alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Pembangunan R-Package Model Rao-Yu dengan Pendekatan Hierarchical Bayes pada Small Area Estimation Velia Tri Marliana ( 221810642 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah Ringkasan— Small Area Estimation ( SAE ) adalah metode pendugaan parameter sub-populasi yang digunakan untuk menangani masalah kurangnya sampel. SAE menggunakan variabel penyerta yang biasanya didapatkan dari sensus atau catatan administratif. SAE juga menambahkan komponen acak area pada model. Terdapat dua model pada SAE , yaitu model area level dan unit level. Model area level lebih sering digunakan karena variabel penyerta seringkali hanya tersedia pada level area. Model Fay-Herriot adalah model dasar dari SAE yang dapat digunakan pada data cross section. Sementara itu , untuk data panel dapat diestimasi menggunakan model Rao-Yu. SAE model Rao-Yu merupakan pengembangan dari SAE model Fay-Herriot dengan menambahkan komponen acak waktu-area yang mengikuti proses autoregresif satu AR ( 1 ) . Dalam menduga parameternya , salah satu metode yang sering digunakan adalah metode hierarchical bayes ( HB ) . Namun , belum terdapat tools untuk model Rao-Yu dengan pendekatan HB. Penelitian ini membangun R-Package untuk model tersebut. Peneliti berhasil membangun package ‘saeHB.panel’ untuk model Rao-Yu dengan pendekatan HB yang dapat diakses pada situs CRAN. Berdasarkan uji validitas serta studi kasus yang dilakukan , package yang dibangun telah diuji dan layak digunakan. Kata Kunci— survei , SAE , Rao-Yu , hierarchical bayes , R
Multivariate Time Series Forecasting untuk Identifikasi Pemulihan Pariwisata ( Studi Kasus : Provinsi Bali ) Astrinariswari Rahmadian P ( 221910835 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Prof. Setia Pramana , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Ringkasan—Bali merupakan salah satu daerah yang terkenal pariwisatanya dan mampu memberikan kontribusi besar dalam sektor pariwisata Indonesia. Adanya pandemi COVID-19 membuat pariwisata Indonesia mengalami penurunan tidak terkecuali Pariwisata Bali. Bulan Maret 2022 kasus COVID-19 telah mengalami penurunan dan pemerintah mulai melonggarkan beberapa kebijakan. Oleh karena itu , diperlukannya identifikasi pemulihan pariwisata. Multivariate time series forecasting dari tourism demand dapat digunakan untuk mengidentifikasi pemulihan pariwisata. Metode yang digunakan yaitu Vector Autoregressive ( VAR ) , Long Short-Term Memory ( LSTM ) , dan Gated Recurrent Unit ( GRU ) . Sedangkan data yang digunakan yaitu data jumlah wisatawan , Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) , Google Trends , jumlah ulasan pengguna Booking.com , dan intensitas Night Time Light Provinsi Bali. Hasil penelitian menunjukkan metode terbaik untuk melakukan peramalan adalah VAR dan pemodelan dengan multivariate time series forecasting mampu meningkatkan kinerja hasil peramalan. Big data juga dapat digunakan sebagai sumber data pendukung yang lebih baik. mampu memberikan hasil peramalan yang Berdasarkan hasil analisis deskriptif dan analisis peramalan menunjukkan pariwisata Bali telah mengalami pemulihan pariwisata. Kata Kunci— Pariwisata , Big Data , Multivariate Time Series , Forecasting
Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Pengawasan ( SIMWAS ) Inspektorat Utama BPS RI Modul Pengelolaan Dokumen Muhamad Arya Fitra ( 221910858 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , SST , MT surat Ringkasan— Inspektorat Utama BPS merupakan unsur pengawas yang berada di bawah dan bertanggung jawab kepada Kepala BPS. Oleh karena itu , Inspektorat Utama BPS melakukan kegiatan manajemen pengawasan yang terdiri dari 3 tahapan , yaitu perencanaan , pelaksanaan , dan pelaporan. Untuk membantu lancarnya kegiatan tersebut , telah dibangun aplikasi MONITA yang berfungsi untuk membuat tugas , mengirimkan surat tugas kepada pegawai , dan mengumpulkan laporan hasil pengawasan. Meskipun demikian , terdapat beberapa fitur pada aplikasi MONITA yang belum optimal dan banyak aktivitas di lingkungan Inspektorat Utama BPS yang masih dilakukan secara manual maupun semimanual. Maka dari itu , perlu dibangun sebuah Sistem Informasi Manajemen Pengawasan ( SIMWAS ) untuk memenuhi kebutuhan digitalisasi proses pengawasan di lingkungan Inspektorat Utama BPS. Sistem ini dibuat dengan metode pengumpulan data berupa wawancara dan studi pustaka. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) model waterfall. Sistem telah dibuat dan diuji menggunakan metode black box testing yang menunjukkan semua fungsi yang ada pada sistem berjalan dengan baik. Kemudian akan dilakukan pengujian SUS dengan pihak inspektorat di waktu yang akan datang. Kata Kunci— SIMWAS , Inspektorat Utama , pengawasan , waterfall.
Sistem Informasi Kerja Sama Protokol dan Penyiapan Materi Pimpinan Modul Admin dan Modul Kerja Sama Pusat 221709496 , Adrian Devano Dosen Pembimbing : Farid Ridho , MT. Ringkasan— Rekapitulasi dan pelaporan kerja sama yang dilakukan oleh setiap satuan kerja di BPS merupakan salah satu tugas dari Sub Bagian Kerja Sama dan Hubungan Kelembagaan. Proses rekapitulasi dan pelaporan disusun secara manual menggunakan Microsoft Excel dikarenakan terdapat masalah pada Sistem Informasi Kerja Sama Protokol dan Penyiapan Materi Pimpinan ( SI-KSPM ) . Masalah yang terdapat dalam sistem berjalan yaitu hasil rekapitulasi MoU-PKS yang terdapat pada sistem berjalan tidak sesuai dengan kebutuhan laporan admin kepada pimpinan. Sehingga perlunya dilakukan pengembangan sistem informasi untuk dapat mengatasi masalah tersebut. Dalam mengembangkan ini , peneliti menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) pendekatan model waterfall untuk pengembangan sistem yang diaplikasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel. Metode uji coba dan evaluasi yang digunakan penulis dalam penelitian yaitu Black-Box Testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil yang didapatkan dari Black- Box Testing adalah semua fitur berjalan sesuai dengan fungsinya , dan hasil pengujian SUS yang dilakukan menghasilkan skor sebesar 83,93 yang berarti sistem yang diusulkan sudah baik dan layak digunakan. sistem Kata Kunci— Pengembangan Sistem , Sistem Informasi , SDLC , Model Waterfall , System Usability Scale.
Penerapan Model Named Entity Recognition Melalui Berita Online pada Spacy Bahasa Indonesia Studi Kasus : Dampak dan Respon Karhutla di Kalimantan Sandro E. Irwansyah Pasaribu ( 221810597 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Ernawati Pasaribu S.Si , M.E. Ringkasan— Kebakaran Hutan dan Lahan ( karhutla ) merupakan bencana alam yang sering terjadi di Indonesia , terutama pada pulau Kalimantan. Untuk menyikapi bencana tersebut , perlu kesadaran akan mitigasi kejadian karhutla. Kejadian tentang karhutla dapat diperoleh dari berbagai media elektronik , salah satunya adalah situs berita online. Informasi tentang dampak dan respon dari kejadian karhutla dapat diperoleh dari konten berita online. Oleh karena itu , penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan teks berita online dari website Detik.com untuk membangun model NER bahasa Indonesia menggunakan library spaCy Python. Model NER digunakan untuk mengekstrak informasi terkait dampak dan respon apa yang paling sering dibicarakan pada berita karhutla. Model dibangun dari data teks berita yang sudah dilabeli. Model NER yang dibangun memiliki f1-score sebesar 80,20. Hasil analisis data ekstraksi informasi diperoleh dampak karhutla yang paling banyak dirasakan adalah dampak lingkungan , dan respon yang paling banyak dilakukan untuk menyikapi karhutla adalah upaya penanggulangan. Kata Kunci— Karhutla , NER , Berita online , Dampak , Respon.
Perkebunan Kelapa Sawit di Indonesia Menggunakan Citra Satelit Optik Sentinel-2 dan Landsat-8 Studi Kasus : Kabupaten Rokan Hulu , Provinsi Riau Yunita Nurmasari ( 221710079 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST. , MT. kelapa perkebunan Ringkasan— Sebagai produsen minyak sawit terbesar di lebih banyak dunia , Indonesia menyediakan pasokan global daripada gabungan seluruh negara-negara lain. Oleh karena itu , Indonesia membutuhkan informasi yang akurat dan andal dalam memantau sawit. Metode penginderaan jauh merupakan salah satu pendekatan yang menjanjikan dikarenakan efisiensi sumber dayanya dalam hal tenaga , biaya , dan waktu dibandingkan dengan survei konvensional. Penelitian ini bertujuan mendeteksi perkebunan kelapa sawit melalui citra satelit multispektral di Kabupaten Rokan Hulu , Riau , salah satu produsen minyak sawit terbesar di Indonesia. Data diambil dari dua satelit optik beresolusi menengah Sentinel-2 dan Landsat-8 yang terdiri dari 1.800 titik yang diklasifikasikan ke dalam 6 kelas tutupan lahan. Penelitian ini membandingkan performa metode klasifikasi machine learning Random Forest , serta deep learning arsitektur Multi Layer Perceptron ( MLP ) dan Convolutional Neural Network ( CNN ) . Dengan penggunaan pita multispektral dan indeks diperoleh komposit pengklasifikasi 92 % . Penelitian ini bermanfaat bagi pemerintah dalam membantu menyediakan data pendukung statistik perkebunan yang lebih efisien. antarkelas , akurasi mencapai sebagai terbaik dengan penciri fitur Kata Kunci— Penginderaan jauh , kelapa sawit , Random Forest , Multi Layer Perceptron , Convolutional Neural Network.
Perancangan Sistem Pelayanan Terpadu bagi Penyandang Disabilitas Berbasis Web Dyah Ayu Pitaloka Sujangi ( 221810254 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Yunarso Anang , Ph.D Ringkasan—Berdasarkan data hasil SUPAS 2015 , terdapat 8.56 % penduduk Indonesia adalah penyandang disabilitas. Hak penyandang disabilitas untuk mendapatkan pekerjaan telah dicantumkan dalam UU No. 8 tahun 2016. Akan tetapi , berdasarkan hasil Riskesdas 2018 , 26,7 % penyandang disabilitas yang berada dalam usia produktif tidak memiliki pekerjaan. Hal ini dapat diakibatkan karena kurangnya kemampuan pelamar ataupun sulitnya mencari informasi terkait lowongan pekerjaan yang sesuai dengan kemampuan dan kriteria penyandang disabilitas. Salah satu cara untuk meningkatkan kemampuan seseorang adalah dengan mengikuti kegiatan pelatihan. Selain meningkatkan kemampuan pribadi , dibutuhkan media untuk penyebaran informasi menjadi merata dan memuat kebutuhan pengguna terkait kegiatan pelatihan dan informasi lowongan pekerjaan. Hal ini akan memudahkan pengguna untuk mencari dan memilih informasi terkait pelatihan dan lowongan pekerjaan yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Kata Kunci— Disabilitas , Sistem Informasi , Web , Lowongan Pekerjaan , Pelatihan
Optimasi Fuzzy C-Means dengan Menggunakan Hybrid Firefly Genetic Algorithm Studi Kasus : Pengelompokan Desa di Pulau Papua Nabila Bianca Putri ( 221810484 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Yuliagnis Transver Wijaya , S.ST , M.Sc Ringkasan— Fuzzy C-Means ( FCM ) merupakan salah satu metode clustering yang cukup populer namun memiliki kelemahan yaitu mudah terjebak ke dalam solusi optimal lokal akibat inisiasi centroid awal yang dilakukan secara acak. Untuk mengatasi masalah tersebut , peneliti mengimplementasikan kombinasi algoritma optimasi metaheuristik , yaitu Firefly Algorithm ( FA ) dan Genetic Algorithm ( GA ) , dalam menginisiasi centroid awal dengan mengoptimalkan fungsi objektif FCM. Hasil algoritma ini diberi nama Hybrid Firefly Genetic Fuzzy C- Means ( FGAFCM ) Algorithm. Selanjutnya , algoritma tersebut diimplementasikan pada lima data uji coba yang didapatkan dari UCI Machine Learning Repository. Hasil perbandingan performa FGAFCM dengan FCM dan FAFCM menunjukkan bahwa secara keseluruhan FGAFCM memiliki performa yang lebih unggul daripada FCM dan FAFCM. Selanjutnya , dilakukan implementasi FGAFCM dalam pengelompokan desa menggunakan data PODES 2020 Pulau Papua dengan variabel yang telah disesuaikan dengan variabel pembangun IPD. Hasil cocok untuk menunjukkan bahwa metode FGAFCM pengelompokan desa dan memberikan performa pengelompokan yang lebih unggul daripada FCM. Hasil pengelompokan desa yang dilakukan dengan menggunakan FGAFCM tersebut memperoleh 4 cluster optimal. Kata Kunci— Fuzzy C-Means , Firefly Algorithm , Genetic Algorithm , FGAFCM , Pengelompokan desa , IPD.
Pembangunan Sistem Informasi Penentuan Dosen Pembimbing Skripsi Program Studi Komputasi Statistik Politeknik Statistika STIS Dedy Saputra Siregar ( 221810234 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Rindang Bangun Prasetyo , S.S.T. , M.Si. Ringkasan— Skripsi merupakan mata kuliah wajib dari kurikulum pendidikan di Polstat-STIS. Bahkan , skripsi ini menjadi salah satu persyaratan penting bagi mahasiswa untuk dapat dinyatakan lulus dan memperoleh gelar sarjana sains terapan ( D-III , D-IV ) . Dalam alur pengerjaannya terdapat tahapan pemilihan dosen pembimbing skripsi oleh mahasiswa. Saat ini , belum ada satupun sistem informasi yang khusus digunakan untuk kegiatan tersebut. Seluruh pekerjaan masih dilakukan secara manual dengan menggunakan bantuan Google Sheets. Proses pengerjaan yang secara manual dinilai tidak efektif , efisien dan rentan terhadap human error , terutama dalam perekapan , matching , dan updating data. Solusi yang ditawarkan adalah membangun sistem informasi yang sudah terotomatisasi dalam setiap pekerjaan , terutama dalam perekapan , matching , dan updating data. Sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efektifitas dan efisiensi sistem dan dapat mengurangi human error. Pengembangan sistem menggunakan metode SDLC waterfall dengan alasan karena kebutuhan sistem sudah cukup spesifik di awal pengembangan. Berdasarkan hasil pengujian Blackbox dan survei SUS diperoleh bahwa fitur utama sistem dapat berfungsi dengan baik dan dapat diterima oleh pengguna. Kata Kunci— Skripsi , Dosen Pembimbing Skripsi , Perekapan , Matching , Updating , Efisiensi .
Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Implementasi Satu Data Indonesia dengan Semi-Supervised SVM Nissa Silvianna Devi Nur Afni ( 221810502 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Yuliagnis Transver Wijaya , S.ST , M.Sc Ringkasan— Data merupakan kekayaan baru yang berguna sebagai rujukan dalam perumusan kebijakan. Untuk memperoleh data yang berkualitas , pemerintah Indonesia melakukan upaya perbaikan tata kelola data pemerintah melalui Satu Data Indonesia ( SDI ) . Pengguna data memiliki peran penting dalam implementasi SDI khususnya dalam monitoring. Secara sederhana , sentimen pengguna data dapat menunjukkan perasaan dan sikap terhadap suatu entitas. Dalam penelitian ini , pengguna data dipersempit menjadi pengguna Twitter sehingga data pendapat implementasi SDI dapat diperoleh. Dalam melakukan analisis sentimen terdapat beberapa pendekatan. Dalam penelitian ini pendekatan semi-supervised learning dengan teknik pseudo-labeling dan algoritma Support Vector Machine ( SVM ) digunakan karena memiliki performa yang cukup baik , biaya rendah , dan sederhana. Dalam proses modeling dilakukan resampling dan pembobotan dengan TF-IDF untuk menemukan model terbaik. Selain itu juga dilakukan perbandingan algoritma untuk melihat performa SVM jika dibandingkan dengan algoritma lain. Penelitian menghasilkan bahwa sentimen pengguna Twitter terkait implementasi Satu Data Indonesia cenderung positif dan algoritma SVM menghasilkan akurasi terbaik. Kata Kunci— Satu Data Indonesia , Semi-Supervised , SVM , Resampling , TF-IDF.
Estimasi Emisi Polutan Kapal di Pelabuhan Tanjung Priok Studi Kasus : Data AIS Dodik Setyawan ( 221910788 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni , S.S.T , M.Stat Ringkasan—Automatic Identification System ( AIS ) yaitu sistem komunikasi maritim internasional dan melacak lalu lintas kapal yang mampu menyediakan informasi kapal. Pemanfaatan Data AIS mulai diterapkan di berbagai bidang seperti perdagangan , perhitungan emisi polutan , peramalan lalu lintas kapal. Pada penelitian ini Data AIS akan digunakan untuk menghitung estimasi emisi politan yang disebabkan oleh kapal di pelabuhan Tanjung Priok dan membandingkannya dengan inventarisasi emisi pencemaran udara. Sumber data yang digunakan adalah data AIS , data Marine Vessel Traffic dan Marine Man Ship Management. Metode yang digunakan untuk menghitung emisi menggunakan formula EMEP / EEA Kata Kunci— AIS , Polutan , EMEP , Emisi , Pelabuhan
Estimasi Luas Panen dan Produksi Tanaman Jagung Menggunakan Pendekatan Remote Sensing ( Studi Kasus : Kabupaten Tuban , Jawa Timur Tahun 2018 ) Abdurrofi Robbani ( 221709488 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Takdir , SST. , M.T. Ringkasan— Tantangan kebutuhan data dan perkembangan teknologi informasi yang mana memberikan akses tersedianya sumber data melalui big data menjadi alasan untuk memanfaatkan penerapan remote sensing pada bidang pertanian khususnya tanaman jagung yang menjadi fokus penelitian. Pada penelitian ini dilakukan kajian estimasi luas panen dan produksi tanaman jagung dengan pendekatan remote sensing yang mana bersumber dari citra satelit dengan pengolahan menggunakan machine learning untuk mengklasifikasi tutupan lahan. Pada estimasi produksi dilakukan pendeketan lanjutan menggunakan analisis regresi non-linear untuk dan diperoleh model indeks EVI polinomial derajat 3 dengan nilai R2 0,309 dan RSE 0,00245. Hasil dari penghitungan estimasi luas panen tanaman jagung memiliki luas sebesar 44.504,91 ha dengan persentase eror 8,49 % . Sedangkan hasil estimasi produksi tanaman jagung didapatkan nilai sebesar 265.149,225 ton dengan persentase eror 26,52 % . Kata Kunci— Jagung , Estimasi Luas Panen , Estimasi Produksi , Remote Sensing , Machine Learning , Regresi Non-Linear.
Sistem Survei Kebutuhan Data BPS Berbasis Web : Modul Entri Data Ahmad Fauzi Fahmi ( 221709507 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A Ringkasan— Survei Kebutuhan Data ( SKD ) adalah salah satu kegiatan di BPS ( Badan Pusat Statistik ) yang bertujuan untuk melakukan evaluasi dalam melakukan pelayanan data. SKD dilaksanakan oleh Direktorat Diseminasi Statistik melalui Subdirektorat Rujukan Statistik sejak tahun 2005. Tahun 2019 , BPS melakukan SKD menggunakan metode CAWI ( Computer Aided Web Interviewing ) dengan aplikasi SKD berbasis web. Aplikasi yang digunakan masih terdapat kekurangan yang menjadi masalah dalam pelaksanaan SKD. Dalam penelitian ini , bertujuan untuk mengatasi kekurangan dalam aplikasi web SKD. Pengembangan dilakukan dengan menggunakan metode SDLC ( System Development Lyfe Cycle ) model iterative. Sistem dikembangkan dengan berbasis web dengan menggunakan bahasa PHP dan Javascript sebagai bahasa pemrograman , Yii versi 2 sebagai framework backend , Bootstrap versi 4 sebagai framework frontend dan MySQL sebagai DBMS ( Database Management System ) . Evaluasi pengembangan aplikasi SKD dilakukan dengan menggunakan metode blackbox testing dan SUS. Hasil pengujian dengan menggunakan blackbox testing telah berfungsi dengan baik sesuai keinginan dan hasil SUS menyatakan bahwa aplikasi SKD dapat dikategorikan baik dengan nilai 74,42. Kata Kunci— Pengembangan , SKD , CAWI , Entri Data.
Pembangunan Package R Model Kekar Berbasis Distribusi-t untuk Small Area Estimation dengan Peubah Respon yang Mengandung Outlier M. Aris Munandar ( 221810396 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Cucu Sumarni SST. , M.Si. FH berkinerja Ringkasan— Model Small Area Estimation ( SAE ) digunakan oleh ahli statistik untuk mendapatkan statistika area kecil karena metode ini lebih efeisein daripada metode pendugaan langsung. Pada model FH umumnya komponen pengaruh acak dan galat penarikan contoh diasumsikan memiliki sebaran normal , namun sebaran ini sangat sensitif terhadap pencilan ( outlier ) , Model buruk mungkin dalammendapatkan prediktor EBLUP ketika data mengandung pencilan. Karena masalah tersebut maka digunakan metode Kekar untuk menyelesaikan masalah kehilangan beberapa informasi penting dan menghasilkan perkiraan yang tidak akurat karena membuang outlier ataupun menggunakan metode transformasi. Model Kekar yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah ini seperti menggunakan fungsi Heber atau mengganti asumsi normalitas dengan sebaran-t. Untuk memudakan penggunaan dalam mengaplikasikan model yang dibentuk , maka dibuat suatu Package Model Kekar Berbasis sebaran-t untukSmall Area Estimation Dengan Peubah Respon yang Mengandung Outlier. Kata Kunci— SAE , Distribusi-t , Kekar Huber , pencilan , R.
Pendekatan Lean User Experience ( Lean UX ) dalam Perancangan Ulang Aplikasi SOBAT BPS Migunani Puspita Eugenia ( 221910737 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , S.S.T. , M.T. Ringkasan— SOBAT BPS merupakan layanan yang disediakan BPS untuk digunakan oleh petugas dan calon petugas mitra BPS di seluruh Indonesia. Sebelum merancang ulang aplikasi SOBAT BPS , survei pendahuluan dilakukan untuk mengetahui persepsi pengguna terhadap sistem yang saat ini berjalan menggunakan kuesioner evaluasi heuristik dan user experience questionnaire ( UEQ ) . Berdasarkan hasil survei pendahuluan yang diperoleh , diketahui bahwa terdapat permasalahan terkait penerapan prinsip heuristik pada aplikasi SOBAT BPS. Selain itu , hasil perhitungan skala UEQ menunjukkan bahwa hanya skala stimulasi yang mendapatkan peringkat baik. Oleh karena itu , tujuan penelitian ini adalah melakukan perancangan ulang aplikasi SOBAT BPS menggunakan metode Lean UX serta mengevaluasi hasil rancangan ulang menggunakan evaluasi heuristik dan UEQ. Lean UX merupakan pendekatan desain yang berorientasi pada pengguna dengan berfokus untuk meminimalkan waktu dan sumber daya yang terbuang selama siklus desain. Hasil evaluasi rancangan ulang aplikasi SOBAT BPS menunjukkan bahwa rancangan ulang aplikasi lebih baik dari aplikasi SOBAT BPS saat ini. Kata Kunci— SOBAT BPS , Lean UX , heuristik , UEQ
Sistem Penarikan Sampel Pengganti dan Sampel Tambahan Survei Ubinan Komoditas Palawija Berbasis Web Muhammad Azmil Mubarrok ( 221709848 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A. Ringkasan— Survei Ubinan Tanaman Pangan Komoditas Palawija merupakan salah satu survei yang dilaksanakan oleh BPS RI dengan tujuan memperoleh informasi mengenai produktivitas tanaman pangan komoditas palawija. Dalam pelaksanaan survei terdapat beberapa kondisi dimana kerangka sampel yang telah terpilih menjadi sampel harus mengalami penggantian maupun penambahan sampel. Proses penggantian dan penambahan sampel ini dinilai belum efisien dan rentan terjadi human error baik dalam proses pemilihan usulan sampel , pengajuan dan pengiriman dokumen , hingga penulisan script untuk memeriksa usulan sampel. Untuk mengatasi masalah tersebut peneliti merancang dan membangun sistem penarikan sampel pengganti dan sampel tambahan survei ubinan komoditas palawija berbasis web deengan metode Rapid Application Development ( RAD ) . Evaluasi terhadap sistem yang dibangun dilakukan menggunakan metode black box testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat diterima dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Kata Kunci— survei ubinan , palawija , penarikan sampel , pengajuan sampel , sistem.