alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
Fanni ( 221709552 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A. iterasi. sistem SDLC model Ringkasan— Penelitian Pengembangan Sistem SKD BPS Modul output dan manajemen pengguna didasarkan dari analisis SKD hanya ditampilkan dalam bentuk tabel dan tidak interaktif. Untuk itu perlu adanya pengembangan sistem SKD untuk memperbaiki dan meningkatkan kualitas web SKD. Dalam melakukan pengembangan sistem survei kebutuhan data output dan manajemen pengguna , peneliti BPS peneliti menggunakan metode Peneliti pengembangan menggunakan diagram Ishikawa sebagai metode analisis masalah , dan analisa PIECES untuk analisis kebutuhan. Selain itu juga , untuk melakukan uji coba dan evaluasi , peneliti menggunakan black box testing dan SUS. Penelitian ini juga rancangan sistem , dan berisikan prosesi bisnis usulan , implementasi dari berhasil membuat dashboard monitoring , manajemen pengguna , dan berhasil migrasi sistem yang lama. Berdasarkan dari uji black box , sistem yang dibuat telah berfungsi sebagai mana input yang dilakukan dan berdasarkan uji SUS , sistem yang dikembangkan dapat diterima oleh pengguna. Untuk rencana selanjutnya menyelesaikan draft penelitian ini menjadi buku skripsi..
seluruh provinsi di Indonesia. Di sisi lain , penyajian data yang tidak interaktif dapat menyulitkan pengguna data yang ingin melakukan perbandingan antar wilayah maupun antar sektor menggunakan data IRIO. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi permasalahan tersebut , yaitu dengan membangun sebuah aplikasi yang mampu memvisualisasikan data IRIO ke dalam bentuk peta dan grafik interaktif. Metode pembangunan aplikasi yang digunakan dalam penelitian adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) model Waterfall. Dari hasil penelitian ini dihasilkan sebuah aplikasi visualisasi IRIO yang dapat menyajikan data IRIO secara interaktif berbasis web yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektifitas penyajian data IRIO. Semua fitur pada aplikasi telah sesuai berdasarkan hasil penguji Black Box. Serta diperoleh skor sebesar 78,003 dari hasil evaluasi System Usability Scale ( SUS ) yang menunjukkan bahwa aplikasi telah dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Kata Kunci— Visualisasi Data , IRIO , SDLC , Web [SEP] Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan pembangunan sistem yang telah dilakukan sebagai berikut : 1. Telah dilakukan pembangunan sebuah aplikasi visualisasi IRIO berbasis web yang berfokus pada penyajian data IRIO yang lebih interaktif dan berdasarkan hasil evaluasi pada aplikasi yang dibangun , skor hasil evaluasi SUS sebesar 78,003 menunjukkan bahwa aplikasi telah dapat diterima dengan baik oleh pengguna. 2. Terdapat tiga dashboard yang ditampilkan pada aplikasi , yaitu dashboard IRIO yang berisi seluruh variabel IRIO , dashboard Struktur Output yang berisi perbandingan antara permintaan intraregional dan interregional , dan dashboard Angka Pengganda yang berisi angka pengganda pendapatan
resmi , big data dimanfaatkan sebagai sumber data lain. Dalam penelitian pariwisata , big data yang menggunakan teknologi pelacakan lokasi seperti Mobile Positioning Data ( MPD ) pada statistik pariwisata resmi masih sangat sedikit. Metode pendekatan dengan passive mobile positioning data merupakan metode yang menjadi mayoritas dalam penerapan MPD di sektor pariwisata. Penelitian ini , menyusun dan memaparkan algoritme berbasis sampel acak MPD pasif yang dapat mengukur jumlah pengunjung wisata dengan pendekatan point of interest yang mendukung kepariwisataan sebagai kajian penerapan MPD pasif dalam statistik pariwisata. Dengan mengimplementasikan sampel acak MPD pasif dari operator jaringan seluler dan proxy dari PoI , algoritme yang dibangun dievaluasi melalui pattern suitability. Ditunjukkan dari kesesuaian pola , algoritme dapat digunakan untuk mengukur jumlah pengunjung di suatu area point of interest , pattern suitability. [SEP] Kajian ini memberikan pemahaman bahwa penerapan sampel acak MPD pasif dengan pendekatan PoI di sektor pariwisata , dapat menghasilkan statistik pariwisata berupa jumlah pengunjung dan kunjungan wisata di suatu area geografis. Penelitian ini berhasil membangun suatu prosedur atau algoritme berdasarkan big data yang dapat mengukur kepadatan jumlah pengunjung pada objek atau destinasi wisata hingga tingkat kabupaten / kota dan mengidentifikasi tipe pengunjung wisata berdasarkan kunjungan pada PoI , yaitu sebagai wisatawan nusantara dan pengunjung setempat. dan menggambarkan pengunjung Selanjutnya algoritme ini dapat dikembangkan menjadi algoritme yang dapat mendeteksi pengunjung dengan kunjungan lebih dari sekali di objek yang sama dalam hari yang sama , misalnya dengan memperhatikan trajectory atau lintasan dari data yang
dalam proses pembelajaran di perguruan tinggi. Pengetahuan terkait kondisi e-learning yang sedang berjalan diperlukan untuk pembentukan saran perbaikan agar penggunaan e-learning yang berkelanjutan dengan kualitas yang baik dapat dicapai oleh institusi. Hal tersebut dapat diperoleh dengan melakukan evaluasi terhadap e-learning. Evaluasi pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan e-learning Maturity model Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan studi dokumentasi dan survei dengan self- administrated questionnaire kepada responden yang dipilih dengan metode purposive sampling. Berdasarkan hasil penelitian , kematangan e-learning di Politeknik Statistika STIS berada di level 3 yang mengindikasikan hasil dari praktik e-learning sudah terlihat di organisasi , namun diperlukan upaya untuk menuangkan praktik e-learning dalam dokumentasi formal untuk memastikan keberlanjutan e-learning di organisasi. Kata Kunci— e-learning , kematangan , eMM ( eMM ) . [SEP] Berdasarkan hasil penelitian , kematangan e-learning di Politeknik Statistika STIS berada di level 3 yang mengindikasikan hasil dari praktik e-learning sudah terlihat di organisasi , namun diperlukan upaya untuk menuangkan praktik e-learning dalam dokumentasi formal untuk memastikan keberlanjutan e-learning di organisasi. Dimensi delivery merupakan dimensi dengan skor yang paling baik sementara 7 / 8 dimensi management memiliki skor terendah dibanding dimensi lainnya. Hal tersebut menunjukkan penyampaian pembelajaran melalui e-learning di Politeknik Statistika STIS sudah baik namun pemantauan dan kontrol dari hasil yang ingin dicapai dari penerapan e-learning masih belum optimal. Melalui pengukuran kematangan ini dibangun rekomendasi dalam upaya meningkatkan kualitas e-learning di institusi. Rekomendasi yang dihasilkan adalah sebagai berikut : 1. Melakukan kegiatan monitoring dan evaluasi secara rutin terhadap saluran komunikasi yang digunakan pada e- learning dan penggunaan yang berkelanjutan dari sumber daya e-learning di institusi 2. Mengumpulkan umpan balik dari mahasiswa , dosen dan tenaga pendidik mengenai pengalaman e-learning mereka di institusi. Khususnya mengenai saluran komunikasi yang digunakan pada e-learning
yang merupakan pihak yang perusahaan-perusahaan ilegal tidak terdaftar dalam Otoritas Jasa Keuangan ( OJK ) . Dengan memanfaatkan data dari media sosial Twitter , penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai sentimen masyarakat mengenai aplikasi investasi ilegal yaitu Binomo yang akan dibandingkan dengan aplikasi investasi legal yaitu Ajaib dan Bibit. Selanjutnya dilakukan analisis sentimen menggunakan Support Vector Machine ( SVM ) dan topic modelling menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) pada tweet terkait aplikasi investasi. Hasil Analisis Sentimen menunjukkan bahwa klasifikasi sentimen negatif pada Binomo lebih baik daripada Ajaib dan Bibit. Topic Modelling menghasilkan 4 topik sentimen negatif pada Ajaib dan Bibit yang membicarakan tentang user experience pada aplikasi. Dan 5 topik sentimen negatif pada Binomo yang membicarakan tentang
, 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Lutfi Rahmatuti Maghfiroh , SST , MT. ( SIMPus ) Perpustakaan Ringkasan— Unit Perpustakaan STIS membangun Sistem Informasi Manajemen untuk menunjang kegiatan pelayanan sehari-hari. Kajian mengenai pemanfaatan suatu sistem , tidak akan pernah terlepas dari penggunanya dalam rangka mengetahui interaksi pengguna dengan sistem tersebut. Untuk mengetahui kondisi dan permasalahan pada sistem yang saat ini berjalan , peneliti melakukan survei pendahuluan terhadap SIMPus menggunakan UEQ versi pendek ( UEQ-S ) . Hasil survei menunjukkan perlunya perancangan ulang antarmuka SIMPus. Oleh karena itu , peneliti memutuskan untuk membangun ulang SIMPus berbasis web modul frontend. Metode yang digunakan dalam membangun ulang SIMPus adalah metode goal-directed design. Hasil akhir pembangunan ulang berupa desain ulang SIMPus dan purwarupa yang dapat dihubungkan dengan service backend. Hasil evaluasi menggunakan UEQ-S , didapatkan hasil yang lebih baik daripada SIMPus berbasis Android. Kata Kunci— perpustakaan , sistem informasi manajemen , pembangunan ulang , goal-directed design , frontend [SEP] 0.6 0.8 0.6 0.4 0.60 0.97 1.3 1.4 1.5 1.3 1.35 1.45 Gambar 11. Perbandingan grafik benchmark antara fase support dan build Hasil pengujian SIMPus berbasis web , menunjukan bahwa kualitas pragmatis memiliki nilai rata-rata 1.64 yang berarti memiliki evaluasi positif , kualitas hedonis memiliki nilai rata- rata 1.35 yang berarti memiliki evaluasi positif , dan secara keseluruhan rata-rata nilainya 1.45 yang berarti memiliki evaluasi positif dan sudah berada di atas rata-rata nilai kualitas keseluruhan pada benchmark , bahkan mencapai kategori good. Secara keseluruhan , SIMPus berbasis web mengalami tersebut , dikarenakan beberapa pengguna tampilan SIMPus berbasis web semakin bagus kenaikan. Hal merasa Berdasarkan tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Pengujian desain solusi yang dirancang dengan metode goal-directed design mengalami kenaikan. Namun , kenaikan yang terjadi tidaklah signifikan. 2. Pengujian SIMPus berbasis web yang dibangun dan dihubungkan dengan service backend mengalami kenaikan
Sentimen Publik Pada Twitter Terhadap Destinasi Wisata di Indonesia Pada Satu Tahun Pertama Terjadi Covid-19 ( Studi Kasus Pada 6 Destinasi Wisata di Indonesia ) Ahmad Afif Adrinanta ( 221709505 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Yuliagnis Transver Wijaya Ringkasan— Pariwisata merupakan penunjang perekonomian Indonesia. Banyak sekali destinasi wisata di Indonesia yang sangat indah sehingga dapat mendatangkan berbagai wisatawan , baik dari nusantara maupun dari mancanegara. Namun , pada tahun 2020 sektor pariwisata melemah karena terjadi pandemi Covid-19. Maka perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui bagaimana dampak Covid-19 terhadap destinasi wisata di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen dan menggunakan polarity score dalam menilai dampaknya. Data untuk penelitian ini dikumpulkan dari twitter. Dari hasil pengumpulan data , tweet dengan sentimen netral masih mendominasi dari keseluruhan tweet dengan persentase 53 % , 37 % untuk tweet dengan sentimen positif , dan hanya 10 % tweet dengan sentimen negatif. Hasil dari penelitian ini adalah Covid- 19 memiliki dampak yang negatif pada 3 bulan pertama di Indonesia , namun seiring berjalannya waktu rata-rata polarity score bergerak ke arah yang positif sehingga dampak negatif dari Covid-19 semakin lama semakin berkurang. Kata Kunci— Analisis Sentimen , Covid-19 , Destinasi Wisata , Pariwisata [SEP] Dari hasil dan pembahasan yang sudah diuraikan diatas , terdapat beberapa kesimpulan yang didapat yaitu : 1. Dari seluruh tweet , tweet dengan sentimen netral mendominasi dengan persentase 53 % kemudian tweet dengan sentiment positif sebanyak 37 % dan tweet dengan sentimen negatif hanya sebanyak 10 % . Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Hasil dari analisis terhadap dampak Covid-19 terhadap destinasi wisata di Indonesia menjelaskan bahwa Covid- 19 pada satu tahun pertama di Indonesia memiliki dampak negatif terhadap destinasi wisata di Indonesia. Pada awal Covid-19 , rata-rata polarity score bergerak cenderung kearah negatif. Namun seiring berjalannya waktu , rata-rata polarity score bergerak ke arah yang positif sehingga dampak negatif dari Covid-19 semakin lama semakin berkurang. Hal ini juga sejalan dengan data yang disajikan oleh BPS terkait dengan data pertumbuhan PDB di Indonesia secara y-on-y Kemudian berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan terdapat beberapa saran dari peneliti untuk penelitian selanjutnya yaitu : 1. Melakukan Pre-processing dengan lebih baik , agar karakter spasi ( “ “ ) tidak terbaca sebagai sebuah kata sehingga analisis menjadi lebih baik. 2. Menggunakan pendekatan untuk mencari nilai polarity untuk berbagai bahasa sehingga tidak perlu melakukan penerjemahan ke bahasa inggris terlebih dahulu. 3. Pada penelitian ini hanya menggunakan data twitter dengan rentang waktu 1 tahun. Untuk ke depannya , bisa digunakan timeframe yang lebih panjang agar hasilnya lebih maksimal. 4. Tidak hanya menggunakan teks yang didapat pada twitter , namun juga memasukkan gambar ke dalam analisis untuk juga dicari sentimen dari sebuah gambar yang ada di dalam sebuah tweet. [ 1 ] [ 2 ]
di DKI Jakarta. Untuk itu penelitian ini melakukan simulasi mobilitas penduduk DKI Jakarta menggunakan Agent-Based Modeling. Simulasi yang dilakukan adalah simulasi aktivitas mobilitas dari rumah ke kantor dan sekolah. data dari media sosial Twitter menunjukkan bahwa big data memiliki potensi untuk dimanfaatkan untuk studi kependudukan. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu dalam tempat aktivitas berlangsung terdapat pada kecamatan Jagakarsa. Validasi dengan memanfaatkan big data berhasil dilakukan pada
satu indikator tingkat polusi udara adalah Particulate Matter 2.5 ( PM2.5 ) , merupakan partikel halus di udara yang dapat mengganggu kesehatan manusia. Penelitian ini berfokus pada pembentukan model prediksi PM2.5 dengan mempertimbangkan faktor lain , yaitu data kecepatan angin , suhu udara , kelembapan udara , titik embun , tekanan udara , indeks UV , dan jarak pandang. Data dikumpulkan dengan teknik web scraping menggunakan bahasa pemrograman Python dan library BeautifulSoup. Seleksi variabel dilakukan dengan menggunakan metode Recursive Feature Elimination ( RFE ) , Multivariate Adaptive Regression Splines ( MARS ) PSO ) . Kernel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Radial Basis Function ( RBF ) . Model yang diperoleh dilakukan evaluasi hasil prediksi dengan melihat nilai RMSE , MAPE , AIC , RSE , dan MAE yang terkecil. Model yang terbaik adalah model RF-SVR- PSO dengan nilai RMSE , MAPE , AIC , RSE , dan MAE terkecil , model tersebut dapat direkomendasikan digunakan dengan metode SVR. 2. Feature selection mampu memberikan hasil akurasi yang baik. Pada penelitian ini , feature selection yang disarankan untuk digunakan adalah Random Forest. 3. Model SVR dengan optimasi menghasilkan hasil prediksi untuk masa depan yang lebih baik jika dibandingkan dengan model SVR tanpa optimasi. Oleh karena itu , model SVR dengan optimasi PSO lebih disarankan untuk digunakan dalam data ini. 4. Model RF-SVR-PSO lebih di sarankan untuk digunakan sebagai model prediksi PM2.5 di Kota Surabaya. Hal tersebut dikarenakan model memiliki nilai RMSE , MAE , MAPE ,
untuk membantu pengumpulan data Official Statistics. Seperti data dari salah satu situs web properti terbesar di Indonesia yaitu rumah123.com. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dashboard visualisasi serta membuat model prediksi dengan algoritma machine learning harga jual rumah dan apartemen yang bisa dijadikan acuan untuk investor maupun masyarakat untuk membeli atau menjual properti di kemudian hari atau semasa pandemi. Berdasarkan data situs properti rumah123.com kondisi penayangan iklan pada saat pandemi sangat berpengaruh yang mana penayangan tertinggi pada saat PSBB Mikro. Hasil evaluasi terbaik model prediksi dihasilkan nilai performa model dihasilkan oleh algoritma Random Forest Regression yaitu dengan nilai R2-Score sebesar 0,39 ; MAPE sebesar 0,75 untuk model prediksi harga jual rumah , kemudian untuk model prediksi harga jual apartemen dengan nilai R2-Score sebesar 0,78 ; MAPE sebesar 0,3. Kata Kunci— pandemi , Big Data , Situs Properti , Prediksi , Machine Learning , dashboard visualisasi. [SEP] properti menghasilkan iklan pada Berdasarkan hasil dan pandemi bahwa 2. Dashboard visualisasi telah berhasil dibangun dengan menggunakan aplikasi Power BI dan diteribitkan atau dilaporkan dalam bentuk situs web yang bisa diakses oleh pengguna. 3. Model prediksi harga jual rumah dan apartemen telah berhasil dibuat dengan menggunakan beberapa metode machine learning , dengan evaluasi performa 7 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik on Advances V. S. Rana , J. Mondal , A. Sharma [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] model terbaik dihasilkan oleh algoritma Random Forest Regression yaitu dengan nilai R2-Score sebesar 0,35 ; MAPE sebesar 1,39 ; RMSE sebesar 81.676,15 ; dan MAE sebesar 2.645.009.770,36 untuk model prediksi harga jual rumah , kemudian untuk model prediksi harga jual apartemen dengan nilai R2-Score sebesar 0,67 ; MAPE sebesar 2,24 ; RMSE sebesar 19.412,88 ; dan MAE sebesar 231.693.918,17. 4. Faktor yang paling mempengaruhi harga jual rumah berdasarkan nilai variable importance yaitu faktor luas area dengan nilai variable importance sebesar yang variable 0,275 , mempengaruhi harga