alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
tersebut sulit diberikan jika format data yang digunakan bervariasi. Penerapan Linked Open Data ( LOD ) dapat mengatasi kesulitan tersebut , tetapi pembangunan LOD dengan ditingkatkan. Oleh karena itu , penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan metode transformasi data yang efisien dan membangun mesin pencari fungsi pencarian yang dengan menerapkan LOD dan meningkatkan efektivitas pencarian. Fungsi tersebut meliputi klasifikasi kueri dan ekspansi kueri. Hasilnya , metode transformasi data menjadi LOD yang dibangun dapat berjalan secara efisien ( rata-rata 1,86 efektif , peneliti telah mengembangkan mesin pencari yang menerapkan LOD sebagai basis pengetahuan dan fungsi pencarian yang meningkatkan efektivitas infobox pada eksperimen pencarian untuk enam kueri yang diberikan. Secara umum , mesin pencari yang dibangun dapat berjalan dengan baik , dilihat dari hasil black box testing. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik
tidak mengenal bahasa pemrograman R. Berdasarkan permasalahan tersebut , penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan hasil riset tersebut dan mengamplikasikannya dengan membuat sistem aplikasi dashboard dinamis SAE berbasis web. Penelitian ini berfokus pada pembuatan modul front end dari aplikasi tersebut. Modul dibangun dengan menggunakan metode SDLC dengan model prototipe. Metode ini terdiri dari tahapan requirement analysis , ptototype design , development , testing , dan maintenance. Berdasarkan hasil pengujian , aplikasi yang dibangun sudah memenuhi kebutuhan dan sudah layak untuk digunakan. Kata Kunci— Dashboard , SAE , Dinamis , BPS , front end. [SEP] dijabarkan menjadi beberapa poin simpulan sebagai berikut : 1. Pada penelitian ini , telah berhasil dirancang dan dibangun aplikasi dashboard dinamis SAE BPS khususnya pada modul front end. 2. Sistem yang dibangun telah menyediakan fasilitas untuk mendokumentasikan dan mengelola daftar package hasil simulasi dalam bentuk dashboard. 4. Berdasarkan hasil evaluasi system diperoleh hasil pengujian SUS sebesar 85 dimana termasuk dalam kategori acceptable dan excellent. B. Saran Dalam rangka
Penyiapan Materi Pimpinan Modul Admin dan Modul Kerja Sama Pusat 221709496 , Adrian Devano Dosen Pembimbing : Farid Ridho , MT. Ringkasan— Rekapitulasi dan pelaporan kerja sama yang dilakukan oleh setiap satuan kerja di BPS merupakan salah satu tugas dari Sub Bagian Kerja Sama dan Hubungan Kelembagaan. Proses rekapitulasi dan pelaporan disusun secara manual menggunakan Microsoft Excel dikarenakan terdapat masalah pada Sistem Informasi Kerja Sama Protokol dan Penyiapan Materi Pimpinan ( SI-KSPM ) . Masalah yang terdapat dalam sistem berjalan yaitu hasil rekapitulasi MoU-PKS yang terdapat pada sistem berjalan tidak sesuai dengan kebutuhan laporan admin kepada pimpinan. Sehingga perlunya dilakukan pengembangan sistem informasi untuk dapat mengatasi masalah tersebut. Dalam mengembangkan ini , peneliti menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) pendekatan model waterfall untuk pengembangan sistem yang diaplikasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel. Metode uji coba dan evaluasi yang digunakan penulis dalam penelitian yaitu Black-Box Testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil yang didapatkan dari Black- Box Testing adalah semua fitur berjalan sesuai dengan fungsinya , dan hasil pengujian SUS yang dilakukan menghasilkan skor sebesar 83,93 yang berarti sistem yang diusulkan sudah baik dan layak digunakan. sistem Kata Kunci— Pengembangan Sistem , Sistem Informasi , SDLC , Model Waterfall , System Usability Scale. [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan , kesimpulan yang dihasilkan penulis sebagai berikut : 1. Sistem telah menyediakan laporan final MoU-PKS untuk satuan kerja di BPS RI. 2. Sistem telah menampilkan rekap laporan MoU-PKS BPS RI dan Daerah dalam satu fitur. 3. Sistem telah menyediakan pilihan tahun dan wilayah untuk tampilan grafik bar chart pada tab Statistik MoU-
kecil dengan menggunakan data area domain besar sudah mulai digunakan di indonesia. Metode SAE menggunakan informasi pada area sekitarnya dan menghubungkannya dengan informasi tambahan yang berkorelasi mudah dari segi komputasi. Untuk memudahkan penggunaan dalam model yang dibentuk , peneliti membangun R Package untuk model Zero-Inflated Binomial dengan Hierarchical Bayesian yang dapat dikunjungi pada laman https : / / CRAN.R-project.org / Package=saeHB.ZIB. Package sudah dievaluasi menggunakan beberapa uji seperti uji validitas dan SUS. Dari hasil evaluasi , Package yang telah dibangun sudah sesuai dan dapat diterima oleh pengguna. Kata Kunci— Small Area Estimation , Zero-Inflated Binomial , Hierarchical Bayesian , mengandung banyak nilai nol dibandingkan dengan model Binomial. Hasil Uji kelayakan dengan SUS juga menunjukkan bahwa R Package dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Studi
sebab itu , sebelum menyebar lebih luar di internet , dibutuhkan suatu sistem cerdas yang bekerja dengan cara mengklasifikasi sebuah berita secara cepat. tidak Hal menyesatkan para pembacanya. Pada penelitian ini , dibangun sebuah web scraper untuk memperoleh data berita berbahasa Indonesia. Scraping data menghasilkan dua korpus yang kemudian dilakukan klasifikasi Random Forest dengan metrik akurasi sebagai metode evaluasi. Diperoleh tingkat akurasi kedua korpus sebesar 88 % . Model ini kemudian diimplementasi engineering , cosine similarity , dan Random Forest. 2. Hasil klasifikasi menggunakan metode Random Forest pada kedua korpus menunjukkan akurasi sebesar 88 % . Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode yang diusulkan cukup handal yang diperoleh dapat menjadi bahan pembelajaran untuk penelitian selanjutnya. 4. Sistem deteksi hoaks yang dibangun berperan sebagai sistem pendukung keputusan yang berguna untuk menangkal berita hoaks agar tidak menyebar luas di internet. Berdasarkan kesimpulan yang telah dijabarkan di atas , maka berikut
Ari Anggorowati , M.T. Ringkasan— National Quality Assurance Framework ( NQAF ) merupakan pedoman atau instrumen yang digunakan untuk menjamin kepercayaan dan kualitas produk statistik , serta meyakinkan bahwa official statistics dapat tetap relevan. NQAF menjadi wujud implementasi dari penjaminan kualitas ( quality assurance , QA ) pada Badan Pusat Statistik ( BPS ) dan instansi terkait yang terlibat di dalam Sistem Statistik Nasional. BPS diharapkan dapat berperan dalam pelaksanaan penjaminan kualitas terhadap kegiatan produksi data statistik yang dilakukan kementerian dan lembaga lain. Untuk itu diperlukan web NQAF terkait yang dapat menjadi penjaminan kualitas serta media terintegrasinya instrumen- instrumen penjaminan kualitas yang dimiliki BPS. Pada penelitian ini , pembangunan web menerapkan System Development Life Cycle ( SDLC ) metode Agile dengan pendekatan Extreme Programming ( XP ) dan pengujian web menggunakan Black Box Testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil dari penelitian informasi tentang penjaminan kualitas pada Sistem Statistik Nasional melalui web NQAF yang dapat diakses oleh internal dan eksternal BPS serta instrumen penjaminan kualitas yang terintegrasi dan terstruktur. Kata Kunci— penjaminan kualitas , NQAF , official statistics , ini diharapkan dapat tersaji tempat penyajian informasi Sistem Statistik Nasional [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terkait pembangunan web , dapat diperoleh kesimpulan di antaranya : 1. Pada penelitian ini telah dirancang dan dibangun web National Quality Assurance Framework ( NQAF ) BPS dan berdasarkan hasil evaluasi sistem diperoleh hasil pengujian SUS sebesar 77,5 yang masuk ke dalam kategori acceptable dan good. 2. Web National Quality Assurance Framework ( NQAF ) BPS telah dibangun sesuai dengan kebutuhan , yaitu dapat mengintegrasikan instrumen penjaminan kualitas yang dimiliki BPS , dapat menyajikan dan memperbarui Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik informasi terkait penjaminan kualitas yang dilakukan oleh BPS dan kementerian / lembaga , serta dapat melakukan pengelolaan informasi seperti mengubah , menambahkan , dan menghapus informasi. 3. Pada penelitian ini telah dibangun subsistem pengelolaan akun , berita , galeri , dan pertanyaan terkait informasi kegiatan NQAF di
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 10 ] [ 11 ] A. Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , dapat diambil keputusan sebagai berikut. 1. Telah dibangun dataset untuk melakukan Named Entity [ 12 ] Recognition ( NER ) pada kueri domain statistik. 2. Telah dilakukan pembangunan model NER menggunakan CRF dengan base feature dan juga CRF dengan base feature ditambah POS tagging. Model CRF yang menggunakan base feature menghasilkan performa NER sebesar 0,9139. Performa tidak berbeda signifikan dari performa yang dihasilkan oleh CRF POS dengan nilai F1-score 0,9110. tersebut 3. Telah dilakukan studi kasus pencarian sederhana menggunakan kueri ambigu pada LOD. Hasil pencarian dengan ekspansi kueri pada entitas menunjukkan performa yang lebih baik dalam menemukan hasil pencarian dibandingkan pencarian biasa tanpa ekspansi kueri. B. Saran Berdasarkan
peluang kemudahan jika data yang dikumpulkan disimpan dalam database non-relasional salah satunya graph database. Penelitian ini membahas pemodelan metadata dan data dari sensus dan survei di BPS menggunakan graph database. Dilanjutkan dengan implementasi pada DBMS Neo4j serta membandingkan model usulan dengan model relasional pada DBMS Microsoft SQL Server. Kemudian dilakukan perbandingan fitur dan karakteristik masing-masing DBMS , dan yang terakhir dilakukan pengujian performa dengan Apache Jmeter. Pemodelan sudah dapat menngani perubahan struktur data dinamis namun performa Neo4j masih tertinggal dibandingkan Microsoft SQL Server. Kata Kunci— Graph database , Database Relasional , Pemodelan Database. [SEP] Dari penelitian yang dilakukan ,
bisa juga disebut dengan Desa Cinta Statistik , Namun , program tersebut belum memiliki wadah yang dapat digunakan aparatur desa untuk menyukseskan program tersebut , seperti sebuah website yang dapat menampung data-data ini bertujuan untuk membangun sistem informasi Desa Cinta Statistik ( Desa cantik ) berbasis website. Metode perancangan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) . Diharapkan dari pembangunan sistem ini dapat membantu Nagari Sijunjung , Kabupaten Sijunjung menjadi lebih terkelola dengan baik dan membantu untuk mewujudkan Satu Data Indonesia nantinya. sebuah desa. Penelitian Kata Kunci— Sistem Informasi , Desa Cantik , Desa Cinta Statistik , Website. [SEP] Kesimpulan Kesimpulan yang didapatkan pada pembangunan sistem yang telah dilakukan adalah sebagai berikut : 1. Aplikasi yang dibangun telah mampu menjadi website desa yang dinamis dan mampu menjawab kebutuhan fungsional dan non-fungsional berdasarkan analisa kebutuhan yang telah dilakukan 2. Evaluasi pada aplikasi menggunakan pengujian Black Box Testing menunjukkan fungsi-fungsi yang telah dibuat dapat berjalan dengan baik. Kemudian pengujian dengan SUS , diperoleh skor sebesar 83,75 sehingga dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang dibangun sudah dapat diterapkan di kantor Nagari Sijunjung. Saran Berikut ini merupakan saran dan masukan yang diperoleh baik dari penulisan maupun dari pihak lain. Saran dan masukan ini diharapkan dapat digunakan untuk menyempurnakan Aplikasi Desa Cinta Statistik Sijunjung sebagai penelitian kedepannya. 1. Pengembangan
lebih efektif dan efisien. Pada beberapa kondisi , survei memiliki kelemahan pada saat ukuran sampel kecil yang menghasilkan pendugaan langsung yang tidak dapat diandalkan. Disamping itu , terdapat tantangan terhadap penyajian indikator SDGs dengan disagregasi data terlebih lagi pada level wilayah kabupaten / kota. SAE menjadi solusi untuk mengatasi tantangan tersebut. Selain itu , BPS juga banyak menghasilkan data survei berupa data count yang mana data ini juga banyak ditemui pada data indikator SDGs. Permasalahan yang muncul pada data count berupa kondisi excess zero dan terjadinya overdispersi. Penulis mengajukan model Zero Inflated Negative Binomial pada Small Area Estimation dengan Pendekatan Hierarchical Bayes untuk mengatasi masalah tersebut. Agar memudahkan pengguna dalam mengimplementasikan model yang dibentuk , penulis membangun suatu R package dengan nama package ‘saeHB.zinb’. Package ‘saeHB.zinb’ yang dibangun juga telah dievaluasi menggunakan uji usability , simulasi dan studi kasus yang dilakukan. Hasil evaluasi menunjukan bahwa R package yang telah dibangun sudah sesuai output yang diharapkan dan layak digunakan Kata Kunci— SAE , Hierarchical Bayes , Zero Inflated Negative Binomial , R [SEP] Dari hasil dan pembahasan , dapat disimpulkan bahwa : 1. Model Zero Inflated Negative Binomial pada Small Area Estimation dengan Pendekatan Hierarchical Bayes telah berhasil dibangun dan diberi nama model SAEHB-ZINB. 2. R package yang mengimplementasikan model SAEHB- ZINB berhasil dibangun dengan nama ‘saeHB.zinb’ dan dapat diakses melalui situs CRAN atau melalui tautan berikut https : / / cran.r-project.org / package=saeHB.zinb. Berdasarkan uji usability yang dilakukan , R package yang dibangun sudah dapat diterima dengan baik oleh pengguna. 3. Berdasarkan hasil simulasi dengan jumlah domain berbeda model SAEHB-ZINB menghasilkan penduga yang lebih efisien , presisi dan akurat jika dibandingkan penduga dari model SAEHB-NB 4. Pada pendugaan AKB level kabupaten / kota di Pulau Sulawesi , model SAEHB-ZINB menghasilkan penduga dengan MSE lebih baik jika dibandingkan dengan penduga dari pendugaan langsung maupun model SAEHB-NB. Saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya yaitu sebagai berikut : 1. Perlu dilakukan kajian lebih lanjut pada data studi kasus terkait Relative Standard Error ( RSE ) baik untuk Estimasi langsung maupun model SAEHB-NB dan SAEHB-ZINB karena pada data studi kasus ditemui nilai RSE yang sangat besar. Oleh karena itu , diperlukan kajian lebih lanjut terhadap model yang telah dibentuk sehingga dapat menghasilkan RSE yang kecil. 2. Memilih variabel penyerta yang lain untuk melakukan estimasi Angka Kematian Bayi , agar mendapatkan nilai
yang paling penting untuk diperhatikan adalah hubungan antara viewer dengan akun tersebut. Jika pengunggahan konten mengabaikan interaksi dengan viewer , maka dapat menimbulkan renggangnya hubungan antara kedua belah pihak dengan konsekuensi terburuk yaitu akun tidak dapat dipercaya dan dianggap tidak relevan oleh masyarakat. Beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengetahui hubungan instagram BPS adalah dengan viewer dengan akun menghitung nilai engagement rate dari akun tersebut dan melakukan analisis sentimen terhadap komentar dari setiap unggahan. Hasil dari penelitian ini adalah nilai ER BPS termasuk rendah dengan nilai 1,642 % . Unggahan yang dapat menarik banyak viewer adalah ketika diunggah pada hari Rabu , Sabtu , dan Senin ; dan pada pukul 11 , 16 , dan 18. Sentimen dengan rata-rata positif tertinggi jatuh pada unggahan dengan hashtags dan # kiss # mencataindonesia. Hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan acuan untuk meningkatkan performa akun Instagram BPS. # gerakancintadata # pesonanegeri Kata Kunci— Engagement , Sentimen , Instagram , hashtags , BPS. [SEP] Sesuai dengan tujuan dari penelitian ini , didapatkan hasil sebagai berikut : 1. Nilai ER BPS adalah 1,642 % , yang termasuk dalam Low Engagement Rate 2. Jenis unggahan yang dapat menarik viewer : a. Waktu yang bagus untuk menarik perhatian viewer terhadap unggahan adalah pada hari Rabu , Sabtu , dan Senin ; dan pada pukul 11 , 16 , dan 18. b. Tipe unggahan tidak memengaruhi perhatian viewer Dari hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan acuan instagram BPS unggahan seperti apa yang
Model Conditional-GAN dalam Pembangkitan Data Sintetis untuk Segmentasi Iffati Uzma ( 221810335 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Rani Nooraeni , S.ST , M.Stat Network Generative Adversarial Ringkasan— Keterbatasan jumlah data training pada kasus learning memengaruhi performa model yang kajian deep dihasilkan. Hal ini karena terbatasnya data bisa menyebabkan overfit sehingga model tidak dapat bekerja dengan baik. Conditional ( cGAN ) diperkenalkan untuk membangkitkan data sintetis dengan mempertimbangkan kondisi tertentu. Segmentasi , merupakan salah satu bentuk analisis gambar paling mendasar. Sehingga tujuan penelitian ini adalah membangkitkan data sintetis dengan cGAN untuk mendapatkan data training tambahan sehingga dapat mengoptimalkan model segmentasi.. Model Conditional GAN dan CNN Arsitektur U-Net dan FCN menggunakan dataset MNIST Fashion , MNIST digit , dan oxford IIIT Pet. Hasil penelitian diperoleh bahwa penerapan metode cGAN berhasil membangkitkan data gambar sintetis baru yang cukup baik mengikuti gambar asli seiring dengan proses pelatihan. Kenambahan data sintetis bangkitan dengan cGAN berpengaruh baik pada loss dan akurasi validasi , namun belum menunjukkan pengaruh yang baik untuk indikator evaluasi lain. Hal ini dapat disebabkan karena data sintetis yang belum terlalu mirip dengan data sebenarnya. Kata Kunci—deep learning , keterbatasan data , cGAN , CNN , segmentasi [SEP] tambahan TABEL II Perbandingan Segmentasi dengan dan tanpa Data Tambahan FCN Tanpa Data Tambahan Dengan Data Tambahan Dari penelitian yang telah dilakukan , diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Metode cGAN dapat membangkitkan data sintesis dengan baik melalui proses pelatihan. Data yang lebih kompleks membutuhkan pelatihan dengan proses perulangan lebih banyak 2. Penambahan data sintetis bangkitan dengan cGAN berpengaruh baik pada loss dan akurasi validasi , namun sebaliknya untuk indikator evaluasi lain. Artinya terdapat pengaruh dari penmbahan data sintetis meski belum pada semua indikator evaluasi. Hal ini dapat disebabkan karena data sintetis yang belum cukup mirip dengan data sebenarnya. Untuk penelitian selanjutnya , dapat mengoptimalkan pembangkitan data sintetis lebih lanjut seperti dengan menyesuaikan parameter atau struktur model yang dibuat.
kurang tertata. Oleh karena itu dalam penelitian ini dibangun suatu sistem berbasis web yang dapat mengatasi masalah tersebut. Sistem yang dibuat bertujuan untuk meningkatkan efisiensi kerja yang ada , memperjelas batas aksesnya , dan memudahkan pengarsipan surat yang tercatat. Kata Kunci— Agenda Surat , Web , Sistem , Tata Usaha. [SEP] Berdasarkan penelitian yang diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut : telah dilakukan • Hak akses pengguna yang belum jelas batasannya. • Pengarsipan surat yang kurang tertata. 2. Untuk mengatasi masalah tersebut , dalam penelitian ini dibangun sistem informasi pengagendaan surat baru yang berbasis web. 3. Dibutuhkan dua kali iterasi pada penelitian ini karena hasil uji pada iterasi pertama kurang baik 4. Sistem yang dibangun dapat digunakan oleh semua pegawai BPS Kota Serang dengan Batasan akses informasi yang jelas.
SBH dan independen di DKI Jakarta Susenas pada sampel menggunakan metode K-Nearest Neighbour Regression dan Generelized Least Squares. Hasil penelitian bahwa RSE terkecil pada rata-rata pengeluaran bahan makanan dan RSE terbesar pada rata-rata pengeluaran sandang , semua variabel pengeluaran kelompok konsumsi memiliki R-squared kategori moderat , didapatkan estimator GLS hasil integrasi data bahwa rata-rata pengeluaran bahan makanan berpresisi baik memiliki 𝜇̂𝐺𝐿𝑆 lebih kecil dari estimator lainnya sebesar 106872.3 dengan pemodelan ∗ = 0.8383425𝜇̂𝑥 , 𝐴 + 0.161658𝜇̂𝑥 , 𝐵 , dan estimator hasil 𝜇̂𝑥 estimasi lebih baik integrasi data memiliki presisi dibandingkan estimator hasil direct estimate. Kata Kunci— Integrasi data Penduga , Pengeluaran , SBH [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Hasil direct estimate menyatakan bahwa RSE terkecil terdapat pada rata-rata pengeluaran bahan makanan sebesar 2,63 % . Sedangkan , RSE terbesar terdapat pada rata-rata pengeluaran sandang sebesar 11,86 % . 2. Prediksi nilai pengeluaran kelompok konsumsi yang tidak diobservasi di Susenas 2018 dengan metode KNN Regression menyatakan semua
sentimen negatif dengan akurasi sebesar 78 % . Jumlah tweet yang terklasifikasi sebagai sentimen netral adalah 2.013 , sentimen negatif sebanyak 907 , dan sentimen positif sebanyak 241. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma terbaik untuk klasifikasi sentimen negatif adalah IndoBERT , dengan akurasi sebesar 89,95 % dan nilai f1-score sebesar 84,22 % . Kata Kunci— sentimen , pesawat , machine learning , klasifikasi , transfer learning. [SEP] 7.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijelaskan pada bab seebelumnya , berikut adalah beberapa hal yang dapat disimpulkan : 8 / 9 1. Analisis sentiment dilakukan dengan yang mengklasifikasikan tweet ke dalam kelas sentiment dengan metode semi-supervised learning Support Vector Machine menghasilkan nilai akurasi sebesar 78 % dengan jumlah tweet untuk sentiment netral sebesar 2.013 , sentiment negatif sebesar 907 dan sentiment positif sebesar 241. 2. Model terbaik yang didapatkan dari perbandingan antara metode pada machine learning yaitu Logictic Regression dengan nilai akurasi sebesar 83,94 % dan nilai f1-score sebesar 76,21 % .
penuh. Safe Exam Browser bisa dipadukan dengan LMS untuk ingin menyelenggarakan ujian daring. Untuk mengkaji tentang penerapan Safe Exam Browser dalam ujian dengan sistem ujian Bring Your Own Device ( BYOD ) di Politeknik Statistika STIS. Pada penelitian ini , model ujian akan dibangun berdasarkan data observasi yang diperoleh dan hasil evaluasi yang didapat dari penetration testing. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi rekomendasi dalam model pelakasanaan ujian secara daring Penetration testing , BYOD , Ujian Daring , [SEP] Dari hasil penelitian ini menghasilkan model ujian BYOD yang aman dan bisa direkomendasikan untuk ujian BYOD di STIS dengan beberapa catatan diantaranya adalah sebagai berikut : a. Jenis Ujian yang digunakan adalah