alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
, ditemukan adanya peningkatan depresi pada dapat mahasiswa mengungkapkan pikirannya melalui media sosial Twitter. Twitter dinilai mampu menggambarkan perasaan penggunanya dengan lebih kuat. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi dan mengelompokkan tweet @ collegemenfess , melakukan klasifikasi tingkat depresi mahasiswa pada media sosial Twitter menggunakan LSTM dan BiLSTM serta membandingkan topik berdasarkan kelas depresi menggunakan LDA. Didapatkan hasil sebanyak 48.98 % tweet yang mengindikasikan depresi. Hasil cluster tweet depresif menunjukkan bahwa sebesar 73.42 % tweet mengindikasikan tweet mengindikasikan depresi berat. Kemudian , metode BiLSTM memberikan hasil akurasi sebesar 82.72 % dan LSTM sebesar 82.25 % . Secara keseluruhan , metode BiLSTM memberikan performa lebih baik dibandingkan LSTM. Sedangkan hasil pemodelan topik menggambarkan tiga masalah mahasiswa , Twitter , deep learning , LDA. [SEP] A. Kesimpulan 1. Dari seluruh tweet akun @ collegemenfess yang telah tweet yang terdapat sebanyak 48.98 % dibersihkan , 7 / 8 terdeteksi mengindikasikan depresi. Adapun hasil pengelompokkan tweet depresif menunjukkan bahwa sebesar 73.42 % tweet mengindikasikan depresi ringan dan sebesar 26.58 % tweet mengindikasikan depresi berat. 2. Model LSTM dan BiLSTM berhasil digunakan untuk klasifikasi tingkat depresi mahasiswa pada akun Twitter @ collegemenfess dengan nilai akurasi masing-masing sebesar 82.25 % dan 82.72 % . 3. Secara keseluruhan , metode klasifikasi BiLSTM memberikan performa yang lebih baik dibandingkan metode LSTM karena BiLSTM dapat memproses informasi dari dua arah , sedangkan LSTM hanya memproses dari satu arah. 4. Hasil pemodelan
tangga sulit diperoleh melalui sensus sehingga diharapkan hasil pemodelan dapat digunakan untuk memprediksi nilai pengeluaran per kapita rumah tangga pada data hasil sensus. Pengeluaran per kapita rumah tangga memiliki karakteristik selalu positif dan menceng kanan. Maka dari itu , pemodelan dengan pendekatan Bayesian menjadi solusi dalam mengatasi distribusi data tidak normal. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan model pengeluaran per kapita rumah tangga dengan pendekatan Bayesian. Pendugaan parameter didasarkan atas distribusi Lognormal dengan metode MCMC dari distribusi posterior dengan Gibbs sampling sebanyak 40.000 iterasi yang konvergen , burn-in 2.000 , dan n-chain 2. Hasil penelitian menunjukkan semua parameter model dapat diduga secara signifikan karena credible interval pada taraf signifikansi 95 % yang ditandai dengan persentil 2,5 % dan 97,5 % dari posterior tidak memuat nilai nol. Nilai DIC yang terbentuk merupakan nilai DIC terbaik setelah dilakukan beberapa kali pemodelan. Kata Kunci— Pengeluaran per kapita , Bayesian , Lognormal , MCMC. [SEP] Data pengeluaran per kapita rumah tangga Provinsi Jawa Timur tahun 2021 tangga memiliki nilai , dan n-chain sebanyak 2 diperoleh persamaan pengeluaran per kapita rumah tangga dengan pendekatan Bayesian sebagai berikut : 𝑌̂ = 2,5779964 − 0,0007570𝑋1 − 0,0001740𝑋2 − 0,0043353𝑋3 + 0,0225708𝑋4 + 0,0003682𝑋5 + 0,0188955𝑋6 + 0,0089563𝑋7 + 0,0093462𝑋8 + 0,0192081𝑋9. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa seluruh parameter tidak memuat nol pada credible interval 2,5 % dan 97,5 % , artinya bahwa variabel jumlah anggota rumah tangga , umur kepala rumah tangga , status perkawinan kepala rumah tangga , ijazah tertinggi kepala rumah tangga , luas lantai per kapita , jenis lantai terluas , jenis kloset , jenis dinding , dan bahan bakar untuk memasak secara signifikan berpengaruh terhadap variabel pengeluaran per kapita rumah tangga. B. Saran Berdasarkan Berdasarkan kesimpulan dari hasil penelitian ini , terdapat beberapa saran agar penelitian ini dapat dikembangkan dan dapat bermanfaat. Saran pada penelitian ini ditujukan untuk peneliti selanjutnya dan untuk pemerintah. Saran untuk Penelitian Selanjutnya 1. Melakukan pemodelan pengeluaran per kapita rumah tangga dengan pendekatan Multilevel Bayesian yaitu mengombinasikan level kabupaten / kota untuk dapat melihat pengaruh variabel- variabel level kabupaten kota terhadap pengeluaran per kapita rumah tangga. tangga dan rumah level [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8
Pembangunan Sistem Visualisasi Geografis Kabupaten Agam Dalam Angka Yully Septia Pertiwi ( 221810673 , 4SI2 ) Dosen Pembimbing : Yunarso Anang , Ph.D. ini dapat sebagai publikasi dijadikan Ringkasan— Publikasi Kabupaten Agam Dalam Angka merupakan bagian dari publikasi Daerah Dalam Angka ( DDA ) . Data pedoman perencanaan dan ukuran keberhasilan pembangunan daerah. Saat ini data publikasi Kabupaten Agam Dalam Angka hanya disajikan dalam bentuk tabel saja , sehingga pengguna tidak dapat melakukan perbandingan antar daerah. Hal ini tentu saja akan mempersulit pengguna dalam memanfaatkan data. Oleh karena itu BPS Kabupaten Agam menginginkan adanya sistem visualisasi geografis publikasi Kabupaten Agam Dalam Angka. Sistem visualisasi geografis ini akan dibangun dalam bentuk web dengan menerapkan metode Rapid Application Development ( RAD ) untuk pembangunan sistem dan evaluasi sistem menggunakan Black Box Testing dan User Experience Questionnaire ( UEQ ) . Dari hasil pengujian sistem dengan black box , diperoleh bahwa fungsi-fungsi yang dihasilkan oleh sistem sesuai dengan input yang diberikan oleh pengguna. Berdasarkan hasil evaluasi sistem dengan UEQ , diperoleh nilai excellent ( luar biasa ) untuk sebagian besar aspek penilaian pada UEQ. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun sudah dapat memenuhi kebutuhan pengguna dalam memanfaatkan data. Kata Kunci— Kabupaten Agam Dalam Angka , visualisasi , UEQ , RAD. [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh penulis , diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Sistem visualisasi geografis Kabupaten Agam Dalam Angka berbasis web telah selesai dibangun. Sistem tersebut diberi nama SIGAGAH ( Sistem Visualisasi Geografis Agam Hebat ) . Sistem ini dapat digunakan untuk menampilkan publikasi Kabupaten Agam Dalam Angka dan Kecamatan Dalam Angka. Selain itu pengguna juga dapat mengunduh visualisasi tersebut. Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan dengan black box testing dapat diketahui bahwa semua fungsi pada sistem ini dapat berjalan dengan baik. visualisasi untuk 2. 8 / 9 3. Berdasarkan hasil evaluasi dari pengalaman pengguna ( user experience ) yang menggunakan metode User nilai Experience Questionnaire excelent ( luar biasa ) untuk aspek daya tarik , efisiensi , ketepatan , stimulasi dan kebaruan. Sedangkan untuk aspek kejelasan mendapatkan nilai good ( baik ) . diperoleh ( UEQ ) ,
memunculkan beberapa kendala. Akibatnya pengelolaan itu dan pelaksanaan kegiatan presensi terhambat. Untuk diperlukan pembuatan aplikasi presensi online sendiri yang memenuhi kebutuhan presensi pegawai BPS. Sistem diterapkan kedalam 2 aplikasi yaitu aplikasi mobile dan aplikasi web. Aplikasi serta memonitoring kegiatan presensi pada lingkup pegawai BPS sesuai dengan hasil pengujian UAT berjenis blackbox testing setelah sistem selesai dibangun. Kata Kunci— Presensi , BPS , LBS , F. Pengujian Sistem Pengujian sistem , penulis lakukan dengan UAT dengan jenis blackbox testing. Pengujian dilakukan dengan wawancara bersama responden menggunakan kuesioner. Penulis membuat kuesioner menggunakan 0 0 Rata-rata Waktu penyelesaian 10,2 detik 6,2 detik 3,2 detik • Sistem presensi online pegawai telah berhasil dibangun dengan menggunakan Flutter yang dapat dijalankan pada platform Android , dan berpotensi untuk dijalankan pada platform iOS , Web , maupun Desktop. Potensi dijalankan di perangkat iOS dengan cara mengoreksi ulang dan mengatur plugin
/ apartemen. BPS mengalami kendala saat melakukan survei , dilihat dari perbedaan jumlah terealisasi dan jumlah target pada pencacahan SHPP yang jauh berbeda. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut dengan memanfaatkan pendekatan Big Data. IHPP akan dihitung menggunakan data yang didapatkan dari scraping data yang dilakukan pada salah satu situs properti yaitu rumah123.com. Penghitungan menggunakan Metode Matched Model dan Metode Hedonik. IHPP yang dihasilkan akan dibandingkan dengan IHPP milik BPS. Berdasarkan nilai akurasi yang dihitung dengan MAPE , IHPP dengan penghitungan Metode Hedonik menghasilkan nilai akurasi terkecil yaitu 2,69 % untuk properti rumah dan 4,75 % untuk properti apartemen. Kata Kunci— Big Data , IHPP , WebScraping , Properti. [SEP] Gambar 7. IHPP Apartemen Pendekatan Situs Properti dan IHPP BPS A. Kesimpulan Gambar 7 memperlihatkan IHPP Apartemen Pendekatan Situs Properti dan apartemen , nilainya lebih kecil dari 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 10 persen , sehingga penghitungan dikatakan memiliki kemiripan. indeks dapat B. Saran 1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BPS dapat mempertimbangkan penggunaan data situs properti sebagai salah satu sumber penerapan dalam Official Statistics. Terutama dalam pendekatan menghitung Indeks Harga Properti Perumahan. Seperti untuk kota- kota yang mempunyai kendala saat dihitung IHPP-nya. Kota-kota lain yang belum masuk dalam penghitungan IHPP BPS , dapat didekati dengan
kejadian karhutla dapat diperoleh dari konten berita online. Oleh karena itu , penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan teks berita online dari website Detik.com untuk membangun model NER bahasa Indonesia menggunakan library spaCy Python. Model NER digunakan untuk mengekstrak informasi terkait dampak dan respon apa yang paling sering dibicarakan pada berita karhutla. Model dibangun dari data teks berita yang sudah dilabeli. Model NER yang dibangun memiliki f1-score sebesar 80,20. Hasil analisis data ekstraksi informasi diperoleh dampak karhutla yang paling banyak dirasakan adalah dampak lingkungan , dan respon yang paling banyak dilakukan untuk menyikapi karhutla adalah upaya penanggulangan. Kata Kunci— Karhutla , NER , Berita online , Dampak , Respon. [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan di atas , dapat disimpulkan bahwa : 1. Semantic Network Analysis pada teks berita karhutla di Kalimantan menunjukkan bahwa kata yang paling sering disebutkan dalam teks berita adalah kata “kebakaran” , “hutan” , dan “lahan” , “ekonomi” yang tersebar di sekitar kata “kebakaran” , “hutan” , dan “lahan” menunjukkan bahwa dampak-dampak yang ditimbulkan oleh kejadian karhutla. 2. Telah berhasil dibangun model NER bahasa Indonesia pada teks berita online menggunakan library spacy. Model NER yang dibangun dapat mengklasifikasikan entitas menjadi 5 jenis dampak ( D1 , D2 , D3 , D4 , dan D5 ) dan kejadian karhutla di Kalimantan. 3. Dari pengujian terhadap ke-empat model NER yang dibangun , diperoleh evaluation metric untuk menentukan model NER dengan keandalan terbaik. Hasil perhitungan evaluation metric setiap model diperoleh model dengan F1- score tertinggi adalah model NER dengan perbandingan split data 80:20. 4. Hasil proses ekstraksi informasi menggunakan model NER terbaik menunjukkan bahwa frekuensi dampak dan respon yang disebutkan dalam teks berita online Detik.com masing-masing sebanyak 5237 dan 3840. Dampak lingkungan hidup merupakan dampak dengan frekuensi terbesar yang disebutkan dalam teks berita. Respon penanggulangan merupakan respon dengan frekuensi terbesar yang disebutkan dalam teks
masalah diberbagai bidang [ 1 ] . Di Indonesia , kebijakan PP 23 / 2020 tentang Pelaksanaan Program Pemulihan Ekonomi Nasional ( PEN ) ditetapkan sebagai solusi untuk mengatasi masalah dibidang ekonomi. Selanjutnya dilakukan analisis respon publik sebagai bahan penyempurnaan kebijakan tersebut. Hasilnya yaitu dari data hasil scraping twitter diketahui bahwa respon publik tinggi hanya pada tanggal ditetapkannya kebijakan tersebut , lalu pada tanggal-tanggal selanjutnya jumlah tweet cenderung konstan. Selanjutnya , dilakukan analisis sentimen dengan Multinomial NBC. Hasilnya menunjukan bahwa tweet mengenai Program PEN didominasi oleh opini netral. Kemudian , diperoleh empat topik yang diperoleh dari topic modelling yang menjadi tren percakapan di twitter mengenai Program PEN yaitu tweet berupa laporan penyerahan bantuan di daerah , Program PEN UMKM dan padat karya mendukung pemulihan laporan pelaksanaan padat karya mangrove , dan tweet yang tidak berhubungan dengan Program PEN. ekonomi , Kata Kunci— twitter , program PEN , analisis sentimen , topic modelling. [SEP] Setelah melakukan analisis deskriptif , analisis sentimen , dan topic modelling , maka didapat beberpaa kesimpulan yaitu 1. Respon publik mengenai tweet Program PEN hanya tinggi pada tanggal ditetapkannya kebijakan tersebut. Sedangkan pada tanggal-tanggal selanjutnya , jumlahnya tweet cenderung konstan. Lima username dengan terbanyak pelaksanaan Program PEN. 3. Data tweet tentang Program PEN terdiri dari tiga topik menurut hasil skor koherensi topic modelling. Berikut merupakan empat topik yang dibentuk menggunakan metode ( Latent Dirichlet Allocation ) :  Topik 1 ( Laporan penyerahan bantuan di daerah )  Topik 2 ( Program PEN UMKM dan padat karya topic modelling LDA mendukung pemulihan ekonomi )  Topik 3 mangrove ) ( Laporan pelaksanaan padat karya  Topik 4 ( tweet yang tidak berhubungan dengan program PEN ) Peneliti menyarankan pemerintah untuk segera menyempurnakan kebijakan Pelaksanaan Program PEN. Hal tersebut karena banyak tweet dengan opini negatif yang menyebutkan bahwa bantuan yang diberikan belum tepat sasaran , yang ditandai dengan kata pada
dengan ukuran data berskala besar. Dengan demikian , penelitian ini bertujuan untuk membangun pipeline yang dapat melakukan imputasi terhadap ketiga komponen CIF secara efektif dan otomatis. Data yang digunakan merupakan data impor Indonesia selama tahun 2019. Pada penelitian alur preprocessing untuk membuat model yang digunakan untuk menghitung nilai komponen CIF. Random Forest diterapkan dalam progam imputasi komponen CIF berbasis R sebagai model yang lebih baik dibandingkan Gradient Boosting berdasarkan RMSE , MAE , dan beberapa nilai statistik. Kata Kunci—pipeline , preprocessing , imputasi , CIF. [SEP] Berdasarkan pembahasan di komponen CIF dibandingkan dengan model Gradient Boosting. Hal ini ditunjukan oleh nilai RMSE dan MAE pada model Random Forests yang lebih rendah daripada model Gradient Boosting. Selain estimasi Random Forest baik secara langsung maupun dengan PCA juga memberikan nilai RMSE dan MAE yang lebih rendah. imputasi nilai 3. Progam imputasi yang dibangun berperan sebagai
menyebabkan hasil pengelompokan dengan ST- DBSCAN tidak mencapai solusi yang global optimum. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan penentuan parameter awal pada ST-DBSCAN menggunakan metode k Nearest neighborhood dan Algoritma Genetika yang diuji menggunakan data simulasi kemudian diterapkan dalam pengelompokan wilayah bencana alam. Hasil yang didapatkan adalah pemilihan parameter yang dioptimasi menggunakan algoritma genetika menghasilkan cluster dengan koefisien CDbw terbesar pada perbandingan evaluasi dengan data uji coba skala kecil. Hasil clustering dengan menggunakan metode ST-DBSCAN pencarian parameter local mean menghasilkan 22 cluster dengan 6 cluster besar dan Kesimpulan Berdasarkan simulasi yang dilakukan , kesimpulan sementara yang didapatkan adalah sebagai berikut : 1 ) Hasil clustering data simulasi menunjukkan metode DBSCAN unggul pada koefisien silhouette dan indeks CDbw. Penggunaan local mean KNN dalam pencarian koefisien parameter menyebabkan terjadi karena silhouette pencarian parameter menggunakan local KNN , KNN-GA-ST- DBSCAN menghasilkan cluster dengan indeks CDbw terbesar diantara ketiganya. pencarian parameter 3 ) Hasil clustering dengan menggunakan metode ST- DBSCAN local mean menghasilkan 22 cluster dengan 6 cluster besar dan 16 cluster kecil. Cluster dengan anggota terbanyak yaitu cluster 2 menunjukkan pola kejadian spatio- temporal berupa reappearing untuk daerah
selayaknya database adalah Hyperledger Fabric , tetapi terbatasnya perbandingan Hyperledger Fabric dan Microsoft SQL Server mengakibatkan ketidakjelasan keandalan Hyperledger Fabric sebagai database untuk alternatif dari Microsoft SQL Server. Oleh karena itu , peneliti melakukan kajian membandingkan Microsoft SQL Server dan Hyperledger Fabric dari segi fitur dan performa. Perbandingan fitur dilakukan dengan membandingkan karakteristik baik kekurangan maupun kelebihan platform pengujian , sedangkan performa dilakukan dengan membandingkan waktu eksekusi tiap operasi pengujian. Pengujian kueri Hyperledger Fabric dilakukan melalui CLI dan CouchDB. Dari penelitian ini , diketahui bahwa setiap platform mempunyai karakteristik unik yang menjadikan keunggulan dan kelemahan dari setiap platform pengujian. Selain itu , Microsoft SQL Server menghasilkan performa yang lebih unggul dibandingkan Hyperledger Fabric secara keseluruhan pengujian performa. Oleh karena itu , diperlukan pengembangan lebih lanjut bagi implementasi blockchain sebagai database sebelum digunakan sebagai alternatif Microsoft SQL Server. Kata Kunci— Blockchain , Database , Microsoft SQL Server , Hyperledger Fabric [SEP]
masih dilakukan secara manual dengan menggunakan bantuan Google Sheets. Proses pengerjaan yang secara manual dinilai tidak efektif , efisien dan rentan terhadap human error , terutama dalam perekapan , matching , dan updating data. Solusi yang ditawarkan adalah membangun sistem informasi yang sudah terotomatisasi dalam setiap pekerjaan , terutama dalam perekapan , matching , dan updating data. Sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efektifitas dan efisiensi sistem dan dapat mengurangi human error. Pengembangan sistem menggunakan metode SDLC waterfall dengan alasan karena kebutuhan sistem sudah cukup spesifik di awal pengembangan. Berdasarkan hasil pengujian Blackbox dan survei SUS diperoleh bahwa fitur utama sistem dapat berfungsi dengan baik dan dapat diterima oleh pengguna. Kata Kunci— Skripsi , Dosen Pembimbing Skripsi , Perekapan , Matching , Updating , Efisiensi . [SEP] Kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Permasalahan yang terdapat pada kegiatan penentuan dosen pembimbing skripsi secara manual sehingga pekerjaan menjadi kurang efektif dan efisien , serta rawan terhadap human error , terutama pada proses perekapan , matching , dan updating data hasil pemilihan. 2. Solusi yang ditawarkan atas permasalahan tersebut adalah dengan membangun sebuah aplikasi sistem penentuan dosen pembimbing skripsi berbasis web. 3. Pembangunan aplikasi sistem dilakukan dengan mengikuti metode SDLC iterative model yang dimulai dari perencanaan sistem , analisis sistem , desain sistem , implementasi sistem , pengujian dan evaluasi sistem. 4. Pengujian sistem menggunakan Blackbox Testing menghasilkan bahwa masih terdapat satu fitur yang belum berfungsi sesuai dengan harapan , yaitu fitur “Akhiri Vote”. 5. Evaluasi sistem menggunakan kuesioner System Usability Scale ( SUS ) kepada 12 orang mahasiswa komputasi statistik tingkat akhir menunjukkan bahwa sistem dapat diterima oleh pengguna dengan perolehan skor SUS sebesar 74,79. Adapun beberapa saran darit penulis untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut. 7 / 8 Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 1. Berdasarkan hasil evaluasi sistem yang telah dilakukan , terdapat saran agar tampilan pada
UKM tidak melakukan kegiatan pre order. Selain itu sistem informasi yang dimiliki oleh UKM Kewirausahaan belum terintegrasi satu sama lain. Oleh karena itu , dalam penelitian ini dilakukan pengembangan sistem informasi pre order dan akan diintegrasikan ke sistem informasi yang sudah ada. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah SDLC dengan pendekatan model waterfall. Sistem yang telah dibangun telah memenuhi kebutuhan UKM Kewirausahaan berdasarkan hasil pengujian System Usability Scale ( SUS ) dan telah berjalan sesuai dengan fungsi berdasarkan hasil pengujian black-box testing. Kata Kunci— Sistem Kewirausahaan Informasi , Pre order , UKM [SEP] 1. Kesimpulan SUS Sco re 85 72,5 55 60 70 68 , 5 a. Sistem informasi yang merupakan pembeli untuk melakukan preorder seragam dan atribut perlengkapan perkuliahan. c. Fungsi-fungsi di dalam sistem yang dibangun sudah berjalan dengan baik sesuai yang diharapkan berdasarkan hasil uji coba Black Box dan berdasarkan hasil System Usability Scale ( SUS ) yaitu 68,5 sistem termasuk dalam kategori baik dan telah layak untuk digunakan. 2. Saran a. Sistem yang dikembangkan masih belum memudahkan mahasiswa ketika ingin mengupload bukti pembayaran
yang dialami seperti banyaknya formulir yang harus diisi dan manajemen data yang dilakukan dalam tempat yang terpisah menyebabkan pekerjaan perlu dilakukan dengan lebih teliti untuk mencegah kesalahan sehingga membutuhkan lebih banyak waktu. Metode yang digunakan pengembangan adalah System Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model waterfall. Implementasi sistem usulan menggunakan framework Laravel dan php versi 8. Metode pengujian yang akan digunakan adalah Blackbox testing dan System Usability Scale ( SUS ) . Pada pengujian metode Blackbox testing hasil fungsi sudah sesuai harapan dan hasil pengujian SUS mendapat nilai rata-rata 7,8 yang artinya pengguna cukup puas terhadap sistem yang telah dikembangkan. Kata Kunci— Sistem Informasi Manajemen , Rumah Negara , sistem SK , SDLC , Waterfall. [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , dapat diambil beberapa kesimpulan sementara sebagai berikut. 1. Telah dikembangkan informasi manajemen rumah negara yang dokumen mulai dari pengajuan permohonan sampai pembuatan dokumen penghunian dan pencabutan izin huni. 3. Sistem yang telah dibangun menyediakan layanan monitoring proses pengajuan untuk pemohon dan pengingat waktu batas penghunian oleh admin yang dikirimkan melalui email 4. Hasil evaluasi sistem dengan menggunakan metode black-box testing telah berfungsi dengan baik sesuai dengan yang diharapkan serta hasil skor rata-rata SUS sebesar 7,8 yang artinya pengguna cukup puas pada sistem yang telah dikembangkan dalam penelitian ini. Adapun saran yang dapat diberikan untuk penelitian berikutnya adalah sebagai berikut. 1. Berdasarkan hasil evaluasi , diperlukan lebih banyak petunjuk pada sistem untuk memperjelas alur proses bisnis dan jalannya suatu fitur. 2. Mengembangkan fitur pengingat otomatis yang
yang baik dan benar merupakan solusi utama dalam mengatasi jumlah timbunan sampah di Indonesia yang merupakan permasalahan yang selalu dihadapi Indonesia setiap tahunnya. Mengelola sampah dengan baik dan benar merupakan tugas bersama antara masyarakat dengan pemerintah memperbaharui Peraturan Menteri LHK No. 14 mengenai bank sampah. Maka pada penelitian ini penulis akan melakukan analisis sentimen untuk melihat perkembangan sentimen publik di Indonesia terkait pengelolaan sampah melalui pengguna Twitter sebelum dan sesudah pembaharuan Permen LHK dan membandingkan dua metode klasifikasi sentimen yaitu VADER dan VADER yang di-training dengan model SVM. Hasil dari penelitian ini didapatkan adanya tren naik pada sentimen positif terkait pengelolaan sampah dari tahun 2019 hingga tahun 2021 dan adanya tren turun pada sentimen negatif terkait pengelolaan sampah dari tahun 2019 hingga tahun 2021 sementara untuk sentimen netral tidak menunjukkan pola tertentu. Untuk perbandingan metode yang digunakan ditunjukkan metode VADER menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dengan nilai akurasi sebesar 46 % . Kata Kunci— Analisis Sentimen , Pengelolaan Sampah , Machine Learning , VADER , SVM. [SEP] Sementara itu metode VADER yang dilatih model SVM menunjukkan hasil yang lebih buruk dengan lebih sedikitnya jumlah tweet yang pelabelannya dilakukan dengan tepat. Hasil visualisasi dapat dilihat pada Gambar 7. Dari hasil pembahasan yang sudah diuraikan di atas , didapatkan beberapa kesimpulan yaitu : . 1. Data yang diambil dari twitter dapat digunakan untuk suatu terhadap menganalisis publik peristiwa / topik / benda / perbincangan sentimen 2. Hasil klasifikasi sentimen melalui nilai polaritas VADER menunjukkan tren naik pada sentimen positif dan tren menurun pada sentimen negatif setiap tahunnya dari ini menunjukkan tanggapan publik mengenai pengelolaan sampah dari KLHK semakin baik. tahun 2019 sampai tahun 2021. Hal 3. Metode VADER menghasilkan akurasi yang lebih besar daripada metode VADER yang dilatih model SVM dengan nilai akurasi sebesar 46 % . 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 20 ] Kelvin , J. Banjarnahor , E. Indra and S.