alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
kementerian PUPR. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan indikator kumuh dari data KOTAKU dan mendeteksi permukiman kumuh di perkotaan. yang dibentuk oleh kementerian PUPR RI. Pemodelan dilakukan dengan menggunakan salah satu algoritma Random Forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indikator yang paling berkontribusi dalam pemodelan yaitu Ketidakmampuan Mengalirkan Limpasan Air. Model indikator kumuh tanpa penambahan memiliki
terkait kebijakan yang akan dilakukan oleh pengelola bandara dan pemerintah. Kebijakan tersebut berkaitan dengan peningkatan fasilitas dan kapasitas dari bandara dan sektor-sektor lain yang terdampak seperti sektor transportasi dan industri pariwisata. Suatu kebijakan yang diambil akan lebih baik jika data yang digunakan sangat dekat dengan waktu pengambilan keputusan kebijakan. Oleh karena itu , diperlukan teknik untuk melakukan peramalan yang sangat dekat dengan kondisi terkini dari jumlah penumpang pesawat yaitu nowcasting. Salah satu sumber data yang dapat digunakan untuk nowcasting adalah data google trends. Pada penelitian ini dilakukan identifikasi kata kunci relevan yang digunakan untuk nowcasting , pembentukan model nowcasting , dan pencarian model terbaik untuk nowcasting jumlah penumpang pesawat. Metode nowcasting yang digunakan adalah SARIMAX dan multilayer perceptron. Pada penelitian ini dihasilkan lima kata kunci relevan untuk keberangkatan domestik dan dua untuk keberangkatan internasional. Pada pemodelan nowcasting dihasilkan model terbaik untuk nowcasting keberangkatan domestik yaitu multilayer untuk keberangkatan sedangkan internasional dihasilkan model terbaik yaitu SARIMAX. perceptron , Kata Kunci— Nowcasting , google penumpang pesawat , multilayer perceptron trends , SARIMAX , [SEP] Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan , maka dapat disimpulkan beberapa hal yaitu 1. Diperoleh kata kunci pencarian yang relevan dengan data jumlah penumpang pesawat untuk keberangkatan domestik yaitu “tiket” , “web check in” , “trip” , “booking” , dan “check in online” dan untuk keberangkatan internasional yaitu “batik air check in” dan “scoot”. 2. Metode SARIMAX dan multilayer perceptron dapat digunakan untuk melakukan nowcasting jumlah penumpang pesawat keberangkatan domestik dan internasional dengan hasil yang baik. Model terbaik untuk nowcasting jumlah penumpang pesawat keberangkatan domestik adalah neural network arsitektur multilayer perceptron dengan MLP- sigmoid yaitu tidak menerapkan fungsi aktivasi sigmoid logistik pada output neuron , satu hidden layer dengan tiga neuron , dan menggunakan tiga variabel GT yaitu “booking” , “check in online” , dan “web check in”. Untuk keberangkatan SARIMAX terbaik internasional , model ( 0,1,0 ) ( 0,0,1 ) 12 dengan menggunakan variabel GT “scoot”. 3. Berdasarkan hasil penelitian ini diketahui bahwa google trends memiliki potensi untuk digunakan dalam nowcasting jumlah penumpang pesawat keberangkatan domestik dan internasional. Dari hasil nowcasting dapat dimanfaatkan untuk melihat laju pertumbuhan jumlah penumpang pesawat yang dilihat dari data hasil nowcasting dibandingkan dengan adalah 8 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi
Maka dari itu , perlu dibangun sebuah Sistem Informasi Manajemen Pengawasan ( SIMWAS ) untuk memenuhi kebutuhan digitalisasi proses pengawasan di lingkungan Inspektorat Utama BPS. Sistem ini dibuat dengan metode pengumpulan data berupa wawancara dan studi pustaka. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) model waterfall. Sistem telah dibuat dan diuji menggunakan metode black box testing yang menunjukkan semua fungsi yang ada pada sistem berjalan dengan baik. Kemudian akan dilakukan pengujian SUS dengan pihak inspektorat di waktu yang akan datang. Kata Kunci— SIMWAS , Inspektorat Utama , pengawasan , waterfall. [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan tujuan penelitian yang telah ditentukan di awal , terkait pembangunan SIMWAS didapatkan kesimpulan Inspektorat Utama BPS sebagai berikut. 1. Sistem yang dibangun berhasil menyediakan fitur utama yaitu pembuatan surat tugas secara otomatis 2. Sistem informasi berhasil membuat fitur-fitur lain seperti pembuatan nomor surat otomatis , pembuatan surat lain , dan master pengembangan profesi 3. Pengujian menggunakan metode black box yang dilakukan secara mandiri telah dilakukan dan semua hasil dari setiap jenis aktivitas dapat berjalan dengan semestinya 4. Akan dilakukan pengujian kembali menggunakan metode black box testing dan SUS dengan pihak Inspektorat Utama BPS RI B. Saran Saran yang dapat disampaikan oleh peneliti untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut. 1. Mengembangkan fitur e-sign yang dapat terintegrasi dengan aplikasi E-TTD BPS
, sebagai salah satu media yang dimiliki Transjakarta , menjadi media yang paling efektif dan banyak digunakan oleh masyarakat untuk mengajukan keluhan terkait pelayanan Transjakarta. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui topik apa saja yang menjadi keluhan dan pembicaraan masyarakat di media sosial Twitter terhadap pelayanan Transjakarta. Tahapan penelitian ini dimulai dengan mengumpulkan data twit tentang pelayanan Transjakarta yang kemudian diklasifikasikan ke dalam kategori keluhan dan bukan keluhan menggunakan teknik Semi-Supervised Learning dengan algoritma Random Forest ) , dan Regresi Logistik. Selanjutnya dilakukan pemodelan topik dengan menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) dan Latent Semantic Analysis ( LSA ) . Hasilnya menunjukkan bahwa model klasifikasi terbaik adalah algoritma SVM dengan nilai akurasi sebesar 90,46 % dan metode pemodelan topik terbaik adalah LSA dengan coherence score sebesar 0.51544 untuk 2 kelompok topik yang tersebar. Kata Kunci— Pemodelan Topik , Keluhan , Transjakarta , Twitter. [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bab sebelumnya , maka didapatkan kesimpulan dari penelitian ini , yaitu terbaik dengan nilai akurasi sebesar 90,46 % , dimana nilai ini menunjukkan performa yang cukup baik dalam melakukan klasifikasi twit masyarakat pada media sosial Twitter terhadap pelayanan Transjakarta. 2. Dari pemodelan topik yang telah dilakukan dengan menggunakan kedua metode didapatkan bahwa metode LSA menghasilkan model terbaik dengan nilai coherence score sebesar 0.51544 untuk 2 kelompok topik yang tersebar , dimana nilai ini menunjukkan performa yang cukup baik dalam melakukan pemodelan topik twit keluhan masyarakat pada media sosial Twitter terhadap pelayanan Transjakarta. B. Saran Berdasarkan hasil dan kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini , maka beberapa saran yang dapat peneliti berikan untuk penelitian selanjutnya , adalah : 1. Menambahkan Sumber Data
bumi dapat dilakukan dengan mengetahui penyebaran titik gempa bumi yang tersebar acak ataupun mengelompok. Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise ( DBSCAN ) merupakan salah satu algoritma clustering berbasis kepadatan dari sejumlah data besar yang mengandung noise atau outlier. Penelitian sebelumnya telah memodifikasi Algoritma cara ini rentan terhadap perubahan kemiringan garis yang sangat jauh. Maka dari itu , penelitian ini melakukan modifikasi Algoritma DMDBSCAN sehingga diharapkan dapat menjadi acuan pencarian nilai Eps pada Algoritma DBSCAN yang lebih tepat dan mengetahui penyebaran titik gempa bumi di Indonesia. Dynamic Method Algoritma Kata Kunci— DBSCAN , DMDBSCAN , k-dist plot , gempa bumi [SEP] Analisis deskriptif data gempa bumi di Indonesia pada tahun 2014-2020 dapat diketahui dengan melihat daerah dengan jumlah titik bumi terbanyak dan daerah dengan kejadian gempa yang memiliki magnitudo tertinggi serta kedalaman terdangkal. Selain itu , modifikasi Algoritma DMDBSCAN untuk mendapatkan nilai parameter Eps yang optimal berhasil diterapkan dan menghasilkan parameter yang lebih baik serta dapat memperhitungkan nilai k dalam perhitungan k-dist plot. Implementasi modifikasi Algoritma DMDBSCAN juga berhasil diterapkan untuk mendapatkan daerah kerawanan gempa bumi. Berdasarkan hasil yang
kurang efisien dalam mengevaluasi ratusan unit kerja BPS yang tersebar di seluruh Indonesia. Sehingga diperlukan sistem aplikasi yang lebih efisien. Berdasarkan permasalahan tersebut , peneliti melakukan penelitian untuk merancang dan mendesain sistem yang lebih efisien dalam mengevaluasi implementasi atas SAKIP. Perancangan sistem dilakukan dengan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) model Waterfall. Hasil dari ini berupa rancangan aplikasi evaluasi atas penelitian implemntasi SAKIP serta Product Requirement Document ( PRD ) dan Functional Specification Document ( FSD ) yang telah disetujui oleh tim TI buntama dan disahkan oleh kepala bagian umum inspektorat utama BPS. Berdasarkan hasil evaluasi , rancangan yang dibuat sudah konsisten , sesuai kebutuhan pengguna dan memiliki tingkat kepuasan 7,6375 berdasarkan QUIS. Kata Kunci— Evaluasi AKIP , SAKIP , SDLC waterfall , consistency analysis. [SEP] Aplikasi evaluasi atas implementasi SAKIP telah dirancang untuk dapat mengumpulkan dan menampilkan seluruh informasi , dengan menandatangi Product Requirement Document ( PRD ) dan Functional Specification Document ( FSD ) . Dokumen tersebut juga telah disahkan oleh kepala bagian umum inspektorat utama BPS. Berdasarkan evaluasi dengan consistency analysis , rancangan yang dibuat sudah konsisten , sesuai dengan tujuan dibutuhkannya aplikasi evaluasi atas implementasi SAKIP. Berdasarkan QUIS , didapatkan bahwa pengguna telah cukup puas dengan antarmuka aplikasi yang dirancang. narasumber dievaluasi telah oleh Setelah mengevaluasi dan menyetujui rancangan telah disusun , peneliti menyusun Product yang ( PRD ) dan Functional Requirement Document Specification Document Selanjutnya , narasumber