alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Implementasi Speech Synthesis dan Speech Recognition Bahasa Indonesia dalam Kuesioner BPS Berbasis Web Xafrillah Agnes Nala Ayulia Wasa Hardiana ( 221810659 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si secara Ringkasan— Transformasi digital menjadi fenomena yang terus berkembang hingga saat ini. Adanya perubahan dari pelaksanaan kegiatan tradisional menjadi digital diharapkan dapat membawa peluang besar yang menjanjikan untuk berkembang. Kebijakan pembatasan sosial dalam protokol kesehatan pandemi COVID-19 membuat banyak kegiatan terhambat. Kegiatan pengumpulan data oleh Badan Pusat Statistik ( BPS ) menjadi salah satu yang terdampak. Di sisi lain , Pandemi COVID-19 juga percepatan transformasi digital beserta pengembangannya demi menjawab masalah-masalah yang dibawanya. Mendukung perkembangan teknologi , penelitian ini melakukan inovasi untuk membantu responden dalam pengisian dengan kuesioner , mengimplementasikan teknologi speech synthesis dan speech recognition. Penggunaan suara membuat responden tidak perlu menyentuh dan berfokus pada layar perangkat untuk mengontrol dan membaca pertanyaan pada kuesioner. Sistem pengumpulan data yang dibangun adalah berbasis web atau lebih dikenal dengan Computer Assisted Web Interviewing ( CAWI ) . Layanan penyedia speech synthesis dan speech recognition yang digunakan berasal dari Web Speech API. Hasil uji coba dengan blackbox testing menunjukkan bahwa sistem telah berjalan sesuai harapan dan paling kompatibel dengan sistem operasi Windows 10 dibandingkan dengan Android. Hasil evaluasi oleh pengguna dengan kuesioner evaluasi sistem dan Questionnaire of User Interface Satisfaction ( QUIS ) juga menunjukkan respon yang baik dari pengguna. kuesioner terutama BPS , Kata Kunci— speech synthesis , speech recognition , kuesioner , Badan Pusat Statistik
Pemanfaatan Big Data dalam Memprediksi Indeks Harga Konsumen Tingkat Kabupaten / Kota di Pulau Jawa Menggunakan Small Area Estimation Hierarchical Bayes Lognormal Defi Nurshaleha ( 221910795 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Prof. Setia Pramana , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. angka inflasi Ringkasan—Terkait pengendalian inflasi di Indonesia , Menteri Dalam Negeri berharap tingkat agar kabupaten / kota dapat diumumkan sehingga kinerja pengendalian inflasi dapat dipantau dengan baik. Hal ini menjadi tantangan bagi Badan Pusat Statistik ( BPS ) sebagai lembaga yang memproduksi indikator Indeks Harga Konsumen ( IHK ) untuk penghitungan inflasi , mengingat angka IHK yang diperoleh dari Survei Harga Konsumen ( SHK ) hanya tersedia untuk 90 kota saja. Data IHK umum maupun menurut kelompok pengeluaran periode April dan Mei 2020 merupakan data riil yang bernilai positif sehingga memiliki sebaran yang menceng kanan. Hal tersebut mengindikasikan asumsi normalitas. Salah satu metode pendugaan model based yang memiliki fleksibilitas terhadap asumsi normalitas adalah Small Area Estimation Hierarchical Bayes ( SAE HB ) . Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pemanfaatan big data yang bersumber scraping marketplace yang dari citra satelit dan hasil dikombinasikan dengan Podes dalam memprediksi IHK di Pulau Jawa dengan menggunakan metode SAE HB Lognormal. Hasil penelitian menunjukan bahwa model SAE HB Lognormal menghasilkan nilai prediksi yang lebih presisi dibandingkan pendugaan langsung. pelanggaran adanya Kata Kunci— big data , IHK , inflasi , prediksi , small area estimation.
Informasi Manajemen Keuangan Monitoring Penggunaan Anggaran Politeknik Statistika STIS Moh. Rifki Arif ( 221709837 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , MT Ringkasan—Selama ini aplikasi SIMAMOV digunakan hanya dikhususkan untuk membantu pekerjaan petugas BAU. Penelitian ini bertujuan agar aplikasi SIMAMOV dapat digunakan oleh seluruh pegawai sehingga dapat mempermudah dalam proses manajemen keuangan. Beberapa penyesuaian yang harus dilakukan sebelum sistem dapat diimplementasikan yaitu penambahan fitur e-loket , menampilkan POK menurut unit dan role petugas , dan menambahkan fitur riwayat detail. Selain itu juga dilakukan penyesuaian lainnya seperti penambahan pilihan tahun anggaran di halaman POK , memperbaiki bugs , dan penyesuaian format POK. Namun fitur e-loket tidak akan dibahas melainkan hanya menambahkan fitur input realisasi pada e-loket bendahara. Pengembangan sistem ini menggunakan metode RAD dengan metode pengumpulan data wawancara. Fitur riwayat detail telah dapat menampilkan riwayat perubahan yang terjadi pada detail. POK telah dapat disesuaikan menurut unit dan role yang telah ditentukan. Input realisasi telah ditambahkan pada e- loket bendahara. Bugs unggah telah dapat diperbaiki diikuti dengan penyesuaian format POK. Hasil pengujian diketahui bahwa semua fungsi telah berjalan sesuai harapan namun perlu sosialisasi terlebih dahulu sebelum sistem digunakan. Kata Kunci— Sistem Informasi , Anggaran , Manajemen , POK
Kembali Antarmuka Pengguna Web Portal Mahasiswa SIPADU STIS dengan Metode User Centered Design Banu Burkhairi ( 221709591 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutﬁ Rahmatuti Maghﬁroh Ringkasan—Politeknik Statistika STIS memiliki sistem infor- masi terpadu yang bernama SIPADU STIS. Salah satu sub- sistemnya ialah Web Portal Mahasiswa SIPADU STIS yang selan- jutnya disebut SIPADU Mahasiswa. Walaupun sudah lama digu- nakan sejak 2010 , SIPADU Mahasiswa belum memenuhi standard web design. Padahal perkembangan teknologi dalam web desain sudah semakin baik. Dari masalah tersebut dilakukan survei untuk mengetahui bagaimana penilaian pengguna terhadap an- tarmuka SIPADU Mahasiswa. Hasil mengatakan bahwa SIPADU Mahasiswa memiliki nilai dibawah nilai terbaiknya , sehingga dibutuhkan peracangan kembali antarmuka. Oleh karena itu , dilakukan perancangan kembali antarmuka pengguna SIPADU Mahasiswa dengan metode user centered design dan melakukan evaluasi hasil rancangan kembali antarmuka pengguna SIPADU Mahasiswa dengan melihat kepuasan pengguna. Perancangan akan dilakukan dengan tiga kali iterasi dengan membuat model prototype dan dievaluasi setiap iterasinya. Setelah rancangan berhasil dibuat akan dilakukan perbandingan antarmuka lama dan baru untuk mengetahui bagaimana perbandingan penila- ian antarmuka sebelum dan sesudah dirancang kembali. Hasil dari penelitian ini pun berhasil membuat Perancangan kembali SIPADU Mahasiswa dengan mendapatkan antarmuka barusesuai dengan kepuasan pengguna yang berbentuk dan evaluasi ter- hadap antarmuka baru dan menunjukkan bahwa antarmuka baru memiliki penilaian lebih baik dari antarmuka lama. Kata Kunci—Perancangan Kembali Antarmuka Pengguna , Web Portal Mahasiswa SIPADU STIS , User Centered Design
PEMBANGUNAN SISTEM INFORMASI DESA CINTA STATISTIK ( DESA CANTIK ) BERBASIS WEB ( Studi kasus : Nagari Sijunjung , Kecamatan Sijunjung , Kabupaten Sijunjung ) M. Irsyad Hadi ( 221810398 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M. Stat kunci merupakan Ringkasan—Desa keberhasilan pembangunan dalam peningkatan kesejahteraan masyarakat secara langsung. Banyak faktor yang perlu diperhatikan oleh desa , salah satunya adalah kualitas sistem birokrasi di dalamnya. Badan Pusat Statistik ( BPS ) mencetuskan sebuah program untuk membantu desa dalam mengembangkan sistem birokrasi mereka. Program ini disebut Desa Cantik atau bisa juga disebut dengan Desa Cinta Statistik , Namun , program tersebut belum memiliki wadah yang dapat digunakan aparatur desa untuk menyukseskan program tersebut , seperti sebuah website yang dapat menampung data-data ini bertujuan untuk membangun sistem informasi Desa Cinta Statistik ( Desa cantik ) berbasis website. Metode perancangan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) . Diharapkan dari pembangunan sistem ini dapat membantu Nagari Sijunjung , Kabupaten Sijunjung menjadi lebih terkelola dengan baik dan membantu untuk mewujudkan Satu Data Indonesia nantinya. sebuah desa. Penelitian Kata Kunci— Sistem Informasi , Desa Cantik , Desa Cinta Statistik , Website.
Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pada Tweet Terkait Data Badan Pusat Statistik Adielia Amanda ( 221910874 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Erna Nurmawati , SST , M.T. Data Survei Kebutuhan Ringkasan— Setiap tahunnya , Badan Pusat Statistik rutin menyelenggarakan untuk mengidentifikasi kebutuhan data dan tingkat kepuasan konsumen terhadap kualitas data yang dihasilkan BPS. Namun , responden dalam SKD hanya mencakup konsumen yang pernah menerima layanan dari unit Pelayanan Statistik Terpadu di BPS pada tahun tertentu. Maka , untuk menjangkau opini dari masyarakat yang mengakses data BPS selain melalui unit PST , dibutuhkan metode lain yaitu dengan media sosial , terutama Twitter. Penelitian ini menggunakan data Twitter untuk menganalisis sentimen masyarakat terkait data BPS. Untuk melihat persebaran topik pembicaraan masyarakat mengenai indikator data BPS , maka dilakukan pemodelan sentimen menggunakan model Bidirectional Encoder Representations from Transformers ( BERT ) berbahasa Indonesia , yaitu IndoBERT. topik menggunakan metode Latent Dirichlet Pemodelan Allocation ( LDA ) . Berdasarkan hasil analisis sentimen selama periode 2020 - 2022 , tweet terkait data BPS lebih banyak mengandung sentimen yang netral. Sedangkan pada pemodelan topik , menghasilkan jumlah topik yang beragam tiap tahunnya. Pada tahun 2020 dan 2021 , topik yang paling sering dibicarakan sesuai dengan data statistik Survei Kebutuhan Data 2020 dan 2021 bagian kebutuhan data berdasarkan ragam data. Sedangkan pada tahun 2022 , topik yang paling sering dibicarakan berbeda dengan data statistik Survei Kebutuhan Data 2020. topik. Proses analisis Kata Kunci— data bps , analisis sentimen , pemodelan topik , IndoBERT , LDA.
Package R untuk Small Area Estimation Pendekatan Nonparametrik Berbasis Kernel Nadaraya-Watson Wicak Surya Hasani ( 221710052 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah , SST. , M.Si Ringkasan— Keterbatasan sampel pada kegiatan survei menjadi kendala untuk menyediakan data pada domain dan wilayah yang lebih kecil. Small Area Estimation ( SAE ) dapat dilakukan untuk mengatasi permasalahan ini. Tetapi teknik estimasi tak langsung ini memerlukan asumsi hubungan linier antara rataan area kecil dengan variabel penyerta. Masalah tersebut dapat diatasi dengan pendekatan nonparametrik , salah satu pendekatan nonparametrik yang dapat digunakan yaitu dengan menggunakan basis Kernel Nadaraya-Watson. Untuk memudahkan dalam pengimplementasian , peneliti membangun suatu Package R untuk Small Area Estimation pendekatan nonparametrik berbasis Kernel Nadaraya-Watson dengan nama package “saekernel”. Dimana hasilnya menunjukkan bahwa package “saekernel” yang telah dibangun sudah sesuai dan layak untuk digunakan. Package yang telah dibangun juga diterapkan pada survei BPS , yaitu untuk menduga pengeluaran perkapita pada tingkat kecamatan di Provinsi D.I.Yogyakarta berdasarkan data Survei Sosial Ekonomi Nasional ( SUSENAS ) Maret 2019. Kata Kunci— Small Area Estimation ( SAE ) , Nonparametrik , Kernel Nadaraya-Watson , Package R , saekernel.
Deteksi Tingkat Keparahan Cyberbullying pada Komentar Berbahasa Indonesia di Media Sosial Dian Azizah ( 221910880 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Salah satu bentuk kejahatan baru dari perkembangan teknologi informasi dan komunikasi adalah cyberbullying. Fenomena cyberbullying dalam hukum Indonesia dimasukkan ke dalam definisi pencemaran nama baik atau penghinaan atau pemerasan. Cyberbullying berdampak serius pada kondisi kejiwaan dan bisa berakibat fatal yakni mengarah pada tindakan bunuh diri. Untuk mengurangi dampak cyberbullying perlu dipelajari dalam hal deteksi , pencegahan , dan mitigasi. Namun , para peneliti belum cukup memperhatikan sejauh mana insiden cyberbullying yang berbeda dapat berdampak lebih parah pada korban. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk membuat model yang dapat mendeteksi tingkat keparahan cyberbullying di media sosial pada tweet berbahasa Indonesia. Dalam penelitian ini , subjek penelitian adalah pengguna Twitter. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Multiclass SVM , CNB , Logistic Regression dan pre-trained IndoBERT. Berdasarkan hasil penelitian , model pre-trained IndoBERT memberikan performa terbaik dengan akurasi dan F1-Score masing-masing sebesar 90 % dan 89,96 % . Di samping itu , di antara model machine learning yang diuji , model SVM menunjukkan hasil terbaik dengan nilai akurasi mencapai 87,23 % dan F1-Score mencapai 87,16 % . Kata Kunci— Cyberbullying , Tingkat Keparahan , SVM , Pre- trained IndoBERT , Twitter
Analisis Keamanan SIPADU-NG Menggunakan Metode Uji Penetrasi Richard Putra Rahmat Zega ( 221910943 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Waris Marsisno terjadinya kejahatan Ringkasan— Penggunaan internet yang semakin tinggi dapat meningkatkan risiko siber dengan memanfaatkan celah keamanan pada suatu sistem. Untuk mencegah terjadinya kejahatan siber , diperlukan pengujian keamaan yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kemungkinan keberadaan celah keamanan pada SIPADU-NG. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa SIPADU-NG memiliki tingkat keamanan yang relatif baik dengan celah keamanan tingkat rendah ( clickjacking ) , dan moderate ( path traversal ) Kata Kunci— Penetration testing , Vulnerability , Keamanan , OWASP
Kajian Implementasi Modern Honey Network ( MHN ) untuk Deteksi Serangan Jaringan Komputer Daniel Novendri Situmorang ( 221810232 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , MT Ringkasan— Kemajuan teknologi saat ini mendatangkan banyak kemudahan bagi para pengguna internet. Hal ini membuat internet menjadi sangat penting dalam kehidupan dan menjadi media utama dalam pertukaran informasi. Seiring dengan perkembangan itu , keamanan sebuah sistem jaringan menjadi aktivitas sangat penting mengingat banyaknya peretasan yang terjadi , sehingga diperlukan suatu usaha untuk menjamin keamanan suatu sistem. Ada banyak sistem yang dapat mendeteksi serangan , dan penelitian ini menggunakan Modern Honey Network ( MHN ) . Honeypot adalah sistem yang dibangun menyerupai sistem yang asli dengan tujuan untuk diserang , sehingga sistem yang asli tetap aman dan terhindar dari serangan. Dionaea merupakan Honeypot yang bersifat low interaction yang berfungsi untuk menangkap data serangan. Aktivitas monitoring juga menjadi permasalahan besar ketika data yang diolah sangat banyak sementara alat analisis yang digunakan tidak memadai. Setelah MHN dan Dionaea Honeypot berhasil diimplementasikan , dilakukan simulasi apakah Honeypot dapat mendeteksi serangan yang dilakukan oleh peneliti. Jenis serangan yang dilakukan adalah port scanning scanning dan eksploitasi menggunakan Nmap dan eksploitasi layanan menggunakan Metasploit Framework. Berdasarkan hasil pengujian , MHN dapat mendeteksi serangan terhadap jaringan komputer. Setelah data dengan menggunakan Splunk. Visualisasi data serangan tersebut akan membantu administrator dalam melakukan monitoring dan analisis data. serangan untuk mengetahui data divisualisasikan layanan. Simulasi serangan port terkumpul , keamanan serangan jaringan Kata Kunci— MHN. Honeypot , dionaea , splunk , keamanan jaringan
Analisis Ulasan Akomodasi di Labuan Bajo berdasarkan Karakteristik Pengulas Studi Kasus : situs TripAdvisor Fahmi Reza Nugraha ( 221810280 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Alfatihah R.M.N.S.P. Munaf , SST , M.Si lama Ringkasan—Belum ini , untuk mengembangkan pariwisata baru di Indonesia , Pemerintah memperkenalkan program Destinasi Super Prioritas ( DSP ) . Labuan Bajo , salah satu dari DSP gencar dilakukan pengembangan oleh pemerintah. Salah satu cara untuk mengembangkan pariwisata di Labuan Bajo adalah dengan melakukan evaluasi. Akomodasi sebagai tempat penginapan memiliki peran penting dalam perkembangan pariwisata. Sehingga , akomodasi di Labuan Bajo juga perlu dievaluasi. Evaluasi akomodasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan User Generated Content yang ada pada TripAdvisor. Penelitian ini mendapatkan insight baru mengenai pengaruh karakteristik pengulas akomodasi di Labuan Bajo terhadap penilaiannya. Metode yang digunakan adalah regresi logistik ordinal dan topic modelling dengan LDA. Hasil dari penelitian tipe perjalanan , dan pengalaman pengulas mempengaruhi penilaian pengulas terhadap akomodasi di Labuan Bajo. Juga ditemukan beberapa perbedaan topik pembicaraan dalam ulasan akomodasi di Labuan Bajo berdasarkan bahasa dan tipe perjalanan pengulas. Selain itu , matching data akomodasi di Labuan Bajo yang ada pada TripAdvisor dan direktori BPS dilakukan untuk melihat potensi pemanfaatan big data. ini menemukan bahwa variabel bahasa , Kata Kunci— LDA , regresi logistik ordinal , cosine similarity , karakteristik pengulas , akomodasi
Analisis Persepsi Media Internasional Terhadap Indonesia dan Hubungannya Terhadap Pemulihan Sektor Pariwisata Sita Aliya Rutba ( 221910717 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Prof. Setia Paramana S.Si. , M.Sc. , Ph.D. internasional Ringkasan— Persepsi dunia terhadap pemerintahan suatu negara sangat penting. Selama tahun 2022 , Indonesia beberapa kali menarik perhatian media internasional. Perlu dilakukan analisis untuk mengetahui persepsi media terhadap Indonesia. Oleh karena itu , dilakukan analisis sentimen pada media internasional , yaitu berita daring dan media sosial Twitter. Pada berita dilakukan analisis sentimen berbasis aspek , dan pada opini Twitter dilakukan klasifikasi sentimen serta topic modelling. Hasilnya adalah mayoritas data terklasifikasi ke sentimen netral. Twitter pada sentimen positif terdapat 6 topik , dan sentimen negatif terdapat 5 topik. Lalu didapatkan bahwa setimen positif Twitter dan jumlah wisatawan mancanegara ( wisman ) diuji dengan korelasi spearman dan didapatkan sentimen memiliki korelasi positif , dan lemah , dengan wisman. Hasil dari analisis sentimen pada berita dan Twitter , serta hasil topic modelling dirangkum dalam dashboard visualisasi. Kata Kunci— citra negara , media internasional , pariwisata , sentimen , topik.
Metode Neural Machine Translation Berdasarkan Parameter Neural Network ( Studi Kasus : Bahasa Jerman – Inggris ) Muhammad Yusuf Aristyanto ( 221709870 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , S.ST. , M.Si. Ringkasan—Manusia sebagai makhluk sosial yang selalu ingin berhubungan dengan manusia lainnya memaksa manusia untuk saling berkomunikasi. Di sinilah peran bahasa menjadi amat penting , karena dengan dengan adanya bahasa , kita bisa dengan mudah mengerti apa yang ingin disampaikan oleh orang lain. Untuk itu , perlu adanya media yang dapat membantu memahami berbagai bahasa di dunia , salah satunya adalah mesin penerjemah. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk membuat mesin penerjemah adalah Neural Machine Translation ( NMT ) . NMT yang sekarang sudah ada masih memiliki berbagai kekurangan dan perlu dilakukan pengembangan lebih jauh. Diantaranya pada masalah overfitting yang membuat modelnya kurang bisa melakukan generalisasi pada data lain yang diujikan. Banyak hal yang mempengaruhi performa dari NMT tersebut , salah satunya adalah ukuran parameter yang digunakan dan arsitektur model yang digunakan. Namun belum ada ukuran pasti yang dapat digunakan untuk menghasilkan model dengan performa yang terbaik. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan arsitektur model NMT dan melakukan simulasi pada masing-masing parameter Neural Network dan ukuran pada arsitektur modelnya , antara lain batch size , epoch , optimizer , activation function , dan dropout rate. Hasil yang didapatkan adalah model pengembangan dapat mengatasi masalah overfitting dari model sebelumnya dengan akurasi sebesar 72,24 % dan skor BLEU sebesar 45,83 % yang dilakukan pada data uji lainnya. Kata Kunci—Arsitektur , Neural Network , NMT , Parameter
Pembangunan Sistem Visualisasi Geografis Kabupaten Agam Dalam Angka Yully Septia Pertiwi ( 221810673 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang , Ph.D. ini dapat sebagai publikasi dijadikan Ringkasan— Publikasi Kabupaten Agam Dalam Angka merupakan bagian dari publikasi Daerah Dalam Angka ( DDA ) . Data pedoman perencanaan dan ukuran keberhasilan pembangunan daerah. Saat ini data publikasi Kabupaten Agam Dalam Angka hanya disajikan dalam bentuk tabel saja , sehingga pengguna tidak dapat melakukan perbandingan antar daerah. Hal ini tentu saja akan mempersulit pengguna dalam memanfaatkan data. Oleh karena itu BPS Kabupaten Agam menginginkan adanya sistem visualisasi geografis publikasi Kabupaten Agam Dalam Angka. Sistem visualisasi geografis ini akan dibangun dalam bentuk web dengan menerapkan metode Rapid Application Development ( RAD ) untuk pembangunan sistem dan evaluasi sistem menggunakan Black Box Testing dan User Experience Questionnaire ( UEQ ) . Dari hasil pengujian sistem dengan black box , diperoleh bahwa fungsi-fungsi yang dihasilkan oleh sistem sesuai dengan input yang diberikan oleh pengguna. Berdasarkan hasil evaluasi sistem dengan UEQ , diperoleh nilai excellent ( luar biasa ) untuk sebagian besar aspek penilaian pada UEQ. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun sudah dapat memenuhi kebutuhan pengguna dalam memanfaatkan data. Kata Kunci— Kabupaten Agam Dalam Angka , visualisasi , UEQ , RAD.
Penambahan Fitur Ubah Kode Amatan dan Pemanfaatan Web Service pada Sistem Sampling Ubinan Komoditas Padi Edo Finmansyah Akbar ( 221810256 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Erna Nurmawati , S.S.T , M.T. Ringkasan— Penyediaan data pertanian merupakan tanggung jawab dari Badan Pusat Statistik ( BPS ) . BPS menyediakan data produksi padi dengan melaksanakan survei ubinan tanaman padi berbasis Kerangka Sampel Area ( KSA ) . Kegiatan survei ubinan berbasis KSA dilakukan setiap bulan , hasil dari KSA merupakan input dari Sistem Sampling Ubinan Komoditas Padi untuk dilakukan penyusunan kerangka sampel dan penarikan sampel oleh Subdit Pengembangan Kerangka Sampel ( Subdit PKS ) . Pada sistem yang berjalan saat ini , hasil KSA perlu dilakukan proses ubah kode amatan padi oleh Subdit Tanaman Pangan dan data preparation oleh Subdit PKS secara manual sebelum akhirnya diunggah ke dalam Sistem Sampling Ubinan Komoditas Padi. Hasil penarikan sampel oleh Sistem Sampling Ubinan Komoditas Padi akan dikirim ke Subdit Integrasi Pengolahan Data ( Subdit IPD ) kemudian diunggah ke dalam Sistem CAPI Ubinan Padi. Terdapat beberapa proses yang dinilai kurang efisien oleh Subdit PKS pada sistem berjalan. Proses pengiriman data pada sistem KSA melalui email , ubah kode amatan padi oleh Subdit Tanaman Pangan , pengiriman hasil ubah kode amatan padi melalui email , proses data preparation menggunakan bantuan aplikasi tambahan , serta pengiriman dokumen sampel dari Sistem Sampling Ubinan Komoditas Padi menuju Sistem CAPI Ubinan yang semuanya masih dilakukan secara manual merupakan penyebab ketidakefisienan proses bisnis yang ada saat ini. Oleh karena itu perlu sebuah perbaikan dalam alur proses data hasil ubinan. Sistem yang saat ini tidak saling terintegrasi membuat proses dilakukan secara manual. Solusi yang diberikan dalam penelitian ini berupa penambahan fitur untuk proses ubah kode amatan padi dan data preparation pada Sistem Sampling Ubinan Komoditas Padi serta rekomendasi pemanfaatan web service untuk integrasi antar sistem ( Sistem KSA , Sistem Sampling Ubinan Komoditas Padi , dan Sistem CAPI Ubinan ) . Kata Kunci— BPS , Sistem , KSA , Web Service , Ubinan