alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Pemanfaatan Big Data Terkait Akomodasi Untuk Mendukung Sektor Pariwisata ( Studi Kasus : Kabupaten Belitung ) Risang Ayu Siwi Eka Putri ( 221910888 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Ringkasan—Kabupaten Belitung adalah salah satu daerah yang memanfaatkan sektor pariwisata sebagai pendapatan daerah. Jasa akomodasi termasuk usaha yang menunjang sektor pariwisata. Google Maps menjadi salah satu media untuk mendapatkan informasi mengenai akomodasi. Fitur ulasannya dimanfaatkan untuk analisis sentimen dan pemodelan topik sebagai bahan evaluasi dalam membantu penetapan kebijakan oleh pemerintah. Dilakukan juga analisis nilai okupansi melalui untuk mengetahui perkembangan kinerja situs Pegipegi akomodasi. Kedua media tersebut dapat dijadikan sebagai sumber alternatif sebagai pelengkap data akomodasi melalui pencocokan dengan direktori BPS , sehingga ketersediaan data akomodasi lebih baik. Hasil sentimen menunjukkan bahwa pada tahun 2019-2022 lebih banyak ulasan bersentimen positif dan ulasan bersentimen negatif cenderung mengalami peningkatan tiap tahunnya. Secara umum , topik yang sering dibahas adalah pelayanan , fasilitas , lokasi , makanan , kebersihan , kenyamanan , dan kepuasan. Hasil pencocokan memperoleh 55 akomodasi dari Google Maps dan 36 dari Pegipegi yang sesuai dengan direktori. Data yang dilengkapi dari direktori sebanyak 49 dan ditambahkan okupansi menunjukkan hasil yang cenderung naik turun namun tetap stabil. 73. Kemudian , pola sebanyak Kata Kunci— akomodasi , big data , ulasan , direktori , okupansi.
Peningkatan Presisi Penduga Indikator Pengeluaran dengan Teknik Integrasi SBH dan Susenas Vania Tresa Ramanel ( 221910906 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni , SST , M.Stat. Ringkasan—Survei probabilitas telah memainkan peran dominan terutama dalam official statistics. Akan tetapi , penggunaan survei probabilitas menghadapi tantangan pada keterbatasan anggaran , keterbatasan ukuran sampel , meningkatnya beban respon , dan kurangnya informasi yang lebih rinci menyebabkan estimator yang dihasilkan kurang efisien. Pentingnya upaya peningkatan presisi hasil estimasi suatu survei melalui integrasi data. Penelitian ini bertujuan menghitung direct estimate SBH , memprediksi nilai pengeluaran kelompok konsumsi yang tidak diobservasi di Susenas 2018 , mendapatkan hasil integrasi data survei , dan perbandingan hasil evaluasi integrasi data survei dengan direct estimate. Fokus penelitian ini penerapan teknik integrasi data SBH dan independen di DKI Jakarta Susenas pada sampel menggunakan metode K-Nearest Neighbour Regression dan Generelized Least Squares. Hasil penelitian bahwa RSE terkecil pada rata-rata pengeluaran bahan makanan dan RSE terbesar pada rata-rata pengeluaran sandang , semua variabel pengeluaran kelompok konsumsi memiliki R-squared kategori moderat , didapatkan estimator GLS hasil integrasi data bahwa rata-rata pengeluaran bahan makanan berpresisi baik memiliki 𝜇̂𝐺𝐿𝑆 lebih kecil dari estimator lainnya sebesar 106872.3 dengan pemodelan ∗ = 0.8383425𝜇̂𝑥 , 𝐴 + 0.161658𝜇̂𝑥 , 𝐵 , dan estimator hasil 𝜇̂𝑥 estimasi lebih baik integrasi data memiliki presisi dibandingkan estimator hasil direct estimate. Kata Kunci— Integrasi data , Presisi , Penduga , Pengeluaran , SBH
Analisis Respon dan Opini Pengguna Telemedicine di Indonesia Studi Kasus : Halodoc dan Alodokter Talitha Nabila Saifana ( 221810619 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I. layanan telah menggunakan Ringkasan— Telemedicine memberikan berbagai kemudahan serta solusi atas beberapa persoalan terkait layanan kesehatan , sehingga diupayakan pengembangannya oleh pemerintah. Dalam pengembangannya , perlu dilihat bagaimana penerimaan layanan tersebut di masyarakat. Tingkat penerimaan pengguna terhadap aplikasi telemedicine yang diperoleh melalui ulasan , dapat menjadi salah satu media untuk mengetahui tingkat penerimaan masyarakat terhadap telemedicine , khususnya pada masyarakat tersebut. Namun , yang ulasan-ulasan yang berjumlah banyak tersebut menyebabkan ulasan semakin beragam dan sulit untuk diidentifikasi dan disimpulkan opini keseluruhannya secara manual. Oleh karena itu , penelitian ini memanfaatkan text mining dengan melakukan analisis sentimen untuk mengukur sentimen dan melakukan topic modelling untuk memodelkan opini dari ulasan pengguna terhadap aplikasi Indonesia. Hasil analisis sentimen menunjukkan respon pengguna terhadap aplikasi telemedicine di Indonesia cenderung positif , baik pada ulasan aplikasi Halodoc maupun pada ulasan aplikasi Alodokter. Kemudian , hasil topic modelling menunjukkan bahwa opini yang disampaikan pengguna terhadap telemedicine sebagian besar membahas kemudahan serta permasalahan yang dialami dalam menggunakan pelayanan pada telemedicine. telemedicine di Kata Kunci— Telemedicine , Sentimen , Topic Modelling , Ulasan , Google Play Store.
Pembangunan Paket Program R Pendugaan Area Kecil Metode M-Quantile dan Sintetik M-Quantile Fadila Ahmad ( 221810278 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ika Yuni Wulansari SST , M.Stat. Ringkasan— Survei yang didesain untuk mengestimasi suatu wilayah tidak bisa digunakan untuk mengestimasi wilayah dibawahnya karena tidak memiliki ketepatan ( presisi ) yang memadai akibat tidak cukupnya ukuran sampel. Alternatif solusi yang bisa digunakan adalah pendugaan area kecil. Saat ini terdapat banyak metode pendugaan area kecil salah satunya adalah metode M- Quantile. Metode ini unggul untuk menangani data tidak berdistribusi normal dan terdapat pencilan. Wilayah dengan jumlah sampel nol / nirsampel dapat diestimasi dengan metode Sintetik M-Quantile. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data simulasi dan data studi kasus. Data studi kasus yang digunakan adalah pengeluaran rata-rata per kapita. Karakteristik pada pengeluaran rata-rata per kapita adalah tidak normal dan mengandung banyak pencilan sehingga cocok sebagai studi kasus. Pada penelitian ini , dibangun algoritma dari metode M-Quantile dan Sintetik M-Quantile dalam bentuk paket program R. Paket program R yang dibangun menunjukkan bahwa hasil estimasi M-Quantile dan Sintetik M-Quantile lebih presisi daripada penduga langsung dan EBLUP-FH. Kata Kunci— Pengeluaran rata-rata per kapita , M-Quantile , Sintetik M-Quantile.
Daerah Rawan Tanah Longsor dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis Studi Kasus : Kabupaten Lahat , Sumatera Selatan Ratu Kintan Karina ( 221709962 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan tanah Ringkasan— Berdasarkan IRBI 2013 dan 2018 Kabupaten Lahat merupakan salah satu kabupaten yang mempunyai risiko bencana tanah longsor yang tinggi. Cukup tingginya kejadian bencana tanah longsor di Kabupaten Lahat ini menyebabkan perlunya kesiapsiagaan mengenai bencana longsor. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk memetakan daerah rawan tanah longsor dengan memanfaatkan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis , serta membandingkan hasil kerawanan dari BNPB. Penelitian ini menggunakan parameter curah hujan , kemiringan lereng , arah lereng , penggunaan lahan , dan geologi. Berdasarkan hasil yang diperoleh bahwa dengan menggunakan metode jumlah ranking , metode ketergantungan ranking , dan perbandingan pasangan ( AHP ) menghasilkan perbedaan jumlah desa untuk tiap kelas kerawanan. Jika dilihat dari akurasinya metode ketergantungan ranking memperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode jumlah ranking dan AHP yaitu sebesar 70.03 % untuk akurasi keseluruhan dan 46.66 % untuk akurasi kappa. Kata Kunci— Tanah Longsor , Pemetaan , Kerawanan , Penginderaan Jauh.
Penerapan Data-Driven Untuk Pengelompokkan Rumah Tangga Miskin di D.I. Yogyakarta Tahun 2019 Yanuar Krisna Pamuja ( 221710064 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Takdir , S.ST. , M.T. Ringkasan—Pengolahan data secara objektif ( Data-driven ) dapat dimanfaatkan untuk mengukur tingkat kemiskinan rumah tangga dengan berbasiskan data Susenas Kor. Peneliti mencoba untuk mengelompokkan rumah tangga berdasarkan keadaan sosial ekonominya dengan melakukan teknik data mining yaitu metode clustering menggunakan K-prototype serta dilakukan seleksi atribut untuk menemukan atribut yang paling relevan dan berpengaruh terhadap proses clustering menggunakan algoritma Unsupervised Spectral Features Selection Method ( USFSM ) . Dari proses seleksi atribut , dari 356 atribut terseleksi analisis klaster 46 atribut yang paling relevan. menunjukkan terbentuknya dua klaster yang terdiri dari 889 rumah tangga miskin dan 2845 rumah tangga tidak miskin. Karena jumlah kelompok dan klasifikasi kemiskinan dari BPS sama , maka dapat diukur akurasi dari proses clustering yaitu sama sebesar 77,21 % atau 2883 rumah pengklasifikasiannya . tangga yang Hasil Kata Kunci— Data-driven , kemiskinan , clustering , seleksi atribut.
Sistem Informasi Pencarian dan Penemuan Barang Hilang di Lingkungan Kampus Politeknik Statistika STIS M. Meiru Panca Rezki ( 221709800 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A. Ringkasan— Lost-and-found adalah fasilitas yang dimiliki oleh sebuah bangunan atau area publik di mana orang-orang mengambil barang hilang miliknya yang mungkin ditemukan orang lain. Politeknik Statistika STIS memiliki fasilitas pencarian dan penemuan barang hilang yang dijalankan oleh Fungsi Tata Usaha dan Rumah Tangga ( Fungsi TU & RT ) Bagian Administrasi Umum ( BAU ) . Fasilitas tersebut diperuntukkan bagi civitas academica Politeknik Statistika STIS untuk melaporkan kehilangan atau temuan barang di area kampus. Berdasarkan observasi , banyak civitas academica yang kehilangan dan menemukan barang di area kampus. Namun nyatanya fasilitas tersebut tidak terlalu banyak menerima laporan kehilangan dan temuan barang. Masih terdapat beberapa kekurangan dan masalah yang perlu diperbaiki agar fasilitas tersebut dapat berfungsi dengan semestinya. Maka penulis mengembangkan fasilitas dan mengimplementasikannya ke dalam bentuk aplikasi android dan web administrator. Dari hasil evaluasi SUS , didapatkan bahwa aplikasi android tersebut dapat diterima dengan baik dan siap digunakan. tersebut menjadi informasi sistem Kata kunci— sistem informasi , pencarian , penemuan , android , web
Kajian Implementasi Virtual Lab sebagai Media Pembelajaran Ethical Hacking I Wayan Chandra Purwatmaja ( 221910870 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T , M.T. Ringkasan— Keamanan informasi merupakan aspek penting dalam organisasi , termasuk instansi pemerintah seperti BPS. Maraknya kasus peretasan dan kebocoran di instansi pemerintah oleh hacker membuat kebutuhan tenaga yang ahli dalam bidang keamanan informasi ( siber ) semakin meningkat. Ethical hacking merupakan aktivitas peretasan yang dilakukan dengan cara mencari celah atau kelemahan pada sebuah jaringan , baik komputer , aplikasi , maupun website untuk memperkuat keamanan sistem. Salah satu sarana untuk pembelajaran ethical hacking adalah mengembangkan lingkungan pembelajaran dengan laboratorium virtual. Penelitian ini bertujuan untuk membuat virtual lab dan mengkaji penerapan virtual lab sebagai media pembelajaran ethical hacking. Metode penelitian yang digunakan adalah Design Science Research ( DSR ) . Simulasi uji penetrasi dilakukan menggunakan metode Vulnerability Assessment and Penetration Testing ( VAPT ) . Hasil penelitian menunjukkan bahwa virtual lab berhasil dibuat dengan fungsionalitas yang berjalan sesuai skenario simulasi uji penetrasi. Evaluasi penggunaan virtual lab menggunakan System ( SUS ) menghasilkan skor sebesar 70,24 , Usability Scale menunjukkan tingkat kegunaan yang baik ( acceptable ) . Kata Kunci— Virtual lab , Ethical hacking , Penetration Testing , VAPT.
Analysis dan Topic Modeling terhadap Ulasan Aplikasi PeduliLindungi menggunakan Transformer-based Model Aldias Irvan Nugraha ( 221810138 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , S.ST. , M.Si. Ringkasan— PeduliLindungi merupakan alat pendukung pelacakan kontak yang menjadi komponen utama dari strategi komprehensif untuk mengendalikan penyebaran COVID-19 di Indonesia. Atas dasar inilah , penting dilakukan evaluasi dan peningkatan kualitas aplikasi melalui berbagai metode ekstraksi informasi , seperti sentiment analysis dan topic modeling. Model ekstraksi informasi yang populer digunakan masih memiliki kekurangan sehingga peneliti menggunakan model BERT dengan berbagai perbedaan perlakuan data preprocessing dan teknik BERTopic sebagai solusi pemetaan topik yang ramai dibicarakan pengguna. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa perlakuan data preprocessing terbaik mencapai nilai tertinggi di setiap matriks evaluasi , tetapi perlakuan data preprocessing yang berlebihan justru berdampak negatif pada kinerja model. Light preprocessing pada dataset bahasa Inggris memberikan accuracy 89,77 % , precision 89,86 % , recall 89,77 % , dan f1-score 89,79 % , sedangkan dataset Indonesia mendapatkan accuracy 84,01 % , precision 83,67 % , recall 84,42 % , dan f1-score 83,83 % . Sementara itu , hasil topic modeling menunjukkan bahwa meskipun ada pendapat positif tentang aplikasi , masih ditemukan ketidak puasan pengguna terhadap beberapa masalah terkait baterai dan lokasi , sertifikat vaksin , kode OTP , update aplikasi , input tanggal lahir , performa lambat , dan ketersediaan versi internasional. Kata Kunci— Sentiment Analysis , Topic Modeling , PeduliLindungi , BERT , BERTopic.
Analisis Persepsi Masyarakat Terhadap Perilaku Seksual Pranikah Remaja di Indonesia pada Media Sosial Twitter Hady Rizaldy Gunawan ( 221910974 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si. Ringkasan— Belakangan ini HIV / AIDS tengah banyak diperbincangkan dan disorot oleh media dikarenakan meningkatnya kasus penularannya di Indonesia. Salah satu penyebabnya adalah perilaku seksual pranikah. Selain itu , persepsi masyarakat mengenai perilaku seksual pranikah juga telah mengalami perkembangan yang drastis dikarenakan telah berpindah dari nilai moral menjadi budaya. Penelitian ini bertujuan untuk melihat persepsi masyarakat mengenai perilaku seksual pranikah remaja di Indonesia pada media sosial Twitter. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine ( SVM ) dengan pendekatan semi-supervised learning dan teknik pseudo labelling. Selain itu , juga digunakan metode Latent Direchlet Allocation ( LDA ) untuk melihat topik pembicaraan masyarakat mengenai perilaku seksual pranikah remaja di Indonesia pada media sosial Twitter. Penelitian ini menghasilkan persepsi masyarakat terhadap perilaku seksual pranikah remaja di Indonesia pada media sosial Twitter cenderung negatif dan metode SVM menghasilkan akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 86 % . Kemudian juga diperoleh topik pembicaraan dari sentimen positif yaitu mengenai larangan , ketidaksetujuan , dan ajakan untuk tidak menormalisasi perilaku seksual pranikah. Sedangkan topik pembicaraan untuk sentimen negatif yaitu mengenai normalisasi , keinginan , dan pengalaman dalam melakukan perilaku seksual pranikah. Kata Kunci— Perilaku Seksual Pranikah , Sentimen , SVM , Topic Modelling , LDA.
Kajian Perbandingan pada Klasifikasi Sentimen Twitter Multi-kelas Berbahasa Indonesia yang Tidak Seimbang dengan Support Vector Machine ( SVM ) M. Rizki ( 221709863 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Ringkasan— Analisis sentimen Twitter telah menjadi penelitian yang penting dan menarik banyak pihak , baik dibidang keilmuan maupun non keilmuan. Hal ini dikarenakan Twitter merupakan salah satu penyedia data teks mentah terbesar saat ini di mana orang bebas beropini mengenai suatu hal. Namun , permasalahan ketidakseimbangan data pada analisis ini cenderung jarang diatasi. Membangun model pada data yang tidak seimbang akan menghasilkan performa yang bias , karena hanya akan cenderung mengklasifikasi data pada kelas dengan data yang lebih banyak ( mayor ) . Oleh karenanya , pada penelitian ini , kami bertujuan untuk menghubungkan pembelajaran mengenai ketidakseimbangan data dengan analisis sentimen. Penelitian ini meliputi tiga metode resampling : SMOTE , Tomek Link , SMOTTomek ; algoritma klasifikasi Multi-kelas SVM dengan pendekatan One vs Rest ( OVR ) dan One vs One ( OVO ) ; Kernel RBF dan Linier ; dan penggunaan beberapa dataset Twitter multi-kelas berbahasa Indonesia , termasuk dataset sentimen masyarakat di Twitter mengenai pelayanan PT KAI. Kata Kunci— Imbalance data , Multi-kelas SVM , SMOTE , Tomek Link , SMOTTomek.
Package R Small Area Estimation Zero Inflated Poisson Fadheel Wisnu Utomo ( 221709671,4SD1 ) Dosen Pembimbing : Ika Yuni Wulansari , S.S.T. , M. Stat. Ringkasan— Kebutuhan akan penggunaan metode Small Area Estimation ( SAE ) makin tinggi seiring bertambahnya waktu baik itu sektor pemerintah maupun sektor swasta. Dalam penelitian ini akan dibahas tentang penggunaan metode Small Area Estimation Zero Inflated Poisson ( SAE ZIP ) . Metode ini dipilih karena dianggap dapat menjelaskan kejadian dari keberadaan isian 0 atau kosong pada data secara berlebih pada data count ( excess zero ) . Sebagai hasil akhir penelitian , akan dibangun package R untuk dipublikasikan agar manfaatnya lebih luas. Dalam proses pembangunannya , bangkitan akan menggunakan berdasarkan literasi dengan membangkitkan sebuah variabel bebas , variabel target dan sebuah variabel yang menampung nilai vardir ( variance of direct estimation ) . Hasil penelitian hingga saat ini , metode SAE ZIP memiliki presisi yang lebih baik ketika dibandinkan dengan hasil estimasi langsung dan EBLUP FH . Sebuah package R telah berhasil dibangun dan dipublikasi dalam situs CRAN dengan nama ‘zipsae’ , publikasi ini dilakukan agar algoritma yang telah dibangun dapat bermanfaat lebih luas. Kata Kunci— Zero-Inflated , Poisson , excess zero , zipsae. data
Prediksi Pencapaian Kekebalan Kelompok Terhadap Pandemi COVID-19 Berdasarkan Ambang Batas Vaksinasi Dosis Lengkap Timotius Vincent Gunawan ( 221810630 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Ringkasan— Sejak Maret 2020 , pandemi COVID-19 telah berlangsung di Indonesia. Hingga bulan Juni 2022 , Indonesia telah menghadapi tiga gelombang pandemi. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengakhiri pandemi adalah membentuk kekebalan kelompok , yang dapat dicapai dengan cara vaksinasi. Penelitian ini melakukan prediksi ambang batas vaksinasi yang diperlukan untuk mencapai kekebalan kelompok terhadap COVID-19. Kemudian , pencapaian ambang batas tersebut diprediksi dengan memodelkan data vaksinasi menggunakan tiga metode , yaitu autoregressive integrated moving average with exogenous variable ( ARIMAX ) , Long Short-Term Memory ( LSTM ) , serta regresi runtun waktu. Hasil pemodelan dibandingkan berdasarkan nilai RMSE dan MAE untuk terbaik. Penghitungan ambang batas menentukan model vaksinasi menunjukkan bahwa paling tidak 89,81 % penduduk Indonesia harus menerima vaksinasi untuk mencapai kekebalan kelompok. Ambang batas tersebut berhasil dicapai oleh ketiga model yang dibentuk. Model yang terpilih menjadi model terbaik adalah model LSTM , yang memprediksi kekebalan kelompok terhadap COVID-19 berdasarkan ambang batas vaksinasi dosis lengkap dapat tercapai setelah tanggal 9 Oktober 2022. Kata Kunci— kekebalan kelompok , COVID-19 , ARIMAX , LSTM , regresi runtun waktu
Implementasi Algoritma Latent Dirichlet Allocation , Cosine Similarity , dan SVM dalam Analisis Sentimen berbasis Aspek pada Ulasan Pelanggan Akomodasi Studi Kasus : Labuan Bajo Intan Kemala ( 221810343 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Alfatihah R.M.N.S.P. Munaf , SST , M.Si Ringkasan— Labuan Bajo merupakan satu dari lima destinasi wisata super prioritas yang fokus dikembangkan pemerintah pada tahun 2021. BPS melalui publikasi Statistik Hotel dan Akomodasi Lainnya di Indonesia telah menyediakan data ketersediaan usaha akomodasi Indonesia , namun diperlukan juga informasi tambahan terkait kualitas jasa akomodasi yang ditawarkan. Sehingga dilakukan analisis sentimen berbasis aspek pada data ulasan pelanggan akomodasi berbahasa Indonesia hasil scraping website Tripadvisor. Aspek akomodasi terdiri dari pelayanan , lingkungan , lokasi , dan pengalaman. Penelitian dimulai dengan pemodelan topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Kemudian dengan algoritma Cosine Similarity dan pembobot TF-IDF dilakukan pengukuran kesamaan untuk mengkategorikan hasil pemodelan topik ke dalam empat aspek akomodasi. sentimen menggunakan algoritma SVM dan pembobot TF-IDF. Pemodelan topik berhasil mengekstrak 5 topik. Model klasifikasi sentimen menunjukkan performa yang baik dengan akurasi 89 % . Kualitas pada keempat aspek akomodasi sudah baik dengan sentimen mayoritas positif. Analisis kecocokan data scraping dengan direktori VHTL BPS menunjukkan potensi pemanfaatan big data pada website Tripadvisor cukup besar dengan persentase kecocokan 68,9 % . pengklasifikasian Dilanjutkan Kata Kunci— sentimen , aspek , LDA , cosine similarity , SVM.
Efektifitas Influencer Studi Kasus : Kebijakan Pemerintah Agung Nugraha Marwan ( 221709504 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso S.S.T , M.T. Sentralitas adalah salah satu hal yang paling sering dipelajari dalam Social Network Analysis ( SNA ) . Salah satu tujuan dari SNA adalah untuk mengidentifikasi user atau orang yang memiliki pengaruh kuat pada media sosial. Mengidentifikasi user yang memiliki pengaruh pada topik tertentu dinilai lebih efektif daripada mengidentifikasi user yang dapat memberikan pengaruh pada semua topik. Pada penelitian ini akan ditentukan variabel variabel yang dapat memengaruhi besarnya influence yang dapat diberikan oleh seorang user , melakukan perhitungan influence score pada suatu topik , pembangunan indeks komposit yang akan mempresentasikan besarnya influence yang dimiliki oleh masing masing user , dan melihat bagaimana pendapat masyarakat terkait dengan suatu topik. Diperoleh bahwa masyarakat secara umum memberikan feedback positif terkait dengan kebijakan pemerintah. Dalam menentukan besarnya influence score pada user dapat menggunakan 10 variabel yang dibagi menjadi ke dalam lima dimensi yaitu network , quality , polarity , engagement , frequency. Dan didapatkan terdapat korelasi lemah namun signifikan antara rangking yang dihasilkan oleh influence score dan IID yaitu sebesar 0,196. Kata Kunci— user influence , kebijakan pemerintah , indeks komposit.
Estimasi Umur dan Status Tanam Kelapa Sawit dengan Remote-Sensing dan Object-Based Deep Learning Studi Kasus : Kabupaten Merauke , Provinsi Papua Selatan Michellia Cempaka Salsabila ( 221910833 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST. MT. Ringkasan— Kelapa sawit menjadi komoditas unggulan di Indonesia. Namun , pendataan resmi perkebunan kelapa sawit di Indonesia masih dilakukan secara konvensional , yaitu dengan SKB ( Survei Perusahaan Perkebunan ) dan data sekunder dari Dirjen Perkebunan. Pendataan secara konvensional sangat bergantung terhadap banyaknya sumber daya manusia yang dibutuhkan , biaya , dan waktu pengerjaan. Maka dari itu , penelitian ini mengusulkan pemanfaatan penginderaan jauh ( remote sensing ) berupa Unmanned Aerial Vehicle ( UAV ) dan penggunaan model Object-Based Deep Learning dari arsitektur You Only Look Once ( YOLO ) , yaitu YOLOv5s untuk melakukan deteksi dan klasifikasi kelapa sawit secara otomatis berdasarkan estimasi umur dan status tanamnya. Hasil penelitian pada wilayah Kabupaten Merauke , Provinsi Papua Selatan , Indonesia menunjukkan bahwa model YOLOv5s mencapai performa terbaik dengan hasil mAP ( Mean Average Precision ) sebesar 82,30 % . Kata Kunci— kelapa sawit , umur , status tanam , YOLOv5s , remote-sensing , object-based deep learning