikasi Algoritma DBSCAN untuk mendapatkan nilai Eps optimal secara otomatis dengan mengadopsi DBSCAN ( DMDBSCAN ) pada single level density sesuai k-dist plot. Pemilihan parameter Eps didapatkan dari perhitungan perubahan kemiringan garis maksimal pada 3 jarak tetangga terdekat dalam persebaran data. Namun , cara ini rentan terhadap perubahan kemiringan garis yang sangat jauh. Maka dari itu , penelitian ini melakukan modifikasi Algoritma DMDBSCAN sehingga diharapkan dapat menjadi acuan pencarian nilai Eps pada Algoritma DBSCAN yang lebih tepat dan mengetahui penyebaran titik gempa bumi di Indonesia. Dynamic Method Algoritma Kata Kunci— DBSCAN , DMDBSCAN , k-dist plot , gempa bumi
Fitur Pengajuan dan Persetujuan Proposal pada Sistem Informasi Unit Kegiatan Mahasiswa Politeknik Statistika STIS Berbasis Web Dea Anisa Irawan ( 221709610 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang Sulistiadi , Ph.D. Ringkasan— Untuk melaksanakan kegiatan , UKM ( Unit Kegiatan Mahasiswa ) atau Bidang membutuhkan izin berdasarkan ketentuan yang berlaku. Proses pengajuan proposal / TOR yang saat ini berlaku membutuhkan banyak waktu dan biaya. Sebelumnya , sudah ada penelitian yang membangun sistem informasi berbasis web untuk mempermudah manajemen kegiatan UKM / Bidang. Namun , fitur yang sudah ada dirasa belum lengkap untuk menangani pengajuan dan persetujuan proposal. Berangkat dari permasalahan tersebut , peneliti bermaksud untuk memperbaiki dan / atau menambahkan fitur pada sistem sesuai dengan kebutuhan pengguna , salah satunya ialah fitur pengajuan dan persetujuan proposal. Pengembangan sistem dilakukan dengan System Development Life Cycle ( SDLC ) Iterative Model. Sistem dikembangkan berbasis web dengan MySQL sebagai basis data , Codeigniter 3 sebagai kerangka kerja backend , dan Bootstrap sebagai frontend. Uji coba dan evaluasi sistem dilakukan dengan Black Box Testing , User Acceptance Testing ( UAT ) , dan System Usability Scale ( SUS ) . Subsistem pengajuan tanda tangan proposal kegiatan mahasiswa telah berhasil dikembangkan. Hasil evaluasi menunjukkan subsistem yang dikembangkan sesuai dengan kebutuhan pengguna dan subsistem layak untuk digunakan. Kata Kunci— unit kegiatan mahasiswa , persetujuan , proposal , TOR
Kajian Perbandingan Algoritma Machine Learning Dalam Klasifikasi Zero-Day Malware Dengan Reduksi Dimensi Muhammad Sabri Ekie ( 221911200 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Malware atau malicious software adalah suatu program jahat. Penyerangan malware dapat dilakukan dengan banyak cara , tetapi yang paling umum adalah dengan menargetkan aplikasi atau file tertentu. Pendeteksian malware tetap menjadi masalah karena varian malware yang terus berkembang. Salah satu fungsi dari machine learning yaitu melakukan klasifikasi. Beberapa algoritma yang sering digunakan yaitu support vector machine , dan random forest. Dimana klasifikasi berfokus pada legitimate dan non legitimate dengan menggunakan dataset dari mitra keamanan malware di Meraz'18 dari Annual Techno-Cultural fest of IITBhilai. Selain itu pada penelitian ini metode feature selection dan PCA sebagai dimensionality reduction yaitu untuk mengurangi dimensi data yang tinggi menjadi dimensi data yang lebih rendah. Hasil yang diperoleh bahwa klasifikasi zero-day malware menggunakan machine learning berhasil dilakukan dengan memberikan akurasi sebesar 99.23 % untuk algoritma random forest dan 99.28 % untuk algoritma SVM. Untuk penerapan metode reduksi dimensi menggunakan feature selection memberikan 28 atribut relevan dengan memberikan nilai akurasi sebesar 99.20 % untuk algoritma random forest dan 99.19 % untuk algoritma SVM. Sedangkan untuk metode reduksi dimensi menggunakan principal component analysis memberikan 26 atribut relevan dengan memberikan nilai akurasi sebesar 98.83 % untuk algoritma random forest dan 99.13 % untuk algoritma SVM. Kata Kunci— zero-day malware , machine learning , feature selection , pca.
Perancangan Kembali Interaksi Website e-Learning BPS dengan Metode Human Centered Design Alfina Julianti ( 221910918 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , S.S.T , M.T. Ringkasan— Badan Pusat Statistik memiliki Learning Management System ( LMS ) bernama e-Learning BPS. E-Learning BPS merupakan LMS berbasis website yang ditujukan untuk menunjang terlaksananya kegiatan pelatihan sensus dan survei BPS maupun kegiatan operasional lainnya secara online. Berdasarkan wawancara bersama tim pengembang dari website e-Learning BPS , website ini belum pernah dilakukan evaluasi usability dan user experience dari perspektif pengguna. Maka dari itu , peneliti melakukan survei pendahuluan menggunakan metode TUXEL 2.0 untuk mengetahui apakah website tersebut memiliki usability yang baik dan user experience yang positif , hasilnya website e-Learning BPS perlu dilakukan perancangan kembali interaksi yang mencakup User Interface ( UI ) dan User Experience ( UX ) . Perancangan kembali akan dilakukan dengan metode Human Centered Design. Hasil akhir dari penelitian ini adalah rancangan desain solusi berupa prototype dalam Moodle. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa penelitian ini berhasil melakukan perancangan kembali interaksi website e-Learning BPS dengan menggunakan metode Human Centered Design. Hasil evaluasi desain solusi website e- Learning BPS menghasilkan permasalahan yang lebih sedikit dibandingkan dengan evaluasi awal. Kata Kunci— Website e-Learning BPS , Metode TUXEL 2.0 , Human Centered Design.
Pengembangan Package R untuk Fuzzy ART K- Means Clustering Technique ( FAKMCT ) Studi Kasus : Indikator Kota Berkelanjutan Alfi Nurrahmah ( 221810140 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , S.ST , M.Si Ringkasan— Pengembangan metode clustering semakin bermacam-macam dan berdasarkan penelitian Xu dan Tian ( 2015 ) salah satu metode clustering berbasis model jaringan syaraf ( neural network ) adalah Adaptive Resonance Theory ( ART ) . Metode ART dikembangkan oleh oleh Carpenter dan Grossberg ( 1987 ) untuk mengatasi permasalahan plasticity stability dilemma pada Artificial Neural Network ( ANN ) . Sengupta , Ghosh , dan Dan ( 2011 ) serta Othman et al. , ( 2011 ) membuat kajian mengenai sebuah metode hybrid clustering dengan integrasi metode K- Means pada arsitektur metode Fuzzy ART atau disebut dengan Fuzzy ART K-Means Clustering Technique ( FAKMCT ) . Belum ada penerapan metode FAKMCT pada package R. Penelitian ini telah berhasil mengembangkan package R ‘fakmct’ dan telah tersedia pada situs Comprehensive R Archive Network ( CRAN ) melalui https : / / CRAN.R-project.org / package=fakmct. Implementasi package ‘fakmct’ dilakukan pada data bangkitan berdistribusi multivariate normal. Sementara itu , untuk hasil clustering data studi kasus didapatkan 4 cluster yang terbentuk dengan masing- masing berukuran 10 , 8 , 13 , dan 3 yang dinamakan wilayah maju , potensial , tertekan dan tertinggal. Dimensi indikator-indikator kota berkelanjutan juga berpengaruh pada cluster yang berbeda. Kata Kunci— Fuzzy ART , K-Means , Clustering , Package R , Adaptive Resonance Theory , Indikator Kota Berkelanjutan