alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
diperkenalkan oleh Prastuti dan Suhartono. Oleh karena ini mengembangkan package R untuk pemodelan SGSTAR. ini mengimplementasikan package R Kemudian penelitian SGSTAR pada https : / / cran.r-project.org / package=sgstar. Berdasarkan uji validitas , package R yang dibangun telah menghasilkan output pengguna dalam melakukan pemodelan dengan metode SGSTAR. Berdasarkan uji usability , package R telah dapat digunakan dengan baik oleh pengguna dengan skor uji SUS 78,75. Sedangkan dari segi performa , package ini dapat
respon dan pandangan terhadap hal-hal yang up to date. Melalui twitter masyarakat , dapat diketahui bagaimana respon dan opini mengenai vaksin Covid-19. Untuk menganalisis data twitter , digunakan metode sentiment analysis untuk mengungkap respon baik positif , negatif , dan netral serta latent dirichlet allocation untuk mengetahui perbincangan masyarakt. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan metode sentiment analysis masyarakat cenderung merespon dengan baik seperti mendukung kebijakan vaksinasi dan mengharapkan pandemi segera berakhir. Akan tetapi terdapat masyarakat yang merespon secara negatif dengan menganggap vaksin memiliki efek negatif analysis , topic modeling [SEP] Berdasarkan hasil pembahasan pada bab sebelumnya , telah dilakukan analisis sentimen dan topic modeling dengan menerapkan tweet masyarakat mengenai vaksin COVID-19 pada gelombang kedua COVID-19 di Indonesia. Sehingga sangat berguna membantu mengetahui respon dan opini masyatakat mengenai vaksin covid-19. 2. Dari hasil analisis sentimen diketahui bahwa sentimen yang paling dominan pada saat terjadinya gelombang kedua covid-19 di Indonesia adalah sentimen positif. Adapun untuk perbincangan masyarakat yang ada di twitter mengenai vaksin covid-19 berdasarkan responnya. Untuk
dan ujian harus diselenggarakan secara daring. Keadaan ini menjadi alasan pembangunan sistem ujian. Sayangnya sistem ujian yang sudah ada tidak mencakup proses pengerjaan ujian. Beberapa dosen berinisiatif menyelenggarakan ujian menggunakan sistem Google Form atau TCExam juga masih memiliki kekurangan. Untuk itu perlu dikembangkan sistem ujian yang mencakup pengerjaan ujian. Sistem ujian yang mencakup fitur pengerjaan ujian diharuskan juga menghadirkan fitur input soal. Jawaban dari pengerjaan ujian juga bisa penilaian. dimanfaatkan Pengembangan sistem mengikuti tahapan Software Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model parallel development. Sistem juga telah dilakukan evaluasi menggunakan metode PSSUQ dan mendapat nilai Overall:2,12 dengan rincian SysQual:2,03 InfoQual:2,22 dan IntQual:2,13. Semua skala pengujian di bawah batas atas yang ditentukan sehingga bisa sistem usulan bisa dikategorikan baik. untuk menghadirkan fitur Kata Kunci— CBT , sistem ujian , parallel development. [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , telah dibuat sistem ujian di Politeknik Statistika STIS yang mencakup fitur : pengerjaan ujian untuk mahasiswa , input soal untuk dosen , dan penilaian jawaban ujian untuk dosen. Sistem juga telah dilakukan evaluasi menggunakan metode PSSUQ dan mendapat nilai Overall:2,12 dengan rincian skala SysQual:2,03 InfoQual:2,22 dan IntQual:2,13. Semua skala pengujian berada di bawah batas atas yang ditentukan sehingga sistem usulan bisa dikategorikan baik.
ini , semua kegiatan pencatatan secara manual menggunakan buku dan disposisi surat masuk juga masih dilakukan secara manual. Selain itu belum terintegrasinya masing-masing tugas administrasi tersebut. Untuk itu dibuat sebuah sistem tugas administrasi tersebut. Sistem ini dibuat menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) model waterfall. Dalam pengumpulan datanya , penelitian ini menggunakan metode studi pustaka , wawancara , observasi , dan kuesioner. Kemudian untuk metode evaluasinya menggunakan metode System Usability Scale ( SUS ) dan juga metode black box testing. Sistem informasi ini diharapkan dapat mengintegrasikan tugas administrasi sub bagian umum di BPS Kabupaten Purbalingga. informasi yang dapat menjalankan Kata Kunci— BPS , Sistem Informasi , Administrasi [SEP] ] 9 3 4 4 4 4 10 3 4 3 2 2 62,5 75,0 67,5 77,5 75,0 71,5 [ 6 ] [ 7 ] Berdasarkan pengujian menggunakan metode system usability scale didapatkan hasil rata-rata skor SUS sebesar 71,5. dapat disimpulkan bahwa dari segi usability sistem ini dapat diterima atau acceptable dengan grade C dan mendapatkan rating OK. Saran dari untuk penelitian ke depannya yaitu : a. Membuat modul untuk mengintegrasikan tugas administrasi sub bagian umum yang lain seperti pencatatan daftar barang / inventaris dan pembuatan
menggunakan data sentimen sebagai variabel independen. Oleh karena itu , penelitian ini akan menggunakan history harga saham , 10 teknikal indikator , kurs rupiah , dan sentimen data berita untuk memprediksi harga saham Bank Rakyat Indonesia dan kemudian akan membandingkan kombinasi variabel mana yang paling baik untuk digunakan. Model yang digunakan adalah model berbasis deep learning yaitu Long-Short Term Memory. Selain itu akan dilakukan hyperparameter optimization dan walk forward validation untuk memperoleh model terbaik dari setiap kombinasi variabel sehingga perbandingan model yang dilakukan tidak menjadi bias. Model terbaik yang diperoleh adalah model dengan variabel history harga saham dan sentimen skor dengan RMSE pada data testing sebesar 96.61 dan MAE sebesar 86.97. Kata Kunci— prediksi saham , nilai tukar mata uang , sentimen analisis , variabel history harga saham dan sentimen skor. Pada data testing model 𝐾𝑉2 memiliki RMSE sebesar 96.61 dan MAE sebesar 86.97. Penambahan sentimen skor pada model 𝐾𝑉2 , dapat menurunkan RMSE sebesar 39.55 % jika dibandingkan dengan model 𝐾𝑉1 yang hanya menggunakan history harga
sudah dilakukan survei oleh beberapa lembaga survei swasta terkait peta politik 2024 yang memunculkan lima nama teratas , yaitu Prabowo Subianto , Ganjar Pranowo , Anies Baswedan , Sandiaga Uno , dan Ridwan Kamil. Penelitian ini bertujuan menggambarkan peta awal Pemilu 2024 melalui pendekatan analisis sentimen pada data Twitter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada jumlah tweet sentimen positif serta jumlah akun yang pro tertinggi adalah terhadap Ganjar Pranowo. Sebaliknya , sentimen negatif dan jumlah akun yang kontra tertinggi adalah terhadap Prabowo Subianto. Banyak kata yang sering muncul pada sentimen positif tokoh berupa ungkapan harapan , doa , dan dukungan. Pada tweet negatif , kata yang banyak muncul berkaitan dengan bidang kerja atau wilayah kerja tokoh. Secara umum , kondisi : berlokasi di Pulau Jawa , pada kelompok umur 19–29 tahun , dan berjenis kelamin laki-laki. Kata Kunci— Politik , Pemilu 2024 , Analisis Sentimen [SEP] Berdasarkan hasil penelitian , dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Secara umum , persentase tweet positif tertinggi terdapat pada tweet yang menandai Ganjar Pranowo ( 45.71 % ) , sedangkan tweet negatif tertinggi terdapat pada tweet yang menandai Prabowo Subianto ( 51.01 % ) . 2. Kata yang banyak muncul pada tweet positif berupa ungkapan doa , harapan , serta dukungan. Khusus tweet yang menandai Prabowo Subianto berisi kata yang berkaitan dengan bidang pertahanan negara. 3. Kata yang banyak muncul pada tweet
khususnya pada masyarakat tersebut. Namun , yang ulasan-ulasan yang berjumlah banyak tersebut menyebabkan ulasan semakin beragam dan sulit untuk diidentifikasi dan disimpulkan opini keseluruhannya secara manual. Oleh karena itu , penelitian ini memanfaatkan text mining dengan melakukan analisis sentimen untuk mengukur sentimen dan melakukan topic modelling untuk memodelkan opini dari ulasan pengguna terhadap aplikasi Indonesia. Hasil analisis sentimen menunjukkan respon pengguna terhadap aplikasi telemedicine di Indonesia cenderung positif , baik pada ulasan aplikasi Halodoc maupun pada ulasan aplikasi Alodokter. Kemudian , hasil topic modelling menunjukkan bahwa opini yang disampaikan pengguna terhadap telemedicine sebagian besar membahas kemudahan serta permasalahan yang dialami dalam menggunakan pelayanan pada telemedicine. telemedicine di Kata Kunci— Telemedicine , Sentimen , Topic Modelling , Ulasan , Google Play Store. [SEP] 1. Kesimpulan Dari tahapan penelitian yang telah dilakukan , berikut hasil yang dapat disimpulkan pada penelitian ini : 1 ) Metode analisis sentimen dengan SVM kernel dan topic modelling dengan LDA dapat membantu dalam mengidentifikasi respon dan opini pengguna terhadap aplikasi telemedicine di Indonesia melalui ulasan pengguna tersebut. 2 ) Berdasarkan analisis sentimen yang telah dilakukan , dapat disimpulkan bahwa respon pengguna terhadap aplikasi telemedicine didominasi oleh sentimen positif.Tingginya tingkat respon positif dari ulasan pengguna menunjukkan bahwa kehadiran aplikasi telemedicine memberikan manfaat dan kemudahan bagi pengguna tersebut dalam mendapatkan akses kesehatan. Namun adanya respon negatif dari pengguna menunjukkan bahwa masih terdapat
dapat mendeteksi berita palsu secara akurat. Berdasarkan penelitian ini didapatkan hasil bahwa algoritma Random Forest merupakan model terbaik dalam mengklasifikasi berita palsu di portal berita online berita dengan persentase f1-score sebesar 99.91 % . Kata Kunci— fake news , klasifikasi , machine learning , deep 2 ) Hasil klasifikasi berita menggunakan metode klasifikasi Random Forest memberikan nilai f1- score tersebut menunjukkan bahwa kinerja model yang diusulkan cukup handal untuk mendeteksi berita
pengumpulan data survei. Solusi dari masalah pengumpulan data adalah pembangunan sistem pengenalan suara membantu penulisan otomatis dengan suara narasumber dengan pemanfaatan sistem Speech to Text. Hasil penulisan dapat secara langsung dengan penyesuaian entitas pertanyaanya. Pendefinisian dengan pemanfaatan Named Entity Recognition yang merupakan penerapan ilmu natural language processing. Hasil uji sebagai data train dan testing dalam Named Entity Recognition. Uji coba teks hasil data testing untuk pendefinisian kata sesuai dengan entitas pertanyaan dengan akurasi sebesar 100 % . suara hasil suara Kata Kunci— pengumpulan data , BPS telah dilakukan , dapat disimpulkan bahwa , 1. Pendekatan Speech to Text dengan bahasa indonesia dapat dilakukan dengan akurasi perkata sebesar data training menunjukkan data train dapat digunakan sebagai model NER melalui grafik. Angka loss pada tiga iterasi terakhir sebesar
Lingkungan Hidup dan Kehutanan ( KLHK ) menggunakan metode klasifikasi digital dan interpretasi visual dengan indeks komposit sederhana dari data penginderaan jauh. Metode ini membutuhkan waktu yang lama , kesalahan deteksi yang cukup besar , serta membutuhkan banyak pakar yang ahli dibidang karhutla. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model multi-temporal dan mono-temporal yang dapat melakukan otomatisasi deteksi dan pemetaan areal karhutla menggunakan algoritma machine learning dan deep learning. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa 1 ) model multi-temporal CNN1-D dengan penambahan 5 indeks komposit dapat mendeteksi areal terbakar ( F1-score 95,00 % ) , 2 ) model mono-temporal Random Forest dengan pita spektral NIR , NIRn , SWIR1 dapat mendeteksi areal terbakar ( F1- score 90,14 % ) , 3 ) model multi-temporal dan mono-temporal masing-masing dapat memetakan sebesar 42,85 % dan 56,13 % areal terbakar dari total keseluruhan peta resmi KLHK. Secara keseluruhan , kedua model dapat memetakan areal karhutla baik skala besar maupun skala kecil. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu meningkatkan sistem monitoring karhutla sebagai acuan pemerintah untuk menentukan berbagai strategi terkait pencegahan dan penanggulangan karhutla di Indonesia. Kata Kunci— Kebakaran hutan dan lahan , penginderaan jauh , deep learning , deteksi [SEP] Penelitian ini mengusulkan pendekatan multi-temporal dan mono-temporal untuk mendeteksi areal karhutla di Kabupaten Rokan Hilir , Provinsi Riau dengan memanfaatkan citra satelit Sentinel-2. Menjawab tujuan pertama penelitian , model multi-temporal terbaik CNN1-D dengan penambahan 5 indeks komposit dapat mendeteksi areal karhutla dengan akurasi sebesar 95,33 % dan F1 score sebesar 95,00 % . Menjawab tujuan kedua penelitian , model mono-temporal terbaik Random Forest dengan memanfaatkan pita spektral NIR , NIRn , dan SWIR1 memiliki akurasi sebesar 91,16 % dan F1 score sebesar 91,41 % . Terakhir untuk menjawab tujuan ketiga , , model multi-temporal dan mono-temporal masing- masing dapat memetakan 42,85 % dan 56,13 % areal terbakar dari total keseluruhan peta resmi KLHK. seluruh wilayah di Berdasarkan model yang telah dibangun pada penelitian ini , terbuka peluang dalam mengimplementasikan model Indonesia untuk tersebut pada menghasilkan data areal karhutla resmi oleh KLHK. Keterbatasan utama dari penelitian ini adalah kedua pendekatan hanya dilakukan pada citra satelit yang memiliki tutupan awan minimal dalam
telah dikumpulkan disajikan dalam bentuk tabulasi dan publikasi pada website BPS. Penelitian ini mengembangkan aplikasi visualisasi data berbasis Android yang menampilkan data ketenagakerjaan Jakarta Utara dengan ( RAD ) sebagai menerapkan Rapid Application Development metode penelitian yang digunakan. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi visualisasi data yang lingkaran , diagram campuran , radar telah dievaluasi chart , dan scatter menggunakan System Usability Scale ( SUS ) dengan nilai yang diperoleh tersebut yang dikategorikan acceptable. plot. Aplikasi yang aplikasi berarti , diagram lingkaran , diagram kombinasi , radar chart , dan scatter plot. Evaluasi SUS dilakukan pada aplikasi dengan memperoleh nilai sebesar 80,54 yang berarti aplikasi yang dikembangkan dapat diterima di kalangan pengguna. Aplikasi tersebut masih memiliki banyak kekurangan sehingga aplikasi dapat dikembangkan lebih lanjut sebagai
Ringkasan— SpaCy merupakan tools yang dapat menangani masalah Natural Language Processing ( NLP ) dengan efisien , salah satunya adalah Named Entity Recognition ( NER ) . NER digunakan untuk mengekstrak dan mengidentifikasi entitas bernama pada suatu teks. Namun , sejauh ini SpaCy belum merilis pre-train Dikarenakan belum ditemukannya penelitian ekstraksi informasi jarang ditemukannya penelitian tentang NER dengan menggunakan ini akan SpaCy Bahasa Indonesia. Maka pada penelitian dilakukan ekstraksi informasi terkait gangguan listrik di Provinsi D.I. Yogyakarta melalui Twitter dengan menggunakan SpaCy Bahasa Indonesia. Penelitian ini menghasilkan performa hasil yang baik dengan hasil perhitungan precision 95.52 % , recall 93.27 % , dan f1-score 94.38 % .. Kemudian , dilakukan pemetaan berdasarkan entitas lokasi yang terdapat dalam tweet terkait gangguan listrik. Dari proses tersebut didapat bahwa jumlah lokasi yang tersebutkan di tweet terkait gangguan listrik tertinggi berasal dari Kabupaten Sleman , sedangkan jumlah terendah berasal dari Kabupaten Gunung Kidul. Lalu , bulan yang paling banyak mengalami gangguan listrik adalah Bulan Maret 2020 , sedangkan yang paling sedikit adalah Bulan NER ) yang dibangun dan digunakan untuk klasifikasi tweet terkait gangguan listrik menghasilkan performa hasil yang baik dengan hasil perhitungan precision 95.52 % , recall 93.27 % , dan f1-score 94.38 % . tweet 3. Jumlah lokasi yang lokasi yang tersebutkan di terkait gangguan listrik tertinggi berasal dari Kabupaten Sleman
metode untuk menghasilkan peramalan IHSG yang efektif. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk peramalan adalah General Regression Neural Network ( GRNN ) . Namun , GRNN memiliki suatu karakteristik yaitu jumlah neuron meningkat seiring meningkatnya jumlah data latih. Berbeda dengan GRNN , , bobot FCM tidak dapat langsung diaplikasikan pada MBGRNN. Oleh karena itu , pada penelitian ini dibangun model FCMGRNN yang mengkombinasikan model MBGRNN dengan FCM. Setelah itu , dilakukan peramalan harga penutupan IHSG menggunakan FCMGRNN. Dengan menggunakan model FCMGRNN diperoleh nilai MAE , MAPE , dan RMSE untuk data uji sebesar 42,62 ; 0,86 % ; dan 64,55. Sedangkan untuk peramalan harga penutupan IHSG diperoleh MAE , MAPE , dan RMSE sebesar 86,48 ; 1,3 % ; dan 88,82. Kata Kunci— IHSG , peramalan , FCMGRNN , jaringan saraf tiruan , FCM , MBGRNN [SEP] ) ' ' 2. Untuk memperoleh peramalan IHSG yang akurat , input yang digunakan pada model FCMGRNN adalah Yt-1 dan Yt-2 , normalisasi data menggunakan metode min-max , jumlah neuron sebanyak 37 neuron , dan nilai fuzzifier = 2. IHSG menggunakan FCMGRNN Hasil peramalan memberikan nilai MAE , MAPE dan RMSE sebesar 86,48 ; 1,3 % ; dan 88,82. B. Saran penelitian Berdasarkan hasil dan pembahasan ,
menerapkan kebijakan untuk menekan angka penyebaran COVID-19 , yaitu dengan kebijakan PPSB dan PPKM. Indikator kesuksesan tidak dapat sepenuhnya dilihat dari angka statistik , penilaian tersebut juga mempertimbangkan masukan , diantaranya adalah dengan melihat respon dan opini masyarakat terhadap program tersebut. Penelitian ini mengekstraksi informasi mengenai Kebijakan PSBB dan PPKM pada media sosial Twitter dengan pendekatan analisis sentimen menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes untuk klasifikasi persepsi masyarakat dan Topic Modelling menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) untuk menentukan jumlah topik yang dibahas masyarakat beserta kata kuncinya. Meskipun tweet pada penelitian ini didominasi oleh sentimen netral , namun diketahui bahwasannya sentimen negatif lebih banyak daripada sentimen positif. Model klasifikasi yang terbentuk dari Multinomial Naïve Bayes adalah sebesar 58,3 % dan topik yang terbentuk adalah sebanyak 3 topik. Kata Kunci— COVID-19 , PPSB , PPKM , Sentimen , Topic Modelling [SEP] Berdasarkan hasil pembahasan pada bab sebelumnya , telah dilakukan analisis sentimen dan topic modelling mengenai Penerapan Kebijakan PSBB dan PPKM pada data twitter di bulan januari dan februari. Sehingga didapatkan kesimpulan sebagai berikut : 1. Pengumpulan data sentimen publik di twitter dilakukan dengan menggunakan metode scraping dengan package twint pada python. Kemudian dilakukan tahapan manual labelling dan preprocessing , sehingga data akhir berjumlah 53.764 data , terdapat 32.614 tweet ( 60,6 % ) yang berlabel netral ( label 0 ) , 9.689 tweet ( 18 % ) berlabel Positif ( label 1 ) , dan 11.461 tweet ( 21,4 % ) berlabel negatif ( label 2 ) . 2. Model dari sentimen publik dengan Multinomial Naïve Bayes classifier menghasilkan akurasi sebesar 58,3 % . 3. Hasil dari analisis topic modelling dengan metode LDA topik dengan diperoleh jumlah coherence score sebesar 0.536. Topik yang dihasilkan yaitu sebagai berikut : a ) Topik 1 : Pembatasan kebijakan PPKM. topik sebanyak 3 Kata kunci : “ppkm” , “covid” , “batas” , ”tekan” dan “masyarakat”. b ) Topik 2 : Penilaian masyarakat terhadap kebijakan PSBB dan PPKM. Kata
berekspresi dengan batasan penggunaan bahasa yang minim. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi teks cyberbullying pada studi kasus Twitter dengan menggunakan metode Lexicon Based dan Multinomial Naïve Bayes. Metode Multinomial Naïve Bayes dilakukan dengan teknik semi-supervised learning untuk menghasilkan kelompok umur. Untuk mengetahui gambaran dari pola pengelompokkan cyberbullying , dilakukan analisis deskriptif terhadap data Metode Multinomial Naïve Bayes dengan teknik semi-supervised learning menunjukkan yang lebih baik daripada metode Lexicon Based dalam mengklasifikasi twit cyberbullying. Hasilnya pada kurun waktu Januari 2021 , cyberbullying di Twitter didominasi oleh gender laki-laki dan kelompok usia di bawah 30 tahun. twit yang sudah dikumpulkan. ini Kata Kunci— Cyberbullying , Text Mining dan kelompok kurang dari 18 tahun sebanyak 47,69 % . 2. Klasifikasi dengan metode Lexicon Based memberikan akurasi sebesar 51,71 % sebelum kata kunci dihapus. Selain untuk
metode yang dapat digunakan selain penambahan sampel yaitu penerapan metode Small Area Estimation ( SAE ) . Salah satu metode estimasi dalam SAE adalah Empirical benchmarking. Dalam penelitian ini , metode yang diambil adalah optimum benchmarking karena tidak mengalami kelemahan seperti faktor pengali yang digunakan tidak konsisten secara desain. Untuk mempermudah penggunaannya , peneliti mengembangkan optimum benchmarking model Fay-Herriot multivariat ini dalam bentuk R package , yang telah diupload ke CRAN dengan nama package optimum benchmarking telah berhasil model Fay-Herriot multivariat dibangun. 2. R package untuk metode optimum benchmarking model Fay-Herriot multivariat telah berhasil dibangun dengan nama “msaeOB” dan dapat Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV
Labuan Bajo , salah satu dari DSP gencar dilakukan pengembangan oleh pemerintah. Salah satu cara untuk mengembangkan pariwisata di Labuan Bajo adalah dengan melakukan evaluasi. Akomodasi sebagai tempat penginapan memiliki peran penting dalam perkembangan pariwisata. Sehingga , akomodasi di Labuan Bajo juga perlu dievaluasi. Evaluasi akomodasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan User Generated Content yang ada pada TripAdvisor. Penelitian ini mendapatkan insight baru mengenai pengaruh karakteristik pengulas akomodasi di Labuan Bajo terhadap penilaiannya. Metode yang digunakan adalah regresi logistik ordinal dan topic modelling dengan LDA. Hasil dari penelitian tipe perjalanan , dan pengalaman pengulas mempengaruhi penilaian pengulas terhadap akomodasi di Labuan Bajo. Juga ditemukan beberapa perbedaan topik pembicaraan dalam ulasan akomodasi di Labuan Bajo berdasarkan bahasa dan tipe perjalanan pengulas. Selain itu , matching data akomodasi di Labuan Bajo yang ada pada TripAdvisor dan direktori BPS dilakukan untuk melihat potensi pemanfaatan big data. ini menemukan bahwa variabel bahasa , Kata Kunci— LDA , regresi logistik ordinal , cosine similarity , karakteristik pengulas , akomodasi
4 dan kombinasi variabel 12 dengan masing-masing memiliki rataan eror RMSE sebesar 1.765E-04 dan 1.978E-04. Setelah dilakukan hyperparameter optimization , diperoleh model terbaik yaitu kombinasi variabel 4 dengan eror paling minimum yakni 7.580E-05 dengan RMSE pada pengujian data test sebesar 332.66. Kata Kunci— saham , BCA , LSTM , analisis sentimen dipilih karena memiliki fitness value yang paling optimal terhadap model. Analisis sentimen telah berhasil dilakukan dengan menggunakan model IndoBERT serta memiliki akurasi
juga kesulitan dalam memantau angka kreditnya. Berdasarkan permasalahan tersebut , diperlukan sebuah aplikasi buku saku pejabat fungsional pranata komputer berbasis mobile. Aplikasi buku saku bertujuan untuk memudahkan pranata komputer dalam mencatat angka kreditnya. Perancangan aplikasi akan dilakukan dengan metode SDLC waterfall , dimulai dari requirement analysis , system design , implementation Pembangunan menggunakan yang mendukung pemrograman multi-platform. Hasil pengujian aplikasi dengan blackbox testing dan SUS menujukkan bahwa aplikasi layak digunakan dan dapat disebarkan kepada pengguna. Peneliti dapat penelitian menyarankan mengembangkan aplikasi yang memiliki lebih banyak 1. Pembangunan aplikasi buku saku pranata komputer telah dilakukan dengan metode SDLC model waterfall yang terdiri dari system design , analysis , implementation , melakukan ekspor catatan yang dapat digunakan untuk menyusun DUPAK. 3. Aplikasi buku saku pranata komputer teruji kelayakannya dengan menggunakan blackbox testing dan system usability scale dengan sko 76,87. telah Adapun saran yang dapat peneliti sampaikan untuk penelitian selanjutnya