alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Kajian Penerapan Jarak Euclidean , Manhattan , Minkowski , dan Chebyshev pada Algoritma Clustering K-Prototype Ghitha Nurfalah ( 221810318 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni , S.ST , M.Stat Ringkasan— Clustering merupakan teknik data mining yang bertujuan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan kedalam satu klaster , semakin tinggi tingkat kemiripan dalam satu klaster semakin baik hasil clustering yang dihasilkan. Kemiripan data tersebut diukur menggunakan fungsi jarak , sehingga memilih fungsi jarak yang tepat sangatlah penting dalam clustering. K-Prototype ( KP ) adalah algoritma clustering untuk data campuran yang telah banyak digunakan , pengembangan algoritma lainnya dari K-Prototype yang terkenal adalah Fuzzy K- Prototype ( FKP ) dan Genetic Algorithm K-Prototype ( GAFKP ) . Namun ketiga algoritma tersebut hanya menggunakan jarak Euclidean dalam mengukur kesamaan datanya. Oleh karena itu , dalam penelitian ini dilakukan penerapan jarak Euclidean , Manhattan , Minkowski , dan Chebyshev pada ketiga algoritma tersebut untuk memperoleh kombinasi jarak dan algoritma yang memberikan hasil clustering yang lebih baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa diantara seluruh kombinasi jarak dan algoritma clustering , algoritma Fuzzy K-Prototype dengan jarak Euclidean memberikan hasil yang lebih baik berdasarkan metode evaluasi akurasi dan indeks CV. Kata Kunci— Clustering , KP , FKP , GAFKP , pengukuran jarak.
Deteksi Hate Speech Berbahasa Indonesia pada Imbalanced Dataset ( Studi Kasus : Komentar pada kompas.com Seputar Covid-19 ) Almira Diva Sanya ( 221810155 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa , SST. , MT. Ringkasan—Di era teknologi saat ini , masyarakat bisa mem- peroleh informasi secara cepat , up to date , serta dalam jumlah banyak dengan mengakses berita secara online. Kolom komentar biasanya disediakan sebagai fitur dalam online news untuk menyampaikan kritik , saran , dan pendapat terhadap suatu berita. Kemudahan ini merupakan bentuk kebebasan berek- spresi dan berpendapat bagi setiap orang. Namun , hal tersebut dapat meningkatkan peluang pengguna untuk mengekspresikan kebencian mereka pada kolom komentar. Maraknya postingan berisi hate speech perlu diatasi dengan pendeteksian hate speech secara otomatis. Namun , ada ketidakseimbangan antara jumlah komentar yang memuat hate speech dengan komentar yang bukan merupakan hate speech. Oleh karena itu , dalam penelitian ini pendeteksian hate speech berbahasa Indonesia pada komentar dilakukan dengan beberapa kondisi imbalanced dataset. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model SVM , SVM dengan berbagai metode resampling , fine-tuned IndoBERT , dan fine-tuned mBERT. Berdasarkan hasil yang diperoleh , keadaan imbalanced dapat menurunkan kinerja SVM dan model fine- tuned. Selain itu , pada kondisi imbalanced dataset , fine-tuned IndoBERT dapat menangkap konteks kalimat lebih baik dari pada SVM. Kemudian , dengan penerapan strategi oversampling pada SVM dapat meningkatkan kinerja SVM untuk kondisi imbalanced dataset. Kombinasi model SVM dan SMOTE mem- berikan performa terbaik dalam menangani masalah imbalanced dataset. Kata Kunci—Bahasa Indonesia , Imbalanced Dataset , Hate Speech , Komentar Online News , Klasifikasi Teks
Model Support Vector Machine untuk Prediksi Rekomendasi Kode KBLI 2020 Rafly Amanatulla ( 221810540 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A. Ringkasan— BPS merupakan lembaga pemerintah non kementrian yang melakukan kegiatan sensus dan survei dalam memenuhi kebutuhan data bagi pemerintah , masyarakat maupun swasta. Salah satu survei yang dilakukan oleh BPS yaitu Survei Angkatan Kerja Nasional ( Sakernas ) . Pada Sakernas petugas pengumpulan data terdiri dari pengawas / kortim dan pencacah. Salah satu tugas pengawas yaitu mengisi kuesioner yang sudah diberikan tanda diisi oleh petugas pada kuesioner Sakernas salah satunya yaitu mengisi kode KBLI. BPS sudah meluncurkan aplikasi Sibaku Mobile untuk membantu pengawas dalam mengisi kode KBLI , namun Sibaku Mobile belum dapat mengidentifikasi kode KBLI secara spesifik , Sibaku Mobile memberikan rekomendasi dengan mencocokan kata kunci yang dimasukan dengan deskripsi dari klasifikasi kode KBLI sehingga terdapat kelemahan pada metode yang digunakan Sibaku Mobile jika kata kunci yang dimasukan tidak ada yang cocok. Penelitian ini mengembangkan model yang dapat memberikan rekomendasi kode KBLI 2020 secara spesifik menggunakan algoritma Support Vector Machine ( SVM ) yang diimplementasikan ke dalam Natural Language Processing ( NLP ) yang diharapkan dapat membantu pengawas dalam memberi kode KBLI dan meminimalisir kesalahan dalam pemberian kode KBLI pada kuesioner Sakernas. Kata Kunci— KBLI , SVM , Lapangan Usaha , NLP
Pemodelan Topik terkait Keluhan Masyarakat terhadap Pelayanan Transjakarta pada Media Sosial Twitter Fidya Adiningtias ( 221910709 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Ringkasan— Transportasi umum merupakan aspek penting dalam pengembangan kota yang maju. Transportasi umum yang buruk dapat menyebabkan ketidakpuasan pengguna , kemacetan lalu lintas yang parah , kualitas operasional sistem transportasi umum yang menurun , dan menciptakan kesenjangan sosial. Sebagai transportasi umum yang populer dan banyak diminati masyarakat Jakarta , Transjakarta memiliki keluhan-keluhan dari masyarakat terkait ketidaktepatan waktu kedatangan bus , kepadatan penumpang , kondisi fisik armada yang buruk , kurangnya pelayanan dan keramahan petugas , serta masalah terkait sistem pembayaran. Twitter , sebagai salah satu media yang dimiliki Transjakarta , menjadi media yang paling efektif dan banyak digunakan oleh masyarakat untuk mengajukan keluhan terkait pelayanan Transjakarta. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui topik apa saja yang menjadi keluhan dan pembicaraan masyarakat di media sosial Twitter terhadap pelayanan Transjakarta. Tahapan penelitian ini dimulai dengan mengumpulkan data twit tentang pelayanan Transjakarta yang kemudian diklasifikasikan ke dalam kategori keluhan dan bukan keluhan menggunakan teknik Semi-Supervised Learning dengan algoritma Random Forest , Support Vector Machine ( SVM ) , dan Regresi Logistik. Selanjutnya dilakukan pemodelan topik dengan menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) dan Latent Semantic Analysis ( LSA ) . Hasilnya menunjukkan bahwa model klasifikasi terbaik adalah algoritma SVM dengan nilai akurasi sebesar 90,46 % dan metode pemodelan topik terbaik adalah LSA dengan coherence score sebesar 0.51544 untuk 2 kelompok topik yang tersebar. Kata Kunci— Pemodelan Topik , Keluhan , Transjakarta , Twitter.
Ekstraksi Informasi Website Security Vulnerabilities Menggunakan Named Entity Recoqnition ( NER ) Muhammad Ferdi ( 221810454 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T Ringkasan— Jumlah pengguna layanan internet dunia terus meningkat setiap tahunnya yang diikuti dengan perkembangan website yang merupakan platform yang mudah diakses. Tetapi , dibalik kemudahan aksesnya website memiliki kerentanan terhadap serangan siber seperti SQL injection , XSS ( Cross-Site Scripting ) dan phising. Penelitian ini mengekstraksi informasi terkait dengan website security vulnerabilities pada data Common Vulnerabilities and Exposures ( CVE ) tahun 2020-2022 menggunakan model Named Entity Recognition ( NER ) bahasa Inggris custom menggunakan spaCy yaitu salah satu library pemrograman python. Data dikumpulkan dari website CVE dengan metode web scraping. Hasil pengujian model diperoleh hasil Precision 77,42 % , Recall 52,17 % dan F1-score 62,34 % . Hasil ekstraksi data diperoleh 1027 entitas. Jenis serangan yang paling banyak dilaporkan adalah XSS. Jenis perangkat yang paling sering mengalami kerentanan yaitu android. Celah yang sering digunakan oleh penyerang yaitu admin panel. Dampak yang paling sering terjadi adalah pengambilalihan website. Sementara itu , Software dan sistem operasi yang sering mengalami kerentanan yaitu software-software dari IBM. Website yang dilaporkan sering mengalami kerentanan dan serangan adalah Wordpress. Kata Kunci— Website , Common Vulnerabilities and Exposures ( CVE ) , Named Entity Recognition ( NER ) , spaCy.
Analisis Keamanan Sistem Pengarsipan menggunakan Protokol Notarize File over the Blockchain ( Studi Kasus : Hyperledger Fabric dan OpenDocMan ) Rihadatulaisy Salsabila Nurudin ( 221810568 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , SST. , M.T. Ringkasan—Arsip merupakan dokumen yang penting bagi suatu organisasi. Pengelolaan arsip secara manual memiliki banyak kekurangan. Akan tetapi , digitalisasi arsip juga dapat menimbulkan masalah baru , yaitu masalah keamanan informasi ( salah satunya manipulasi data ) . Hal ini dapat diatasi dengan menerapkan teknologi blockchain yang menjamin keamanan informasi pada sistemnya. Blockchain membutuhkan protokol tambahan untuk mengakses dan menyimpan dokumen. Salah satu protokol yang dapat digunakan yaitu Notarize File over the Blockchain ( NFB ) . NFB memungkinkan pengguna untuk mengarsipkan , mengambil , dan membuktikan keberadaan suatu arsip dalam sistem. Protokol NFB dapat dikatakan unik karena di satu sisi menggabungkan sistem terdistribusi ( blockchain : Hyperledger Fabric ) dan terpusat ( DMS : OpenDocMan ) . Namun di sisi lain , hal ini menentang konsep awal terbentuknya blockchain yang merupakan sistem terdistribusi dengan tujuan untuk meningkatkan keamanan informasi pada sistem. Oleh karena itu , dilakukan analisis keamanan terhadap tiga aspek ( confidentiality , secara integrity , availability ) pada keseluruhan. Terdapat 2 indikator pada aspek confidentiality , 4 indikator pada aspek integrity , dan 1 indikator pada aspek availability. Hasil analisis keamanan menunjukkan bahwa sistem telah memenuhi semua indikator pada ketiga aspek. sistem Kata Kunci—blockchain , NFB , keamanan informasi , sistem pengarsipan.
Penerjemah Bahasa Isyarat Studi Kasus : Bahasa Isyarat Indonesia Faiq Zakki Mubarok ( 221709674 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , S. ST. , M. Si. pada umumnya Ringkasan—Komunikasi tunarungu. Penyandang dilakukan menggunakan bahasa verbal , namun terdapat kelompok yang memiliki keterbatasan dalam berkomunikasi secara verbal yaitu penyandang tunarungu biasanya menggunakan bahasa isyarat sebagai alat untuk berkomunikasi. Permasalahannya adalah tidak semua orang bisa mengerti bahasa isyarat , dan tidak semua orang bisa menggunakan bahasa verbal sebagai alat komunikasi. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan modul penerjemah bahasa isyarat BISINDO sebagai penghubung antara masyarakat umum dengan penyandang tunarungu sehingga dapat memperkuat hubungan interpersonal antara kedua belah pihak. Modul penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia dibangun dengan bantuan modul Mediapipe sebagai modul ekstraksi fitur tangan dan pose tubuh , dan pelatihan modul penerjemah menggunakan arsitektur LSTM. Berdasarkan hasil pengujian , model LSTM yang dibangun mendapatkan akurasi sebesar 92,857 % dan memiliki efisiensi yang lebih baik dibandingkan model penelitian terdahulu. Kata Kunci— Penerjemah Bahasa Isyarat , BISINDO , Ekstraksi Fitur , Mediapipe.
Kajian Perbandingan Microsoft SQL Server Dan Hyperledger Fabric Studi Kasus Database Kepegawaian BPS Akhmad Fadil Mubarok ( 221810129 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , SST , MT yang sistemnya blockchain terdistribusi , Ringkasan— Perkembangan teknologi memunculkan berbagai teknologi baru , salah satunya adalah blockchain. Melalui shared ledger , blockchain berkembang menjadi teknologi yang dapat digunakan untuk menyimpan data seperti halnya database. Dengan juga menyediakan high availability melalui fault tolerance. Akan tetapi , blockchain sebagai database masih memiliki batasan , salah satunya adalah throughput yang rendah. Contoh blockchain yang dapat digunakan selayaknya database adalah Hyperledger Fabric , tetapi terbatasnya perbandingan Hyperledger Fabric dan Microsoft SQL Server mengakibatkan ketidakjelasan keandalan Hyperledger Fabric sebagai database untuk alternatif dari Microsoft SQL Server. Oleh karena itu , peneliti melakukan kajian membandingkan Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric dari segi fitur dan performa. Perbandingan fitur dilakukan dengan membandingkan karakteristik baik kekurangan maupun kelebihan platform pengujian , sedangkan performa dilakukan dengan membandingkan waktu eksekusi tiap operasi pengujian. Pengujian kueri Hyperledger Fabric dilakukan melalui CLI dan CouchDB. Dari penelitian ini , diketahui bahwa setiap platform mempunyai karakteristik unik yang menjadikan keunggulan dan kelemahan dari setiap platform pengujian. Selain itu , Microsoft SQL Server menghasilkan performa yang lebih unggul dibandingkan Hyperledger Fabric secara keseluruhan pengujian performa. Oleh karena itu , diperlukan pengembangan lebih lanjut bagi implementasi blockchain sebagai database sebelum digunakan sebagai alternatif Microsoft SQL Server. Kata Kunci— Blockchain , Database , Microsoft SQL Server , Hyperledger Fabric
Penerapan Safe Exam Browser dalam Ujian dengan Sistem Ujian BYOD Di Politeknik Statistika STIS Verry Fitra Nata Rahman ( 221710038 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh SST , MT Ringkasan— Evaluasi merupakan hal yang penting dalam proses pembelajaran , salah satu bentuk evaluasi tersebut adalah pelaksanaan ujian. Dalam keadaan pembelajaran daring selama pandemi yang dilakukan oleh Politeknik Statistika STIS menggunakan bantuan Learning Management System ( LMS ) . Namun diperlukan suatu sistem ujian yang pada penerapannya mampu memberi evaluasi pembelajaran yang baik dengan menjamin keamanan ujian untuk memberikan hasil yang sesuai seperti pada keadaan pembelajaran luring. Safe Exam Browser merupakan aplikasi bantu untuk mengamankan ujian daring yang dapat mengakses web dengan tampilan layar penuh. Safe Exam Browser bisa dipadukan dengan LMS untuk ingin menyelenggarakan ujian daring. Untuk mengkaji tentang penerapan Safe Exam Browser dalam ujian dengan sistem ujian Bring Your Own Device ( BYOD ) di Politeknik Statistika STIS. Pada penelitian ini , model ujian akan dibangun berdasarkan data observasi yang diperoleh dan hasil evaluasi yang didapat dari penetration testing. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi rekomendasi dalam model pelakasanaan ujian secara daring dan selanjutnya bisa digunakan sebagai pengganti ujian menggunakan kertas pada ujian luring Politeknik Statistika STIS. itu peneliti Kata Kunci— Safe Exam Browser , Learning Management System , Penetration testing , BYOD , Ujian Daring ,
Pengembangan Aplikasi FASIH Badan Pusat Statistik dengan Framework Flutter Riofebri Prasetia ( 221911192 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , SST , MT oleh pihak ketiga dilakukan Ringkasan— Badan Pusat Statistik ( BPS ) menerapkan beberapa metode pengumpulan data , salah satunya adalah Computer Assisted Personal Interviewing ( CAPI ) . Saat ini , CAPI tahap BPS yang dikenal sebagai FASIH sedang dalam pengembangan menggunakan bahasa pemrograman Kotlin. Hal ini mengindikasikan bahwa aplikasi CAPI hanya dapat dioperasikan pada platform Android. Keputusan menggunakan bahasa Kotlin tanpa mempertimbangkan bahwa tim BPS belum familiar dengan bahasa Kotlin. Meskipun demikian , terdapat alternatif pengembangan aplikasi multiplatform , yaitu Flutter , yang dapat diterapkan dalam pengembangan FASIH BPS. Akan tetapi , BPS belum pernah melakukan studi terkait pengembangan aplikasi sehingga kekurangan dan FASIH menggunakan Flutter , kelebihan dalam penerapan tersebut dalam teknologi pengembangan aplikasi FASIH belum diketahui. Oleh karena itu , penulis bertujuan untuk melakukan kajian pengembangan aplikasi FASIH memanfaatkan teknologi Flutter. Pembangunan aplikasi dilakukan dengan menggunakan metode Rapid Application Development ( RAD ) Prototyping. Selanjutnya , aplikasi hasil pengembangan akan diuji menggunakan pengujian black box dan uji performa dengan menggunakan aplikasi pihak ketiga , yaitu Apptim. Hasil pengujian black box menunjukkan bahwa aplikasi sudah memenuhi kebutuhan fungsional dari pemangku kepentingan. Dari segi performa , versi FASIH berbasis Kotlin mengungguli versi FASIH berbasis Flutter. Namun , Flutter memiliki keunggulan dalam waktu pengembangan cepat. Selain itu , dalam aspek pengembangan antarmuka pengguna , aplikasi FASIH dapat berjalan di beberapa platform. Akan tetapi , integrasi lebih lanjut diperlukan untuk memastikan fungsi aplikasi FASIH berjalan dengan baik. Kata Kunci— FASIH , Flutter , Kotlin
Pemanfaatan Citra Jalan dengan Google Street View dalam Melihat Ruang Terbuka Hijau dan Hubungannya dengan Tingkat Kemiskinan ( Studi Kasus pada Kota Bandung ) Emir Luthfi ( 221810266 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Setia Pramana , Ph.D Ringkasan— Penggunaan citra jalan memiliki banyak manfaat dengan sumbernya yang populer yaitu Google Street View ( GSV ) . Dengan salah satu metode pengolahannya menggunakan segmentasi semantik yang dapat mengklasifikasikan setiap piksel sesuai dengan kategori dari model pre-trained PSPNet yang digunakan. Green View Index ( GVI ) menjadi salah satu trend penelitian segmentasi semantik dalam melihat Ruang Terbuka Hijau berdasarkan persepsi manusia dari suatu daerah. RTH memberikan daya tarik lebih kepada penduduk yang tinggal di sekitarnya. GVI yang diperoleh dapat menangkap RTH yang lebih tinggi dibandingkan data RTH Kota Bandung yang memberikan nilai dengan rata-rata 22,5 % . Selain itu , Facebook Relatif Wealth Index ( RWI ) sebagai indikator geospatial big data juga digunakan dalam melihat hubungan dengan tingkat kemiskinan. Persentase penduduk miskin digunakan sebagai tingkat kemiskinan. Dalam menggambarkan pendekatan pengaruh antar variabel dilakukan dengan analisis regresi spasial dengan model regresi Spatial Autoregressive ( SAR ) yang lebih baik daripada regresi OLS pada model yang digunakan. GVI memiliki hubungan yang negatif terhadap tingkat kemiskinan , sedangkan RWI tidak berpengaruh signifikan terhadapnya. Kata Kunci— Citra Jalan , Segmentasi Semantik , GVI , RWI , Tingkat Kemiskinan.
Analisis Kegunaan Teknologi Blockchain pada Manajemen Rantai Pasok Studi Kasus : Rantai Pasok Beras Gaberiel ( 221810314 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , M.T. teknologi blockchain merupakan Ringkasan— teknologi penyimpanan berbasis buku besar yang terdistribusi menjamin transparansi , keamanan , dan keterlacakan. teknologi blockchain mempunyai kelebihan yaitu penyimpanan yang tidak dapat diubah , terdesentralisasi , dan menyediakan keterlusuran. Masalah dalam rantai pasok beras adalah ketersediaan stok beras di seluruh daerah secara tepat waktu , ini dapat diantisipasi dengan melaporkan setiap transaksi kepada pihak berwenang , ini berkaitan dengan penimbunan yang kerap dilakukan. Setiap pelaku rantai pasok menyimpan data transaksi mereka masing- masing. Blockchain dapat meminimalkan kemungkinan penimbunan , meningkatkan transparansi dalam rantai pasok. Data dalam rantai pasok mudah dimodifikasi , karena transaksi tidak dibukukan secara global sehingga tidak ada transparansi. ini menggunakan metode DSRM , dimulai dari Penelitian menganalisis sistem berbasis blockchain , menganalisis kebutuhan sistem dan menerapkannya. Penelitian menghasilkan sistem penyimpanan transaksi serta penelusuran berbasis blockchain. Fitur yang dikembangkan adalah standarisasi data transaksi , penyimpanan yang immutable , dan penelusuran. Penelitian ini berhasil membangun sistem rantai pasok beras berbasis teknologi blockchain yang mendukung standarisasi data , transparansi , keterlacakan , dan penyimpanan yang immutable. terkini , merancang sistem Kata Kunci—Blockchain , rantai pasok , keterlacakan , transparansi , immutable.
Pembangunan R Package untuk model Zero-Inflated Binomial dengan Metode Hierarchical Bayes ( Studi Kasus : Proporsi Korban Kejahatan Tingkat Kabupaten / Kota ) Rizqina Rahmati ( 221810583 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah , SST , M.Si Ringkasan— Pendugaan parameter untuk area domain kecil dengan menggunakan data area domain besar sudah mulai digunakan di indonesia. Metode SAE menggunakan informasi pada area sekitarnya dan menghubungkannya dengan informasi tambahan yang berkorelasi dengan variabel penduga untuk menghasilkan dugaan yang presisi. Kelebihan nilai 0 pada data biner yang akan diduga dapat mengakibatkan overdispersi. Masalah tersebut dapat diatasi dengan model Zero-Inflated Binomial. Pengembangan metode SAE model ZIB dengan Hierarchical Bayesian dianggap lebih mudah dari segi komputasi. Untuk memudahkan penggunaan dalam model yang dibentuk , peneliti membangun R Package untuk model Zero-Inflated Binomial dengan Hierarchical Bayesian yang dapat dikunjungi pada laman https : / / CRAN.R-project.org / Package=saeHB.ZIB. Package sudah dievaluasi menggunakan beberapa uji seperti uji validitas dan SUS. Dari hasil evaluasi , Package yang telah dibangun sudah sesuai dan dapat diterima oleh pengguna. Kata Kunci— Small Area Estimation , Zero-Inflated Binomial , Hierarchical Bayesian , R.
Text Mining terhadap Perilaku Cyberbullying berdasarkan Karakteristik Demografi Pengguna Twitter di Indonesia Eka Putri S ( 221709654 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST. , M.Si. Ringkasan— Cyberbullying menjadi salah satu isu sosial yang perlu diperhatikan dalam penggunaan media sosial yang semakin meningkat dan tidak bisa dihindari. Media sosial sebagai alat komunikasi terhubung secara luas dengan siapa pun memberikan semakin banyak kesempatan untuk berekspresi dengan batasan penggunaan bahasa yang minim. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi teks cyberbullying pada studi kasus Twitter dengan menggunakan metode Lexicon Based dan Multinomial Naïve Bayes. Metode Multinomial Naïve Bayes dilakukan dengan teknik semi-supervised learning untuk menghasilkan pseudo-label pada data yang berjumlah banyak. Penelitian juga memprediksi karakteristik demografi pengguna mencakup gender dan kelompok umur. Untuk mengetahui gambaran dari pola pengelompokkan cyberbullying , dilakukan analisis deskriptif terhadap data Metode Multinomial Naïve Bayes dengan teknik semi-supervised learning menunjukkan akurasi yang lebih baik daripada metode Lexicon Based dalam mengklasifikasi twit cyberbullying. Hasilnya pada kurun waktu Januari 2021 , cyberbullying di Twitter didominasi oleh gender laki-laki dan kelompok usia di bawah 30 tahun. twit yang sudah dikumpulkan. ini Kata Kunci— Cyberbullying , Text Mining , Klasifikasi , Multinomial Naïve Bayes , Lexicon Based
Pemetaan Kerentanan DBD Berdasarkan Tempat Perkembangbiakan Nyamuk Menggunakan Google Street View Images Studi Kasus : Provinsi DKI Jakarta Renata Putri Henessa ( 221911079 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , M.Si tahun Indonesia selama empat Ringkasan— Demam berdarah adalah ancaman kesehatan serius yang cepat menyebar. Indonesia berada di peringkat kedua di Asia dalam jumlah kasus demam berdarah , setelah India. Provinsi DKI Jakarta salah satu provinsi dengan kasus tertinggi di terakhir. Meskipun pengendalian nyamuk menjadi kunci dalam pencegahan dan pengendalian demam berdarah , upaya yang telah dilakukan di Jakarta masih belum optimal. Solusi yang dapat diterapkan adalah menggunakan Google Street View dan metode klastering untuk mengidentifikasi wilayah rentan. Google Street View menunjukkan bahwa pot tanaman adalah objek yang sering ditemukan di ruang terbuka di Jakarta , dan diperlukan langkah preventif untuk mengurangi keberadaannya. Metode klastering menggunakan algoritma k-means dan fuzzy c-means dengan klaster 2 , 3 , dan 4. Hasil analisis menunjukkan bahwa k-means terbaik dalam dengan mengidentifikasi wilayah rentan di Jakarta. Penggunaan Google Street View dan metode klastering ini dapat memberikan panduan untuk merencanakan strategi pengendalian yang lebih efektif. Dengan memanfaatkan Google Street View sebagai sumber data alternatif , pemetaan tingkat kerentanan dan pemahaman tentang persebaran nyamuk dapat ditingkatkan di Provinsi DKI Jakarta. Kata Kunci— demam berdarah , Google Street View , klastering , 2 klaster memberikan hasil DKI Jakarta