alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Pembangunan Super Apps Berbasis Mobile Studi kasus Badan Pusat Statistik Rifki Arya Farezi ( 221911077 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , SST. , M.T kebingungan Ringkasan— Menurut Kementerian Komunikasi dan Informatika , penggunaan smartphone di Indonesia pada tahun 2021 mencapai 167 juta pengguna. Aplikasi berbasis mobile juga tumbuh sangat pesat. Kelebihan yang ditawarkan aplikasi mobile menyebabkan semua sektor memanfaatkannya Adanya pandemi covid-19 , kebijakan Flexible Working Arrangement ( FWA ) dan konsep society 5.0 menyebabkan aplikasi mobile menjadi salah satu hal yang penting bagi instansi pemerintahan pada era sekarang. Dalam melancarkan pekerjaannya , Badan Pusat Statistik ( BPS ) memiliki banyak aplikasi mobile. Namun semakin banyaknya aplikasi mobile yang dimiliki BPS serta menyebabkan menimbulkan masalah penyimpanan yang penuh. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah Super Apps berbasis mobile yang mengintegrasikan Apps aplikasi-aplikasi tunggal tersebut. Pengembangan aplikasi super di lingkungan BPS dilakukan dengan metode SDLC model RAD lalu diuji dengan 3 metode , yaitu black box testing , performance testing , dan usability testing. Hasilnya , BPS Apps menghasilkan ukuran aplikasi yang lebih kecil dibandingkan total ukuran aplikasi-aplikasi tunggal. Namun , BPS Apps masih belum dapat mengefektifkan penggunaan CPU dan memory usage jika dibandingkan dengan masing-masing aplikasi tunggal. Terakhir , BPS Apps memperoleh nilai usabilitas sebesar 75,05 % dan termasuk kategori layak. Begitu pula dengan masing-masing dimensi yang memperoleh kategori layak. bernama pegawai para BPS bagi Kata Kunci— Smartphone , Aplikasi Mobile , BPS , Super Apps , RAD
Klasifikasi Twit Hate Speech Berbahasa Indonesia Menggunakan SVM , LSTM , dan IndoBERT Muhamad Ridwan ( 221910782 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Bony Parulian Josaphat , S.Si. , M.Si. Ringkasan— Seiring dengan bertambahnya jumlah pengguna media sosial , penyebaran hate speech secara tidak langsung ikut meningkat. Hate speech telah menjadi salah satu kasus yang umum ditemukan di media sosial , karena pada media sosial penggunanya dapat berbagi opini dan perasaan melalui unggahan salah satunya berupa komentar , termasuk yang mengandung hate speech. Penyebaran hate speech dapat memicu konflik , kekerasan fisik , dan bahkan kerusuhan. Namun , mendeteksi hate speech pada media sosial memerlukan upaya yang tidak mudah dan biaya yang tinggi jika dilakukan secara manual. Beberapa penelitian pun dilakukan terkait klasifikasi hate speech menggunakan model machine learning dan deep learning. Oleh karena itu , peneliti melakukan penelitian ini untuk mendeteksi hate speech pada teks Twitter dalam bahasa Indonesia dengan menggunakan model machine learning dan deep learning. Dalam penelitian ini , digunakan model machine learning SVM dan model deep learning menggunakan fine-tuned IndoBERT dan LSTM. Berdasarkan hasil yang diperoleh model IndoBERT memiliki akurasi yang lebih baik daripada akurasi model SVM dan LSTM. Kata Kunci— Analisis sentimen , hate speech , SVM , IndoBERT , LSTM
Pembangunan Sistem Informasi Manajemen Administrasi Perkantoran Berbasis WEB Studi Kasus : BPS Kabupaten Purbalingga Rezky Angga Pradana ( 221810558 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Yuliana Ria Uli Sitanggang , S.Si. , M.Si dilakukan tersebut masih Ringkasan— Badan Pusat Statistik ( BPS ) saat ini sudah tersebar di 33 provinsi di Indonesia , salah satunya di Kabupaten Purbalingga , Provinsi Jawa Tengah. BPS Kab. Purbalingga melaksanakan banyak tugas , salah satunya di bidang administrasi yang menjadi tanggung jawab sub bagian umum. Beberapa tugas administrasi yang dikerjakan yaitu mencatat tamu , surat masuk , surat keluar , surat keputusan , dll. Hingga saat ini , semua kegiatan pencatatan secara manual menggunakan buku dan disposisi surat masuk juga masih dilakukan secara manual. Selain itu belum terintegrasinya masing-masing tugas administrasi tersebut. Untuk itu dibuat sebuah sistem tugas administrasi tersebut. Sistem ini dibuat menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) model waterfall. Dalam pengumpulan datanya , penelitian ini menggunakan metode studi pustaka , wawancara , observasi , dan kuesioner. Kemudian untuk metode evaluasinya menggunakan metode System Usability Scale ( SUS ) dan juga metode black box testing. Sistem informasi ini diharapkan dapat mengintegrasikan tugas administrasi sub bagian umum di BPS Kabupaten Purbalingga. informasi yang dapat menjalankan Kata Kunci— BPS , Sistem Informasi , Administrasi
Sistem Informasi Permintaan Pencetakan dan Penjilidan pada Bagian Pencetakan , Arsip , dan Ekpedisi BPS RI Berbasis Web Nugroho Adi Sudantoko ( 221810509 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang , Ph.D. Ringkasan— Pencetakan , Arsip , dan Ekspedisi ( PAE BPS ) memiliki tugas untuk mengatur dan melaksanakan permintaan yang berkaitan dengan pencetakan dan penjilidan pada BPS RI. Setiap permintaan cetak dari satuan organisasi dilakukan dengan menghubungi pegawai pada Subbagian Pencetakan dan Penjilidan PAE BPS via email. Tedapat beberapa masalah pada proses berjalan saat ini seperti pemohon cetak tidak dapat mengetahui perkembangan dari permintaannya , permintaan via email dapat memungkinkan permintaan tidak terbaca dan terhapus , serta perkiraan awal biaya permintaan cetak tidak dapat dengan cepat diketahui. Penelitian ini mengembangkan sistem informasi permintaan pencetakan dan penjilidan berbasis web yang dapat menyelesaikan permasalahan di atas dan membantu PAE BPS dalam menyediakan layanan permintaan cetak. Pengembangan sistem dilakukan dengan System Development Life Cycle ( SDLC ) model Waterfall. Evaluasi sistem menggunakan metode Black box Testing dan End User sistem dengan EUCS Computing Satisfaction. Evaluasi mendapatkan responden sangat setuju bahwa format sistem jelas , setuju bahwa sistem mudah digunakan dan memiliki konten yang berguna , serta netral bahwa sistem memberikan informasi akurat dan tepat waktu. Kata Kunci— Sistem Informasi , Permintaan , Web , Pencetakan.
Rancang Bangun Dashboard Dinamis Small Area Estimation ( SAE ) BPS Modul Backend Jafar Husaini Aziz ( 221810354 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Margaretha Ari Anggorowati , S.Kom. , M.T Ringkasan — BPS telah melakukan berbagai riset dalam mengembangkan metode Small Area Estimation ( SAE ) . Hasil riset-riset yang telah dilakukan tersebut banyak yang telah diimplementasikan dalam bentuk R package dan saling terpisah antar riset satu dengan lainnya , sehingga belum terintegrasi sebagai satu bagian yang utuh sebagai produk BPS. Berdasarkan masalah tersebut , penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi berupa dashboard dinamis yang memanfaatkan R package hasil riset-riset tersebut untuk melakukan estimasi kemudian memvisualisasikan hasilnya. Penelitian ini hanya berfokus pada pembuatan modul backend yang mengembangkan backend services dan R services. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rapid Application Development atau RAD. Hasil dari kedua services tersebut berupa API endpoint. Backend service menghasilkan 57 endpoint yang memiliki fungsi mulai dari autentikasi , hingga pembuatan project. Lalu R service menghasilkan 159 endpoint yang berisi implementasi method dari R package SAE , informasi method , form dinamis , dan beberapa endpoint tambahan untuk pengolahan data seperti membuat geoJSON dari wilayah di Indonesia. Kata Kunci— Dashboard , Small Area Estimation , Backend