alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
sulit untuk membaca keseluruhan infor- masi yang ada. Salah satu informasi yang akan terus meningkat setiap tahun adalah dokumen skripsi. Peningkatan ini dapat menyebabkan pemenuhan informasi skripsi yang sesuai ke- butuhan menjadi lama. Untuk itu , penelitian ini bertujuan membangun model yang berguna untuk menyediakan ringkasan dari dokumen skripsi dengan melakukan peringkasan otomatis secara ekstraktif pada abstrak skripsi. Ringkasan ini dapat diaplikasikan sebagai snippet pada suatu mesin pencarian skripsi. Metode yang peneliti gunakan untuk membangun model per- ingkasan adalah metode unsupervised ( Lead-3 dan Textrank ) dan supervised ( SVM dan SBERT ) . Selain membangun model , peneliti juga membangun dataset peringkasan teks berbahasa Indonesia yang terdiri dari abstrak skripsi dan ringkasannya dengan nilai inter-rater reliability sebesar 0.801. Diperoleh eval- uasi model berdasarkan nilai ROUGE yaitu SBERT meringkas teks lebih baik dengan nilai ROUGE-1 , ROUGE-2 , dan ROUGE- L berturut-turut 0.545 , 0.433 , dan 0.474. Selain itu , berdasarkan human evaluation , SBERT menghasilkan skor tertinggi pada ketiga dimensi kualitas yaitu focus , structure and coherence , dan referential clarity. Kata Kunci—Peringkasan teks , Ekstraktif , SBERT , NLP [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah
satu bentuk yang cyberbullying yang paling sering ditemukan dalam platform twitter adalah flaming. Penggunaan kata-kata kasar dalam interaksi sering ditemukan sehari-hari dalam twitter. Dengan maraknya ditemukan bentuk-bentuk flaming dalam platform twitter , ingin membangun sebuah model klasifikasi dengan peneliti menggunakan dalam algoritma Naïve Bayes Classifier mengklasifikasikan suatu tweet yang mengandung unsur flaming. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi Data Collection , Pre-Processing , Pembentukan Model Klasifikasi , dan ialah model Evaluasi. Kesimpulan yang dapat diketahui klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dalam mengklasifikasikan tweet yang mengandung flaming mendapatkan nilai akurasi sebesar 56,2 % dengan metode evaluasi K-Fold Cross Validation. Selain itu perbandingan yang dilakukan dengan algoritma lain dari sisi akurasi serta runtime menghasilkan kesimpulan bahwa Naive Bayes Classifier lebih baik daripada algoritma lain training dan testing sebesar 70:30 menghasilkan nilai akurasi sebesar 62 % . Sedangkan dari hasil evaluasi model yang dibuat dengan menggunakan metode K-Fold Cross Validation sebanyak K=10 menghasilkan nilai evaluasi optimal dengan nilai akurasi sebesar 56,2 % . Dari nilai F-1 Score dapat dilihat bahwa model klasifikasi lebih baik dalam mengklasifikasikan tweet yang tidak mengandung unsur flaming ( 64 % ) daripada yang mengandung unsur flaming ( 44 % ) . Hal ini menunjukkan model dalam mengklasifikasikan tweet yang mengandung flaming. Selain itu , dari hasil perbandingan dengan algoritma lain seperti Logistic Regression , Support Vector Machine , dan Random Forest , algoritma Logistic Regression memiliki tingkat akurasi yang paling tinggi dengan nilai 57,7 % , sedangkan Random belum cukup dibuat andal yang Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Forest memiliki tingkat akurasi terendah dengan nilai 54,9 % .. Dari kedua hasil perbandingan dimana dilihat dari
memiliki masalah terkait efisiensi , rentan hilang dan rusaknya dokumen arsip serta integrasi pengelolaan arsip antar pegawai. Dengan adanya permasalahan tersebut maka diperlukan pembangunan sistem informasi pengarsipan berbasis web. Dalam pembangunan ini peneliti menggunakan metode Systems Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model waterfall. Bahasa pemrograman yang dipakai yaitu PHP dan database MySQL. Untuk metode evaluasi sistem menggunakan USE Questionnaire agar dapat mengetahui tingkat kebergunaan sistem yang analisis kebutuhan , desain sistem , implementasi , testing hingga deployment. Hasil pengujian dengan menggunakan black box testing dan USE Questionnaire menunjukkan bahwa sistem informasi pengarsipan sangat layak untuk digunakan. Selain itu berdasarkan hasil evaluasi sistem disarankan untuk melakukan perbaikan agar sistem informasi lebih menarik dan responsif. Kata Kunci— Arsip , Sistem Informasi , SDLC Waterfall , USE Questionnaire. [SEP] Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan , dapat ditarik kesimpulan arsip , sehingga membantu pegawai arsip BPS Kota Mataram dalam pengelolaan arsip. 3. Hasil evaluasi sistem dengan menggunakan black box testing menunjukkan bahwa seluruh fitur yang diuji berjalan sesuai dengan output yang diharapkan. 4. Sistem Informasi Pengarsipan BPS Kota Mataram memperoleh sebesar 83,87 % , tingkat usability menunjukkan bahwa sistem tersebut sangat layak digunakan. Adapun saran yang dapat dilakukan pada pengembangan selanjutnya sebagai berikut. 1. Dari hasil evaluasi yang telah dilakukan menunjukkan bahwa diperlukan perbaikan pada antarmuka
sehingga dibutuhkan peracangan kembali antarmuka. Oleh karena itu , dilakukan perancangan kembali antarmuka pengguna SIPADU Mahasiswa dengan metode user centered design dan melakukan evaluasi hasil rancangan kembali antarmuka pengguna SIPADU Mahasiswa dengan melihat kepuasan pengguna. Perancangan akan dilakukan perbandingan antarmuka lama dan baru untuk mengetahui bagaimana perbandingan penila- ian antarmuka sebelum dan sesudah dirancang kembali. Hasil dari penelitian ini pun berhasil membuat Perancangan kembali SIPADU Mahasiswa dengan mendapatkan antarmuka barusesuai dengan kepuasan pengguna yang berbentuk dan evaluasi ter- hadap antarmuka baru dan menunjukkan bahwa antarmuka baru memiliki penilaian lebih baik dari antarmuka lama. Kata Kunci—Perancangan Kembali Antarmuka Pengguna , Web Portal Mahasiswa SIPADU STIS , User Centered Design [SEP] Makalah Program Studi D-IV Komputasi Statistik Hal yang dapat disimpulkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut. 1 ) Perancangan kembali antarmuka web portal SIPADU Mahasiswa berhasil dilakukan dengan mendapatkan an- tarmuka baru sesuai dengan kepuasan pengguna yang berbentuk. 2 ) Evaluasi berhasil
manual. Beberapa penelitian pun dilakukan terkait klasifikasi hate speech menggunakan model machine learning dan deep learning. Oleh karena itu , peneliti melakukan penelitian ini untuk mendeteksi hate speech pada teks Twitter dalam bahasa Indonesia dengan menggunakan model machine learning dan deep learning. Dalam penelitian ini , digunakan model machine learning SVM dan model deep learning menggunakan fine-tuned IndoBERT dan LSTM. Berdasarkan hasil yang diperoleh model IndoBERT memiliki akurasi yang lebih baik daripada akurasi model SVM dan LSTM. Kata Kunci— Analisis sentimen , hate speech , SVM , IndoBERT , LSTM [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bagian sebelumnya , berikut pre-trained deep learning berbasis transformer menggunakan IndoBERT. 3. Telah dilakukan evaluasi performa tiap model dalam klasifikasi twit hate speech. Berdasarkan uraian hasil dan pembahasan , model IndoBERT memberikan performa terbaik dalam pengklasifikasian twit hate speech dengan akurasi 83,51 % serta dapat menangkap makna kata lebih baik dari model SVM dan LSTMan uraian hasil dan pembahasan , model IndoBERT memberikan performa terbaik dalam pengklsifikasian twit hate speech dengan Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik akurasi 83,51 % serta dapat menangkap makna kata lebih baik dari kedua model lainnya. B. Saran Pada penelitian ini dataset twit hate speech yang digunakan menggunakan
yaitu dengan SKB ( Survei Perusahaan Perkebunan ) dan data sekunder dari Dirjen Perkebunan. Pendataan secara konvensional sangat bergantung terhadap banyaknya sumber daya manusia yang dibutuhkan , biaya , dan waktu pengerjaan. Maka dari itu , penelitian ini mengusulkan pemanfaatan penginderaan jauh ( remote sensing ) berupa Unmanned Aerial Vehicle ( UAV ) dan penggunaan model Object-Based Deep Learning dari arsitektur You Only Look Once ( YOLO ) , yaitu YOLOv5s untuk melakukan deteksi dan klasifikasi kelapa sawit secara otomatis berdasarkan estimasi umur dan status tanamnya. Hasil penelitian pada wilayah Kabupaten Merauke , Provinsi Papua Selatan , Indonesia menunjukkan bahwa model YOLOv5s mencapai performa terbaik dengan hasil mAP ( Mean Average Precision ) sebesar 82,30 % . Kata Kunci— kelapa sawit , umur , status tanam , YOLOv5s , remote-sensing , object-based deep learning [SEP] Penelitian ini menunjukkan pemanfaatan penginderaan jauh dengan sumber data UAV yang dikombinasikan dengan object- based deep learning arsitektur YOLOv5s. Berikut merupakan poin penting yang dapat
peluang untuk eksplorasi alternatif metode baru dalam pendataan perkebunan karet Indonesia. Teknologi remote sensing merupakan salah satu alternatif solusi yang sangat potensial untuk dipertimbangkan. Penelitian ini karet , mengidentifikasi model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet dan mengestimasi luas lahan perkebunan karet dengan mengambil studi kasus di Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir ( PALI ) , salah satu daerah penghasil karet di Provinsi Sumatera Selatan. Untuk ini membangun mengimplementasikan dan membandingkan metode machine learning Classification and Regression dilakukan pengidentifikasian fitur terbaik untuk mengenali citra lahan perkebunan karet terhadap kedua citra satelit. Pada citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A , diperoleh hasil bahwa model Random Forest pada citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A dengan Accuracy , Precision , Recall , dan F1 Score senilai 97,07 % , 97,11 % , 97,07 % , dan 97,07 % . Kemudian menjawab tujuan ketiga penelitian , berhasil diperoleh estimasi luas lahan perkebunan karet di Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir ( PALI ) seluas 105.566 Ha dari model klasifikasi Random Forest. B. Saran Berdasarkan hasil penelitian ini ,
besar kenaikan indeks volume penelusuran untuk kueri terkait pedagang dan penjual yaitu sebesar 18 kali sejak tahun 2017. Setiap wilayah mempunyai karakteristik marketplace yang menarik untuk dianalisis sehingga segmentasi geografis akan dilakukan. Data bersumber dari salah satu marketplace di Indonesia dan diambil dengan metode web scraping. Metode analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif dan analisis klaster. Analisis deskriptif yang digunakan bertujuan untuk melihat gambaran dari beberapa atau semua variabel yang ada. Analisis klaster digunakan untuk melihat segmentasi geografis dari data toko dan produk di suatu wilayah tertentu. Toko pada marketplace paling banyak berasal dari Pulau Jawa. Web scraping juga sudah dilakukan untuk mendapatkan data produk. Hasil dari analisis klaster didapatkan empat klaster baik untuk data produk maupun toko di Provinsi DKI Jakarta. Adapun profil masing-masing kabupaten / kota di DKI Jakarta dapat terlihat pada kategori produknya. Jakarta Barat menjual produk Pertukangan , Jakarta Pusat menjual produk Elektronik , Jakarta Selatan menjual produk Makanan &
dan backend. Penelitian ini berfokus pada pembangunan backend services menggunakan arsitektur client-server. Services akan menyediakan fungsi – fungsi untuk memberikan respons sesuai permintaan frontend. Metode pengembangan sistem pada penelitian ini adalah Rapid Application Development ( RAD ) . Untuk metode pengujian sistem menggunakan metode white-box dan black-box testing. Backend services menghasilkan API berupa endpoint dengan berbagai HTTP method , seperti GET , POST , PUT , dan DELETE. White- box testing dilakukan pada salah satu fungsi dan black-box testing dilakukan pada salah satu endpoint. Hasil white-box testing menunjukkan bahwa kode program pada fungsi telah dieksekusi semua dan hasil black-box testing menunjukkan bahwa setiap test cases berjalan sesuai harapan. Kata Kunci—SIMPus , Web , Backend , RAD. [SEP] Kesimpulan yang didapatkan pada pengembangan ini adalah : 1. Pengembangan backend services berhasil dilakukan. Services tersebut yang akan menghasilkan REST API yang kemudian akan diakses dari sisi client , dalam hal ini yaitu SIMPus Web. 2. Pembuatan fitur untuk menambahkan data bahan pustaka dengan menggunakan fail spreadsheet berhasil dilakukan. Petugas perpustakaan dapat menambahkan data bahan pustaka dengan jumlah lebih dari satu menggunakan fail. Petugas tidak perlu
data marketplace dan machine learning dalam pengumpulan data komoditi dapat memberikan peluang bagi Badan Pusat Statistik ( BPS ) dalam melengkapi direktori komoditi berbagai survei. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model terbaik klasifikasi produk marketplace kedalam 2-digit Klasifikasi Baku Komoditi Indonesia ( KBKI ) . Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data produk beberapa marketplace yang dikumpulkan secara web scrapping oleh Tim Pengembangan Model Statistik BPS. Metode yang digunakan dalam klasifikasi adalah algoritma Support Vector Machine ( SVM ) , Random Forest ( RF ) , dan Multinomial Naive Bayes ( MNB ) . Hasil penelitian menunjukkan machine learning dapat mengklasifikasikan produk marketplace kedalam 2-digit KBKI. Secara keseluruhan model terbaik yang diperoleh adalah MNB. Kesimpulan ini didapat berdasarkan trade-off antara akurasi dan waktu proses. Nilai micro average f1-score dari MNB memperoleh nilai tertinggi pada data test Tokopedia dan Shopee yaitu 91,8 % dan 95,4 % serta waktu yang diperlukan dalam pembangunan model adalah 5 detik. Kata Kunci— Klasifikasi komoditi , marketplace , machine learning. [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bagian sebelumnya , berikut adalah beberapa hal yang dapat disimpulkan : 1. Berdasarkan evaluasi model diperoleh metode terbaik dalam mengklasifikasikan produk marketplace kedalam 2-digit KBKI adalah Multinomial Naive Bayes. Kesimpulan ini didapat dari berdasarkan trade-off antara akurasi dan waktu proses. Nilai micro average f1- score dari MNB memperoleh nilai tertinggi pada data test Tokopedia dan Shopee yaitu 91,8 % dan 95,4 % serta waktu yang diperlukan dalam pembangunan model adalah 5 detik. B. Saran
pemetaan estimasi IKP. Hasil estimasi menggunakan MCDA metod WSM , korelasi pearson secara menggunakan bobot resmi , didapatkan evaluasi RMSE 4.94 , MAE 3.51 , MAPE 0.05 , 0.09. Hasil penelitian menunjukkan fasilitas kesehatan. Dari tujuan 2 , telah dilakukan perhitungan estimasi indeks ketahanan pangan level grid 2,5 km per aspek menggunakan MCDA metode WSM. Selanjutnya , berdasarkan tujuan 3 ,
belum diketahui. Oleh karena itu , penulis bertujuan untuk melakukan kajian pengembangan aplikasi FASIH memanfaatkan teknologi Flutter. Pembangunan aplikasi dilakukan dengan menggunakan metode Rapid Application Development ( RAD ) Prototyping. Selanjutnya , aplikasi hasil pengembangan akan diuji menggunakan pengujian , yaitu Apptim. Hasil pengujian black box menunjukkan bahwa aplikasi sudah memenuhi kebutuhan fungsional dari pemangku kepentingan. Dari segi performa , versi FASIH
ingin mendaftarkan diri ke sebuah survei atau sensus , mitra statistik harus selalu mengisi formulir yang cukup banyak tersebut. Ini disebabkan belum adanya sebuah sistem informasi yang berfungsi untuk menampung data diri mitra statistik menggunakan sebuah database. Sistem informasi ini juga dapat digunakan untuk menampung track record seorang mitra statistik sehingga untuk pelaksanaan survei atau sensus berikutnya , BPS Kota Padang Panjang dapat menggunakan data tersebut untuk menyeleksi mitra statistik. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) pendekatan waterfall. Kata Kunci— Sistem Informasi Manajemen , Mitra Statistik , Survei , SDLC , Waterfall. [SEP] sistem diatas maka dapat 1. Sistem informasi mitra statistik ini diharapkan mampu membantu BPS Kota Padang Panjang dalam melaksanakan kerjasama dengan mitra statistik. 2. Pengujian sistem akan dilakukan menggunakan Blackbos Testing dan SUS. Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Setelah ini penulis akan melanjutkan pengerjaan sistem sebagai berikut : 1. Memperbaiki tampilan sistem. 2. Menambahkan user role admin untuk mengatur user. 3. Menyelesaikan fitur yang belum dapat digunakan dikarenakan masih terkendala oleh beberapa error yang belum terselesaikan.
indikasi self-harm pada seseorang agar masalah tersebut dapat ditangani secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi indikasi self-harm dengan melakukan analisis sentimen pada tweet yang diunggah oleh pengguna Twitter berbahasa Indonesia. Data tweet diklasifikasikan menggunakan metode Support Vector Machine ( SVM ) . Hasil klasifikasi menunjukkan hari kerja. Tidak terdapat pola tertentu yang terbentuk dari tweet terindikasi self-harm yang diunggah berdasarkan tanggal. Penerapan metode SVM sudah cukup baik dalam mendeteksi indikasi self-harm pada pengguna Twitter dengan akurasi sebesar 81,124 % . Kata Kunci— Analisis Sentimen , Self-Harm , Twitter , Support Vector Machine [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian berupa analisis sentimen untuk mendeteksi indikasi self-harm pada pengguna Twitter di Indonesia , diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut. terindikasi self-harm yang diunggah berdasarkan tanggal. Tanggal 3 menjadi tanggal dengan jumlah tweet terindikasi 3. Metode Support Vector Machine sudah cukup baik dalam mendeteksi indikasi self-harm pada pengguna Twitter di Indonesia dengan akurasi sebesar 81,124 % . B. Saran Terdapat beberapa saran yang dapat dipertimbangkan untuk penelitian selanjutnya sebagai berikut. 1. Pada metode lain dengan metode SVM pada penelitian ini sehingga dapat diperoleh performa terbaik. 3. Menggunakan klasifikasi metode
Pembelajaran teori penetration testing saja kurang efektif jika dibandingkan dengan praktik. Praktik penetration testing membutuhkan lab fisik dengan biaya dan sumber daya yang besar. Oleh karena itu , penelitian ini bertujuan untuk membangun laboratorium virtual untuk praktikum oleh mahasiswa. Metode penelitian yang digunakan adalah Design Science Research Methodology. Lab virtual ini dibangun untuk serangan brute force , SQL injection , XSS , CSRF , Remote Code testing dan Execution. Setelah evaluasi melalui black-box penggunaan System Usability Scale ( SUS ) , lab virtual berfungsi dengan baik dan dapat diterima dari sisi usability atau kemudahan penggunaan dengan skor SUS 68,63. Kata Kunci— Penetration Testing , Lab Virtual , Black Box Testing , System Usability Scale. [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bagian sebelumnya , berikut adalah beberapa hal yang dapat disimpulkan. 1. Lab virtual sebagai media pembelajaran untuk penetration testing terhadap aplikasi web telah berhasil dibangun dengan hasil evaluasi dengan pengujian black box yang menunjukkan bahwa semua fungsi pada lab virtual berjalan dengan baik. 2. Lab virtual telah digunakan sebagai fasilitas untuk pembelajaran penetration testing oleh mahasiswa. Dari hasil pengujian dengan kuesioner System Usability Scale ( SUS ) , didapatkan hasil 68,63 yang memiliki arti bahwa lab virtual dapat diterima dari sisi usability atau kemudahan oleh pengguna. B. Saran Berikut ini adalah beberapa saran yang dapat diberikan untuk penelitian dan pengembangan selanjutnya. 1. Dalam pengembangan lab virtual untuk penetration testing selanjutnya. Sebelum mahasiswa
ini , terbukti dari kuartal I tahun 2022 jumlah kebocoran data melonjak hingga 143 % pada kuartal II tahun 2022 [ 1 ] . Masyarakat semakin khawatir dengan Keamanan Data Pribadi mereka karena kebocoran data pemerintah yang disebabkan oleh seorang hacker. Untuk mengetahui respon masyarakat yang beragam terkait keamanan data pribadi , peneliti memilih media sosial Twitter. Penelitian ini menggunakan tweet sebagai dataset yang kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan Multinomial Naïve Bayes Classifier ( NBC ) , analisis sentimen menggunakan Long Short-Term Memory ( LSTM ) ditambah Word Embedding , dan analisis pemodelan topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Hasil dari klasifikasi menunjukkan lebih banyak sentimen netral terkait topik Keamanan Data Pribadi. Selanjutnya , hasil analisis sentimen menggunakan LSTM dan Word Embedding menghasilkan akurasi sebesar 84.2 % , hasil tersebut lebih tinggi dibandingkan akurasi RNN dan lebih rendah dibandingkan dengan akurasi Multinomial Naïve Bayes , yaitu sebesar 74,8 % dan 87 % . Terakhir , diperoleh 3 topik yang berkaitan dengan Keamanan Data Pribadi menggunakan pemodelan topik LDA. Kata Kunci— Keamanan Data Pribadi , LSTM , LDA , Twitter , Masyarakat. [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bagian sebelumnya , berikut adalah beberapa
Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan tanah Ringkasan— Berdasarkan IRBI 2013 dan 2018 Kabupaten Lahat merupakan salah satu kabupaten yang mempunyai risiko bencana tanah longsor yang tinggi. Cukup tingginya kejadian bencana tanah longsor di Kabupaten Lahat ini menyebabkan perlunya kesiapsiagaan mengenai bencana longsor. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk memetakan daerah rawan tanah longsor dengan memanfaatkan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis , serta membandingkan hasil kerawanan dari BNPB. Penelitian ini menggunakan parameter curah hujan , kemiringan lereng , arah lereng , penggunaan lahan , dan geologi. Berdasarkan hasil yang diperoleh bahwa dengan menggunakan metode jumlah ranking , metode ketergantungan ranking , dan perbandingan pasangan ( AHP ) menghasilkan perbedaan jumlah desa untuk tiap kelas kerawanan. Jika dilihat dari akurasinya metode ketergantungan ranking memperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode jumlah ranking dan AHP yaitu sebesar 70.03 % untuk akurasi keseluruhan dan 46.66 % untuk akurasi kappa. Kata Kunci— Tanah Longsor , Pemetaan , Kerawanan , Penginderaan Jauh. [SEP] Berdasarkan hasil diatas dapat diperoleh kesimpulan bahwa dengan menggunakan metode jumlah ranking terdapat 148 desa masuk ke kerawanan rendah , 228 desa masuk ke kerawanan sedang , dan 1 desa masuk ke kerawanan tinggi. Kemudian desa masuk ke kerawanan rendah , 186 desa masuk ke kerawanan sedang , dan 4 desa masuk ke kerawanan tinggi. Kemudian dari hasil akurasi ketiga metode tersebut dapat disimpulkan bahwa metode ketergantungan ranking lebih baik dari metode Jumlah Ranking dan AHP dalam kasus penelitian ini , karena metode ketergantungan ranking memiliki akurasi yg lebih tinggi dari kedua metode tersebut yaitu sebesar 70.03 % untuk akurasi keseluruhan dan 46.66 % untuk akurasi kappa. Sedangkan metode jumlah ranking dan metode AHP memiliki keakurasian berturut-turut adalah sebesar 67.90 % dan 69.23 % untuk akurasi keseluruhan serta 44.18 % dan 45.35 % untuk akurasi kappa. Kemudian berdasarkan kesimpulan diatas dapat diperoleh beberapa saran sebagai berikut. 1 ) BPBD Provinsi Sumatera Selatan dan BNPB disarankan telah menerapkan Sistem Penginderaan Jauh untuk memperoleh parameter-parameter yang akan digunakan untuk lebih menghemat biaya dan waktu agar dapat lebih mudah memberikan terkini mengenai pembaharuan kerawanan tanah longsor.
dengan melakukan pencabutan PPKM pada tanggal 30 Desember 2022. Adanya penyesuaian kebijakan tersebut diperkirakan akan berpengaruh terhadap intensitas penggunaan collaboration tools. Penelitian ini menggunakan integrasi ECM dan TAM untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan collaboration tools pada masa transisi pandemi Covid-19. Analisis deskriptif dan PLS-SEM digunakan sebagai metode pengolahan dan analisis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh instrumen yang digunakan valid dan reliabel serta terdapat hubungan positif signifikan antar konstruk penelitian. Actual continued usage dipengaruhi continuance intention sebesar 43 % . Selanjutnya , attitude toward using memiliki pengaruh yang paling besar intention. Adapun perceived daripada usefulness pandemi Covid-19 , masa transisi , collaboration lebih mempengaruhi terhadap continuance satisfaction tools , ECM , TAM , PLS-SEM. [SEP] Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui penggunaan collaboration tools serta faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan collaboration tools pada masa transisi Covid-19 di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terjadi penurunan intensitas penggunaan collaboration tools pada masa transisi. Hal tersebut dibuktikan dengan pada masa transisi , mayoritas responden menggunakan collaboration tools sebanyak 2-3 kali seminggu yang mana sebelumnya ( pada masa pandemi Covid-19