alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
shift share dan location quotient. Penghitungan analisis tersebut dilakukan secara manual per satuan wilayah dan periode tertentu , sehingga menjadikannya kurang efisien karena jika ingin melakukan analisis terhadap wilayah dan periode lain maka perlu dilakukan penghitungan lagi. Selain itu tidak dapat membandingkan hasil antar wilayah secara langsung. Untuk mengatasi masalah tersebut , dibuat sebuah aplikasi yang dapat mempermudah penghitungan dan dapat memvisualisasikan hasil analisis PDRB. Metode yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah SDLC model Waterfall yang kemudian diuji menggunakan uji Black box dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fitur pada aplikasi telah sesuai seperti yang diharapkan dan didapatkan skor SUS sebesar 86,87 yang berarti aplikasi sudah mampu memudahkan pengguna dalam melakukan analisis data. Kata Kunci— Visualisasi Data , PDRB , Shift Share , Location Quotient , Website [SEP] Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : ini dapat mengotomatisasi 1. Telah dibangun aplikasi yang dapat menghitung dan memvisualisasikan hasil analisis shift share dan location quotient dalam bentuk dashboard interaktif. Aplikasi proses penghitungan analisis shift share dan location quotient , sehingga perlu melakukan penghitungan untuk mendapatkan hasil analisis. Selain itu hasil analisis pada aplikasi ini disajikan dalam bentuk visualisasi , sehingga lebih menarik dan memudahkan pengguna dalam melakukan analisis terhadap data yang disajikan. pengguna tidak 2. Aplikasi pada penelitian ini memiliki fitur
Hadumaon Siagian M.Pop.Hum.Res Ringkasan— Malaria masih menjadi salah satu penyakit endemis di Indonesia , khususnya di Kabupaten Mimika , Papua. Penelitian ini mengusulkan penggunaan agent-based modelling atau ABM. ABM definisikan sebagai teknik pemodelan simulasi dimana sebuah sistem dimodelkan sebagai kumpulan agen dan hubungan di antara mereka. Dalam penelitian ini , tahap awal penelitian adalah menentukan agen yang terlibat , interaksi antar agen , menganalisis atribut dan perilaku agen serta analis faktor lingkungan. Model epidemi SEIRS yang membagi agen dalam 4 kategori kesehatan ( Susceptible , Exposed , Infected , Recovered ) digunakan dalam penelitian ini. Verifikasi model parameter. Validasi model dilakukan dengan membandingkan output simulasi dengan data aktual dari dinas kesehatan Provinsi Papua. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa simulasi penyebaran penyakit malaria dipengaruhi beberapa faktor seperti atribut dan perilaku agen , nilai parameter yang digunakan , dan faktor lingkungan. Evaluasi model menunjukkan pola peningkatan kasus yang sama antara data aktual dan data simulasi. Kata Kunci— Endemi , Malaria , ABM , berikut : 1. Hasil analisis perilaku dan kebutuhan agen pada model ABM untuk simulasi penyebaran penyakit malaria di Kabupaten Mimika telah berhasil dilakukan. Terdapat dua agen yang digunakan dalam model , yaitu agen nyamuk 7 / 8 sebagai vektor penularan dan agen manusia sebagai host. Lingkungan pada model dibuat berdasarkan data spasial Kabupaten Mimika. 2. Simulasi Model ABM berhasil dilakukan dengan menggunakan beberapa parameter , di antaranya adalah suhu dan kelembapan yang menentukan mortality rate harian pada nyamuk. Berdasarkan hasil verifikasi pula ditentukan nilai parameter yang tidak diketahui. Validasi model membuktikan hasil simulasi kasus malaria memiliki kesamaan dengan data aktual kasus malaria. Berdasarkan hasil validasi tersebut model yang terbentuk mampu untuk menggambarkan laju pertumbuhan kasus malaria di Kabupaten Mimika. B. Saran Saran pada penelitian ini difokuskan pada pemerintah dan penelitian selanjutnya. Saran-saran yang dapat diberikan penulis adalah sebagai berikut : 1.
menjawab masalah-masalah yang dibawanya. Mendukung perkembangan teknologi , penelitian ini melakukan inovasi untuk membantu responden dalam pengisian dengan kuesioner , mengimplementasikan teknologi speech synthesis dan speech recognition. Penggunaan suara membuat responden tidak perlu menyentuh dan berfokus pada Interviewing ( CAWI ) . Layanan penyedia speech synthesis dan speech recognition yang digunakan berasal dari Web Speech API. Hasil uji coba dengan blackbox testing menunjukkan bahwa sistem telah berjalan sesuai harapan dan paling kompatibel dengan sistem operasi Windows 10 dibandingkan dengan Android. Hasil evaluasi oleh pengguna dengan kuesioner evaluasi sistem dan Questionnaire of User Interface Satisfaction ( QUIS ) juga menunjukkan respon yang baik dari pengguna. kuesioner terutama BPS , Kata Kunci— speech synthesis , speech speech synthesis dan speech recognition telah berhasi dibangun. Hasil uji blackbox menunjukkan bahwa sistem telah berjalan sesuai harapan. Sistem paling kompatibel dengan sistem operasi Windows 10 dibandingkan dengan Android. Hasil evaluasi oleh pengguna mendapat nilai yang memuaskan. Dalam evaluasi QUIS , sistem mendapat nilai Makalah Sidang Skripsi – Program Studi
untuk mengukur tingkat kemiskinan rumah tangga dengan berbasiskan data Susenas Kor. Peneliti mencoba untuk mengelompokkan rumah tangga berdasarkan keadaan sosial ekonominya dengan melakukan teknik data mining yaitu metode clustering menggunakan K-prototype serta dilakukan seleksi atribut untuk menemukan atribut yang paling relevan dan berpengaruh terhadap proses clustering menggunakan algoritma Unsupervised Spectral Features Selection Method ( USFSM ) . Dari proses seleksi atribut , dari 356 atribut terseleksi analisis klaster 46 atribut yang paling relevan. menunjukkan terbentuknya dua klaster yang terdiri dari 889 rumah tangga miskin dan 2845 rumah tangga tidak miskin. Karena jumlah kelompok dan klasifikasi kemiskinan dari BPS sama , maka dapat diukur akurasi menunjukkan ACC mengalami kenaikan nilai jika USFSM diterapkan sebagai preprocessing datanya sebelum dilakukan proses clustering. USFSM dengan pengambilan sampel acak diterapkan untuk menemukan fitur relevan dari data Susenas yang penelitian yang sudah dibuat. Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini antara lain bahwa hasil simulasi seleksi atribut menggunakan algoritma USFSM terpilih 46 atribut relevan dari total 356 atribut. Atribut tersebut terpilih juga karena hasil evaluasi menggunakan CVC dan total cost untuk tiap BPS menggunakan garis kemiskinan. Hasil perbandingan kedua metode klasifikasi menunjukkan akurasi yang didapat dari metode K-prototype sebesar 77,21 % , yang artinya terdapat 2883 rumah tangga yang dikelompokkan secara tepat atau sama terhadap klasifikasi BPS. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya , diharapkan bisa memakai algoritma clustering yang berbeda dengan
dinormalisasi dan data yang dinormalisasi dari beberapa dataset , kita bisa mengetahui bagaimana pengaruh normalisasi dengan kamus Colloquial Indonesian Lexicon dan modul formalizer pada INANLP dalam analisis sentimen. Untuk menganalisis sentimen dari dataset , metode klasifikasi yang digunakan dalam membuat model adalah Multinomial Naïve Bayes. Dengan metode signed rank test untuk menentukan apakah normalisasi mampu meningkatkan performa dari analisis sentimen. Dari hasil uji hipotesis diperoleh bahwa hasil uji keseluruhan dari performa kamus menunjukkan nilai p-value kurang dari 0,05. Dengan begitu , normalisasi pada analisis sentimen berbahasa indonesia tidak menyebabkan kenaikan performa dari indikator akurasi , presisi , dan recall. Kata Kunci— Normalisasi , Analisis Sentimen , Multinomial Naïve Bayes , yang menunjukkan bahwa bahwa tidak terdapat perbedaan performa yang signifikan baik akurasi , presisi , maupun recall. Demikian pula dengan hasil uji performa data yang tidak dinormalisasi dengan
untuk mengakhiri pandemi adalah membentuk kekebalan kelompok , yang dapat dicapai dengan cara vaksinasi. Penelitian ini melakukan prediksi ambang batas vaksinasi yang diperlukan untuk mencapai kekebalan kelompok terhadap COVID-19. Kemudian , pencapaian ambang batas tersebut diprediksi dengan memodelkan data vaksinasi menggunakan tiga metode , yaitu autoregressive integrated moving average with exogenous variable ( ARIMAX ) , Long Short-Term Memory ( LSTM ) , serta regresi runtun waktu. Hasil pemodelan dibandingkan berdasarkan nilai RMSE dan MAE untuk terbaik. Penghitungan ambang batas menentukan model vaksinasi menunjukkan bahwa paling tidak 89,81 % penduduk Indonesia harus menerima vaksinasi untuk mencapai kekebalan kelompok. Ambang batas tersebut berhasil dicapai oleh ketiga model yang dibentuk. Model yang terpilih menjadi model terbaik adalah model LSTM , yang memprediksi kekebalan kelompok terhadap COVID-19 berdasarkan ambang batas vaksinasi dosis lengkap dapat tercapai setelah tanggal 9 Oktober 2022. Kata Kunci— kekebalan kelompok , COVID-19 , ARIMAX , LSTM , regresi runtun waktu [SEP] Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan , terdapat beberapa hal yang dapat disimpulkan sebagai berikut. 1. Prediksi ambang batas vaksinasi yang diperlukan untuk mencapai kekebalan kelompok terhadap COVID-19 di Indonesia dilakukan berdasarkan angka reproduksi dasar virus serta efikasi vaksin COVID-19 di Indonesia. Hasil penghitungan menunjukkan ambang batas vaksinasi yang diperlukan sebesar 89,81 % . Angka tersebut berarti bahwa penduduk Indonesia yang harus menerima vaksinasi dosis lengkap minimum sebanyak 89,81 % dari jumlah penduduk Indonesia. 2. Pemodelan data vaksinasi untuk prediksi pencapaian ambang batas vaksinasi dilakukan menggunakan tiga model , yaitu autoregressive memprediksi kekebalan kelompok telah tercapai pada tanggal 9 Oktober 2022 , dan model regresi runtun waktu memprediksi kekebalan kelompok dicapai pada tanggal 5 Mei 2022. 3. Perbandingan kebaikan ketiga model dalam memprediksi pencapaian vaksinasi dilakukan berdasarkan nilai root mean square error ( RMSE ) dan mean absolute error ( MAE ) . Perbandingan nilai RMSE dan MAE dari ketiga hasil pemodelan menunjukkan bahwa LSTM adalah model terbaik untuk memprediksi pencapaian kekebalan kelompok terhadap COVID-19 di Indonesia karena model LSTM memberikan nilai RMSE dan MAE terkecil. Dengan demikian , kekebalan kelompok terhadap COVID-19 di Indonesia diprediksi tercapai setelah tanggal 9 Oktober 2022.
yang bisa memenuhi kebutuhan pengguna , sehingga sistem yang berjalan menggunakan solusi alternatif yang mudah dilakukan. Mengingat perlunya sistem informasi dalam kegiatan Rohis , dibutuhkan suatu pengembangan sistem informasi Rohis berbasis web. Sistem informasi ini bertujuan untuk memudahkan pengurus Rohis dalam mengelola kegiatannya. Pengembangan sistem informasi menggunakan metode SDLC model waterfall dengan metode evaluasi menggunakan black-box testing dan SUS. Dari hasil uji coba dan evaluasi tersebut , black-box testing menunjukkan bahwa secara keseluruhan , fungsi dalam sistem informasi sudah berjalan sesuai dengan yang diharapkan dan score SUS sebesar 83.75 % menunjukkan bahwa secara umum sistem informasi yang telah dibuat berkatergori “excellent” dan tidak terdapat masalah yang berarti pada usabilitiy. Kata Kunci— Kerohanian Islam , SDLC , Waterfall , Black-box Testing , SUS. [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , ada beberapa hal yang dapat disimpulkan : 1. Telah dikembangkannya sistem informasi UKM Rohis berbasis web yang dapat membantu meningkatkan kinerja UKM Rohis. 2. Sistem informasi telah memiliki fitur yang membantu mengatasi permasalahan utama yaitu pengelolaan akun , pengelolaan pengumuman informasi , pengelolaan keuangan , pengelolaan daftar hadir , dan ditambah dengan pengelolaan log aktivitas. 3. Berdasarkan hasil pengujian dan evaluasi menunjukkan bahwa sistem informasi dari segi black-box testing menunjukkan bahwa sistem informasi berjalan dengan lancar. Evaluasi SUS juga memberikan skor 76.25 % yang menunjukkan bahwa secara umum sistem informasi yang telah dibuat berkatergori “baik” dan tidak terdapat masalah yang berarti pada usabilitiy. Bebepara saran yang mungkin membantu untuk penelitian selanjutnya , yaitu : 1. Rohis memiliki cakupan yang cukup luas dan penelitian ini hanya berfokus terkait kegiatan kajian sehingga untuk penelitian kedepannya , cakupan penelitian dapat diperluas lagi. 2. Berdasarkan hasil SUS dapat diketahui bahwa beberapa poin pertanyaan memiliki
kapal laut dari 50 kategori kapal ini sudah baik , berbeda. Hasil dari pembangunan model mendapatkan skor mAP ( Mean Average Precision ) sebesar 85,39 % . Dengan memanfaatkan model pendeteksian yang telah dibangun , dilakukan fine-tuning menggunakan dataset kapal laut telah dibangun dengan menggunakan model YOLOv5x6 dan menerapkan augmentasi data , didapatkan hasil evaluasi terbaik dengan nilai mAP yaitu 85,39 menggunakan augmentasi data. Model fine-tuning juga telah didapatkan dengan wilayah studi kasus Pelabuhan Tanjung Priok ,
Big Data dalam Memperkirakan Konsumsi Listrik Per Kapita Rumah Tangga Menggunakan Small Area Estimation ( Studi Kasus : Level Kecamatan di Provinsi Jawa Tengah 2021 ) Raflizal Fikrar Odriansyah ( 221910812 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Prof. Setia Pramana , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Ringkasan— Konsumsi listrik di Indonesia terus meningkat dalam beberapa tahun terakhir sehingga perlu diimbangi dengan pasokan listrik yang cukup dan tidak berlebih. Kebijakan penyediaan energi listrik yang tepat memerlukan data konsumsi listrik yang akurat bahkan pada tingkat area kecil. BPS sebagai produsen data official statistics mengumpulkan data konsumsi listrik rumah tangga melalui Survei Sosial dan Ekonomi Nasional. Data tersebut dapat digunakan untuk menghasilkan estimasi rata-rata konsumsi listrik per kapita rumah tangga ( ruta ) hanya sampai pada tingkat kabupaten / kota karena keterbatasan sampel. Oleh sebab itu , penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi rata- rata konsumsi listrik per kapita ruta pada tingkat kecamatan menggunakan metode Small Area Estimation ( SAE ) dengan memanfaatkan informasi tambahan dari sumber big data dan pendataan potensi desa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SAE Empirical Best Linear Unbiased Prediction ( EBLUP ) , Spatial EBLUP , dan Hierarchical Bayes ( HB ) Lognormal mampu memberikan estimasi yang lebih akurat dan presisi dibandingkan metode pendugaan langsung. Model SAE HB Lognormal dipilih sebagai metode terbaik berdasarkan evaluasi hasil model. Kata Kunci— Listrik , Sumber Big Data , Small Area Estimation. [SEP] Dari hasil dan pembahasan diperoleh kesimpulan berikut : 1. Penduga langsung memiliki nilai median RSE sebesar 14,76 % dengan karakteristik data berdistribusi lognormal dan terdapat dependensi spasial antarwilayah kecamatan. 2. Penduga HB Lognormal memiliki karakteristik nilai yang paling mendekati penduga langsung dengan korelasi Kendall-Tau sebesar 0,9334. 3. Model SAE HB Lognormal merupakan metode terbaik dalam mengestimasi nilai rata-rata konsumsi listrik per kapita ruta level kecamatan berdasarkan hasil evaluasi. 4. Hasil pemetaan dari penduga HB Lognormal menunjukkan bahwa wilayah kecamatan dengan tingkat konsumsi listrik ruta yang relatif tinggi sebagian besar berada di daerah perkotaan dengan tingkat kesejahteraan masyarakat yang juga relatif tinggi , sedangkan wilayah dengan tingkat konsumsi listrik ruta yang relatif rendah cenderung sebagian besar berada di wilayah perdesaan dengan tingkat kesejahteraan masyarakat yang juga relatif rendah. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik
Muhammad Azmil Mubarrok ( 221709848 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Firdaus , M.B.A. Ringkasan— Survei Ubinan Tanaman Pangan Komoditas Palawija merupakan salah satu survei yang dilaksanakan oleh BPS RI dengan tujuan memperoleh informasi mengenai produktivitas tanaman pangan komoditas palawija. Dalam pelaksanaan survei terdapat beberapa kondisi dimana kerangka sampel yang telah terpilih menjadi sampel harus mengalami penggantian maupun penambahan sampel. Proses penggantian dan penambahan sampel ini dinilai belum efisien dan rentan terjadi human error baik dalam proses pemilihan usulan sampel , pengajuan dan pengiriman dokumen , hingga penulisan script untuk memeriksa usulan sampel. Untuk mengatasi masalah tersebut peneliti merancang dan membangun sistem penarikan sampel pengganti dan sampel tambahan survei ubinan komoditas palawija berbasis web deengan metode Rapid Application Development ( RAD ) . Evaluasi terhadap sistem yang dibangun dilakukan menggunakan metode black box testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat diterima dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Kata Kunci— survei ubinan , palawija , penarikan sampel , pengajuan sampel , sistem. [SEP] Kesimpulan yang didapatkan dari hasil penelitian mengenai penarikan sampel pengganti dan sampel tambahan Survei Ubinan Komoditas Palawija adalah sebagai berikut. 1. Telah dirancang sistem informasi yang dapat melakukan proses penarikan , pengajuan , hingga persetujuan pada sampel pengganti dan sampel tambahan survei ubinan palawija. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Implementasi yang dilakukan berdasarkan hasil rancangan telah menghasilkan sistem penarikan sampel pengganti dan sampel tambahan. Implementasi dari pembangunan sistem telah dilakukan dengan metode Rapid Application Development. 3. Evaluasi dilakukan dengan System Usability Scale , Black Box Testing , dan melihat kesesuaian sistem yang dibangun dengan dokumen Software Requirement Spesification. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut didapatkan bahwa sistem informasi yang dibangun dapat diterima dengan baik oleh pengguna , setiap fungsi dalam sistem sudah berjalan sebagaimana yang diharapkan , dan sistem yang dibangun sudah sesuai dengan kebutuhan pengguna. Saran yang dapat peneliti berikan yang mungkin berguna untuk pengembangan sistem dan penelitian selanjutnya. 1. Berdasarkan hasil SUS diketahui bahwa pada pernyataan nomor 4 dan nomor 10 menunjukkan bahwa pengguna masih membutuhkan bantuan dari tekisi serta perlu ini. membiasakan diri untuk menggunakan sistem Sehingga perlu dilakukan penambahan fungsi atau dokumen yang dapat membantu pengguna sistem. 2. Melakukan sinkronisasi dengan sistem penarikan sampel Survei Ubinan Komoditas Padi berbasis Kerangka Sampel Area ( SUB-KSA ) karena antara pengguna sistem survei ubinan palawija dan SUB-KSA sebagian besar sama.
penting dalam perubahan iklim global. Tujuan dari penelitian ini adalah meramalkan emisi CO2 di Indonesia dan menganalisis faktor- faktor yang memengaruhinya. Metode ARIMA dan multilayer perceptron digunakan untuk mendapatkan metode peramalan terbaik , serta analisis RLB dampak secara signifikan terhadap emisi CO2. Berdasarkan hasil peramalan , didapatkan jumlah emisi CO2 di Indonesia sebesar 712 juta ton / tahun. Jumlah tersebut masih berada di bawah target pemerintah yang berada di sekitar 912 juta ton / tahun. Dengan menggunakan model peramalan yang tepat , penelitian ini dapat membantu pemangku kepentingan untuk tahun 1970-2020. 2. Model peramalan emisi CO2 adalah multilayer perceptron. Hasil peramalan menunjukkan bahwa pada tahun 2030 , jumlah emisi CO2 sebesar 721,5427 juta ton / tahun. Hal ini masih berada di bawah target pemerintah Indonesia ,
melakukan Ringkasan— Ukuran sampel yang tidak mencukupi untuk area kecil dalam survei dapat menghasilkan pendugaan langsung yang kurang reliable karena memiliki standard error yang besar. Hal ini dapat sampel menggunakan Small Area Estimation. Selain itu , pada survei seringkali dijumpai data cacah yang tidak cocok diestimasi dengan model umum Small Area Estimation , yaitu model klasik Fay-Herriot , sehingga dibutuhkan model lain yang sesuai dengan kondisi data. Regresi Poisson umum digunakan untuk estimasi data cacah , namun data yang ditemukan seringkali melanggar asumsi equidispersi pada Poisson. Penelitian ini mengkaji penerapan model Generalized Poisson untuk Small Area Estimation. Model Generalized Poisson mampu mengatasi kondisi pelanggaran asumsi equidispersi. Pendugaan parameter dengan metode Hierarchical Bayes cocok untuk pengolahan data cacah dan unggul dalam perhitungan yang kompleks. Model kemudian diimplementasikan dalam bentuk R Package ‘saeHB.gpois’ yang dapat diakses pada http : / / cran.r-project.org / package=saeHB. gpois. Package kemudian dievaluasi dengan uji validitas , kegunaan , dan studi kasus. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa package yang dibangun telah sesuai dengan yang diharapkan dan layak digunakan. Kata Kunci— Small Area Estimation , Generalized Poisson , Hierarchical Bayes , R Package. [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dikerjakan sampai saat ini , model Generalized Poisson untuk SAE dengan metode HB telah berhasil dibangun dan diimplementasikan dalam bentuk R Package bernama ‘saeHB.gpois’ dan dapat diakses pada http : / / cran.r-project.org / package=saeHB.gpois. Uji validitas dengan menggunakan data bangkitan telah dilakukan dan menunjukkan bahwa algoritma yang dibangun sudah sesuai dengan yang diharapkan. Uji SUS yang dilakukan juga sudah menunjukkan bahwa R Package yang telah dibangun dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Model SAE HB Generalized Poisson pada R Package ‘saeHB.gpois’ telah diterapkan pada studi kasus , yaitu pendugaan terhadap nilai AKB dari SDKI 2017 dengan data penyerta dari PODES 2018. Pendugaan
Dr. Cucu Sumarni SST. , M.Si. FH berkinerja Ringkasan— Model Small Area Estimation ( SAE ) digunakan oleh ahli statistik untuk mendapatkan statistika area kecil karena EBLUP ketika data mengandung pencilan. Karena masalah tersebut maka digunakan metode Kekar untuk menyelesaikan masalah kehilangan beberapa informasi penting dan menghasilkan perkiraan Untuk memudakan penggunaan dalam mengaplikasikan model yang dibentuk , maka dibuat suatu Package Model Kekar Berbasis sebaran-t untukSmall Area Estimation Dengan Peubah Respon yang Mengandung Outlier. Kata Kunci— SAE , Distribusi-t , Kekar Huber , pencilan memiliki pencilan dapat diestimasi menggunakan model kekar berbasis sebaran-t. 2. Package R Model Kekar Berbasis Sebaran-t berhasil dibangun.
Proses pemanfaatan review tersebut dapat dilakukan dengan menilai aspek-aspek yang terdapat pada destinasi wisata berdasarkan ulasan dari pengunjung. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen berbasis aspek pada salah satu destinasi wisata di Indonesia yaitu Taman Nasional Bromo Tengger Semeru berdasarkan review dari pengguna Google Maps. Aspek yang digunakan diantaranya atraksi , fasilitas , akses , dan harga. Model klasifikasi sentimen yang digunakan adalah model machine learning yang terdiri dari SVM , Complement Naïve Bayes , Logistic Regression , dan transfer learning dari pre-trained BERT , IndoBERT , dan mBERT. Berdasarkan hasil eksperimen , transfer learning dari model IndoBERT mencapai performa terbaik dengan akurasi dan F1-Score masing-masing sebesar 91.48 % dan 71.56 % . Selain itu , diantara model machine learning yang digunakan , model SVM memberikan hasil terbaik dengan nilai akurasi sebesar 89.16 % dan F1-Score sebesar 62.23 % . Kata Kunci— Analisis Sentimen Berbasis Aspek , Google Maps Review , Machine Learning , Transfer Learning [SEP] Berdasarkan untuk destinasi wisata Taman Nasional Bromo Tengger Semeru yaitu model transfer learning dari pre-trained model lebih baik daripada model machine learning. 3. Model terbaik yang dihasilkan pada penelitian ini adalah fine-tuned IndoBERT dengan nilai akurasi model sebesar 91.48 % dan F1-Score sebesar 71.56 % . Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , saran yang dapat diterapkan pada penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut : 1. Penelitian keterbatasan ini mengalami