alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
, KSA membutuhkan sumber daya yang besar , baik dari segi biaya atau tenaga ; rentan terhadap kondisi tidak terduga , seperti bencana alam atau pandemi ; serta adanya keterbatasan dalam mencakup wilayah yang sulit dijangkau. Metode penginderaan jauh digunakan sebagai pendekatan alternatif yang lebih efisien dari segi biaya dan tenaga. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan data citra satelit Sentinel-2 untuk menghitung luas lahan sawah dari hasil klasifikasi dengan metode Random Forest berdasarkan beberapa indeks komposit. Penelitian ini sekaligus menerapkan model MGWR-SAR untuk mengestimasi produksi padi di Provinsi Jawa Timur tahun 2020. Hasil penelitian menunjukan akurasi metode Random Forest mencapai 96,94 % dan model terbaik untuk mengestimasi produksi padi adalah MGWR-SAR ( 0 , kc , kv ) dengan fungsi kernel dan tipe pembobot berturut-turut adalah adaptive bisquare dan adaptive gaussian. Kata Kunci— penginderaan jauh , estimasi , luas lahan sawah , produksi padi , MGWR-SAR. [SEP] Penelitian ini memanfaatkan data citra satelit Sentinel-2 resolusi 10 meter untuk menghitung luas lahan sawah. Proses klasifikasi menggunakan metode random forest menghasilkan nilai overall accuracy yang baik , yaitu sekitar 96,94 % . Cross validation sudah digunakan untuk menghindari terjadinya overfitting. Luas masing-masing kelas dapat dihitung berdasarkan model klasifikasi yang dibuat dengan cara menghitung jumlah piksel dan dikonversi ke dalam satuan hektar. Luas lahan sawah untuk Provinsi Jawa Timur pada tahun 2020 adalah 1.258.725,69 ha. Nilai overall accuracy dan f-1 score dapat dikatakan bagus sehingga metode Random Forest cocok untuk digunakan dalam klasifikasi lahan. Model terbaik untuk mengestimasi produksi padi adalah MGWR-SAR ( 0 , kc , kv ) dengan fungsi kernel dan tipe pembobot berturut-turut adalah adaptive
Peringkasan Dokumen Berita Otomatis Menggunakan Metode Latent Semantic Analysis dan Cross Latent Semantic Analysis Salim Satriajati ( 221709994 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi saat ini menyebabkan akses terhadap berita menjadi lebih cepat. Hal tersebut dimanfaatkan oleh Biro Hubungan Masyarakat Badan Pusat Statistik ( Humas BPS ) dalam menunjang kinerjanya dengan melakukan pengumpulan berita dan meringkas berita dari media daring. Namun , dalam meringkas berita , Humas BPS perlu membaca seluruh berita tersebut satu per satu sehingga kurang efektif dan efisien. Untuk mengatasi permasalahan tersebut , maka dalam penelitian ini akan dirancang sebuah aplikasi peringkasan teks pada artikel berita berbahasa Indonesia secara otomatis. Di samping peringkasan teks , dalam penelitian ini juga akan dibangun sebuah modul pengumpul berita untuk mendapatkan berita dari media daring. Pembuatan peringkasan teks otomatis dalam penelitian ini menggunakan metode Latent Semantic Analysis ( LSA ) dan Cross Latent Semantic Analysis ( CLSA ) . Berdasarkan evaluasi hasil peringkasan teks otomatis menggunakan ROUGE , metode peringkasan CLSA dengan metode pemilihan kalimat avesvd adalah yang terbaik dengan rata-rata nilai f1-score ROUGE-1 0.51892 , ROUGE-2 0.42842 dan ROUGE-L 0.54177. Selanjutnya , metode tersebut diimplementasikan pada aplikasi. terbaik Kata Kunci— berita , peringkasan , LSA , CLSA [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian ini , dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Modul pengumpul berita untuk mendapatkan berita dari media daring berhasil dibuat dengan menggunakan web framework Flask. teks rata-rata nilai 2. Peringkasan secara otomatis berhasil dibuat. Berdasarkan evaluasi hasil peringkasan teks otomatis menggunakan ROUGE , metode peringkasan CLSA dengan metode pemilihan kalimat avesvd adalah yang terbaik f1-score ROUGE-1 0.51892 , dengan ROUGE-2 0.42842 dan ROUGE-L 0.54177. Selanjutnya , metode terbaik tersebut diimplementasikan pada aplikasi. 3. Aplikasi antar muka peringkasan teks otomatis berbasis web berhasil diimplementasikan serta diintegrasikan dengan modul pengumpul berita untuk mendapatkan berita berdasarkan kata kunci dari situs media daring.
untuk clustering data campuran yang efisien , scalable , sederhana , sekaligus memiliki performa yang kompetitif. Akan tetapi , sifat clustering berbasis partisi dari algoritma tersebut yang sangat dipengaruhi oleh initial condition menyebabkan FKP rentan memberikan solusi local optima. Penelitian ini berusaha mengoptimasi algoritma FKP dengan mengintegrasikannya dengan algoritma metaheuristik baru Coot Bird Algorithm dan Genetic Algorithm. Berdasarkan studi simulasi diperoleh bahwa algoritma yang diajukan jauh lebih superior dan robust dibandingkan algoritma FKP standar , dan berbagai algoritma terdahulu. Kata Kunci— Fuzzy , Clustering , Benchmark , Optimization , Hybrid [SEP] Berdasarkan uraian sebelumnya terlihat jelas bahwa ketiga algoritma
bidang seperti perdagangan , perhitungan emisi polutan , peramalan lalu lintas kapal. Pada penelitian ini Data AIS akan digunakan untuk menghitung estimasi emisi politan yang disebabkan oleh kapal di pelabuhan Tanjung Priok dan membandingkannya dengan inventarisasi emisi pencemaran udara. Sumber data yang digunakan adalah data AIS , data Marine Vessel Traffic dan Marine Man Ship Management. Metode yang digunakan untuk menghitung emisi menggunakan formula EMEP / EEA Kata Kunci— AIS , Polutan , EMEP , Emisi , Pelabuhan [SEP] Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dipaparkan terdapat tiga jenis kapal yang memiliki kontribusi emisi terbesar , yaitu kapal cargo , kapal tanker dan kapal jenis lainnya. Kapal cargo memiliki kontribusi paling besar dari tujuh jenis kapal lainnya. Hal ini disebabkan karena kapal yang melewati pelabuhan Tanjung Priok memang yang paling mendominasi adalah tipe kapal cargo. Sehingga , saran untuk pengambilan kebijakan pada pemerintah untuk lebih mengurangi kapal cargo yang masuk ataupun mengganti bahan bakar kapal
Komunikasi yang berjalan hanya satu arah , yaitu penyaji publikasi kepada pengguna data. Berdasarkan permasalahan tersebut , peneliti mengajukan solusi berupa pembangunan sistem informasi geografis menggunakan data Podes berbasis web. Sistem dapat menyajikan data dalam bentuk visualisasi data interaktif. Pembangunan sistem menggunakan metode System Development Life Cycle Waterfall Model ( SDLC Waterfall Model ) . Setelah melakukan pembangunan sistem , tahap selanjutnya yaitu pengujian dan evaluasi sistem menggunakan metode Blackbox Testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Kata Kunci— Podes , sistem informasi geografis , visualisasi data , web. [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Telah dilakukan pembangunan sistem informasi geografis berbasis web menggunakan data Podes Kota Madiun yang dapat menyajikan visualisasi data berupa peta interaktif dan tabel dinamis. 2. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan Blackbox Testing , sistem yang dibangun dapat berjalan sesuai dengan fungsinya. 3. Sistem yang dibangun layak dan dapat memenuhi kebutuhan serta harapan dari pengguna dengan hasil survei evaluasi menggunakan System Usability Scale ( SUS ) . 4. Sesuai dengan hasil survei pendapat terhadap pengguna , sistem yang dibangun berpotensi untuk memudahkan pengguna dan BPS Kota Madiun dalam
ruang terbuka di Jakarta , dan diperlukan langkah preventif untuk mengurangi keberadaannya. Metode klastering menggunakan algoritma k-means dan fuzzy c-means dengan klaster 2 , 3 , berdasarkan tingkat kerentanan penyakit DBD. Dalam keseluruhan analisis , dapat disimpulkan bahwa penggunaan GSV sebagai sumber data alternatif dan metode klastering dapat memberikan kontribusi yang positif dalam pemetaan tingkat kerentanan penyakit terhadap persebaran serta DBD dan pemahaman perkembangan nyamuk di Provinsi DKI Jakarta. ini dapat
Ibnu Santoso S.S.T , M.T. Sentralitas adalah salah satu hal yang paling sering dipelajari dalam Social Network Analysis ( SNA ) . Salah satu tujuan dari SNA adalah untuk mengidentifikasi user atau orang yang memiliki pengaruh kuat pada media sosial. Mengidentifikasi user yang memiliki pengaruh pada topik tertentu dinilai lebih efektif daripada mengidentifikasi user yang masing masing user , dan melihat bagaimana pendapat masyarakat terkait dengan suatu topik. Diperoleh bahwa masyarakat secara umum memberikan feedback positif terkait dengan kebijakan pemerintah. Dalam menentukan besarnya influence score pada user dapat menggunakan 10 variabel yang dibagi menjadi ke dalam lima dimensi yaitu network , quality , polarity , engagement , frequency. Dan didapatkan terdapat korelasi lemah namun signifikan antara rangking yang dihasilkan oleh influence score dan IID yaitu sebesar 0,196. Kata Kunci— user influence , kebijakan pemerintah , indeks komposit. [SEP] 7.1 kesimpulan Berdasarkan hasil
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 [SEP] Berdasarkan uraian hasil dan pembahasan , pengembangan model Hurdle Negative Binomial pada Small Area Estimation menggunakan metode Bayes Berhierarki berhasil dilakukan dengan menambahkan random effect area pada model regresi dasar. R Package untuk model Hurdle Negative Binomial pada Small Area Estimation ( SAE ) menggunakan metode Bayes Berhierarki berhasil dikembangkan dengan nama ‘saeHB.hnb’. Package berhasil dipublikasikan di The Comprehensive R Archive Network ( CRAN ) dan dapat diakses melalui link berikut : https : / / CRAN.R-project.org / package=saeHB.hnb. 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] D. C. Arisona ,
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 ) . [SEP] Gambar 14. Contoh statistik ( pusat yang mencakup seluruh wilayah Indonesia , provinsi dan kabupaten / kota ) masing-masing pengguna. D. Hasil Cutover 1 ) Black-box Testing Pengujian black-box pada aplikasi dilakukan oleh peneliti sendiri. Penguji melakukan 19 skenario terkait pengujian setiap fitur dengan melakukan langkah tertentu aplikasi Kesimpulan aplikasi yang dilakukan dengan black-box testing menunjukkan bahwa setiap fitur yang terdapat pada aplikasi sudah berjalan sesuai harapan. Adapun hasil evaluasi menggunakan SUS dengan responden 11 orang mendapat skor rata-rata sebesar 73,64 dengan kesimpulan aplikasi dapat diterima oleh pengguna. Saran yang dapat peneliti berikan adalah membuat fitur untuk menghapus suatu data dengan NIK yang tidak aktif lagi fitur yang karena kasus
tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat peta daerah yang rentan terhadap banjir berdasarkan data dari penginderaan jauh dan sistem informasi geografis. Penelitian ini juga bertujuan untuk membandingkan hasil pemetaan daerah yang rawan banjir menggunakan metode ranking dengan menggunakan data kerawanan yang disediakan oleh BNPB. Dalam penelitian ini , parameter yang digunakan meliputi curah hujan , ketinggian lahan , kemiringan lereng , penggunaan lahan , geologi , dan sungai. Dari hasil perhitungan menggunakan metode jumlah ranking , metode ketergantungan ranking , dan metode perbandingan pasangan ( AHP ) , terdapat perbedaan dalam jumlah kelurahan pada setiap kategori kerawanan. Dalam hal akurasi , metode ketergantungan ranking menghasilkan hasil yang lebih baik daripada metode jumlah ranking dan AHP , dengan akurasi keseluruhan sebesar 83,08 % dan akurasi kappa sebesar 68,63 % . perbandingan pasangan Kata Kunci— Banjir , Kerawanan , Pemetaan , Penginderaan Jauh , Sistem Informasi Geografis. sungai palung normal , sehingga melewati [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan 44 kelurahan termasuk dalam kelas kerawanan sedang , dan 21 kelurahan termasuk dalam kelas kerawanan tinggi. Dari hasil akurasi ketiga metode yang digunakan , dapat disimpulkan bahwa metode ketergantungan ranking lebih baik dari metode jumlah ranking dan metode AHP dalam kasus penelitian ini. Karena metode ketergantungan ranking memiliki akurasi yang lebih tinggi dari kedua metode tersebut yaitu 83,08 % untuk akurasi keseluruhan dan 68,63 % untuk akurasi kappa. Sedangkan metode jumlah ranking dan metode AHP memiliki nilai akurasi berturut-turut adalah sebesar 64,62 % dan 35,38 % untuk akurasi keseluruhan serta 43,44 %
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 [SEP] 7.1. Kesimpulan Berdasarkan analisis dan I untuk keperluan analisis otokorelasi spasial sampel. input pengguna. Sistem 3. Sistem mampu menyediakan API Services untuk mengintegrasikan data sampel ke sistem lainnya. 4. Hasil evaluasi sistem dengan metode UAT telah dilakukan dan dihasilkan skor sebesar 89,72 dengan interpretasi bahwa sistem yang dibuat sudah sangat baik. 5. Hasil evaluasi sistem dengan metode SUS telah dilakukan dan dihasilkan skor rata-rata SUS sebesar 70,83 yang menandakan bahwa sistem yang dibuat berada dalam rentang penerimaan yang cukup oleh pengguna. 7.2. Saran Pengembangan sistem ini masih terdapat beberapa kekurangan. Kekurangan tersebut diantaranya adalah sistem hanya memvisualisasikan data agregat dan data kategorik dari sampel , belum ada visualisasi proporsi
pengeluaran yang Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga ( PKRT ) . PKRT dihitung oleh BPS RI pada Subdirektorat Neraca Rumah Tangga dan Institusi Nirlaba. Perhitungan PKRT triwulanan selama ini menggunakan aplikasi Microsoft Excel , dimana dirasa belum cukup efisien. Beranjak dari permasalahan itu , penelitian ini dibuat untuk membangun sistem informasi penghitungan PKRT triwulanan sehingga nantinya akan dibuat sistem penghitungan PKRT yang mampu menyelesaikan isu yang ada , serta efisien dalam pengerjaannya. Penelitian ini menggunakan metode analisis permasalahan dan PIECES untuk analisa kebutuhan. Untuk testing dan evaluasi , peneliti menggunakan black box testing dan SUS. Kata Kunci— Pembangunan Sistem , Sistem Infromasi , PDB Pengeluaran , PKRT Triwulanan [SEP] Kesimpulan dari penelitian mengenai Pembangunan Sistem Informasi Penghitungan PKRT Triwulanan ini yaitu : 1. Penelitian ini telah menghasilkan aplikasi desktop penghitungan PKRT triwulanan yang dapat menjaga integritas dan keamanan data yang digunakan serta dapat mencatatkan setiap riwayat rekonsiliasi dilakukan. rekonsiliasi 2. Hasil dari black box testing dan SUS menunjukkan bahwa sistem yang dibangun sudah sesuai harapan. Adapun saran yang dapat peneliti berikan untuk penelitian selanjutnya yaitu : 1. Penelitian ini berfokus pada hasil olahan untuk dikirimkan ke Subdirektorat Konsolidasi Neraca Pengeluaran , sehingga olahan data lanjutan masih belum tercakup pada penelitian ini. 2. Berdasarkan evaluasi bersama subject matter dan pegawai yang terlibat dalam
data alternatif yang potensial untuk analisis dinamika ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pergerakan dan laju pertumbuhan PDB menggunakan klasifikasi berita online. Data dikumpulkan dengan teknik scraping berdasarkan kata kunci. Model klasifikasi yang diusulkan adalah learning dari pre-trained model Transformers , sedangkan algoritma machine learning digunakan sebagai baseline model. Berdasarkan hasil klasifikasi untuk deteksi pergerakan PDB dan laju pertumbuhannya , pre-trained Transformers dengan model IndoBERT berhasil melampaui performa machine learning dengan akurasi terbaik 0.8880 dan 0.7899. SVM memberikan akurasi terbaik sebesar 0.8440 dan 0.7811 , diantara model machine learning. Penelitian ini juga mengekstraksi fitur penting pada data berita panjang dengan sentences hanya melakukan klasifikasi untuk mendeteksi pergerakan dan laju pertumbuhan PDB 2 ) Klasifikasi berita online telah dilakukan untuk mendeteksi pergerakan dan laju pertumbuhan PDB. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari transfer learning menggunakan pre- trained Transformers IndoBERT-Large memberikan performa dan IndoBERT-Base untuk laju pertumbuhan PDB dibandingkan machine learning model berdasarkan metrik akurasi , presisi , recall , dan f1-score. Akurasi model klasifikasi terbaik untuk pergerakan dan laju pertumbuhan PDB masing-masing sebesar
STIS dan memiliki tanggung jawab salah satunya layanan kemahasiswaan. Proses pelayananan di bagian kemahasiswaan masih dilakukan secara manual contohnya pada layanan Surat Permintaan Data ( SPD ) dan Surat Keterangan Mahasiswa ( SKM ) . Permintaan layanan dilakukan melalui email atau langsung di ruang BAAK , proses pengulasan permintaan layanan tersebut belum terkomputerisasi sehingga rentan kesalahan dan tidak efisien serta progres persetujuan tidak termonitor oleh pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun layanan kemahasiswaan berbasis web progresif dengan harapan mampu memenuhi kebutuhan proses bisnis kemahasiswaan BAAK. Pengembangan sistem informasi ini dilakukan menggunakan metode eXtreme Programming modifikasi dan RESTful MSOAM. Berdasarkan hasil evaluasi , diketahui bahwa sistem telah mengimplementasikan proses bisnis usulan layanan SPD dan SKM , telah memenuhi 90,77 % kriteria penerimaan kebutuhan pengguna , memenuhi syarat PWA , dan memenuhi 4 prinsip inti service-orientation dan prinsip reusability. informasi sistem Kata Kunci— Sistem Informasi , BAAK , eXtreme Programming , Progressive Web Apps , RESTful MSOAM , Service-Oriented Architecture [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , dapat ditarik kesimpulan dari hasil dan pembahasan penelitian sebagai berikut. 1. Sistem yang telah dibangun mampu memenuhi kebutuhan proses bisnis layanana Kemahasiswaan SPD dan SKM BAAK. Namun dari sisi kebutuhan pengguna , sistem mampu memenuhi 75 % kebutuhan pengguna dan memenuhi 90,77 % kriteria penerimaan sistem. 2. Sistem telah yang dibangun telah memiliki interoperabilitas dan kegunaan ulang karena sudah mengadopsi Service-Oriented Architecture. Selama perancangan arsitektur , peneliti telah mengaplikasikan prinsip utama service-orientation yaitu autonomy , abstraction , formal contract , loose coupling. Gambar 16 Pemenuhan syarat PWA Evaluasi syarat implementasi dan karakteristik desain Prinsip Service- orientation Autonomous Service contract dirancang berdasarkan dekomposisi proses bisnsi menjadi satu aksi. Setiap aksi yang berbeda diasosiasikan dengan satu kapabilitas dan
berpeluang untuk dilakukan perbaikan seperti penggunaan API service untuk data wilayah , pengecekan hierarki wilayah , penyusunan lampiran Perka Wilkerstat , dan penyusunan laporan histori wilayah. Penelitian ini bertujuan yang dapat untuk melakukan pengembangan memudahkan , meningkatkan serta mengurangi kesalahan yang mungkin terjadi pada proses penyusunan lampiran Perka Wilkerstat dan penyusunan laporan histori wilayah. Pembangunan sistem berikut diharapkan dapat membantu Subdit PPS BPS RI untuk meningkatkan kualitas pekerjaannya. efisiensi , sistem Kata Kunci— Wilkerstat , Perka BPS , histori wilayah. [SEP] Kesimpulan yang didapatkan dari hasil , edit , unduh , cetak , dan hapus ) , dan mengelola Perka ( lihat , unggah , edit , unduh , cetak , dan hapus ) . 3. Berdasarkan hasil evaluasi black box testing , fungsi- fungsi yang ada pada sistem dapat dikatakan sudah sesuai dengan kondisi yang seharusnya. Berdasarkan hasil evaluasi SUS , sistem yang dikembangkan dapat diterima oleh pengguna.
berfluktuasi sehingga dapat menyebabkan risiko yang harus ditanggung. Oleh karena itu diperlukan prediksi harga untuk mengurangi risiko tersebut. Prediksi harga saham dapat dilakukan dengan berbagai metode , salah satunya menggunakan deep learning. Metode tersebut adalah bagian dari machine learning yang memiliki performa optimal. Penelitian ini bertujuan melakukan prediksi harga saham menggunakan deep learning metode Bidirectional Long Short Term Memory ( BiLSTM ) dengan studi kasus data harga saham Bank Central Asia ( BCA ) . Untuk memaksimalkan hasil prediksi , dilakukan hyperparameter tuning menggunakan Grid Search CV dalam mencari besarnya unit BiLSTM layer , dense layer , dan dropout. Prediksi metode BiLSTM terbaik menghasilkan nilai RMSE sebesar 235,795 , R-square sebesar 96,2 % , dan MAPE 2,8 % yang menunjukkan bahwa model sudah sangat baik. Selain itu , BiLSTM dapat mereduksi besarnya nilai RMSE dan mampu memprediksi harga saham bank BCA dengan lebih baik dibandingkan CNN serta LSTM. Kata Kunci— Harga saham , Deep learning , BiLSTM , Grid search. [SEP] Berdasarkan hasil yang diperoleh , dapat disimpulkan bahwa prediksi terbaik metode BiLSTM adalah menggunakan layer BiLSTM dengan unit sebesar 128 , dropout layer sebesar 0,1 , dan dense layer sebesar 16 dengan timesteps 5. Model prediksi tersebut menghasilkan nilai RMSE sebesar 235,795 , R-square sebesar 96,2 % , dan MAPE 2,8 % yang menunjukkan bahwa model prediksi sudah sangat baik. Selain itu , penggunaan metode BiLSTM memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan CNN dan LSTM dalam memprediksi harga saham bank BCA karena memiliki nilai RMSE dan MAPE yang rendah serta R-square yang lebih tinggi. 8 / 9
nilai. Proses permintaan legalisir ijazah saat ini masih dilakukan melalui media surat elektronik sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama. Metode prototype dipilih sebagai metode yang digunakan untuk pengembangan sistem karena memiliki keunggulan seperti adanya pengguna dan pengembang sistem berperan aktif [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dan dari hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut 1. peneliti telah berhasil membangun Sistem Informasi Pengelolaan dan Legalisir Ijazah dan Transkrip Nilai berbasis website. Sistem telah dapat memfasilitasi permohonan dan monitoring permohonan untuk alumni , sistem juga telah mengintegrasikan database dokumen alumni sehingga proses pencarian dokumen lebih cepat. 2. Sistem informasi yang dibangun telah dilakukan evaluasi dengan hasil evaluasi dengan uji coba black box yang menunjukkan bahwa semua fungsi pada sistem berjalan dengan baik , evaluasi dengan kuesioner SUS ( System Usability Scale ) yang memberikan hasil yang artinya sistem. Adapun saran yang dapat diberikan untuk penelitian dan pengembangan selanjutnya adalah pengintegrasian sistem