alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Pembangunan R-Package Small Area Estimation Metode Hierarchical Bayes pada Distribusi Beta dengan Measurement Error Studi Kasus : Angka Partisispasi Kasar Pendidikan Anak Usia Dini Berdasarkan Jenis Kelamin Pada Kabupaten / Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun 2022 Ratih Rodliyah ( 221910990 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah , S.S.T. , M.Si. Ringkasan— Small Area Estimation ( SAE ) merupakan suatu teknik untuk mengestimasi parameter-parameter subpopulasi yang ukuran sampelnya kecil dengan bantuan variabel penyerta sebagai informasi tambahan yang umumnya berasal dari data sensus dan data administrasi , namun data tersebut memiliki kelemahan yaitu tidak selalu ada ketersediannya. Model SAE dengan measurement error dapat menerapkan data survei sebagai variabel penyerta , akan tetapi metode yang digunakan adalah Empirical Best Linier Unbiased Prediction ( EBLUP ) dimana data harus berdistibusi normal dan variabel penyerta tidak boleh mengandung kesalahan , yang pada kenyataannya data BPS banyak yang bersifat proporsi. Penelitian ini mengkaji penerapan model Hierarchical Bayes ( HB ) dengan measurement error distribusi beta. Model kemudian akan diimplementasikan pada R package bernama ‘saeHB.ME.beta’ yang dapat diakses pada https : / / cran.r-project.org / web / packages / saeHB.ME.beta / index.ht ml. Package yang telah dibangun dievaluasi dengan uji validasi dan digunakan untuk mengestimasi Angka Partisipasi Kasar ( APK ) Pendidikan Anak Usia Dini ( PAUD ) berdasarkan jenis kelamin level kabupaten / kota Provinsi Jawa Tengah. Hasil dari uji validasi dan etimasi menggunakan R package menunjukkan bahwa R package dapat diterima dan mampu meningkatkan presisi pendugaan langsung. Kata Kunci— SAE , HB , Beta , measurement error , R Package.
Analisis Klasifikasi URL Berbahaya Menggunakan Metode Support Vector Machine ( SVM ) dan Convolutional Neural Network ( CNN ) Rizka Julianisa Asri ( 221911157 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , MT. Ringkasan—Dampak yang signifikan dirasakan masyarakat akibat perkembangan teknologi. Dampak negatif yang paling sering terjadi adalah kejahatan siber. Metode pendeteksian kejahatan siber masih tergolong dilakukan dengan metode tradisional yaitu dengan teknik signature based detection. Namun penggunaan teknik signature based detection tidak dapat mendeteksi intruksi yang tidak ada di database signature , tidak dapat memberikan solusi , dan banyak memerlukan resource yang besar. Sehingga dibutuhkan suatu metode yang modern dan memberikan hasil yang baik , yaitu dengan menggunakan metode SVM dan metode CNN. Hasil pendeteksian menunjukkan metode SVM dengan akurasi sebesar 85 % dan CNN dengan akurasi sebesar 94.71 % dan nilai loss sebesar 0.1215. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode yang terbaik yaitu metode CNN. Hal tersebut juga didukung dengan kecepatan performa model CNN lebih cepat daripada metode SVM. Kata Kunci— Kejahatan Siber , URL , SVM , CNN. akses Perkembangan
Spasial Prevalensi Balita Stunting di Pulau Jawa Tahun 2021 Dinda Fahrani ( 221910859 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Prof. Setia Pramana , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Ringkasan—Prevalensi balita stunting setiap provinsi di Pulau Jawa belum mencapai target RPJMN 2020-2024 yaitu 14 % di tahun 2024. Pemerintah menetapkan bahwa empat dari enam provinsi di Pulau Jawa menjadi prioritas penanganan kasus stunting karena kasus stunting yang tinggi. Persebaran angka prevalensi balita stunting di Pulau Jawa sangat beragam di setiap kabupaten / kota ( heterogenitas spasial ) . Pengumpulan data kasus stunting masih bersumber pada statistik resmi klasik. Era transformasi digital menuntut kebutuhan sumber data baru yang lebih cepat , dan akurat , salah satunya big data. Salah satu sumber big data yang sering digunakan dalam analisis spasial kasus stunting adalah data citra satelit. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis spasial dalam mengkaji variabel yang memengaruhi prevalensi balita stunting di Pulau Jawa tahun 2021 , termasuk variabel dari citra satelit , berdasarkan karakteristik setiap kabupaten / kota di Pulau Jawa. Penelitian ini menggunakan model Mixed Geographically Weighted Regression ( MGWR ) untuk mengatasi heterogenitas spasial global dan lokal. Terbentuk 17 kelompok wilayah dengan kesamaan karakteristik berdasarkan variabel independen yang signifikan memengaruhi prevalensi balita stunting. Kata Kunci— stunting , big data , citra satelit , MGWR.
Estimasi Luas Lahan dan Produksi Perkebunan Tembakau dengan Remote Sensing Di Kabupaten Pamekasan Jawa Timur Umi Maisyuroh ( 221910968 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat Ringkasan— Indonesia merupakan salah satu negara penghasil tanaman tembakau terbesar di dunia. Badan Pusat Statistik ( BPS ) melaporkan nilai ekspor tembakau nasional pada Januari- Desember 2021 mencapai US $ 73,84 juta atau sekitar Rp 1,06 triliun. Namun tembakau dapat mengganggu kesehatan jika diproduksi menjadi rokok. Oleh karena itu , pentingnya dilakukan pemantauan produksi tembakau. Pengumpulan data dilakukan secara konvensional sehingga memakan waktu yang lama dan biaya yang besar. Salah satu solusinya adalah remote sensing. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi luas lahan dan produksi perkebunan tembakau di Kabupaten Pamekasan Jawa Timur menggunakan remote sensing. Penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi supervised yaitu Random Forest , CART , dan Support Vector Machine ( SVM ) untuk mengklasfikasikan kelas tutupan lahan. Hasil penelitian menunjukkan model SVM memberikan hasil terbaik dengan nilai F1-Score sebesar 88,5 % . Estimasi produksi tembakau dengan data produktivitas dari publikasi BPS sebesar 14.823 ton untuk Kabupaten Pamekasan tahun 2022. Estimasi produksi dengan model Geographically Weighted Regression ( GWR ) berada di level kelurahan / desa sehingga ada 189 persamaan produksi. Kata Kunci— Produksi Tembakau , Remote Sensing , Machine Learning , Model GWR.
Sentimen Data Twitter Tentang Pengelolaan Sampah dengan Metode VADER dan Support Vector Machine ( SVM ) Mutia Soraya Adila ( 21810481 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Anugerah Karta Monika , S.SI , M.E. 2021 Pada tahun pemerintah. Ringkasan—Pengelolaan sampah yang baik dan benar merupakan solusi utama dalam mengatasi jumlah timbunan sampah di Indonesia yang merupakan permasalahan yang selalu dihadapi Indonesia setiap tahunnya. Mengelola sampah dengan baik dan benar merupakan tugas bersama antara masyarakat dengan pemerintah memperbaharui Peraturan Menteri LHK No. 14 mengenai bank sampah. Maka pada penelitian ini penulis akan melakukan analisis sentimen untuk melihat perkembangan sentimen publik di Indonesia terkait pengelolaan sampah melalui pengguna Twitter sebelum dan sesudah pembaharuan Permen LHK dan membandingkan dua metode klasifikasi sentimen yaitu VADER dan VADER yang di-training dengan model SVM. Hasil dari penelitian ini didapatkan adanya tren naik pada sentimen positif terkait pengelolaan sampah dari tahun 2019 hingga tahun 2021 dan adanya tren turun pada sentimen negatif terkait pengelolaan sampah dari tahun 2019 hingga tahun 2021 sementara untuk sentimen netral tidak menunjukkan pola tertentu. Untuk perbandingan metode yang digunakan ditunjukkan metode VADER menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dengan nilai akurasi sebesar 46 % . Kata Kunci— Analisis Sentimen , Pengelolaan Sampah , Machine Learning , VADER , SVM.
Respon Publik Terhadap Pelaksanaan Program Pemulihan Ekonomi Nasional Melalui Data Twitter Nadiah „Ainayya Sholihah ( 221709878 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D. ( WHO ) Ringkasan—World Health Organization telah menetapkan bahwa COVID-19 merupakan pandemi yang telah menyebar ke seluruh dunia dan menyebabkan berbagai masalah diberbagai bidang [ 1 ] . Di Indonesia , kebijakan PP 23 / 2020 tentang Pelaksanaan Program Pemulihan Ekonomi Nasional ( PEN ) ditetapkan sebagai solusi untuk mengatasi masalah dibidang ekonomi. Selanjutnya dilakukan analisis respon publik sebagai bahan penyempurnaan kebijakan tersebut. Hasilnya yaitu dari data hasil scraping twitter diketahui bahwa respon publik tinggi hanya pada tanggal ditetapkannya kebijakan tersebut , lalu pada tanggal-tanggal selanjutnya jumlah tweet cenderung konstan. Selanjutnya , dilakukan analisis sentimen dengan Multinomial NBC. Hasilnya menunjukan bahwa tweet mengenai Program PEN didominasi oleh opini netral. Kemudian , diperoleh empat topik yang diperoleh dari topic modelling yang menjadi tren percakapan di twitter mengenai Program PEN yaitu tweet berupa laporan penyerahan bantuan di daerah , Program PEN UMKM dan padat karya mendukung pemulihan laporan pelaksanaan padat karya mangrove , dan tweet yang tidak berhubungan dengan Program PEN. ekonomi , Kata Kunci— twitter , program PEN , analisis sentimen , topic modelling.
Mekanisme Identifikasi Duplikasi Akun Toko pada Pembentukan Repositori Marketplace untuk Penyusunan Statistik E-Commerce Dina Salsabila ( 221709635 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Takdir , SST. , M.T. Ringkasan— Saat ini BPS mulai melakukan pengumpulan data marketplace untuk menggambarkan keadaan e-commerce di Indonesia. Dalam proses pengumpulan data sering terjadi duplikasi data akun toko yang mempunyai akun toko lebih dari satu marketplace sehingga berdampak pada hasil analisis data marketplace menjadi bias. Untuk mengurangi duplikasi data , maka penelitian ini mengkaji pengembangan mekanisme untuk mengidentifikasi duplikasi akun toko antar marketplace yang berbeda. Algoritma kesamaan kata yang digunakan yaitu Levenshtein Distance untuk kesamaan nama toko dan Cosine Similarity untuk kesamaan etalase , deskripsi dan nama produk. Hasil pengujian dengan regresi logistik biner diketahui bahwa variabel yang memiliki pengaruh terbesar terhadap status kesamaan akun toko berturut-turut yaitu nama toko , nama produk , etalase toko , dan deskripsi toko. Hasil prediksi kesamaan akun toko dengan model tersebut memiliki total akurasi untuk data dengan dan tanpa stemming berturut-turut sebesar 96.3 % dan 96.2 % . Berdasarkan hasil tersebut maka model ini bisa digunakan untuk memprediksi kesamaan akun toko antar marketplace , sehingga bisa membentuk repositori marketplace untuk penyusunan statistik e-commerce. Kata Kunci— Marketplace , algoritma kesamaan kata , Levenshtein Distance , Cosine Similarity , regresi logistik biner.
Peremajaan Antarmuka SIMDIKLAT dengan Metode User-Centered Design ( UCD ) Chory Ayu Zulfaida ( 221810224 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Pusat Pendidikan dan Pelatihan ( Pusdiklat ) Badan Pusat Statistik yang berkedudukan sebagai pelaksana dan penyelenggara diklat membangun SIMDIKLAT sebagai sarana pengelolaan kegiatan diklat. Berdasarkan wawancara dengan staf Bagian Umum Pusdiklat BPS , Pusdiklat BPS mengusulkan untuk melakukan peremajaan antarmuka SIMDIKLAT. Untuk menganalisis permasalahan secara lebih jauh , penelitian diawali dengan evaluasi heuristik antarmuka SIMDIKLAT dan mendapatkan hasil bahwa antarmuka SIMDIKLAT melanggar aturan usability Nielsen sehingga tujuan dari penelitian ini adalah melakukan peremajaan antarmuka SIMDIKLAT guna meningkatkan usability antarmuka pengguna SIMDIKLAT. Peremajaan dilakukan pada antarmuka peran Peserta Diklat. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode User- Centered Design melalui 3 kali iterasi. Hasil dari iterasi ke-1 berupa wireframe , iterasi ke-2 berupa mockup , dan iterasi ke-3 berupa prototype. Setelah dilakukan 3 kali iterasi , evaluasi heuristik kembali dilakukan pada hasil desain antarmuka dan mendapatkan hasil yang jauh lebih baik daripada antarmuka SIMDIKLAT yang mana sebelumnya terdapat 8 major usability problem turun menjadi 2 minor usability problem. Kata Kunci— Pusdiklat , Peserta Diklat , Evaluasi Heuristik , Peremajaan
Pembangunan Sistem Satu Data Statistik Kriminal Indonesia ( SDSKI ) Berbasis Web Kuh Latersya Tarigan ( 221911177 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A. Ringkasan— Satu Data Indonesia ( SDI ) merupakan kebijakan tata kelola data pemerintah yang bertujuan untuk menciptakan data berkualitas , mudah diakses , dan dapat dibagipakaikan antar instansi pusat serta daerah. Salah satu perwujudan SDI adalah Satu Data Statistik Kriminal Indonesia ( SDSKI ) . SDSKI merupakan gagasan Badan Pusat Statistik yang memotret statistik kriminal secara komprehensif dari sisi lokasi dan waktu , serta informasi mengenai pelaku dan korban. Data kriminalitas bermanfaat sebagai dasar dalam penyusunan perencanaan pembangunan sektoral di bidang keamanan dan hukum untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat secara menyeluruh. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem SDSKI berbasis web untuk memuat data statistik kriminal dengan konsep , definisi , serta standar data yang sama agar memenuhi prinsip SDI sehingga dapat dibagipakaikan antar instansi pusat serta daerah. Pengembangan sistem pada penelitian ini menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model Waterfall dan evaluasi sistem menggunakan kuesioner System Usability Scale ( SUS ) . Hasil penelitian ini adalah Product Requirement Document ( PRD ) , Functional Specification Document ( FSD ) , dan prototipe antarmuka sistem. Kata Kunci— Satu Data Statistik Kriminal Indonesia , Statistik Kriminal , Sistem.
Pembangunan Sistem DataLab BPS untuk Pengolahan Data Mikro Studi Kasus BPS RI Bagus Almahenzar ( 221911108 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang , Ph.D ( DDS ) Statistik Ringkasan— Data hasil sensus dan survei yang dilakukan Badan Pusat Statistik sangat dibutuhkan di berbagai bidang salah satunya dalam proyek yang dilakukan oleh instansi pemerintah atau peneliti. Data mikro adalah data yang memberikan informasi detail terkait individu , rumah tangga , usaha , atau jenis data lainnya. Direktorat Diseminasi ingin meningkatkan integritas data mikro dengan melakukan validasi terhadap penerima data. Pada berbagai NSO di dunia sudah menerapkan sistem seperti itu yang disebut DataLab. Pada tahap implementasi dihasilkan dua aplikasi pada sistem DataLab BPS yaitu aplikasi website dan aplikasi desktop. Aplikasi website digunakan untuk permohonan akun dan permohonan proyek. Aplikasi desktop digunakan untuk membatasi waktu pengguna dalam melakukan pengolahan data , trigger untuk memulai perekaman layar dan restart komputer , dan mengunggah file hasil pengolahan data. Berdasarkan hasil penelitian dapat diambil kesimpulan bahwa sistem DataLab BPS sudah memenuhi tujuan penelitian yaitu membangun suatu sistem yang digunakan dalam pengolahan data mikro. Kata Kunci— DDS , Data Mikro , DataLab , Website , Desktop.
Basic Emotion Masyarakat Pada Masa Pandemi COVID-19 di Media Sosial Twitter Dengan Metode LSTM-FastText Meytry Petronella Purba ( 221810417 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Yuliagnis Transver Wijaya , S.ST , M.Sc Ringkasan— Kebijakan pembatasan kegiatan publik yang diterapkan saat pandemi , menimbulkan efek negatif yang berkaitan dengan emosi dan kesehatan mental masyarakat di berbagai lapisan. Kestabilan emosi merupakan proxy indicator dalam mengukur kesehatan mental. Pandemi mengakibatkan berbagai respon psikologis salah satunya adalah respon emosi. Maka dari itu sangat penting untuk mengetahui emosi apa saja yang paling mendominasi di tengah masyarakat. Oleh karena itu , penelitian ini dilakukan untuk menginformasikan basic emotion twitter dengan masyarakat pada postingan media sosial menggunakan serta model mengimplementasikannya dengan menggunakan salah satu algoritma pembelajaran mendalam yaitu Long Short Term Memory ( LSTM ) dengan word embedding FastText. Penelitian ini berhasil menemukan basic emotion masyarakat yang paling dominan adalah kategori emosi bahagia. Dan berdasarkan model yang telah dibangun LSTM-FastText , menghasilkan akurasi sebesar 99.24 % dan loss sebesar 0.0264. Hal ini menggambarkan bahwa error yang sangat kecil terjadi dalam pengklasifikasian data test. Dan model ini sudah baik digunakan dalam menganalisis basic emotion masyarakat pada masa pandemi covid-19 pada media sosial Twitter. Ekman , emosi Kata Kunci— LSTM , Twitter , Basic Emotion , FastText..
Deteksi Lahan Hutan dan Pembangunan Indeks Kerentanan Deforestasi dengan Citra Satelit Studi Kasus : Kabupaten Sukamara , Kalimantan Tengah Nora Dzulvawan ( 221911179 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto SST. , MT. Ringkasan— Indonesia merupakan salah satu negara dengan tingkat deforestasi hutan yang tinggi dan telah mengurangi hampir sebagian dari hutan Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tutupan lahan hutan dan mengestimasi luas deforestasi hutan di Indonesia dengan memanfaatkan data citra satelit dan teknologi penginderaan jarak jauh. Perubahan tutupan lahan hutan dapat dilihat dengan membandingkan data dari citra satelit Sentinel-2 pada dua titik waktu yang berbeda. Untuk memudahkan analisis hasil dilakukan pendeteksian tutupan lahan hutan dengan menggunakan algoritma supervised learning dan deep learning classification. Pengecekan validasi akan dilakukan dengan melihat nilai accuracy , precision , recall , dan F1-Score untuk melihat peforma hasil pemetaan dari model yang telah dibangun. Model terbaik dari penelitian ini adalah AdaBoost dengan nilai akurasi 92,92 persen dan F1-Score 93,23 persen. Setelah dilakukan analisis didapatkan bahwa kasus deforestasi yaitu pengalihfungsian lahan hutan menjadi perkebuanan kelapa sawit dan total luas deforestasi hutan ( forest loss ) di Kabupaten Sumakara sebesar 28.828,18 m2. di Kabupaten Sukamara tertinggi Kata Kunci— klasifikasi tutupan lahan hutan , pemetaan deforestasi , remote sensing , machine learning
Sistem Informasi Manajemen dan Penilaian Kinerja Mitra Statistik Studi Kasus : BPS Kabupaten Jember M. Sonny Aditama ( 221709797 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , MBA Ringkasan— BPS kabupaten / kota dalam melakukan tugasnya membutuhkan tenaga kerja tambahan yang disebut Mitra Statistik , dalam kegiatan tersebut mitra dapat melaksanakan berbagai tugas , diantaranya yaitu menjadi petugas pendataan lapangan , pengolahan data dan pemetaan. Untuk menjaga kualitas data yang dihasilkan , upaya yang dapat dilakukan adalah menggunakan mitra yang berkualitas dan melakukan evaluasi kinerja mitra. Selama ini data mitra di tiap seksi masih belum terintegrasi sehingga terjadi perbedaan data mitra , selain itu ada peraturan baru mengenai keikutsertaan mitra pada suatu kegiatan sehingga diperlukan sistem agar lebih mudah dalam memilih mitra pada suatu kegiatan. Belum ada kriteria yang jelas pada sistem penilaian kinerja sehingga penilaian masih secara subjektif. Berdasarkan permasalahan tersebut , dilakukanlah pembangunan sistem informasi manajemen dan penilaian kinerja mitra statistik di BPS Kabupaten Jember. Metode pembangunan sistem yang digunakan adalah SDLC Waterfall serta pengujian dan evaluasi menggunakan Black Box Testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu sistem yang dibangun telah berhasil semua fungsinya sesuai yang diharapkan dan dapat diterima dengan baik oleh pengguna dengan nilai 75,00. Kata Kunci— Mitra statistik , manajemen , penilaian kinerja , SMARTER.
Peramalan Jumlah Perjalanan Wisatawan Nusantara ke Provinsi Bali Menggunakan Data Google Trends Zuhrotur Rofiah ( 221810682 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Nasrudin , S.Si , ME Ringkasan— Wisatawan nusantara memiliki peranan penting dalam pembangunan perekonomian. Bali merupakan salah satu tujuan wisata yang banyak diminati wisatawan nusantara. Sektor pariwisata di Indonesia khususnya di Provinsi Bali mengalami penurunan drastis akibat pandemi Covid-19. Pemerintah memprioritaskan wisatawan nusantara dalam pemulihan sektor pariwisata. Data jumlah perjalanan wisatawan nusantara memiliki jeda waktu pada penyediaan datanya. Untuk memantau pemulihan sektor pariwisata dibutuhkan data yang tersedia cepat dan tepat waktu. Data Google Trends merupakan data yang tersedia secara real time. Tujuan dari penelitian ini adalah meramalkan jumlah perjalanan wisatawan nusantara ke Provinsi Bali menggunakan data Google Trends. Model yang digunakan adalah Autoregressive Distributed Lag ( ARDL ) . Kemudian akan dibangun dashboard sederhana menggunakan R Shinny. Berdasarkan hasil penelitian , model yang terbentuk memberikan hasil peramalan yang cukup baik dengan nilai MAPE sekitar 0,22. Dashboard yang dibangun sudah mampu menampilkan hasil peramalan dengan baik , dengan skor SUS sebesar 74. Saran dari penelitian ini adalah melakukan eksplorasi lebih lanjut terhadap istilah pencarian serta menambahkan fitur pada dashboard wisatawan nusantara. Kata Kunci— Peramalan , wisatawan nusantara , Google Trends , ARDL , dashboard.
Pembangunan Ulang Website Badan Pusat Statistik Halaman Beranda , Publikasi , dan Berita Resmi Statistik Denisa Hilmy Atiqah ( 221911050 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I. Ringkasan— Survei Kepuasan Pengguna Website BPS tahun 2021 menunjukkan bahwa secara keseluruhan pelayanan yang diberikan oleh website BPS dinilai baik. Meskipun demikian , terdapat beberapa aspek layanan yang masih mendapatkan skor kepuasan pengguna yang jauh dari yang diharapkan. Sebagai respon dari survei tersebut , dirancanglah sebuah antarmuka web BPS baru pada penelitian sebelumnya. Berdasarkan rancangan tersebut , penelitian ini bertujuan untuk membangun website BPS tampilan baru dalam bentuk sistem nyata lengkap dengan fungsionalitas masing-masing yang siap digunakan dan diakses melalui perangkat apapun. Penelitian ini menggunakan metode sistem. Waterfall Development Pembangunan sistem dilakukan menggunakan React JS dan framework Next JS. Metode pengujian yang digunakan untuk sistem ini meliputi black-box testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Berdasarkan hasil pengujian , sistem yang telah dibangun berhasil berjalan dengan baik sesuai fungsinya dan memenuhi harapan pengguna. dalam mengembangkan Kata Kunci— React JS , Next JS , Waterfall Development
Pembangunan Sistem Informasi Seleksi Mitra Statistik BPS Kabupaten Jember Ainur Rahma ( 221810125 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A. Ringkasan— Pembangunan sistem informasi seleksi mitra statistik BPS Kabupaten Jember bertujuan membangun sistem informasi seleksi mitra statistik secara terintegrasi tahap administrasi , tes tulis , dan wawancara , menyediakan basis data calon mitra statistik yang mengikuti kegiatan seleksi , dan pengujian sistem yang dibangun. Metode yang digunakan meliputi studi pustaka , wawancara , dan pengumpulan kuesioner. Pembangunan sistem informasi seleksi mitra statistik “SIMISTAT” menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan , desain , pembuatan kode program , dan pengujian dengan evaluasi sistem Black Box Testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Dihasilkan : 1 ) sistem informasi seleksi mitra statistik terintegrasi pada tahapan administrasi , tes tulis , dan tes wawancara ; 2 ) sistem informasi seleksi mitra statistik menyediakan basis data calon mitra yang mengikuti kegiatan seleksi ; 3 ) berdasarkan black box testing menunjukkan fungsi atau fitur sistem yang dibangun berhasil dioperasikan ; 4 ) nilai rata-rata System Usability Scale ( SUS ) “SIMISTAT” sebesar 74 pada grade B , dapat diterima pengguna dengan kategori sistem yang dibangun good. Kata Kunci— BPS , Kabupaten Jember , mitra statistik , SDLC , sistem informasi