alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
Perbandingan Model Machine Learning dan Deep Learning dalam Memprediksi Curah Hujan Dasarian ( Studi Kasus : Stasiun Meteorologi Kertajati ) Hanivianisa Hamson ( 221910721 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Bony Parulian Josaphat , S.Si. , M.Si. Ringkasan— Indonesia merupakan salah satu negara yang mengalami ancaman perubahan iklim yang berdampak pada pola dan distribusi curah hujan yang tidak menentu. Untuk itu , perlu adanya penelitian mengenai prediksi curah hujan. Oleh karena itu , penelitian ini berfokus pada penerapan metode machine learning dan deep learning , yaitu Support Vector Regression ( SVR ) , Extreme Gradient Boosting ( XGBoost ) , Multilayer Perceptron ( MLP ) , dan Long Short-Term Memory ( LSTM ) , dalam memprediksi curah hujan dasarian ( sepuluh harian ) , serta menentukan model yang terbaik. Data penelitian ini dikumpulkan melalui situs web Data Online BMKG dari Januari 1978 hingga Desember 2022. Penelitian ini menggunakan Grid Search CV untuk melakukan simulasi hyperparameter dan memperoleh kombinasi hyperparameter terbaik. Model yang telah dibangun dievaluasi menggunakan ukuran MAE , RMSE , dan 𝑹𝟐 . Hasil kinerja dari keempat model tidak berbeda jauh. Berdasarkan evaluasi kinerja pengujian dan visualisasi grafik , model prediksi LSTM merupakan model terbaik dalam memprediksi curah hujan dasarian di Stasiun Meteorologi Kertajati , dengan nilai MAE sebesar 35,547 , RMSE sebesar 54,590 , dan 𝑹𝟐 sebesar 0,557. Kata Kunci— Curah hujan dasarian , SVR , XGBoost , MLP , LSTM
Named Entity Recognition ( NER ) pada Kueri Domain Statistik Studi Kasus : Kueri Statistik Bidang Sosial Kependudukan untuk Pencarian pada Linked Open Data ( LOD ) Tabel Dinamis BPS Wildannissa Pinasti ( 221910931 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Mesin pencarian harus dapat memahami keinginan pengguna agar dapat mengembalikan hasil pencarian yang relevan. Terdapat suatu platform bernama Indonesia Data Hub ( INDAH ) yang dilengkapi dengan fitur mesin pencari. Mesin pencari portal INDAH telah memanfaatkan Linked Open Data ( LOD ) yang dikembangkan pada penelitian sebelumnya. Namun , fitur tersebut masih memiliki kekurangan dalam memahami maksud kueri pengguna. Salah satu teknik yang dapat digunakan mesin pencari untuk lebih memahami maksud pengguna adalah mengidentifikasi entitas pada kueri menggunakan Named Entity Recognition. Mengetahui jenis entitas pada kueri dapat membantu mesin pencari lebih memahami maksud pencarian dan memberikan hasil pencarian yang lebih baik. Dalam penelitian ini dilakukan pemodelan NER untuk mengekstraksi entitas pada kueri mesin pencari dengan domain statistik menggunakan model Conditional Random Field ( CRF ) dan mendapatkan f-1 score sebesar 0.9110 pada CRF dengan base feature dan sebesar 0.9139 pada model CRF dengan penambahan fitur POS. Pada studi kasus pencarian sederhana menggunakan kueri ambigu terhadap LOD menunjukkan bahwa pencarian dengan ekspansi kueri pada entitas yang dicari sinonimnya memiliki performa yang lebih baik dalam menemukan hasil pencarian dibandingkan pencarian biasa tanpa ekspansi kueri. Kata Kunci— Named Entity Recognition , kueri , mesin pencari , Conditional Random Field , Linked Open Data
Perbandingan Metode Support Vector Regression dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Studi Kasus : Saham MEDC Faiz Syafiq Osdimansyah ( 221910760 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Bony Parulian Josaphat , S.Si. , M.Si. Ringkasan— Investasi saham sering menghadapi risiko yang investor dalam tidak menentu. Dalam rangka membantu pengambilan keputusan investasi dan manajemen risiko , penting untuk memiliki pemahaman tentang prediksi return saham pada masa depan. Penggunaan metode ekonometrik untuk prediksi data keuangan seringkali sulit dilakukan karena memerlukan pemenuhan asumsi. Metode machine learning yang tidak tergantung pada asumsi menjadi pilihan yang tepat untuk melakukan prediksi. Metode Support Vector Regression ( SVR ) telah digunakan dalam beberapa prediksi data keuangan dan menghasilkan performa yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi return saham pada masa yang akan datang dengan menggunakan Support Vector Regression kemudian dibandingkan dengan metode GARCH. Data return yang digunakan dalam penelitian ini dihasilkan dari harga saham historis PT Medco Energi Internasional Tbk ( MEDC ) . Metode SVR yang dioptimasi menggunakan Grid Search CV menghasilkan model SVR terbaik dengan variabel lag return , harga penutupan saham , dan teknikal indikator dengan RMSE pada data testing sebesar 0,0092 dan MAE sebesar 0,0070. Hasil ini mampu mengungguli metode GARCH dengan model ARMA ( 1,1 ) -GARCH ( 1,1 ) dengan RMSE sebesar 0,0382 dan MAE sebesar 0,0452. Kata Kunci— prediksi return , support vector regression , GARCH , teknikal indikator.
Pengembangan Sistem Pengajuan Pencairan Anggaran dan Pengelolaan Nota Dinas ( SICANDI ) Studi Kasus BPS Kota Palembang M. Rifky Naratama Susanto ( 221810473 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa , S.S.T. , M.T. Ringkasan—Badan Pusat Statistik ( BPS ) merupakan salah satu instansi / lembaga pemerintah non kementerian. Dalam melaksanakan penyelenggaraan administrasi , BPS Kota Palem- bang memiliki beberapa kendala dalam melakukan pencairan anggaran. Oleh karena itu , penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem yang dapat mewujudkan proses administrasi yang transparan dan akuntabel serta pengelolaan nota dinas di lingkungan kerja BPS Kota Palembang yang mudah diakses dan dioperasikan oleh pegawai yang memiliki peranan dalam proses pengajuan pencairan anggaran. Dalam pengemban- gan sistem ini , peneliti menggunakan model pengembangan Rapid Application Development ( RAD ) . RAD memungkinkan untuk melakukan pengembangan sistem dengan periode waktu yang sangat singkat. Sistem yang dikembangkan diuji menggunakan Uji Black Box , Uji Kegunaan Sistem dengan System Usability Scale ( SUS ) , dan Uji Transparansi dan Akuntabilitas. Dari seluruh skenario Uji Black Box , hasil yang didapat sesuai dengan harapan pengguna dan hasil dari SUS diperoleh nilai rata-rata 76,25. Rata-rata nilai tersebut berada di atas 70 , artinya sistem telah layak untuk digunakan ( acceptable ) . Dan untuk pengujian transparansi dan akuntabilitas , didapatkan hasil bahwa tujuan transparansi dan akuntabilitas yang ingin dicapai oleh subject matter dalam SICANDI sudah tercapai. Kata Kunci—Pengajuan , Nota Dinas , RAD , SUS , Uji Black Box.
Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Perpustakaan ( SIMPus ) Politeknik Statistika STIS Berbasis Web Modul Backend Muhammad Abdurrofi ( 221910857 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Perpustakaan Politeknik Statistika STIS telah menggunakan sistem informasi bernama SIMPus. Sistem tersebut ada yang berbasis Android untuk mahasiswa serta web untuk petugas. SIMPus Android digunakan untuk pelayanan dan web untuk administrasi. Namun , karena hanya berbasis Android maka mahasiswa pengguna selain Android tidak dapat menggunakan aplikasi tersebut. Peneliti menawarkan sebuah solusi berupa aplikasi berbasis web. Pengembangan aplikasi dibagi menjadi modul frontend dan backend. Penelitian ini berfokus pada pembangunan backend services menggunakan arsitektur client-server. Services akan menyediakan fungsi – fungsi untuk memberikan respons sesuai permintaan frontend. Metode pengembangan sistem pada penelitian ini adalah Rapid Application Development ( RAD ) . Untuk metode pengujian sistem menggunakan metode white-box dan black-box testing. Backend services menghasilkan API berupa endpoint dengan berbagai HTTP method , seperti GET , POST , PUT , dan DELETE. White- box testing dilakukan pada salah satu fungsi dan black-box testing dilakukan pada salah satu endpoint. Hasil white-box testing menunjukkan bahwa kode program pada fungsi telah dieksekusi semua dan hasil black-box testing menunjukkan bahwa setiap test cases berjalan sesuai harapan. Kata Kunci—SIMPus , Web , Backend , RAD.
Sistem Penarikan Sampel Berbasis Web pada Survei Ubinan Komoditas Padi Muhammad Qadri ( 221709860 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang , Ph.D. Ringkasan— Penyediaan data produksi beras merupakan tanggung jawab Badan Pusat Statistik ( BPS ) sebagai lembaga statistik negara. Untuk menghasilkan data tersebut , BPS memerlukan data produktivitas padi yang diperoleh melalui survei ubinan. Desain sampling survei ubinan padi menggunakan hasil amatan Kerangka Sampel Area ( KSA ) berupa subsegmen wilayah. Penarikan sampel subsegmen pada sistem berjalan masih bersifat manual sehingga dinilai tidak efisien. Selain itu , proses pengajuan sampel tambahan dari daerah juga masih dilakukan melalui email sehingga kurang dapat dipantau tersebut , perkembangannya. Berdasarkan diperlukan sistem berbasis web yang mampu sebuah meningkatkan efisiensi pekerjaan yang terkait dengan sampel pada survei ubinan padi. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle model Iterative Waterfall dengan alasan karena kebutuhan sistem sudah cukup spesifik di sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP dan JavaScript serta PostgreSQL sebagai sistem manajemen basis data. Pengujian dan evaluasi sistem menggunakan teknik Black-Box dan kuesioner System Usability Scale dengan hasil bahwa sistem berfungsi sesuai harapan dan dapat diterima pengguna. awal pengembangan. permasalahan Implementasi Kata Kunci— Penarikan Sampel , Survei Ubinan , Efisiensi
Sistem Peringatan Dini Dropout Politeknik Statistika STIS Menggunakan Analytic Hierarchy Process Naflah Ariqah ( 221709883 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang , Ph.D. Ringkasan— Sebagai lembaga pendidikan tinggi , Politeknik Statistika STIS juga menghadapi permasalahan yang sama seperti perguruan tinggi pada umumnya , yaitu mahasiswa tinggal kelas dan dropout. Untuk mengatasi masalah tersebut , penelitian ini mengajukan Dropout Early Warning System ( DEWS ) atau sistem peringatan dini dropout yang dapat memberikan peringatan dini dropout dan tinggal kelas. Dengan sistem ini institusi untuk memprediksi diharapkan dapat membantu mahasiswa yang berpotensi untuk dropout atau tinggal kelas. Tujuan dari pembuatan sistem ini yaitu untuk membantu dosen pembimbing akademik serta pemangku keputusan Polstat STIS dalam mengetahui potensi dropout mahasiswa. Potensi mahasiswa dropout dan tinggal kelas diukur melalui sebuah skor potensi yang didapatkan dari hasil penilaian 5 kriteria yaitu nilai IP , jenis kelamin , faktor ekonomi , poin pelanggaran , dan catatan tinggal kelas. Hasil prediksi disajikan dalam tiga kategori yaitu potensi rendah , potensi sedang , dan potensi tinggi yang dihitung dari hasil perhitungan pembobotan dengan menggunakan proses hierarki analitik atau Analytical Hierarchy Process ( AHP ) . Uji coba sistem menggunakan uji Black Box dan evaluasi metode perhitungan menggunakan confusion matrix. Kata Kunci— Dropout , AHP , Pendidikan , DEWS
Pengembangan Sistem Informasi Geografis Pengelolaan dan Visualisasi Data Sampel Survei Fajrian Aidil Pratama ( 221709679 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Takdir , SST , M.T Ringkasan— Pengelolaan data sampel dari kegiatan survei non-KSA yang dilakukan masih belum optimal. Salah satu permasalahan yang timbul akibat hal ini adalah tidak adanya informasi mengenai respondent burdent , sehingga pengguna tidak mengetahui sudah berapa kali satu sampel terpilih dan di survei mana saja sampel tersebut terpilih. Hal ini bisa meningkatkan kemungkinan terjadinya non-respon. Selain itu , pengguna tidak bisa melakukan visualisasi sebaran data sampel secara geospasial sehingga pengguna tidak bisa melihat bagaimana pola sebaran sampel. Untuk membantu mengatasi permasalahan tersebut , melalui penelitian ini , dibangun sebuah SIG pengelolaan dan visualisasi data sampel survei berbasis web yang diharapkan dapat menangani permasalahan pengolahan data sampel survei non-KSA di BPS. Sampai saat ini , sistem yang dibangun sudah berhasil dikembangkan. Kata Kunci— data visualization , gis , sampel , webgis , geospatial
Analisis Kesiapan Politeknik Statistika STIS terhadap Implementasi Hybrid Learning berdasarkan Persepsi Mahasiswa Paulina Siallagan ( 221810528 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso S.S.T. , M.T. Ringkasan— Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kesiapan hybrid learning Politeknik Statistika STIS dan memberikan rekomendasi dalam mempersiapkannya. Penelitian ini menggunakan pendekatan survei dengan jumlah sampel sebanyak 340 mahasiswa Politeknik Statistika STIS. Analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis deskriptif dengan pengukuran kesiapan berdasarkan skala penilaian Aydin & Tasci. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan signifikan antara persepsi mahasiswa berdasarkan jenis kelamin , angkatan , dan program studi. Tingkat kesiapan hybrid learning di Politeknik Statistika STIS secara keseluruhan dinilai ready but needs a few improvement. Skor kesiapan yang diperoleh yaitu 3,798 untuk faktor manusia , 3,759 faktor teknologi , 3,498 faktor pengembangan diri , dan 3,463 untuk faktor inovasi. Namun dalam setiap faktor masih terdapat beberapa pernyataan yang dinilai not ready needs some of work sehingga penulis memberikan beberapa rekomendasi untuk meningkatkan kesiapan Politeknik Statistika STIS dalam implementasi hybrid learning. Kata Kunci— Hybrid learning , kesiapan , Politeknik Statistika STIS , Aydin & Tasci
Sistem Informasi Pemberian Rekomendasi Tugas Belajar Jenjang Pendidikan Strata 2 dan Strata 3 di BPS Nurul Ni’mah ( 221709926 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang Sulistiadi , Ph.D. Ringkasan— Dalam meningkatkan kualitas pegawai melalui pendidikan , Badan Pusat Statistik ( BPS ) dibantu Pusat Pendidikan dan Pelatihan ( Pusdiklat ) , salah satunya melalui program Tugas Belajar ( TB ) jenjang pendidikan Strata 2 ( S-2 ) dan Strata 3 ( S-3 ) . Realisasi pegawai BPS yang mendaftarkan diri sebagai calon peserta TB cenderung menurun. Untuk mengantisipasi hal tersebut , serta memudahkan dalam pemberian rekomendasi kepada pegawai yang diusulkan oleh pejabat eselon II , diperlukan suatu sistem informasi pemberian rekomendasi TB S-2 dan S-3. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi pemberian rekomendasi kepada pegawai yang sangat direkomendasikan , cukup direkomendasikan , atau tidak direkomendasikan untuk dapat melanjutkan pendidikan ke jenjang S-2 dan S-3 dengan program TB. Pengambilan keputusan rekomendasi menggunakan metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process ( Fuzzy AHP ) dengan kriteria dan subkriteria penilaian beserta bobotnya dapat diubah oleh pihak tertentu. Sistem dibangun dengan metode Framework for the Application of Systems Thinking ( FAST ) . Sistem dievaluasi dengan black box testing dengan hasil semua fungsi berjalan baik dan System Usability Scale ( SUS ) dengan hasil 80,71 yang artinya sistem dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu seleksi pegawai yang mengajukan diri serta memberikan kesempatan kepada pegawai yang dinilai layak untuk melanjutkan pendidikan dengan TB jenjang S-2 dan S-3 secara efisien dan mengurangi subjektivitas. Kata Kunci— Rekomendasi , tugas belajar , Fuzzy AHP , kriteria , subkriteria.
Optimalisasi Portofolio Menggunakan Metode Mean-Variance dengan Pendekatan Prototype-based Segmentation Rumayani Nur Rohmatus Sa’diyah ( 221910903 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni , S.ST. , M.Stat. segmentasi saham dengan Ringkasan— Untuk membentuk sebuah portofolio saham , pemilihan saham menjadi hal yang penting bagi investor. Ketika data saham berjumlah besar , pemilihan saham menjadi sulit dilakukan. Keputusan pembobotan saham yang tidak tepat dalam sebuah portofolio , rentan membuat portofolio menjadi tidak optimal. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk sebuah pemilihan saham dilakukan portofolio saham , dimana berdasarkan prototype-based segmentation , dan melakukan optimalisasi pada portofolio tersebut menggunakan metode Mean-Variance. Data yang digunakan meliputi return dan volume perdagangan saham aktif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama tahun 2022 yang diperoleh dari Yahoo Finance. Pembentukan portofolio saham menghasilkan sebuah portofolio yang terdiri dari 12 saham , dimana masing-masing saham merepresentasikan setiap irisan dari kombinasi hasil segmentasi pada data saham cross-sectional , histogram , dan time series. Optimalisasi pada portofolio tersebut menghasilkan pembobotan saham yang bersesuaian dengan nilai Sharpe ratio dan risk aversion. Saham dengan nilai Sharpe ratio tertinggi mendapatkan bobot terbesar dan tingkat risk aversion yang semakin besar memberikan bobot yang semakin kecil pada saham dengan bobot positif. Kata Kunci— Mean-Variance , Optimalisasi Portofolio , Prototype-based segmentation.
Sistem Informasi Manajemen Arsip Berbasis Web Pada Pusdiklat BPS Grandis Zahron Rusydi ( 221709719 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Arsip merupakan rekaman kegiatan atau peristiwa dalam berbagai bentuk yang dikelola dengan baik dan teliti. Pengelolaan arsip Pusdiklat BPS masih dikelola dengan menggunakan aplikasi Microsoft Excel dan file scan arsip hanya disimpan dalam folder di satu komputer saja serta data arsip yang digunakan belum terintegrasi antar pegawai arsip. Pengelolaan seperti ini menyebabkan lamanya dalam proses pengelolaan arsip baik dari pengumpulan , pelaporan , atau pencarian arsip dan dapat menyebabkan terjadi kehilangan data atau file arsip. Maka peneliti akan mengembangkan sistem informasi manajemen berbasis web dengan menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) model prototipe dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Pada evaluasi sistem pada penelitian ini menggunakan black box testing , SUS , dan pencocokan dokumen SRS dengan mendapatkan hasil yang sesuai dengan harapan pengguna dan pada uji SUS didapatkan skor sebesar 84.5. Selain ketiga evaluasi tersebut , terdapat surat pernyataan dari pihak pusdiklat yang menyatakan bahwa sistem yang dibuat sudah dapat mengefisienkan pekerjaan dalam pengelolaan arsip dan memenuhi persyaratan yang diminta di Pusdiklat BPS. Kata Kunci— Arsip , web , pengelolaan , SDLC.
Pengaruh Faktor Lingkungan Berdasarkan Citra Satelit terhadap Jumlah Kasus Tuberkulosis di Pulau Jawa Tahun 2021 Apriliyanti Eka Putri ( 221910879 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Prof. Setia Pramana , S.Si. , M.Sc. , Ph.D Ringkasan— Tuberkulosis merupakan 10 penyakit teratas di dunia yang menyebabkan kematian dan merupakan penyakit menular yang paling berbahaya. Salah satu faktor dari penyebaran dan penularan Tuberkulosis adalah lingkungan. Data dari citra satelit mampu memberikan informasi spasial tentang sebaran dan kondisi kualitas lingkungan dengan cepat dan akurat. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui gambaran umum sebaran Tuberkulosis di Pulau Jawa dan mengidentifikasi faktor- faktor yang mempengaruhi dengan mempertimbangkan efek ada tidaknya pengaruh antar wilayah yang berdekatan. Metode penelitian ini menggunakan pendekatan Geographically Weighted Negative Binomial Regression ( GWNBR ) . Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah kasus Tuberkulosis di Pulau Jawa persebarannya cenderung berkelompok antara wilayah dengan jumlah kasus tinggi maupun rendah , sehingga menandakan terdapat efek spasial antar wilayah. Berdasarkan hasil GWNBR menunjukan adanya perbedaan signifikansi variabel di tiap wilayah dan membentuk sebanyak 64 kelompok kecamataan berdasarkan variabel yang signifikan. Dengan penelitian ini diharapkan dapat membantu para pemangku kepentingan dalam membuat kebijakan untuk masing-masing wilayah dalam pencegahan dan penanggulangan Tuberkulosis di Pulau Jawa. Kata Kunci— Tuberkulosis , spasial , citra satelit , GWNBR
Visualisasi Data Rumah Tangga Dan Keluarga Hasil Sensus Penduduk Dan Survei Berbasis WebGIS Studi Kasus Kecamatan Salem , Brebes , Jawa Tengah Aldi Hamidi Lubis ( 221810137 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat. Ringkasan—Kegiatan sensus dan survei Badan Pusat Statistik ( BPS ) menghasilkan pelbagai data , antara lain adalah data rumah tangga dan keluarga. Sensus penduduk 2020 dilaksanakan oleh BPS dengan pendekatan keluarga sebagai unit pendataan , akan tetapi survei-survei di BPS dan analisis statistik sebagian besar menggunakan pendekatan rumah tangga. Oleh karena itu , BPS saat ini mengelola data rumah tangga dan keluarga secara bersamaan. Aplikasi Iframe ( sistem pengolahan kerangka sampel ) BPS terkait fungsi pengelolaan database rumah tangga masih perlu dikembangkan , salah satunya karena belum adanya visualisasi data. Hal tersebut menjadi permasalahan penelitian ini karena belum ada aplikasi yang mengembangkan Iframe guna mengelola data rumah tangga dan keluarga secara bersamaan oleh BPS. Peneliti ingin membangun sebuah aplikasi berbasis webGIS ( web Geographic Information System ) yang dapat memvisualisasikan data rumah tangga dan keluarga hasil sensus penduduk dan survei serta fitur lainnya sesuai dengan kebutuhan pengguna. Aplikasi dibangun dengan metode Rapid Application Development ( RAD ) . Adapun pengguna aplikasi ini adalah BPS Pusat , Provinsi , dan Kabupaten / Kota yang masing-masing memiliki role guna membatasi akses pengguna terhadap data. Kata Kunci—Visualisasi , Data Rumah Tangga dan Keluarga , WebGIS , Rapid Application Development ( RAD ) .
Pembangunan Sistem Informasi UKM KSR PMI Unit Politeknik Statistika STIS Anlin Pradana ( 221911212 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A. Ringkasan— UKM KSR PMI Unit Polstat STIS adalah UKM yang bergerak di bidang pertolongan pertama dan kemanusiaan. Dalam pengelolaan organisasinya , terdapat beberapa aktivitas yang masih belum efektif. Beberapa di antaranya adalah pengelolaan data yang masih berbasis fail , pencatatan data presensi rapat dan jaga klinik yang masih dilakukan secara manual , pembagian jadwal jaga klinik yang belum merata serta calon peminjam tidak memiliki akses langsung untuk melihat ketersediaan inventaris. Melihat permasalahan tadi , diperlukan implementasi yang mampu meningkatkan efektivitas kegiatan KSR. Sistem informasi ini dibuat dengan menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) model waterfall. Setelah sistem selesai dibangun , dilakukan uji coba menggunakan Black Box Testing untuk mengevaluasi kesesuaian fitur-fitur sistem informasi yang telah dibangun dan System Usability Scale ( SUS ) untuk mengukur tingkat usability sebuah sistem. Berdasarkan hasil dari Black Box Testing , didapatkan bahwa sistem sudah berjalan sesuai dengan fungsinya dan dari hasil pengujian SUS , didapatkan hasil bahwa pengguna sudah merasa puas dengan sistem yang dibangun. informasi sebuah sistem Kata Kunci—Sistem informasi. UKM , KSR , Waterfall , Polstat STIS.