alwanrahmana/ner_scientific_abstract huggingface dataset:
dan Evaluasi Visualisasi Data Interaktif Pada Publikasi Laporan Bulanan Data Sosial Ekonomi Indonesia Hafidz Isa Nasruddin Lizana ( 221709724 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Setiap bulan ( Badan Pusat Statistik ) BPS mempublikasikan buku LBDSE Indonesia , dimana di dalam publikasi tersebut berisi perkembangan dari 18 topik data beserta visualisasinya. Namun , visualisasi data pada publikasi LBDSE tidak lengkap dan hanya bersifat statis , sedangkan data yang ada memiliki dimensi / variabel yang cukup besar. Sehingga peneliti berfikir untuk mengimplementasikan visualisasi data interaktif publikasi LBDSE pada SIVIS LBDSE agar memudahkan dalam memahami data-data nya. Untuk menilai keberhasilan tujuan pengimplementasian tersebut , peneliti akan melakukan evaluasi terhadap visualisasi data pada SIVIS LBDSE berdasarkan penilaian pengguna menggunakan 8 indikator penilaian yang diadopsi dari penelitian terdahulu. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengimplementasikan visualisasi data interaktif pada data LBDSE , mengevaluasi visualisasi data pada SIVIS LBDSE , serta mengetahui visualisasi data terbaik terhadap data kategorik publikasi LBDSE. Dengan bantuan 50 responden , mereka menilai bahwa visualisasi data pada SIVIS LBDSE memiliki keunggulan dan kekurangannya masing-masing berdasarkan 8 indikator penilaian yang digunakan. Namun secara keseluruhan responden mengurutkan visualisasi data terbaik untuk data kategorik secara berturut-turut yaitu , Bar Chart , Tree Map , Bubble Map , dan Pie Chart. Kata Kunci— Implementasi , Evaluasi , Visualisasi Data Interaktif , SIVIS LBDSE , Indikator Penilaian.
Pembangunan R Package Untuk Model Spatial Fay- Herriot dengan Pendekatan Hierarchical Bayes Studi Kasus : Persentase Penduduk yang Mengalami Keluhan Kesehatan di Provinsi Papua dan Papua Barat Tahun 2021 Arina Mana Sikana ( 221810195 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah , SST , M.Si Ringkasan— Dalam Small Area Estimation , pengaruh acak dari area kecil yang berdekatan secara geografis dimungkinkan untuk menunjukkan pola spasial. Salah satu contohnya adalah pada penyebaran penyakit. Dalam kondisi tersebut , model spasial dipertimbangkan sebagai alternatif dari Fay-Herriot Model yang mengasumsikan pengaruh acak area yang independen. Spatial Fay-Herriot Model diketahui dapat menghasilkan penduga yang lebih presisi pada saat terdapat autokorelasi spasial pada pengaruh acak area. Salah satu model spasial yang menghasilkan penduga yang lebih presisi pada Small Area Estimation adalah model ( SAR ) . Pendekatan Hierarchical Bayes pada Small Area Estimation sangat berguna pada model yang kompleks dan memungkinkan untuk pengembangan distribusi selain distribusi Normal. Selain itu , adanya suatu aplikasi statistik akan mempermudah pengguna untuk melakukan analisis. Penelitian ini dilakukan untuk membangun R Package pada Spatial Fay-Herriot Model dengan pendekatan Hierarchical Bayes. R Package yang dibangun diberi nama ‘saeHB.spatial’ dan dapat diakses pada https : / / cran.r- project.org / package=saeHB.spatial. R Package yang dibangun telah dilakukan uji validitas dan System Usability Scale ( SUS ) , serta diterapkan pada data studi kasus. Simultaneous Autoregressive Kata Kunci— Small Area Estimation , Simultaneous Autoregressive , Spatial Fay-Herriot , Hierarchical Bayes , R Package.
Analisis Sentimen Berbasis Aspek Pada Destinasi Wisata di Indonesia Berdasarkan Review Pengguna Google Maps Studi Kasus : Taman Nasional Bromo Tengger Semeru Cynthia As Bahri ( 221810227 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Lya Hulliyyatus Suadaa , S.S.T. , M.T. Ringkasan—Keberadaan teknologi mampu mempengaruhi dan membentuk pola perilaku seseorang saat merencanakan wisata , sedang berwisata dan setelah berwisata. Review yang diberikan oleh pengunjung terhadap destinasi wisata dapat dimanfaatkan sebagai bahan evaluasi untuk peningkatan kualitas destinasi wisata serta menjadi faktor penentu bagi wisatawan lain untuk berkunjung ataupun bagi wisatawan lama untuk berkunjung kembali. Proses pemanfaatan review tersebut dapat dilakukan dengan menilai aspek-aspek yang terdapat pada destinasi wisata berdasarkan ulasan dari pengunjung. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen berbasis aspek pada salah satu destinasi wisata di Indonesia yaitu Taman Nasional Bromo Tengger Semeru berdasarkan review dari pengguna Google Maps. Aspek yang digunakan diantaranya atraksi , fasilitas , akses , dan harga. Model klasifikasi sentimen yang digunakan adalah model machine learning yang terdiri dari SVM , Complement Naïve Bayes , Logistic Regression , dan transfer learning dari pre-trained BERT , IndoBERT , dan mBERT. Berdasarkan hasil eksperimen , transfer learning dari model IndoBERT mencapai performa terbaik dengan akurasi dan F1-Score masing-masing sebesar 91.48 % dan 71.56 % . Selain itu , diantara model machine learning yang digunakan , model SVM memberikan hasil terbaik dengan nilai akurasi sebesar 89.16 % dan F1-Score sebesar 62.23 % . Kata Kunci— Analisis Sentimen Berbasis Aspek , Google Maps Review , Machine Learning , Transfer Learning
Ekstraksi Citra Satelit sebagai Variabel Penyerta SAE Tingkat Kemiskinan pada Level Kecamatan Studi Kasus : Wilayah Kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2020 Sita Dian Maretna ( 221810608 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Siti Muchlisoh , M.Si. Ringkasan—Penelitian ini fokus pada wilayah kota Provinsi Jawa Barat sebagai area studi kasus. Persentase penduduk miskin yang relatif rendah namun bertolak belakang dengan rasio gini yang cukup tinggi , mengindikasikan fenomena kemiskinan di wilayah tersebut perlu ditelaah lebih dalam. Dalam hal ini , Small Area Estimation ( SAE ) digunakan untuk mengestimasi tingkat kemiskinan pada level area kecamatan. Metode SAE menggunakan variabel penyerta untuk mendukung estimasi dengan tingkat presisi yang memadai. Data Podes seringkali dijadikan variabel penyerta dalam SAE. Namun demikian , interval pengumpulannya yang panjang , membuat data ini kurang dapat diandalkan. Untuk itu , data hasil ekstraksi citra sebagai variabel pernyerta. Oleh sebab itu , penelitian ini akan mempelajari penggunaan citra satelit sebagai sumber data variabel penyerta untuk mengestimasi kemiskinan dengan SAE. Pada penelitian ini , dilakukan SAE tingat kemiskinan pada 71 kecamatan tersampel dari wilayah amatan. Adapun variabel penyerta yang ialah data Podes , ekstraksi citra satelit , dan digunakan kombinasi keduanya. Berdasarkan ukuran evaluasi MSE dan RSE dari hasil estimasi , ditemukan bahwa model terbaik ialah SAE dengan variabel penyerta ekstraksi citra satelit. Oleh sebab itu , pemetaan kemiskinan menggunakan hasil estimasi pada model tersebut. satelit dapat dijadikan altervatif Kata Kunci— Kemiskinan , Small Area Estimation ( SAE ) , EBLUP , Citra Satelit , Remote Sensing.
Sistem Informasi UKM Kewirausahaan Politeknik Statistika STIS ( SIWIRUS ) Muhammad Nirwansyah Adi Eka Putra ( 221810468 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus.M.B.A. Ringkasan—UKM Kewirausahaan atau yang sebelemunya dikenal dengan nama UKM Koperasi Mahasiswa merupakan sebuah sarana untuk mahasiswa Politeknik Statistika STIS yang memiliki minat untuk mempelajari bagaimana caranya menjalankan sebuah usaha. Terdapat banyak kegiatan yang dilakukan oleh UKM Kewirausahaan , salah satunya adalah pre order. Pre order ditujukan untuk mahasiswa yang ingin memesan seragam dan atribut untuk melakukan kegiatan perkuliahan di kampus. Sistem pre order yang dimiliki oleh UKM Kewirausahaan masih kurang mendukung untuk membantu memudahkan mahasiswa dalam melakukan preorder atribut dan seragam , terlebih lagi sudah hampir 2 tahun UKM tidak melakukan kegiatan pre order. Selain itu sistem informasi yang dimiliki oleh UKM Kewirausahaan belum terintegrasi satu sama lain. Oleh karena itu , dalam penelitian ini dilakukan pengembangan sistem informasi pre order dan akan diintegrasikan ke sistem informasi yang sudah ada. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah SDLC dengan pendekatan model waterfall. Sistem yang telah dibangun telah memenuhi kebutuhan UKM Kewirausahaan berdasarkan hasil pengujian System Usability Scale ( SUS ) dan telah berjalan sesuai dengan fungsi berdasarkan hasil pengujian black-box testing. Kata Kunci— Sistem Kewirausahaan Informasi , Pre order , UKM
Analisis Respons Publik Terhadap Pinjaman Online di Indonesia Melalui Data Twitter Selama Pandemi Covid-19 Elsa Kartika Vitriani Marpaung ( 221810262 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo S.Si , M.Sc , Ph.D Ringkasan— Pinjaman online merupakan produk keuangan berbasis digital yang diharapkan pemerintah dapat bertumbuh sebagai alternatif sumber pembiayaan baru bagi masyarakat. Pada tahun 2020 , terjadinya pandemi covid-19 mengakibatkan melemahnya ekonomi masyarakat sehingga permintaan akan pinjaman online meningkat. Dengan memanfaatkan data dari media sosial Twitter , penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai pandangan masyarakat terhadap pinjaman online di Indonesia selama pandemi covid-19 dan topik yang ramai dibicarakan masyarakat terkait pinjaman online. Selanjutnya dilakukan analisis sentimen menggunakan Support Vector Machine ( SVM ) dan topic modelling menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) pada tweet terkait pinjaman online yang dikumpulkan dalam periode waktu 2 Maret 2020 hingga 31 Desember 2021. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa publik khususnya pengguna Twitter lebih banyak memberikan respon negatif terhadap pinjaman online selama pandemi covid-19. Kemudian terdapat 5 topik yang dihasilkan dari tweet bersentimen positif yang kelimanya membicarakan layanan pinjaman online Tunaiku. tentang promosi Sedangkan terdapat 12 topik yang dihasilkan dari tweet bersentimen negatif yang secara umum menggambarkan masalah , kejahatan , serta keluhan dari masyarakat terkait pinjaman online ilegal. Kata Kunci— Pinjaman Online , SVM , Topic Modelling , LDA , Twitter.
Kembali Antarmuka Pengguna Website Politeknik Statistika STIS dengan Metode Human Centered Design Paramitha Madelin Albright ( 221810527 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , S.S.T , M.T. Ringkasan— Politeknik Statistika STIS adalah salah satu Perguruan Tinggi Kedinasan yang telah menggunakan website sebagai fasilitas penyedia informasi tentang Politeknik Statistika STIS. Website Politeknik Statistika STIS yang ada saat ini hanya berfokus pada pengelolaan konten administrator saja , sedangkan antarmuka penggunanya belum diperhatikan sehinnga tampilannya masih kurang menarik. Selain itu berdasarkan evaluasi desain sistem yang berjalan menggunakan Heuristic Evaluation ( HE ) dan QUIS ( Questionnaire of User Interface Satisfaction ) didapatkan 10 indikator heuristik yang masih berada di kategori sedang , dan rata-rata nilai kepuasan pengguna dibawah 7. Hal itu berarti sistem sudah dapat digunakan oleh pengguna untuk menyelesaikan tugas-tugas yang sesuai dengan fungsi utama antarmuka pengguna masih perlu aplikasi , namun ditingkatkan. Penelitian ini menggunakan metode Human Centered Design , yang diawali dengan evaluasi desain sistem yang berjalan , identifikasi kebutuhan pengguna , perancangan desain solusi yang dilakukan sebanyak 2 iterasi , lalu evaluasi desain solusi. Didapatkan hasil bahwa desain solusi yang dirancang dengan Metode Human Centered Design sudah dapat mengurangi masalah pada indikator usability dan meningkatkan kepuasan pengguna. Kata Kunci— Website , Politeknik Statistika STIS , Antarmuka , Heuristic Evaluation , Human Centered Design
Flaming pada Kasus Cyberbullying di Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Rivaldi ( 16.9389 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T , M.T. sosial sebagai Ringkasan— Media salah satu sarana komunikasi saat ini telah menjadi suatu kebutuhan untuk saling berkomunikasi di zaman sekarang. Berbagai platform tersedia untuk berkomunikasi dalam media sosial , salah satunya adalah Twitter. Penggunaan Twitter yang beragam oleh berbagai pengguna tidak diikuti oleh etika-etika yang baik dalam bersosial di dunia maya , hal ini dapat dilihat ketika semakin maraknya cyberbullying. Salah satu bentuk yang cyberbullying yang paling sering ditemukan dalam platform twitter adalah flaming. Penggunaan kata-kata kasar dalam interaksi sering ditemukan sehari-hari dalam twitter. Dengan maraknya ditemukan bentuk-bentuk flaming dalam platform twitter , ingin membangun sebuah model klasifikasi dengan peneliti menggunakan dalam algoritma Naïve Bayes Classifier mengklasifikasikan suatu tweet yang mengandung unsur flaming. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi Data Collection , Pre-Processing , Pembentukan Model Klasifikasi , dan ialah model Evaluasi. Kesimpulan yang dapat diketahui klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dalam mengklasifikasikan tweet yang mengandung flaming mendapatkan nilai akurasi sebesar 56,2 % dengan metode evaluasi K-Fold Cross Validation. Selain itu perbandingan yang dilakukan dengan algoritma lain dari sisi akurasi serta runtime menghasilkan kesimpulan bahwa Naive Bayes Classifier lebih baik daripada algoritma lain yang menjadi perbandingan. Kata Kunci— Twitter , Cyberbullying , Flaming , Naïve Bayes Classifier.
Penambahan Distribusi Fernandez-Osiewalski-Steel Skew Exponential Power pada Modul dalam Jags S. Sifa’ul Khusna Malikhatul Mutmainah ( 221910689 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Achmad Syahrul Choir , S.ST , M.Si. Ringkasan— Distribusi normal merupakan distribusi paling penting dalam bidang statistika. Namun , banyak kejadian yang membuat data tidak mengikuti pola distribusi normal. Distribusi Fernandez-Osiewalski-Steel Skew Exponential Power ( FOSSEP ) merupakan alternatif distribusi yang adaptif sehingga dapat digunakan dalam berbagai bentuk sebaran data. Just Another Gibbs Sampling ( JAGS ) merupakan salah satu program pemodelan statistik bayesian yang menyediakan wadah bagi pengguna untuk membuat modul program baru sebagai upaya eksplorasi dalam statistik bayesian. Namun , distribusi FOSSEP belum tercakup di dalam program JAGS sehingga perlu dilakukan penambahan distribusi tersebut ke dalamnya. Penelitian ini menambahkan distribusi FOSSEP ke dalam modul neojags pada program JAGS. Tahap verifikasi menunjukkan distribusi FOSSEP yang dibangun telah valid. Modul yang dibangun diimplementasikan dalam analisis regresi dataset ketiga Anscombe’s quartet dan analisis regresi untuk mengetahui pengaruh variabel Tingkat Pengangguran Terbuka ( TPT ) , presentasi penduduk miskin , dan laju pertumbuhan ekonomi terhadap nilai Indeks Pembangunan Manusia ( IPM ) . Regresi dilakukan memanfaatkan distribusi FOSSEP , distribusi Generalized Modified to be Stable as Normal from Burr ( GMSNBurr ) dan Skew t Fernandez ( Skewtf ) . Penelitian ini menunjukkan bahwa dalam regresi dataset ketiga Anscombe’s quartet dan regresi data IPM , distribusi Skewtf menghasilkan model yang lebih baik dibandingkan kedua distribusi lain dilihat dari nilai DIC yang dihasilkan. Kata Kunci— JAGS , Bayesian , FOSSEP , GMSNBurr , dan Skewtf.
Blockchain pada Pelacakan Alur Pemrosesan Data Survei atau Sensus Anggita Aufa Fakhri Zaidan ( 221709559 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Takdir , SST. , M.T Ringkasan— Permasalahan nonrespons pada survei / sensus yang dilakukan BPS menuntut dilakukannya satu upaya peningkatan kepercayaan melalui identifikasi petugas. Namun , dari segi teknis situs resmi sensus masih tersentralisasi dan masih belum dapat disajikannya transparansi informasi terkendala. membuat upaya peningkatan kepercayaan ini Blockchain merupakan teknologi basis data terdesentralisasi dan tidak dapat dirusak sehingga lebih aman. Tahapan penelitian ini mengacu pada metode DSRM. Perancangan sistem dilakukan dengan mengidentifikasi sistem berjalan , merancang proses sistem dengan menerapkan blockchain , menganalisis bisnis kebutuhan sistem , dan mendesain sistem menggunakan UML. Penelitian alur pemrosesan data survei atau sensus dengan memanfaatkan teknologi blockchain. Fitur yang berhasil dikembangkan adalah input berkas informasi petugas oleh BPS dan pencarian berkas informasi petugas untuk seluruh stakeholder yang terlibat. Pemanfaatan teknologi ini dapat meningkatkan kepercayaan responden. Smart contract berhasil diimplementasikan dan berfungsi dengan baik. Berdasarkan hasil pengujian sistem menggunakan black box testing menunjukan kinerja sistem telah sesuai dengan kebutuhan fungsional. ini menghasilkan rancangan pelacakan Kata Kunci— Blockchain , Alur Pemrosesan Data Survei / Sensus , Sistem Pelacakan.
Forecasting Produksi Minyak Kelapa Sawit di Indonesia pada Tahun 2022-2024 Trigels Archelia Br Barus ( 221911061 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Bony Parulian Josaphat , S , Si Ringkasan— F. Kata Kunci— Minyak kelapa sawit. forecasting. ARIMA. GJR- GARCH , LSTM.
Pengembangan Indeks Ketahanan Pangan dengan Citra Satelit Multisumber dan Big Data Geospasial Lainnya Studi Kasus : Provinsi Kalimantan Barat Dwi Karunia Syaputri ( 221911164 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto Ringkasan— Ketahanan pangan yang kuat sangat diperlukan sebagai upaya untuk membentuk sumber daya manusia yang sehat , aktif dan produktif , sesuai dengan Sustainable Development Goals ( SDGs ) , yaitu menghilangkan kelaparan ( zero hunger ) pada tahun 2030. Salah satu provinsi yang masuk dalam prioritas 1-3 ( rentan rawan pangan ) adalah Provinsi Kalimantan Barat. Data indeks ketahanan pangan ( IKP ) resmi Indonesia dipublikasikan oleh Kementrian Pertanian. Ketersediaan informasi dari data citra satelit dan big data geospasial berpotensi menjadi sumber data alternatif untuk pemetaan estimasi IKP dengan tingkat yang lebih granular , update lebih cepat , serta murah. Penelitian ini akan melakukan pemetaan estimasi IKP. Hasil estimasi menggunakan MCDA metod WSM , korelasi pearson secara berturut-turut antara IKP resmi dengan aspek ketersediaan , keterjangkauan , dan -0.49 , dan 0.57. pemanfaatan pangan adalah 0.51 , Pembangunan IKP dengan hasil WSM menggunakan bobot resmi , didapatkan evaluasi RMSE 4.94 , MAE 3.51 , MAPE 0.05 , 0.09. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model machine learning terbaik untuk estimasi IKP adalah model random forest regression ( RFR ) . Peta Estimasi IKP agregat kabupaten / kota dengan machine learning memiliki korelasi pearson 0.13 dengan data IKP resmi dari Kementrian Pertanian. aspek ketersediaan pangan , keterjangkauan pangan , pemanfaatan pangan dengan data resmi secara berturut-turut adalah 0.6 , 0.4 , dan 0.5. Sedangkan estimasi korelasi untuk Kata Kunci— IKP , citra satelit , big data geospasial , machine learning , MCDA
Pembangunan Sistem Informasi Forum Diskusi Mahasiswa Berbasis Web Bernaldo Napitupulu ( 221810213 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , SST , MT Ringkasan—Diskusi yang dilakukan antar mahasiswa mengalami kesulitan , seperti mahasiswa hanya mengandalkan orang yang dikenal , kesulitan mencari teman diskusi , sebagian mahasiswa malu bertanya secara langsung kepada dosen. Hasil diskusi belum terdokumentasikan sehingga mahasiswa lain yang sedang mengalami kesulitan memahami materi perkuliahan dan sedang mencari pertanyaan yang sama tidak memperolehnya. Pada penelitian ini dilakukan pembangunan sistem informasi forum diskusi mahasiswa yang dapat digunakan sebagai sarana untuk melakukan diskusi antar mahasiswa. Pembangunan yang dilakukan menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) model waterfall. Sistem dibangun berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel , javascript dengan VueJs dan MySQL sebagai DBMS. Evaluasi pembangunan sistem forum diskusi dilakukan dengan metode black box testing dan SUS. Hasil pengujian menggunakan black box testing menunjukkan bahwa sistem telah berfungsi dengan baik dan hasil SUS menyatakan bahwa sistem forum diskusi dengan nilai sebesar 78,59 dapat dikategorikan baik. Kata Kunci— forum diskusi , SDLC , Laravel , VueJs
Pembangunan Package R untuk Small Area Estimation ( SAE ) pada Variabel Respon Binomial Menggunakan Empirical Bayes dengan Informasi Cluster Nensi Fitriani ( 221810499 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ika Yuni Wulansari , S.S.T. , M.Stat. Ringkasan— Survei merupakan kegiatan pengumpulan data yang hemat sumber daya dengan mencakup sebagian populasi dan informasi yang lebih detail. Hasil dari survei disebut estimator disajikan sampai level ( administrasi ) tertentu. Seiring meningkatnya kebutuhan estimasi pada level yang lebih kecil , jumlah sampel yang tersedia tidak cukup representatif untuk pendugaan langsung. Small Area Estimation ( SAE ) dapat menjadi solusi untuk masalah ini. Namun , survei dengan variabel response tipe data biner tidak dapat diestimasi menggunakan metode dengan asumsi normalitas. Estimasi pada tipe data biner ini selanjutnya dapat diatasi dengan metode Empirical Bayes ( EB ) . Tujuan penelitian ini adalah membangun package R untuk metode Empirical Bayes pada tipe data biner , yang bertujuan memberikan kemudahan pada pengguna dalam melakukan estimasi untuk area kecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode pendugaan area kecil yang dibangun mampu menunjukkan akurasi hasil pendugaan yang lebih baik daripada pendugaan langsung dan penambahan variabel penyerta serta informasi cluster mampu meningkatkan akurasi pada pendugaan area kecil. Kata Kunci— Small Area Estimation , Empirical Bayes , Binomial , Cluster.