alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Penggambaran Peta Awal Pemilu 2024 Pendekatan Analisis Sentimen pada Data Twitter Nur Ulum Rahmanulloh ( 221810514 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Sebagai negara demokrasi , rakyat memegang peranan penting dalam penentuan kekuasaan di Indonesia. Agenda politik terdekat di Indonesia adalah Pemilu 2024. Saat ini sudah dilakukan survei oleh beberapa lembaga survei swasta terkait peta politik 2024 yang memunculkan lima nama teratas , yaitu Prabowo Subianto , Ganjar Pranowo , Anies Baswedan , Sandiaga Uno , dan Ridwan Kamil. Penelitian ini bertujuan menggambarkan peta awal Pemilu 2024 melalui pendekatan analisis sentimen pada data Twitter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada jumlah tweet sentimen positif serta jumlah akun yang pro tertinggi adalah terhadap Ganjar Pranowo. Sebaliknya , sentimen negatif dan jumlah akun yang kontra tertinggi adalah terhadap Prabowo Subianto. Banyak kata yang sering muncul pada sentimen positif tokoh berupa ungkapan harapan , doa , dan dukungan. Pada tweet negatif , kata yang banyak muncul berkaitan dengan bidang kerja atau wilayah kerja tokoh. Secara umum , kondisi demografi pengguna Twitter yang pro maupun kontra terhadap lima tokoh politik di antaranya : berlokasi di Pulau Jawa , pada kelompok umur 19–29 tahun , dan berjenis kelamin laki-laki. Kata Kunci— Politik , Pemilu 2024 , Analisis Sentimen
Mesin Pencari Data BPS Menggunakan Linked Open Data , Klasifikasi Kueri , dan Ekspansi Kueri Handy Geraldy ( 221709728 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh SST , MT Ringkasan— BPS membangun portal Indonesia Data Hub ( INDAH ) untuk mendukung Satu Data Indonesia ( SDI ) . Salah satu layanan portal INDAH adalah mesin pencari. Layanan tersebut sulit diberikan jika format data yang digunakan bervariasi. Penerapan Linked Open Data ( LOD ) dapat mengatasi kesulitan tersebut , tetapi pembangunan LOD dengan aplikasi berbasis GUI tidak efisien. Oleh karena itu , LOD akan digunakan sebagai basis pengetahuan mesin pencari portal INDAH. Sementara itu , website BPS memiliki fitur pencarian serupa dengan mesin pencari di portal INDAH. Namun , efektivitas pencariannya masih perlu ditingkatkan. Oleh karena itu , penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan metode transformasi data yang efisien dan membangun mesin pencari fungsi pencarian yang dengan menerapkan LOD dan meningkatkan efektivitas pencarian. Fungsi tersebut meliputi klasifikasi kueri dan ekspansi kueri. Hasilnya , metode transformasi data menjadi LOD yang dibangun dapat berjalan secara efisien ( rata-rata 1,86 detik / tabel ) dan mesin pencari yang dibangun dapat berjalan dengan baik. Dengan adanya fungsi pencarian , hasil yang diperoleh lebih baik , dilihat dari nilai precision , recall , dan relevansi infobox pada eksperimen pencarian. Kata Kunci— Search Engine , Linked Open Data , Text classification , Query Expansion
Penerapan Metode Resampling Pada Klasifikasi Imbalanced Data Biner Status Ketertinggalan Desa Di Jawa Timur Hasran Nawira ( 221709732 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Sukim SST , M.Si Ringkasan— Kesenjangan pembangunan merupakan masalah yang masih perlu diperhatikan di Indonesia yang diperlihatkan dengan masih adanya desa tertinggal. Jawa Timur merupakan provinsi dengan jumlah desa terbanyak kedua di Indonesia dengan jumlah desa sebanyak 8499 desa tahun 2014. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan desa tertinggal berdasarkan lima kabupaten yang memiliki persentase desa tertinggal tertinggi di Jawa Timur memakai data Potensi Desa 2014 , jumlahnya sebanyak 1122 desa , 116 desa termasuk kategori desa tertinggal. Komposisi data yang tidak seimbang ( imbalanced ) merupakan masalah ketika mengklasifikasikan data yang mengakibatkan prediksi menjadi tidak tepat , masalah ini bisa teratasi memakai teknik resampling data seperti Tomek Links , ENN , SMOTE , dan Kombinasinya. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu Random Forest dan XGboost. Hasil klasifikasi data imbalanced serta data balanced dan feature importance serta data keseluruhan yang memperlihatkan bahwa dengan teknik resampling dan metode XGboost dan Random Forest mampu menghasilkan nilai F1-score dan AUC yang meningkat setelah balancing data diterapkan. Selanjutnya diperoleh hasil klasifikasi terbaik menggunakan feature importance dengan metode XGboost dan SMOTE-ENN. Kata Kunci— Desa Tertinggal , Imbalanced Data , Resampling , XGboost , Random Forest.
R Package Model Hurdle Negative Binomial pada Small Area Estimation dengan Menggunakan Metode Bayes Berhierarki Studi Kasus : Angka Kematian Bayi di Pulau Jawa Raka Ikmana ( 221810548 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah , SST. , M.Si. Ringkasan— Survei yang memiliki ukuran sampel kecil seringkali menghasilkan estimasi parameter yang kurang presisi. Teknik Small Area Estimation ( SAE ) digunakan untuk mengatasi masalah tersebut. Model umum yang digunakan dalam SAE adalah model Fay-Herriot dengan metode EBLUP. Namun metode EBLUP didesain untuk data kontinu berdistribusi Normal , sedangkan beberapa variabel pada survei berupa data diskrit , seperti data count. Pemodelan data count seringkali mengalami permasalahan overdispersi dan excess zero , sehingga model yang tepat adalah model Hurdle Negative Binomial. Pemodelan data tak normal pada SAE , seperti model Hurdle Negative Binomial , dapat dilakukan menggunakan metode Bayes Berhierarki karena mampu mengatasi model yang sangat kompleks. Penelitian ini mengkaji dan mengembangkan model tersebut kemudian mengimplementasikannya ke dalam sebuah R Package. R package yang dibangun diberi nama ‘saeHB.hnb’ dan dapat diakses melalui https : / / cran.r-project.org / package=saeHB.hnb. Evaluasi dilakukan pada model dan package yang dibangun dengan menggunakan uji validitas dan SUS. Package yang dibangun telah diterapkan pada data Angka Kematian Bayi pada level kabupaten / kota di Pulau Jawa. Kata Kunci— Small area estimation , bayes berhierarki , hurdle negative binomial , excess zero , R package
dan Estimasi Lahan Perkebunan Karet dengan Machine Learning dan Deep Learning Pendekatan Remote Sensing Studi Kasus : Kabupaten Musi Banyuasin , Provinsi Sumatera Selatan Ahmad Azam Izudin ( 221810117 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Ringkasan— Karet merupakan salah satu hasil komoditas perkebunan Indonesia yang menyumbangkan sebesar 28,9 persen kebutuhan karet di dunia. Tingginya tingkat produksi karet Indonesia , dikarenakan memiliki luas tanaman menghasilkan yang terbesar di dunia. Pendataan lahan perkebunan karet hanya didapatkan melalui Survei Perusahaan Perkebunan ( SKB ) yang masih memiliki keterbatasan. Remote sensing dapat menjadi alternatif pengumpulan data lahan perkebunan karet karena dapat menghemat tenaga , biaya , dan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi lahan perkebunan karet di Kabupaten Musi Banyuasin , Provinsi Sumatera Selatan indeks komposit. menggunakan pita multispektral dan Pengambilan sampel data citra satelit dari Sentinel-2 dan Landsat-8 masing-masing sebanyak 1400 titik yang terbagi menjadi tujuh kelas tutupan lahan. Penciri lahan perkebunan karet mempunyai nilai NDVI , EVI-2 , dan ARVI yang lebih rendah serta lebih tinggi pada nilai NDBI dan NDWI daripada kelas perkebunan nonkaret dan hutan. Penelitian ini juga membandingkan metode machine learning dengan metode deep learning untuk mendapatkan model pengklasifikasian terbaik. Hasil penelitian menunjukan metode machine learning model random forest memberikan hasil terbaik dengan nilai F1-score sebesar 92,56 persen. Kata Kunci— karet , remote sensing , citra satelit , machine learning.
Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Mitra Statistik Studi Kasus : BPS Kota Padang Panjang M Nabil Syukri ( 221810394 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A. Ringkasan— BPS dalam melaksanakan tugasnya seringkali membutuhkan tenaga kerja tambahan yang disebut “Mitra Statistik”. Dalam proses perekrutannya , BPS Kota Padang Panjang menyebar formulir pendaftaran berupa kertas atau menggunakan google form. Di dalam formulir , calon mitra statistik akan mengisi 20 jenis data diri. Tidak sedikit dari mitra statistik yang mengikuti lebih dari satu kali survei ataupun sensus. Namun , setiap kali ingin mendaftarkan diri ke sebuah survei atau sensus , mitra statistik harus selalu mengisi formulir yang cukup banyak tersebut. Ini disebabkan belum adanya sebuah sistem informasi yang berfungsi untuk menampung data diri mitra statistik menggunakan sebuah database. Sistem informasi ini juga dapat digunakan untuk menampung track record seorang mitra statistik sehingga untuk pelaksanaan survei atau sensus berikutnya , BPS Kota Padang Panjang dapat menggunakan data tersebut untuk menyeleksi mitra statistik. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) pendekatan waterfall. Kata Kunci— Sistem Informasi Manajemen , Mitra Statistik , Survei , SDLC , Waterfall.
Perancangan dan Pengembangan User Interface untuk Aplikasi Analisis Sentimen Berbasis Web dengan Metode User-Centered Design Sandya Muti Audina ( 221911170 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa SST , . MT. Ringkasan— Analisis sentimen merupakan suatu proses yang bertujuan untuk menentukan pendapat yang berbentuk teks ( dapat berupa dokumen , kalimat , paragraf , dan lain-lain ) sehingga dapat ditentukan apakah teks tersebut bersifat positif , negatif ataupun netral. Penelitian mengenai analisis sentimen telah banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Di Politeknik Statistika STIS , penelitian tentang analisis sentimen juga telah banyak dilakukan baik di kalangan mahasiswa maupun dosen. Model untuk analisis sentimen biasanya dibangun dengan bahasa pemrograman python. Terdapat beberapa masalah yang sering kali muncul ketika melakukan analisis sentimen dengan menggunakan python. Solusi dari permasalahan tersebut adalah dengan membuat aplikasi analisis sentimen yang khusus untuk melakukan analisis sentimen berbasis web. Dalam pembangunan aplikasi berbasis web , terdapat beberapa hal yang harus diperhatikan. Salah satunya adalah bagian front end terutama bagian user interface. Maka dari itu , dilakukan perancangan user interface untuk aplikasi analisis sentimen berbasis web dengan metode User-Centered Design dan metode evaluasi Cognitive Walkthrough. Hasil dari aplikasi ini berupa prototipe akhir dan panduan perancangan user interface untuk aplikasi analisis sentimen. Kata Kunci— user interface , analisis sentimen , user-centered design , aplikasi web , cognitive walkthrough.
Deteksi Buzzer dan Analisis Sentimen terhadap Produk Kosmetik Lokal ( Studi Kasus : Avoskin & Azarine ) Sheyla Berlianti ( 221911134 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , S.S.T. , M.Si Ringkasan—Perkembangan media membuka banyak peluang sekaligus tantangan dalam berbagai aspek kehidupan yang mendorong terciptanya beragam profesi baru seiring dengan populernya penggunaan media sosial. Salah satu profesi tersebut adalah buzzer yang dimanfaatkan dalam dunia periklanan untuk mengatasi kejenuhan iklan. Meski memiliki dampak positif dalam periklanan , buzzer dapat menimbulkan fenomena Baader- Meinhof , yaitu fenomena dimana seseorang mengalami ilusi keterkinian. Buzzer juga menyebabkan terjadinya bias opini yang merupakan noise dalam analisis sentimen. Mengambil studi kasus produk kosmetik lokal Avoskin dan Azarine , penelitian ini secara bertahap melakukan analisis jejaring sosial pada kedua merek kosmetik di platform Twitter , kemudian mengklasifikasi akun dengan metode semi-supervised untuk memisahkan antara akun buzzer dan nonbuzzer , serta melakukan analisis sentimen. Dalam tahap deteksi buzzer 19,3 % akun dikategorikan sebagai buzzer. Lalu hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa kelas sentimen positif Avoskin dan Azarine memiliki persentase tertinggi baik pada analisis sentimen tanpa deteksi buzzer maupun dengan deteksi buzzer. Hal ini mengindikasikan bahwa mayoritas tweet memberikan tanggapan positif terhadap produk kosmetik lokal yang menjadi studi kasus. Kata Kunci— buzzer , kosmetik , SNA , klasifikasi , sentimen.
Analisis Sentimen Twitter Berdasarkan Topik Keamanan Data Pribadi dengan Metode Long Short-Term Memory dan Word Embedding Muamar Khadafi ( 221910864 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Bony Parulian Josaphat , S.Si. , M.Si. Ringkasan— Menurut perusahaan siber Surfshark , keamanan data pribadi di Indonesia dalam keadaan genting saat ini , terbukti dari kuartal I tahun 2022 jumlah kebocoran data melonjak hingga 143 % pada kuartal II tahun 2022 [ 1 ] . Masyarakat semakin khawatir dengan Keamanan Data Pribadi mereka karena kebocoran data pemerintah yang disebabkan oleh seorang hacker. Untuk mengetahui respon masyarakat yang beragam terkait keamanan data pribadi , peneliti memilih media sosial Twitter. Penelitian ini menggunakan tweet sebagai dataset yang kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan Multinomial Naïve Bayes Classifier ( NBC ) , analisis sentimen menggunakan Long Short-Term Memory ( LSTM ) ditambah Word Embedding , dan analisis pemodelan topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Hasil dari klasifikasi menunjukkan lebih banyak sentimen netral terkait topik Keamanan Data Pribadi. Selanjutnya , hasil analisis sentimen menggunakan LSTM dan Word Embedding menghasilkan akurasi sebesar 84.2 % , hasil tersebut lebih tinggi dibandingkan akurasi RNN dan lebih rendah dibandingkan dengan akurasi Multinomial Naïve Bayes , yaitu sebesar 74,8 % dan 87 % . Terakhir , diperoleh 3 topik yang berkaitan dengan Keamanan Data Pribadi menggunakan pemodelan topik LDA. Kata Kunci— Keamanan Data Pribadi , LSTM , LDA , Twitter , Masyarakat.
Penerapan Algoritma Genetika dalam Otomatisasi Penjadwalan Seminar dan Ujian Sidang Skripsi Alya Safadella Putri Akca ( 22190892 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , SST. , M.T. Ringkasan— Seminar dan ujian sidang skripsi merupakan kegiatan wajib yang terdiri dari mahasiswa , dosen pembimbing , dan dosen penguji pada suatu ruang dan waktu. Kombinasi komponen tersebut perlu ditemukan agar tidak terjadi konflik dengan melakukan penjadwalan. Penjadwalan seminar dan ujian sidang skripsi selama ini dilakukan secara manual dimana memiliki banyak kekurangan sehingga diperlukan algoritma otomatisasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan otomatisasi dalam penjadwalan seminar dan sidang skripsi mahasiswa Prodi DIV Statistika Tahun Ajaran 2022 / 2023 di Politeknik Statistika STIS. Otomatisasi dapat dilakukan menggunakan algoritma genetika yang meniru mekanisme genetika dan seleksi alamiah dalam melakukan pencarian secara efektif. Adapun metode dalam melakukan pemodelan , yaitu fungsi maksimasi , metode elitism , 1-point crossover dan 2-point crossover , dan random mutation with modification. Penelitian ini membagi pemodelan menjadi dua tahap dimana tahap pertama mengalokasikan ke dalam suatu ruangan dan tahap kedua mengalokasikan ke dalam suatu slot waktu. Algoritma genetika mampu menghasilkan penjadwalan yang layak dengan mematuhi aturan yang berlaku secara otomatis ke dalam waktu kurang dari 10 detik. Kata Kunci— Otomatisasi Penjadwalan , Seminar Skripsi , Ujian Sidang Skripsi , Algoritma Genetika , Elitisme , Pairwise Comparisons.
Pembangunan Sistem Informasi E-Canteen Berbasis Web Mobile di Politeknik Statistika STIS Erik Rihendri Candra Adifa ( 221810270 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , SST , MT Permasalahan umum yang ditemukan di kantin Politeknik Statistika STIS diantaranya waktu tunggu antrean yang cukup lama , ketersediaan stok makanan terbatas , dan kebutuhan rekapitulasi penjualan yang akurat. Arahan digitalisasi UMKM oleh pemerintah memberikan peluang bagi Politeknik Statistika STIS untuk mengubah sistem kantin menjadi terdigitalisasi. Sistem yang dibangun memungkinkan pembeli untuk mengetahui informasi ketersediaan menu dan melakukan pememesan menu makan sebelum tiba di kantin. Pembeli juga dapat memberikan penilaian dan saran baik terhadap menu makanan dan pelayanan sebagai bahan masukan atau evaluasi. Dari sisi penjual juga memperoleh keuntungan dengan adanya rekapitulasi dan statistik penjualan secara otomatis. Metode pembangunan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) pendekatan Waterfall. Hasil pengujian black box testing menunjukkan semua fungsi yang diharapkan berjalan dengan baik. Skor hasil pengujian System Usability Scale ( SUS ) berada di angka 74,64 yang menunjukkan sistem dapat diterima dengan baik. Hasil pengujian Post-Study System Usability Questionnaire ( PSSUQ ) juga menunjukkan hasil yang baik pada indikator system usefulness , information quality dan overall satisfaction. Kata Kunci—E-Canteen , SDLC Waterfall , Black box , SUS , PSSUQ.
Optimasi Parameter ST-DBSCAN dengan KNN dan Algoritma Genetika Studi Kasus : Data Bencana Alam di Pulau Jawa 2021 Aisyah Nur Fahira ( 221810126 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni S.ST , M.Stat Ringkasan. Spatio Temporal DBSCAN ( ST-DBSCAN ) adalah metode yang dapat diterapkan pada data spasial yang diikuti dengan atribut temporal. Hasil dari ST-DBSCAN tergantung pada penentuan awal tiga parameter. Inisial parameter yang tidak optimal menyebabkan hasil pengelompokan dengan ST- DBSCAN tidak mencapai solusi yang global optimum. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan penentuan parameter awal pada ST-DBSCAN menggunakan metode k Nearest neighborhood dan Algoritma Genetika yang diuji menggunakan data simulasi kemudian diterapkan dalam pengelompokan wilayah bencana alam. Hasil yang didapatkan adalah pemilihan parameter yang dioptimasi menggunakan algoritma genetika menghasilkan cluster dengan koefisien CDbw terbesar pada perbandingan evaluasi dengan data uji coba skala kecil. Hasil clustering dengan menggunakan metode ST-DBSCAN pencarian parameter local mean menghasilkan 22 cluster dengan 6 cluster besar dan 16 cluster kecil. Cluster menunjukkan pola kejadian spatio-temporal berupa reappearing untuk daerah Jawa Barat dan track pada periode Januari hingga April. Kata Kunci— ST-DBSCAN , optimasi parameter , KNN , algoritma genetika.
Pemodelan Data Pengeluaran Per Kapita Rumah Tangga Provinsi Jawa Timur Tahun 2021 dengan Pendekatan Bayesian Sarah Mutia ( 221910787 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Rindang Bangun Prasetyo , S.S.T. , M.Si. Ringkasan— Pemodelan data pengeluaran per kapita rumah tangga sangat penting sebagai dasar pengambilan kebijakan pemerintah dalam pengentasan kemiskinan. Pemodelan ini dilakukan karena data pengeluaran per kapita rumah tangga sulit diperoleh melalui sensus sehingga diharapkan hasil pemodelan dapat digunakan untuk memprediksi nilai pengeluaran per kapita rumah tangga pada data hasil sensus. Pengeluaran per kapita rumah tangga memiliki karakteristik selalu positif dan menceng kanan. Maka dari itu , pemodelan dengan pendekatan Bayesian menjadi solusi dalam mengatasi distribusi data tidak normal. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan model pengeluaran per kapita rumah tangga dengan pendekatan Bayesian. Pendugaan parameter didasarkan atas distribusi Lognormal dengan metode MCMC dari distribusi posterior dengan Gibbs sampling sebanyak 40.000 iterasi yang konvergen , burn-in 2.000 , dan n-chain 2. Hasil penelitian menunjukkan semua parameter model dapat diduga secara signifikan karena credible interval pada taraf signifikansi 95 % yang ditandai dengan persentil 2,5 % dan 97,5 % dari posterior tidak memuat nilai nol. Nilai DIC yang terbentuk merupakan nilai DIC terbaik setelah dilakukan beberapa kali pemodelan. Kata Kunci— Pengeluaran per kapita , Bayesian , Lognormal , MCMC.
Sistem Presensi Daring Pegawai BPS Berbasis Location Based Services Alvin Berliansyah ( 221709533 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I. Ringkasan— Kegiatan presensi merupakan kegiatan pencatatan kehadiran yang penting dilakukan [ 1 ] . BPS dalam menghadapi tantangan pandemi covid-19 menggunakan microsoft kaizala untuk presensi pegawainya. Namun penggunaan aplikasi kaizala memunculkan beberapa kendala. Akibatnya pengelolaan itu dan pelaksanaan kegiatan presensi terhambat. Untuk diperlukan pembuatan aplikasi presensi online sendiri yang memenuhi kebutuhan presensi pegawai BPS. Sistem diterapkan kedalam 2 aplikasi yaitu aplikasi mobile dan aplikasi web. Aplikasi mobile digunakan untuk pelaksanaan dan monitoring , sedangkan aplikasi web digunakan untuk rekapitulasi presensi. Sistem yang dibangun berpotensi dapat diterima oleh pengguna dan memudahkan pengguna dalam menjalankan serta memonitoring kegiatan presensi pada lingkup pegawai BPS sesuai dengan hasil pengujian UAT berjenis blackbox testing setelah sistem selesai dibangun. Kata Kunci— Presensi , BPS , LBS , Flutter , Pegawai
Pengembangan Sistem Informasi UKM Kerohanian Islam ( Rohis ) Berbasis Web Yoka Prasetia ( 221910846 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A Ringkasan— UKM Kerohanian merupakan wadah yang mewakili mahasiswa untuk mengembangkan minat dan bakat di dalam bidang keagamaan. Saat ini , Rohis memiliki sistem informasi berupa web. Namun , web tersebut belum memiliki fitur atau fungsi yang bisa memenuhi kebutuhan pengguna , sehingga sistem yang berjalan menggunakan solusi alternatif yang mudah dilakukan. Mengingat perlunya sistem informasi dalam kegiatan Rohis , dibutuhkan suatu pengembangan sistem informasi Rohis berbasis web. Sistem informasi ini bertujuan untuk memudahkan pengurus Rohis dalam mengelola kegiatannya. Pengembangan sistem informasi menggunakan metode SDLC model waterfall dengan metode evaluasi menggunakan black-box testing dan SUS. Dari hasil uji coba dan evaluasi tersebut , black-box testing menunjukkan bahwa secara keseluruhan , fungsi dalam sistem informasi sudah berjalan sesuai dengan yang diharapkan dan score SUS sebesar 83.75 % menunjukkan bahwa secara umum sistem informasi yang telah dibuat berkatergori “excellent” dan tidak terdapat masalah yang berarti pada usabilitiy. Kata Kunci— Kerohanian Islam , SDLC , Waterfall , Black-box Testing , SUS.
Luas Lahan Perkebunan Karet dengan Metode Penginderaan Jauh dan Machine Learning Studi Kasus : Kabupaten PALI , Provinsi Sumatera Selatan Renata Pradita ( 221709965 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST. MT. salah Ringkasan— Karet merupakan satu komoditas perkebunan utama di Indonesia dengan produksi tahunan 3,4 juta ton. Tingginya produksi karet didukung oleh luasnya lahan ini metode pendataan perkebunan karet Indonesia. Saat perkebunan karet Indonesia masih memiliki beberapa keterbatasan yaitu diperlukannya tenaga , biaya pelaksanaan , dan waktu yang sangat besar yang salah satunya menyebabkan adanya lag-update selama satu tahun dalam publikasinya. Hal ini membuka peluang untuk eksplorasi alternatif metode baru dalam pendataan perkebunan karet Indonesia. Teknologi remote sensing merupakan salah satu alternatif solusi yang sangat potensial untuk dipertimbangkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi fitur terbaik untuk mengenali citra lahan perkebunan karet , mengidentifikasi model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet dan mengestimasi luas lahan perkebunan karet dengan mengambil studi kasus di Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir ( PALI ) , salah satu daerah penghasil karet di Provinsi Sumatera Selatan. Untuk ini membangun mengimplementasikan dan membandingkan metode machine learning Classification and Regression Trees ( CART ) dan Random Forest ( RF ) . klasifikasi , penelitian model Kata Kunci— Karet , Remote Sensing , Citra Satelit , Machine Learning.