alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
hambatan tidak membuat jalan tol terbebas dari kecelakaan lalu lintas. Di Provinsi Jawa Barat , terdapat total 20 ruas tol dengan panjang ruas tol mencapai 521,15 km pada 2020. Tol Cipali adalah salah satu ruas dengan fatalitas tertinggi di dunia. Penanggulangan kecelakaan lalu lintas penting dilakukan sebagai upaya untuk mengurangi kejadian kecelakaan lalu lintas. Namun , data mengenai kecelakaan lintas di jalan tol cukup sulit didapatkan secara rinci sehingga dibutuhkan sumber informasi alternatif berupa berita online. NER dengan Bi-LSTM-CNN dimaanfaatkan untuk melakukan ekstraksi data kecelakaan. Hasil dari ekstraksi berita dianalisis dengan membuat aturan keputusan untuk mengetahui pola kecelakaan yang terjadi , berupa decision tree dengan dataset yang menggunakan data tiga tol dengan fatalitas tertinggi dengan fitur imputasi mode by concept sebagai metode penanganan missing value dan jalan tol sebagai atribut mendapat kan nilai f1-score sebesar 67,76 % dan nilai akurasi sebesar 75,49 % . Berdasarkan decision tree , terdapat kemiripan pola kecelakaan yang terjadi di jalan Tol Cipali dan Tol Cipularang. Kata Kunci— kecelakaan lalu lintas , pola kecelakaan , jalan tol , decision tree. [SEP] Dari penelitian yang telah dilakukan , dapat didapatkan bahwa : a. Ekstraksi informasi kecelakaan lalu lintas di jalan tol di Provinsi Jawa Barat dari artikel berita detik.com dilakukan menggunakan model NER Bi-LSTM-CNN yang menghasilkan data akhir sebanyak 327 kejadian kecelakaan b. Visualisasi data dibuat dalam bentuk grafik , yang digunakan mengetahui gambaran statistik kejadian kecelakaan lalu lintas di jalan tol di Provinsi Jawa Barat c. CART dapat memodelkan pola kejadian kecelakaan dengan cukup baik. Model CART yang terbaik ditemukan dengan menggunakan dataset yang hanya mencakup data dari 3 jalan tol dengan tingkat fatalitas tertinggi. Pada pengolahan data , dilakukan imputasi mode by concept
identifikasi jalur kritis melalui penelitian ilmiah dapat dilakukan melalui pemodelan topik ( topic modelling ) dan ekstraksi entitas lokasi ( named entity recognition ) . Hasil penelitian menunjukkan bahwa penelitian SDGs tujuan 6 memiliki keterkaitan dengan tujuan SDGs lainnya dan sebaran lokasi penelitian lapangan atau studi kasusnya masih dominan di negara tertentu saja. Model default BERTopic sebagai model terbaik menunjukkan bahwa kecenderungan topik dan tren pada target 6.3 terkait kualitas air. Selain itu , sebaran lokasi penelitian lapangan atau studi kasus pada lokasi dan sebagai dapat mempermudah dalam lokasi penelitian lapangan atau studi kasus ( research sites ) dari penelitian SDGs tujuan 6. langkah identifikasi sebaran digunakan awal embedding ) 3. Implementasi topic modelling berbasis penyematan teks ( text untuk dapat menganalisis topik dan tren dalam penelitian SDGs tujuan 6 dan memberikan tingkat koherensi topik yang cukup tinggi sebesar 0.67168 dengan 36 topik yang terbentuk. dimanfaatkan 4. Adanya identifikasi lokasi penelitian lapangan atau studi kasus terhadap penelitian SDGs tujuan 6 dapat sangat berguna untuk mengetahui sebaran lokasi penelitian SDGs tujuan 6. Makalah Sidang Skripsi
yang terdiri dari mahasiswa , dosen pembimbing , dan dosen penguji pada suatu ruang dan waktu. Kombinasi komponen tersebut perlu ditemukan agar tidak terjadi konflik dengan melakukan penjadwalan. Penjadwalan seminar dan ujian sidang skripsi selama ini dilakukan secara manual dimana memiliki banyak kekurangan sehingga diperlukan algoritma otomatisasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan otomatisasi dalam penjadwalan seminar dan sidang skripsi mahasiswa Prodi DIV Statistika Tahun Ajaran 2022 / 2023 di Politeknik Statistika STIS. Otomatisasi dapat dilakukan menggunakan algoritma genetika yang meniru mekanisme genetika dan seleksi alamiah dalam melakukan pencarian secara efektif. Adapun metode dalam melakukan pemodelan , yaitu fungsi maksimasi , metode elitism , 1-point crossover dan 2-point crossover , dan random mutation with modification. Penelitian ini membagi pemodelan menjadi dua tahap dimana tahap pertama mengalokasikan ke dalam suatu ruangan dan tahap kedua mengalokasikan ke dalam suatu slot waktu. Algoritma genetika mampu menghasilkan penjadwalan yang layak dengan mematuhi aturan yang berlaku secara otomatis ke dalam waktu kurang dari 10 detik. Kata Kunci— Otomatisasi Penjadwalan , Seminar Skripsi , Ujian Sidang Skripsi , Algoritma Genetika , Elitisme , Pairwise Comparisons. [SEP] Berdasarkan penelitian yang dilakukan sejauh ini , adapun kesimpulan yang didapatkan , yaitu : 1. Algoritma genetika mampu menghasilkan penjadwalan yang layak dengan mematuhi aturan yang berlaku secara otomatis dalam waktu yang sangat cepat yaitu kurang dari 10 detik. Hasil penjadwalan berupa text file atau Json file. 2. Penelitian ini menggunakan jumlah generasi sebanyak 100 dan 30 % elitism pada tahap pertama menghasilkan nilai fitness sebesar 22187 dan jumlah generasi sebanyak 50 dan 15 % elitism pada tahap kedua menghasilkan nilai fitness sebesar 33139. Hal tersebut didapat dengan hanya memerlukan 519 milidetik. Nilai fitness tersebut melebihi ekspektasi sebesar
suatu entitas. Dalam penelitian ini , pengguna data dipersempit menjadi pengguna Twitter sehingga data pendapat implementasi SDI dapat diperoleh. Dalam melakukan analisis sentimen terdapat beberapa pendekatan. Dalam penelitian ini pendekatan semi-supervised learning dengan teknik pseudo-labeling dan algoritma perbandingan algoritma untuk melihat performa SVM jika dibandingkan dengan algoritma lain. Penelitian menghasilkan bahwa sentimen pengguna Twitter terkait implementasi Satu Data Indonesia cenderung positif dan algoritma SVM menghasilkan akurasi terbaik. Kata Kunci— Satu Data Indonesia , Semi-Supervised , SVM , Resampling , TF-IDF. [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan penjabaran di atas , dapat disimpulkan bahwa hasil klasifikasi sentimen menunjukkan bahwa sentimen pengguna Twitter terkait implementasi Satu Data Indonesia cenderung positif dan netral. Sentimen positif pengguna Twitter cenderung menyangkut sistem , integrasi , pemerintah dan tata kelola.
teks. Finetuned model tersebut kemudian dievaluasi secara intrinsik dengan menghitung BLEU , ROUGE , dan SacreBLEU. Evaluasi secara ekstrinsik dilakukan dengan melakukan klasifikasi teks menggunakan model Regresi Logistik Multinomial. Berdasarkan hasil eksperimen , IndoBART-v2 memiliki skor yang lebih besar di semua metrik evaluasi intrinsik. Pada evaluasi ekstrinsik didapat akurasi meningkat setelah data teks dinormalisasikan.
untuk menunjang penyelenggaraan kegiatan akademik di kampus. SIPADU-STIS dikembangkan pada tahun 2010 dan telah digunakan sebagai sistem informasi utama di Politeknik Statistika STIS hingga saat ini. SIPADU-STIS terdiri atas berbagai unit , salah satunya SIPADU Web Portal Mahasiswa yang digunakan mahasiswa untuk mengakses jadwal , nilai , absensi , maupun pengerjaan skripsi dan tugas akhir. Suatu sistem informasi yang telah diimplementasikan , pada dasarnya memerlukan evaluasi mengenai kesuksesan implementasi sistem informasi pengembangan berikutnya. Namun , belum pernah dilakukan penelitian secara khusus mengenai kesuksesan SIPADU Web Portal Mahasiswa dan faktor-faktor yang memengaruhinya sebagai sistem informasi akademik. Kriteria kesuksesan sistem informasi dalam penelitian ini mengacu pada Model Kesuksesan sistem informasi DeLone & McLean. Variabel yang diteliti meliputi kualitas sistem , kualitas informasi , kualitas layanan , kepuasan pengguna , serta manfaat-manfaat bersih. Hasil yang diperoleh adalah seluruh variabel prediktor terbukti berpengaruh positif dan signifikan dan memberikan validasi pada Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone & McLean. sebagai bahan acuan Kata Kunci— Sistem Informasi , SIPADU STIS , DeLone dan McLean , Model Kesuksesan Sistem Informasi [SEP] Berdasarkan hasil analisis statistik yang telah dilakukan dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut. 1. SIPADU Web Portal Mahasiswa tergolong Sangat Sukses diterapkan sebagai sistem informasi akademik dengan persentase kesuksesan 82.06 % . 2. Kualitas sistem terbukti berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna dengan nilai 7 / 8 koefisiensi jalur sebesar 0.340 dan T-Statistics sebesar 5.643. Kualitas informasi terbukti berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna dengan nilai koefisien jalur sebesar 0.350 dan T-Statistics sebesar 7.628. Kualitas layanan terbukti berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna dengan nilai koefisien jalur sebesar 0.232 dan T- Statistics sebesar 4.913. 3. Kepuasan Pengguna terbukti berpengaruh positif dan signifikan terhadap Manfaat Bersih dengan nilai koefisien jalur sebesar 0.649 dan T-Statistics sebesar 17.902. Rekomendasi yang dapat diberikan berdasarkan penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Untuk meningkatkan kesuksesan SIPADU Web Portal Mahasiswa berdasarkan Kepuasan Pengguna dan Manfaat Bersih dapat dilakukan dengan meningkatkan Kualitas Sistem melalui peningkatan keandalan sistem , waktu respons , serta kemudahan akses , kemudahan penggunaan , peningkatan keamanan data pengguna. pengguna , diterima yang 2. Untuk meningkatkan
dan Naïve bayes Muhammad Firli ( 221709853 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Spam merupakan tindakan penyalahgunaan yang selain merugikan juga membahayakan. Keberadaan Spam pada Twitter juga dapat mempengaruhi data Twitter yang dapat dimanfaatkan dalam penelitian. Sehingga dibutuhkan alat ataupun informasi yang memungkinkan kita untuk mendeteksi keberadaan Tweet spam sehingga dapat menghindari Spam. Oleh karena itu disusunlah penelitian ini dengan tujuan untuk membangun model pengklasifikasian Tweet menggunakan metode Support vector machine dan Naïve bayes dalam mendeteksi Tweet ke dalam kelas Spam dan bukan Spam dan membandingkan hasil kedua metode klasifikasi tersebut , guna melihat metode mana yang lebih efektif. Selain itu dibutuhkan juga informasi tentang metode Preprocessing apa yang paling mampu membersihkan data Twitter sehingga dapat meningkatkan analisis klasifikasi yang dilakukan. Dari penelitian yang dilakukan kombinasi metode preprocessing menggunakan algoritma python dan metode analisis support vector machine menjadi kombinasi yang memiliki tingkat akurasi tertinggi pada kedua data yaitu sebesar 88,847 % dan 84.894 % . Kata Kunci— Spam , Twitter , Support vector machine , Naive Bayes , Preprocessing. [SEP] Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa data tweet yang didapatkan dari proses scrapping cenderung didominasi oleh kata-kata yang berhubungan dengan kata kunci yang berkaitan dan kata-kata umum atau konjungsi. Selain itu dari hasil perhitungan yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa metode preprocessing lebih efektif dalam menggunakan algoritma python melakukan program rapidminer. Hal ini dibuktikan dari hasil penelitian yang mana pada data dan metode klasifikasi yang sama metode preprocessing algoritma python memiliki nilai akurasi yang tinggi yaitu berkisar diantara 82,454 % hingga lebih preprocessing dibandingkan Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pengklasifikasian dalam melakukan 88,847 %
tingkat deforestasi hutan yang tinggi dan telah mengurangi hampir sebagian dari hutan Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tutupan lahan hutan dan mengestimasi luas deforestasi hutan di Indonesia dengan memanfaatkan data citra satelit dan teknologi penginderaan jarak jauh. Perubahan tutupan lahan hutan dapat dilihat dengan membandingkan data dari citra satelit Sentinel-2 pada dua titik waktu , precision , recall , dan F1-Score untuk melihat peforma hasil pemetaan dari model yang telah dibangun. Model terbaik dari penelitian ini adalah AdaBoost dengan nilai akurasi 92,92 persen dan F1-Score 93,23 persen. Setelah dilakukan analisis didapatkan bahwa kasus deforestasi yaitu pengalihfungsian lahan hutan menjadi perkebuanan kelapa sawit dan total luas deforestasi hutan ( forest loss ) di Kabupaten Sumakara sebesar 28.828,18 m2. di Kabupaten Sukamara tertinggi Kata Kunci— klasifikasi tutupan lahan hutan , pemetaan deforestasi , remote sensing ,
Dosen Pembimbing : Takdir , SST. , M.T. Ringkasan— Tantangan kebutuhan data dan perkembangan teknologi informasi yang mana memberikan akses tersedianya sumber data melalui big data menjadi alasan untuk memanfaatkan penerapan remote sensing pada bidang pertanian khususnya tanaman jagung yang menjadi fokus penelitian. Pada penelitian ini dilakukan kajian estimasi luas panen dan produksi tanaman jagung dengan pendekatan remote sensing yang mana bersumber dari citra satelit dengan pengolahan menggunakan machine learning untuk mengklasifikasi tutupan lahan. Pada estimasi produksi dilakukan pendeketan lanjutan menggunakan analisis regresi non-linear untuk dan diperoleh model indeks EVI polinomial derajat 3 dengan nilai R2 0,309 dan RSE 0,00245. Hasil dari penghitungan estimasi luas panen tanaman jagung memiliki luas sebesar 44.504,91 ha dengan persentase eror 8,49 % . Sedangkan hasil estimasi produksi tanaman jagung didapatkan nilai sebesar 265.149,225 ton dengan persentase eror 26,52 % . Kata Kunci— Jagung , Estimasi Luas Panen , Estimasi Produksi , Remote Sensing , Machine Learning , Regresi Non-Linear. [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan yang tertulis di dapatkan model klasifikasi terbaik untuk klasifikasi tutupan lahan yaitu menggunakan algoritma Support Vector Machine ( SVM ) dengan overall accuracy sebesar 0,941. Dari model tersebut juga dihitung luas area tiap kategori dengan menghitung jumlah piksel dan dikonversi ke dalam hektar. Selanjutnya didapatkan estimasi luas area panen jagung Kabupaten Tuban sebesar 44.504,91 ha yang mana jika dilakukan perbandingan dengan data rata-rata luas panen BPS terindikasi overestimate dengan persentase eror 8,49 % . Sedangkan pada penghitungan estimasi produksi jagung didapatkan model regresi menggunakan indeks EVI dengan nilai R2 sebesar 0,309 dan RSE sebesar 0,00245. Dari model tersebut diambil persamaan regresinya dan dilakukan kalkulasi pada raster perkebunan jagung sehingga didapatkan hasil estimasi produksi tanaman jagung sebesar 265.149,225 ton. Adapun nilai estimasi produksi tersebut ketika dibandingkan dengan data rata-rata produksi indikasi satu kali panen BPS menghasilkan jagung overestimate dengan persentase eror sebesar 26,52 % . Perbedaan nilai tersebut dapat terjadi
Statistika STIS Erik Rihendri Candra Adifa ( 221810270 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , SST , MT Permasalahan umum yang ditemukan di kantin Politeknik Statistika STIS diantaranya waktu tunggu antrean yang cukup lama , ketersediaan stok makanan terbatas , dan kebutuhan rekapitulasi penjualan yang akurat. Arahan digitalisasi UMKM oleh pemerintah memberikan peluang bagi Politeknik Statistika STIS untuk mengubah sistem kantin menjadi terdigitalisasi. Sistem yang dibangun memungkinkan pembeli untuk mengetahui informasi ketersediaan menu dan melakukan pememesan menu makan sebelum tiba di kantin. Pembeli juga dapat memberikan penilaian dan saran baik terhadap menu makanan dan pelayanan sebagai bahan masukan atau evaluasi. Dari sisi penjual juga memperoleh keuntungan dengan adanya rekapitulasi dan statistik penjualan secara otomatis. Metode pembangunan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) pendekatan Waterfall. Hasil pengujian black box testing menunjukkan semua fungsi yang diharapkan berjalan dengan baik. Skor hasil pengujian System Usability Scale ( SUS ) berada di angka 74,64 yang menunjukkan sistem dapat diterima dengan baik. Hasil pengujian Post-Study System Usability Questionnaire ( PSSUQ ) juga menunjukkan hasil yang baik pada indikator system usefulness , information quality dan overall satisfaction. Kata Kunci—E-Canteen , SDLC Waterfall , Black box , SUS , PSSUQ. [SEP] [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] Kesimpulan yang diperoleh dari hasil penelitian [ 13 ] mengenai pemesanan di kantin adalah sebagai berikut. 1 Telah dirancang sistem yang dapat melakukan proses pemesanan , rekapitulasi penjualan dan penilaian. Perancangan meliputi proses bisnis , penggolongan pengguna , diagram use case , diagram aktivitas , basis data , dan antarmuka dari sistem usulan. 2 Implementasi yang dilakukan berdasarkan hasil rancangan telah menghasilkan sistem pemesanan di kantin. Implementasi pembangunan telah dilakukan menggunakan metode SDLC dengan pendekatan waterfall. 3 Sistem yang dibangun telah diuji dan dilakukan evaluasi menggunakan black box testing , system usability scale , system usability questionnaire. dan post-study Berdasarkan secara evaluasi keseluruhan sistem yang dibangun dapat diterima dengan baik oleh pengguna. didapatkan hasil [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] B Saran Terdapat
CNN memerlukan tahap image preprocessing agar dihasilkan akurasi yang lebih baik. Tahap image preprocessing dapat dilakukan menggunakan metode , yang salah satunya adalah homography. Pada penelitian ini digunakan metode homography computer vision dalam tahap image preprocessing dengan model CNN. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan hasil metode homography dengan metode lainnya pada model yang sama ; dan untuk mengetahui sejauh mana hasil akurasi model yang pada tahap image preprocessing-nya menggunakan metode homography. Penelitian dilakukan dengan langkah : input document ( scanned / images ) ; image preprocessing ( homography ) ; dan perbandingan akurasi , dengan menggunakan dataset EMNIST untuk training data. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu , metode homography yang digunakan mampu mengatasi masalah perspektif gambar.Jumlah model CNN yang telah dibentuk adalah 2 , akurasi dari validasi data actual model khusus pengenalan huruf adalah 73 % dan akurasi model pengenalan angka 71 % dengan menggunaka metode lainnya atau gabungan , sedangkan untuk metode homographi akurasi jauh lebih rendah yaitu 55 % untuk prediksi huruf dan 57 % untuk prediksi angka. Kata Kunci— Homography , Image Preprocessing , CNN , computer vision , RANSAC [SEP] Telah berhasil dilakukan metode homography yang mampu mengatasi masalah perspektif gambar. Hal tersebut ditunjukkan dengan homography matriks berhasil mentransformasikan 7 / 8 gambar yang ingin di proses sedemikian 10. Masing – masing model memiliki akurasi pada dataset training dan validasi diatas 98 % , tetapi saat model dicobakan ke data actual akurasi jauh lebih rendah yaitu untuk model CNN huruf 73 % dan model CNN angka 71 % dengan metode lainnya , sedangkan untuk metode
banyak aplikasi mobile. Namun semakin banyaknya aplikasi mobile yang dimiliki BPS serta menyebabkan menimbulkan masalah penyimpanan yang penuh. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah Super Apps berbasis mobile yang mengintegrasikan Apps aplikasi-aplikasi tunggal tersebut. Pengembangan aplikasi super di lingkungan BPS dilakukan dengan metode SDLC model RAD lalu diuji dengan 3 metode , yaitu black box testing , performance testing , dan usability testing. Hasilnya , BPS Apps menghasilkan ukuran aplikasi yang lebih kecil dibandingkan total ukuran aplikasi-aplikasi tunggal. Namun , BPS Apps masih belum dapat mengefektifkan penggunaan CPU dan memory usage jika dibandingkan dengan masing-masing aplikasi tunggal. Terakhir , BPS Kunci— Smartphone , Aplikasi Mobile , BPS , Super Apps , RAD [SEP] Berdasarkan hasil penelitian , kesimpulan yang dapat diambil yaitu pembangunan aplikasi BPS Apps telah berhasil dilakukan dan berjalan cukup sesuai yang diharapkan. Hal ini dibuktikan dari pengujian black box yang sebagian besar test case valid. Kemudian dari hasil pengujian performance dengan bantuan aplikasi Apptim
jaringan Polstat STIS. Sistem SSO kemudian diuji dengan JMeter dan AB didapatkan kesimpulan bahwa sistem dapat menerima akses bersamaan sampai 100 pengguna. Namun untuk mengoptimalkan kinerja , dapat diberikan pengaturan peneitian ini dapat mencapai tujuan penelitian utama yaitu melakukan kajian penerapan Single Sign On untuk lingkungan Polstat STIS. a. Setelah dilakukan analisis dan permaslahan ditemukan satu dengan dua cara yaitu pengujian performa dan menggunakan kerangka TOE. Dari pengujian performa didapatkan hasil bahwa untuk memaksimalkan
dengan menggunakan Neo4j sebagai graph DBMS. Hasil pengukuran performa menunjukkan Neo4j dapat lebih cepat 1,19 hingga 30,26 kali dibandingkan sistem berjalan pada kondisi tertentu. Hal ini menunjukkan bahwa graph database memiliki performa yang lebih Tabel dinamis BPS. [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , implementasi graph database dengan menggunakan Neo4j sebagai graph DBMS pada tabel dinamis website BPS menghasilkan skema
kegiatan PKL dapat berjalan dengan efektif dan efisien seiring dengan perkembangan teknologi saat ini , peneliti berencana membangun sistem informasi PKL berbasis web yang menyediakan informasi pendaftaran , absensi dan laporan aktivitas harian. Metode yang digunakan adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) model waterfall , dengan menggunakan framework Codeigniter 4. Hasil pengujian black-box menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem dapat berjalan sesuai harapan. Skor Akhir dari evaluasi usability menggunakan System Usability Scale ( SUS ) adalah sebesar 74.791. Hal ini mengindikasikan bahwa sistem informasi PKL yang dibangun di BPS Kota Malang termasuk dalam kategori acceptable dan dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Kata Kunci—Praktik Kerja Lapangan , Waterfall , Codeigniter 4 , black-box , System Usability Scale. [SEP] Berdasarkan : 1. Telah berhasil dibangun sebuah sistem informasi PKL berbasis web pada BPS Kota Malang dengan menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) model Waterfall. 2. Berdasarkan pengujian blackbox pada 21 fitur dan 36 skenario , hasil sistem dapat berjalan sesuai dengan harapan. Sementara itu , hasil pengujian SUS diperoleh rata-rata skor SUS sebesar 74.791 , artinya sistem dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Peneliti menyadari terdapat beberapa keterbatasan dalam
Tracer study atau yang juga dikenal sebagai penelusuran alumni bertujuan untuk melacak jejak lulusan atau alumni yang dilakukan setelah lulus dan untuk mengetahui outcome / output pendidikan. Penelitian ini fokus pada pembangunan sistem informasi tracer study alumni Politeknik Statistika STIS untuk mengelola dan memenuhi kebutuhan informasi tentang kinerja lulusan Politeknik Statistika STIS hingga menjadi bahan pertimbangan evaluasi pelaksanaan proses pembelajaran di Politeknik Statistika STIS. Dari penelitian ini mengahasilkan Sistem Informasi Tracer Study Alumni Politeknik Statistika STIS yang telah diuji dan dievaluasi hingga dapat diterima dengan baik oleh calon responden Survei Tracer Study Alumni Politeknik Statistika STIS sehingga dapat digunakan oleh Satuan Penjamin Mutu ( SPM ) Politeknik Statistika STIS untuk melaksanakan survei penilaian alumni Politeknik Statistika STIS. Kata Kunci— Sistem informasi , tracer study , alumni , hasil pendidikan , kinerja lulusan. [SEP] Gambar 25. Halaman Informasi Awal Kuesioner Atasan Halaman Kuesioner Atasan Gambar 26. Halaman Kuesioner Atasan Halaman Selesai Mengisi Survei Gambar 27. Halaman Selesai Mengisi Survei 9. Uji coba Pada tahapan terakhir dari pembangunan sistem adalah uji coba. Metode uji coba yang digunakan adalah black box testing. Black box testing dilakukan untuk mengetahui keberhasilan dari setiap fungsi pada sistem yang telah dibangun. Metode pengujian balck box testing dilakukan tanpa melihat dan mengetahui struktur internal kode dari sistem yang metode black box testing menunjukkan bahwa hasil yang didapatkan dengan hasil yang diharapkan dari semua fungsi yang ada pada sistem sesuai dengan rencana yang telah ditetapkan. d. Pada proses evaluasi dengan metode System Usability Scale ( SUS ) menunjukkan bahwa Sistem Informasi Tracer Study Alumni Politeknik Statistika STIS yang dibangun sudah dapat diterima dengan baik oleh calon responden Survei Tracer Study Alumni Politeknik Statistika STIS. 2. Saran a. Melakukan