alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
Indonesia memiliki potensi industri pariwisata yang besar sehingga pemerintah perlu mempromosikannya dengan baik melalui pengelolaan informasi pariwisata berbasis teknologi. Untuk itu , akan dibangun direktori online berbasis web di BPS dengan menggunakan database terkait objek pariwisata Indonesia. Perancangan antarmuka sistem akan menggunakan metode card sorting untuk mengatur tata letak fitur berdasarkan prinsip hierarki visual dan informasi. Kemudian , terdapat penggunaan , sistem direktori pariwisata akan dibangun memakai arsitektur three-tier client-server dengan framework CodeIgniter 3 dan Bootstrap 4. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Software Development Life Cycle ( SDLC ) model waterfall. Setelah tahap pembangunan sistem selesai , maka akan dilakukan pengujian fitur dengan metode black box testing dan hasilnya sudah sesuai dengan yang diharapkan. Selanjutnya , terdapat pengujian usability sistem menggunakan survei System Usability Scale ( SUS ) dengan skor akhir 80,17 atau kategori good. Pembangunan web direktori pariwisata dalam mengintegrasikan sistem Webentry dan Wilkerstat sebagai upaya informasi pariwisata kepada diseminasi hasil manajemen masyarakat. dapat membantu BPS diharapkan pariwisata dimulai dari home , daya tarik wisata , penunjang pariwisata , jasa akomodasi , penyedia makan dan minum , serta tentang. 2. Pembuatan sistem informasi berbasis web direktori pariwisata sudah selesai dibangun sesuai dengan permintaan subject matter. Fitur – fitur yang ada di dalam web direktori pariwisata sudah berhasil diuji memakai metode black box testing. Lalu , output yang dihasilkan oleh fitur – fitur tersebut telah sesuai dengan apa yang diharapkan. 3. Web direktori pariwisata dikembangkan menggunakan REST API sebagai upaya BPS dalam mewujudkan keterbukaan informasi publik agar dapat mudah diakses oleh banyak pengguna. browser , dan response API untuk method GET H. Evaluasi Sistem Sistem usulan akan diuji dengan menggunakan metode pengujian black box testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Black box testing adalah metode yang digunakan untuk menguji setiap fitur yang telah dibuat dalam suatu sistem informasi , kemudian dilakukan pemeriksaan apakah output dari sistem
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. [SEP] Berdasarkan hasil penerapan analisis , analisis kebutuhan , analisis sistem usulan , implementasi , dan pengujian , dapat diambil kesimpulan bahwa sistem DataLab BPS sudah memenuhi tujuan penelitian yaitu membangun suatu sistem yang digunakan dalam pengolahan data mikro. DataLab memberikan akses data mikro kepada pengguna data tetapi pengguna tidak mendapatkan file data mikro tersebut yang
Masih terdapat beberapa kekurangan dan masalah yang perlu diperbaiki agar fasilitas tersebut dapat berfungsi dengan semestinya. Maka penulis mengembangkan fasilitas dan mengimplementasikannya ke dalam bentuk aplikasi android dan web administrator. Dari hasil evaluasi SUS , didapatkan bahwa aplikasi android tersebut dapat diterima dengan baik dan siap digunakan. tersebut menjadi informasi sistem Kata kunci— sistem informasi , pencarian , penemuan , android , web [SEP] Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan , didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut : a ) Berhasil dibangun sistem informasi pencarian dan penemuan barang hilang di lingkungan kampus Politeknik Statistika STIS. b ) Telah dibangun aplikasi android Sistem Informasi Pencarian & Penemuan Barang Politeknik Statistika STIS ( SIPPBar STIS ) . c ) Telah dibangun web administrator Sistem Informasi Pencarian & Penemuan Barang Politeknik Statistika STIS ( SIPPBar STIS ) menggunakan framework Laravel 8. d ) Hasil uji black-box testing menunjukkan dari seluruh skenario aplikasi android dan web administrator semua berhasil dilakukan. e ) Hasil evaluasi aplikasi android menggunakan SUS mendapat skor 76,81 yang artinya aplikasi android dapat diterima dengan baik dan siap digunakan.
Bencana ( BNPB ) memanfaatkan sumber informasi seperti provinsi / kabupaten dalam angka dan Survei Potensi Desa ( PODES ) yang dikumpulkan dengan metode konvensional melalui survei dan terdapat jeda ini bertujuan untuk penerbitan publikasi. Penelitian membangun peta estimasi indeks kerentanan banjir di Jawa Timur pada level grid 1,5 km dengan data geospasial citra satelit untuk menghasilkan data yang granular dan up to date menggunakan Analytical Hierarchy Process ( AHP ) . AHP merupakan metode terstruktur untuk menganalisis masalah dengan menentukan bobot setiap indikator. Pada tahap akhir metode AHP perlu dihitung nilai rasio konsistensi ( CR ) untuk memvalidasi bahwa bobot antar indikator konsisten. Hasil penelitian menunjukkan elevation telah mampu digunakan untuk membangun peta estimasi kerentanan banjir. Pada tahap pembangunan indeks diperoleh nilai CR -0,8478 yang kurang dari sama dengan 0,1. Dengan demikian bobot tiap indikator dapat digunakan dalam perhitungan indeks kerentanan banjir. Peta estimasi indeks kerentanan banjir ini telah mampu mengklasifikasikan kerentanan banjir di Provinsi Jawa Timur pada level grid 1,5 km dengan klasifikasi kerentanan sangat rendah , rendah , sedang , tinggi , dan kerentanan sangat tinggi. Saran yang dapat diberikan bagi pemerintah untuk memperhatikan daerah dengan risiko banjir tinggi dan mengimplementasikan kebijakan yang sesuai guna mengurangi risiko banjir serta menerapkan upaya mitigasi yang efektif. Penelitian selanjutnya disarankan untuk lain yang belum mengeksplorasi
, dokumen mengenai survei , pelaporan hasil survei , maupun proses pengajuan pertanyaan. Hal ini disebabkan karena tidak adanya media untuk mendokumentasikan setiap kegiatan di subdit PKS. Maka dari itu , untuk mengatasi permasalahan tersebut , knowledge peneliti merancang management system ( KMS ) berbasis web di subdit PKS. Sistem tersebut dibangun menggunakan metode FAST. Sistem yang telah dibangun akan dievaluasi dengan 3 ( tiga ) metode yakni black box testing , uji SUS , dan uji QUIS. Berdasarkan hasil uji evaluasi sistem , dapat disimpulkan bahwa sistem yang telah dibangun sudah layak digunakan karena fungsi-fungsi di dalam sistem sudah berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. dan membangun Kata Kunci— KMS , PKS , Sistem , Web [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil uji SUS di atas dapat dilihat bahwa rata- rata nilai SUS nya adalah 84,5. Hal ini menandakan bahwa fungsi-fungsi yang ada di dalam sistem ini sudah layak digunakan sesuai dengan peran masing-masing aktor tersebut meskipun masih terdapat penamaan yang tidak konsisten. Menurut dapat merepresentasikan fungsi yang ada pada sistem dengan kebutuhan pengguna sistem. pengujian peneliti , telah hasil ini 3. QUIS ( Questionnaire for User Interface dilakukan Berdasarkan hasil analisis , rancangan dan implementasi yang telah Peneliti bab-bab menyimpulkan sebagai berikut : 1. sebelumnya , pada Penelitian ini telah berjalan sesuai dengan tujuan yang diharapkan , baik dari tujuan umum maupun tujuan khususnya yakni merancang dan membangun Knowledge Management System ( KMS ) berbasis web untuk subdit PKS. Dimana , sistem ini dapat menjadi sarana berbagi informasi dan dapat mendokumentasikan setiap proses bisnis di subdit PKS dan dapat menyediakan solusi dari permasalahan yang sering ditanyakan oleh pihak terkait topik serta menyediakan fasilitas dengan berbagai upload / download dokumen. Sistem yang telah dibangun dapat dikatakan layak digunakan karena fungsi-fungsi yang ada sudah berjalan sesuai dengan kebutuhan. Hal ini dapat dilihat dari hasil uji evaluasi sistem. Saran Berdasarkan dari hasil evaluasi sistem dapat dikatakan bahwa sistem yang telah dibangun peneliti sudah baik. Fungsi atau fitur di dalam sistem juga sudah berjalan sesuai dengan yang diharapkan dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Namun masih diperlukan perbaikan
mengalami hambatan , upaya pemeliharaan BMN oleh penyedia jasa yang masih belum terjamin kualitasnya dan prosedur permintaan perbaikan BMN oleh pegawai dirasa masih kurang efektif karena masih secara manual. Untuk mengatasi permasalahan diatas , telah dilakukan penelitian mengenai Pengembangan Sistem Informasi Kontrol Pemeliharaan Barang Milik Negara ( SIKOP BMN ) dengan tujuan untuk mengintegrasikan pihak-pihak yang ikut serta dalam upaya pemeliharaan BMN , diantaranya Pegawai , KSBRT , Operator BMN , PPK , PP , Teknisi , dan Penyedia. Penelitian ini juga dilakukan agar prosedur pemeliharaan BMN dapat menjadi lebih mudah dan efektif. Penelitian ini dilakukan dengan pengguna. Kata Kunci— sistem informasi , kontrol pemeliharan , BMN. [SEP] Skor* ( 2,5 ) ( 12 ) 90 100 77,5 75 75 85 55 70 72 62,5 47,5 47,5 Kesimpulan dari penelitian ini adalah telah dilakukan pengembangan Sistem Informasi Kontrol Pemeliharaan Barang Milik Negara ( SIKOP-BMN ) untuk membantu proses kontrol Tahap kegiatan pemeliharaan aset BMN di Pusdiklat. pengembangan sistem telah dilakukan sampai tahap evaluasi sistem dan dihasilkan skor agregat sebesar 0,816 dengan interpretasi bahwa bisnis proses dan sistem informasi usulan yang telah di buat sangat baik diterima oleh pengguna dan skor rata-rata SUS sebesar 71,5 yang mengindikasikan bahwa sistem berada dalam rentang penerimaan yang cukup oleh pengguna. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah menambahkan modul tambahan lain selain pemeliharaan untuk meningkatkan fungsionalitas sistem seperti permintaan pengadaan langsung oleh pegawai
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 , , kompilasi dan tabulasi data , serta publikasi. ( editing / coding ) Penelitian ini menghasilkan rancangan pelacakan alur atau sensus dengan memanfaatkan pemrosesan survei teknologi blockchain. Fitur yang berhasil dikembangkan adalah input berkas dari informasi petugas oleh BPS dan pencarian berkas informasi petugas oleh seluruh stakeholder yang terlibat. Pemanfaatan teknologi ini dapat membantu meningkatkan kepercayaan responden. Smart contract berhasil diimplementasikan dan telah berfungsi dengan sistem menggunakan black box testing menunjukan kinerja sistem telah sesuai dengan kebutuhan fungsional. Berdasarkan pengujian baik. hasil Adapun saran yang dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya adalah perlu adanya
Sakernas salah satunya yaitu mengisi kode KBLI. BPS sudah meluncurkan aplikasi Sibaku Mobile untuk membantu pengawas dalam mengisi kode KBLI , namun Sibaku Mobile belum dapat mengidentifikasi kode KBLI secara spesifik , Sibaku Mobile memberikan rekomendasi dengan mencocokan kata kunci yang dimasukan dengan deskripsi dari klasifikasi kode KBLI sehingga terdapat kelemahan pada metode yang digunakan Sibaku Mobile jika kata kunci yang dimasukan tidak ada yang cocok. Penelitian ini mengembangkan model yang dapat memberikan rekomendasi kode KBLI 2020 secara spesifik menggunakan algoritma Support Vector Machine ( SVM ) yang diimplementasikan ke dalam Natural Language Processing ( NLP ) yang diharapkan dapat membantu pengawas dalam memberi kode KBLI dan meminimalisir kesalahan dalam pemberian kode KBLI pada kuesioner Sakernas. Kata Kunci— KBLI , SVM , Lapangan Usaha , NLP [SEP] Berdasarkan hasil dari pembahasan , didapatkan kesimpulan sebagai berikut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 1. Telah didapatkan model klasifikasi dengan algoritma Linear support vector classification ( LSCV ) yang dapat digunakan untuk memprediksi kode KBLI berdasarkan tiga pertanyaan terbuka yang terdapat pada kuesioner sakernas dengan akurasi f1 micro 0,61. 2. Telah dikembangkan aplikasi berbasis GUI yang yang dapat dikembangkan sehingga mudah untuk memanfaatkan model klasifikasi untuk mencari rekomendasi kode KBLI berdasarkan deskripsi lapangan usaha. Terdapat beberapa saran untuk penelitian selanjutnya yaitu sebagai berikut. mengimplementasikan model 1. Untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan datasets yang sudah dilakukan koreksi atau validasi kode KBLI. Sehingga memudahkan proses preprocessing , selain itu data training yang berkualitas dapat meningkatkan performa dari model
mengakses dokumen dan pengetahuan , perlu dilakukan pengelompokan terhadap dokumen berdasarkan topik yang implementasi metode dimuat. Penelitian pemodelan topik LSA dan LDA untuk menentukan teknik pengelompokan yang baik. Dari hasil implementasi , diketahui bahwa model LDA dengan menggunakan Mallet menghasilkan model terbaik yaitu 25 kelompok topik dengan coherence score sebesar 0.4803. Model LDA terbaik tersebut kemudian berhasil diimplementasikan dalam bentuk RESTful web service untuk membantu memberikan pelayanan dalam Modelling , LSA , LDA , Mallet [SEP] Melalui penelitian ini kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa dokumen pada Knowledge Management System BPS topik. dapat dikelompokkan melalui metode pemodelan Berdasarkan evaluasi terhadap penggunaan metode pemodelan , model LDA dengan menggunakan Mallet menghasilkan model terbaik dengan coherence score sebesar 0.4803 untuk 25 kelompok topik yang tersebar
( SVM ) M. Rizki ( 221709863 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Ringkasan— Analisis sentimen Twitter telah menjadi penelitian yang penting dan menarik banyak pihak , baik dibidang keilmuan maupun non keilmuan. Hal ini dikarenakan kelas dengan data yang lebih banyak ( mayor ) . Oleh karenanya , pada penelitian ini , kami bertujuan untuk menghubungkan pembelajaran mengenai ketidakseimbangan data dengan analisis sentimen. Penelitian ini meliputi tiga metode resampling : SMOTE , Tomek Link , SMOTTomek ; algoritma klasifikasi Multi-kelas SVM dengan pendekatan One vs Rest ( OVR ) dan One vs One ( OVO ) ; Kernel RBF teknik binerisasi OVO. Namun , antara kedua teknik binerisasi , tidak terdapat perbedaan nilai yang signifikan , kecuali pada nilai F1-Score pada model data Original dan Tomek Link , serta nilai G- Mean pada model data Original. 4. Model terbaik pada studi kasus klasifikasi data sentimen multikelas KAI yang tidak seimbang adalah dengan menerapkan SMOTE pada data , baik pada model SVM OVA maupun SVM OVO. Nilai performa terbaik yang dihasilkan adalah 61.2 % untuk F1-Score dan 70.2 % untuk geometric mean. Model ini meningkatkan sekitar 4 % -5 % dari model data Original ( tanpa resampling ) . Saran : 1. Sejak pada penelitian teknik resampling untuk mengatasi ketidakseimbangan data , selanjutnya untuk disarankan untuk penelitian ini menggunakan
pengguna masih perlu aplikasi , namun ditingkatkan. Penelitian ini menggunakan metode Human Centered Design , yang diawali dengan evaluasi desain sistem yang berjalan , 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 , indikator usability dan meningkatkan kepuasan pengguna. 7 / 8 2. Perancangan ulang antarmuka berupa prototype sudah panduan komponen sebagian besar mencakup perancangan Saran Berdasarkan hasil
penjaminan kualitas dari NQAF yaitu Quality Gates ( QG ) belum memiliki aplikasi khusus untuk pelaksanaannya. Pelaksanaan QG saat ini hanya dibantu Google Spreadsheet. Pada penelitian kali ini peneliti membangun aplikasi untuk pelaksanaan QG di Badan Pusat Statistik. Aplikasi yang dibangun menggunakan framework CodeIgniter versi 4 dengan metode pengembangan yang diterapkan adalah metode Rapid Application Development. Selanjutnya dibangun aplikasi menggunakan Black Box Testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Kata Kunci— Quality Gates , NQAF , Quality Assurance pengujian telah yang [SEP] akan Pada bagian dipaparkan mengenai kesimpulan yang diperoleh pada penelitian ini dan saran untuk pengembangan sesuai aturan dan kaidah yang telah ditetapkan oleh BPS. Aplikasi yang telah dibangun juga telah mampu menjawab kebutuhan fungsional dan non fungsional berdasarkan analisis kebutuhan yang telah dilakukan. 2. Aplikasi yang sudah dibangun telah melalui pengujian Black Box Testing menunjukkan bahwa fungsi-fungsi yang telah dibuat pada aplikasi dapat berjalan dengan baik. Pengujian dengan menggunakan metode SUS memperoleh skor sebesar 77 sehingga dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang dibangun sudah bisa diterapkan di BPS. B. Saran Aplikasi yang dibangun masih membutuhkan penyempurnaan-penyempuranan dan penambahan fitur untuk menambah nilai dari dari aplikasi yang dibangun. Berikut beberapa saran dari peneliti untuk pengembangan sistem ini kedepannya
UEQ ) . Berdasarkan hasil survei pendahuluan yang diperoleh , diketahui bahwa terdapat permasalahan terkait penerapan prinsip heuristik pada aplikasi SOBAT BPS. Selain itu , hasil perhitungan skala UEQ menunjukkan bahwa hanya skala stimulasi yang mendapatkan peringkat baik. Oleh karena itu , tujuan penelitian ini adalah melakukan perancangan ulang aplikasi SOBAT BPS menggunakan metode Lean UX serta mengevaluasi hasil rancangan ulang menggunakan evaluasi heuristik dan UEQ. Lean UX merupakan pendekatan desain yang berorientasi pada pengguna dengan berfokus untuk meminimalkan waktu dan sumber daya yang terbuang selama siklus desain. Hasil evaluasi rancangan ulang aplikasi SOBAT BPS menunjukkan bahwa rancangan ulang aplikasi lebih baik dari aplikasi SOBAT BPS saat ini. Kata Kunci— SOBAT BPS , Lean UX , heuristik , UEQ [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , didapatkan kesimpulan bahwa penelitian ini berhasil merancang ulang aplikasi SOBAT BPS dengan metode Lean UX. Evaluasi rancangan ulang aplikasi SOBAT BPS menggunakan evaluasi heuristik dan UEQ memberikan nilai yang lebih baik dari aplikasi SOBAT BPS saat ini. Dengan demikian , hipotesis penelitian yang menyatakan bahwa hasil rancangan ulang aplikasi SOBAT BPS lebih baik dari aplikasi SOBAT BPS yang ada saat ini terbukti benar. Peneliti menyarankan untuk melakukan perbaikan masalah terkait prinsip consistency and standards dan help users recognize diagnose and recover from errors sehingga rancangan ulang aplikasi SOBAT BPS menjadi lebih baik lagi. Selain itu , saran bagi penelitian selanjutnya diharapkan prototipe dapat dikembangkan lebih lanjut dengan melibatkan sisi
menggunakan sumber data berita online. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan situs berita online untuk dijadikan sebagai sumber data dalam memperoleh informasi terkait kasus narkoba di Indonesia. Selain itu , penelitian ini juga membangun model NER untuk mengekstrak informasi dari teks berita yang telah diperoleh. Model NER utama pada penelitian ini karena mampu menggunakan menghasilkan performa hanya membutuhkan waktu komputasi yang singkat. Sedangkan , model NER baseline menggunakan arsitektur Bi-LSTM-CRF karena mudah diimplementasikan menggunakan framework. Model utama yang telah dibangun menghasilkan performa ( F1-score ) sebesar 82,54 % . Sedangkan model baseline hanya menghasilkan performa ( F1-score ) sebesar 69,67 % . arsitektur CNNs-LSTM Kata Kunci— Named Entity Recognition , domain kasus narkoba di Indonesia telah berhasil dikumpulkan dengan menggunakan metode web scraping untuk digunakan sebagai sumber dalam memperoleh informasi terkait kasus yang digunakan adalah situs Okezone. Selain itu , model CNNs-LSTM NER ( NER utama ) telah dengan melakukan hyperparameters tuning pada proses pemodelannya. Model Bi- LSTMs-CRF NER ( NER baseline ) yang dibangun dengan menggunakan framework Flair hanya mampu menghasilkan performa NER dengan nilai F1-score sebesar 69,67 % . Performa tersebut jauh berada di , yaitu sebesar 82,54 % . Dengan demikian , performa model NER utama mampu melebihi performa model NER baseline secara signifikan. dibangun berhasil dan Berdasarkan kesimpulan dari hasil penelitian ini ,
, yaitu IndoBERT. topik menggunakan metode Latent Dirichlet Pemodelan Allocation ( LDA ) . Berdasarkan hasil analisis sentimen selama periode 2020 - 2022 , tweet terkait data BPS lebih banyak mengandung sentimen yang netral. Sedangkan pada pemodelan topik , menghasilkan jumlah topik yang beragam tiap tahunnya. Pada tahun 2020 dan 2021 , topik yang paling sering dibicarakan sesuai 2. Hasil analisis pemodelan sentimen menggunakan model IndoBERT dengan hyperparameter terpilih yaitu learning rate sebesar 2e-5 dan batch size sebanyak 32 , menunjukkan bahwa gambaran respon dan opini masyarakat terkait data BPS melalui Twitter selama periode 2020-2022 , mengandung lebih banyak sentimen netral ( 86,1 % ) dibandingkan dengan sentimen negatif ( 7,4 % ) dan positif ( 6,5 % ) . Sentimen netral muncul lebih banyak karena sebagian besar tweet mengenai data BPS membahas tentang kegiatan pengumpulan data BPS dan hasil statistik data BPS.
pencari kerja yaitu mereka melamar ke berbagai lowongan kerja tanpa benar-benar memperhatikan persyaratan yang dibutuhkan. Kondisi tersebut memperkecil peluang pencari kerja untuk diterima di pasar kerja. Penelitian ini dimaksudkan untuk mengidentifikasi kebutuhan kompetensi informasi. Penelitian pencari kerja di bidang dilakukan terhadap 4009 data lowongan kerja di situs JobStreet. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 70 nama-nama pekerjaan yang dapat dikategorikan menjadi 7 kategori sesuai kerangka international standard classification of occupation ( ISCO ) 2008 , dan kompetensi-kompetensi yang dibutuhkan di tersebut seperti minimal pendidikan , pekerjaan-pekerjaan minimal skills , dan persyaratan lainnya. tahun pengalaman kerja , teknologi technical Kata Kunci— Kompetensi , Pencari Kerja , Teknologi Informasi , Web Scraping , JobStreet [SEP] Penelitian ini berhasil mengidentifikasi pekerjaan- pekerjaan di bidang teknologi informasi yang kemudian dikategorikan sesuai klasifikasi ISCO 2008 , serta penelitian juga berhasil mengidentifikasi kompetensi yang ini dibutuhkan di masing-masing pekerjaan tersebut , baik dari minmal pengalaman , pendidikan , technical
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 9 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Deteksi semi- buzzer menggunakan metode supervised menghasilkan bahwa 19,3 % dari keseluruhan akun atau 1.907 dari 9.844 akun merupakan akun buzzer. Dimana tweet yang dihasilkan oleh buzzer pada merek Avoskin dan Azarine masing-masing sebanyak 1.793 tweet dan 1.785 tweet. 3. Hasil sentiment scoring melalui nilai polaritas VADER menunjukkan bahwa sentimen positif merupakan kelas sentimen dengan persentase tertinggi pada