alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
memantau pemanfaatan wilayah oleh perusahaan. Oleh karena itu diperlukan suatu metode pengumpulan data yang cepat , murah , dan akurat. Remote sensing merupakan suatu metode alternatif yang efektif baik dari segi waktu maupun biaya. Untuk itu , penelitian ini mengombinasikan data citra satelit dan metode machine learning untuk menghasilkan klasifikasi yang akurat untuk pemetaan luas wilayah tambang batu bara. Berdasarkan hasil dari analisis deskriptif , indeks komposit yang diperoleh dari citra satelit cukup representatif untuk menunjukkan wilayah yang terdapat di dalamnya. Indeks komposit tersebut digunakan sebagai indikator pada proses pemodelan menggunakan machine learning. Dari beberapa algoritma yang diuji , random forest merupakan model terbaik dan menghasilkan akurasi sebesar 98.20 % . Kata Kunci— Batu bara , luas wilayah , citra satelit , machine learning. [SEP] A. Kesimpulan Dari penelitian tersebut algoritma terbaik untuk masing-masing klasifikasi dan didapatkan pula random forest sebagai algoritma yang memiliki nilai evaluasi tertinggi dibanding metode lainnya. Nilai evaluasi yang didapatkan oleh algoritma random forest adalah sebagai berikut , nilai akurasi sebesar 98.20 % , presisi sebesar 98.22 % , recall sebesar 98.20 % , dan F1 sebesar 98.15 % . Pemetaan dapat dilakukan dengan menggunakan peta klasifikasi yang menunjukkan 7 kelas tutupan lahan di Kutai Timur , Kalimantan Timur antara
Chatbot Halo WARKOP dibuat. Fitur chatbot dibuat dengan menggunakan metode TF-IDF dan Cosine Similarity. Pada pengujian sistem didapatkan hasil SUS bahwa sistem dapat diterima oleh pengguna , serta precision sebesar 90.45 % dan recall sebesar 100 % . Kata Kunci— WARKOP , Pusdiklat , TF-IDF , Cosine Berdasarkan pemaparan sistem diatas maka dapat disimpulkan : 1. Metode TF-IDF dan Cosine similarity berhasil diterapkan pada sistem dengan precision 90.45 % dan pertanyaan dan jawaban berhasil dibuat dan telah diuji menggunakan SUS dengan hasil akhir diterima oleh pengguna. Adapun kekurangan dari
yang ditujukan untuk IndiHome pada Januari 2020 hingga Desember 2020 dengan mengklasifikasi entitas pada tweet dalam kelas-kelas tertentu menggunakan Named Entity Recognition ( NER ) pada spaCy. Informasi yang akan diekstrak adalah gangguan yang terjadi pada IndiHome dan lokasi terjadinya gangguan tersebut. Ekstraksi tersebut dilakukan untuk memperoleh informasi terkait jenis gangguan apa saja yang terjadi pada layanan IndiHome serta wilayah mana saja yang mengalami gangguan layanan IndiHome. Model dibangun menggunakan data berlabel yang di-split menjadi train dan test data. Model tersebut menghasilkan akurasi sebesar 86,15 % . Gangguan IndiHome paling banyak terjadi di Pulau Jawa , tepatnya Kota Bekasi. Kata Kunci— Twitter , Named Entity Recognition ( NER ) , SpaCy , Gangguan IndiHome. [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan diatas dapat disimpulkan bahwa : 1. Telah berhasil dibangun model Name Entity Recognition ( NER ) untuk teks berbahasa Indonesia menggunakan spaCy dengan hasil akurasi 86,15 % . Entitas berupa jenis gangguan dan lokasi pada tweet telah berhasil diekstraksi yang masing-masing diklasifikasikan ke dalam
memiliki potensi untuk membantu mengatasi masalah meningkatnya kasus depresi di Indonesia. Penelitian ini mencoba mendeteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia. Lexicon LabMT dan Sentitsrength digunakan untuk mengklasifikasikan tweet terindikasi depresi dan tweet tidak terindikasi depresi. Hasil dari penelitian ini yaitu proporsi pengguna yang terindikasi depresi berdasarkan lexicon LabMT sebesar 7,04 % lebih mendekati prevalensi depresi penduduk usia 15 keatas sebesar 5,9 % dibanding dengan lexicon Sentistrength sebesar 48,4 % . Jika dilihat dari kata-kata yang sering muncul pada tweet yang terindikasi depresi berdasarkan LabMT Mental , Deteksi , Lexicon. [SEP] jauh lebih sedikit dibanding Penelitian ini menunjukkan bahwa deteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia dapat dilakukan menggunakan lexicon LabMT dan Sentistrength. Lexicon
, Lowongan Pekerjaan , Pelatihan [SEP] 1. Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bagian sebelumnya , berikut adalah beberapa hal yang dapat disimpulkan : • Sistem Informasi berbasis web yang dirancang berguna sebagai media penghubung antara penyandang disabilitas , pemilik usaha , pelaksana kegiatan , serta organisasi payung yaitu PPDI • Sistem yang dirancang mempunyai informasi yang bersifat valid , karena harus melalui proses verifikasi dan persetujuan admin terlebih dahulu • Rancangan dari proses bisnis dan use case diagram telah selesai dikerjakan • Prototype antarmuka telah selesai dikerjakan • Rancangan Database dari sistem telah selesai Setelah dilakukan evaluasi , rancangan proses bisnis , use case diagram , dan basis data tidak ada yang perlu direvisi • Berdasarkan hasil evaluasi menggunakan metode rancangan antarmuka yang SUS , produk dihasilkan masuk dalam kategori B alias Good 2. Saran Saran yang dapat peneliti berikan untuk pembaca ataupun pihak lain adalah sebagai berikut : 1.
langsung untuk melihat ketersediaan inventaris. Melihat permasalahan tadi , diperlukan implementasi yang mampu meningkatkan efektivitas kegiatan KSR. Sistem informasi ini dibuat dengan menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) model waterfall. Setelah sistem selesai dibangun , dilakukan uji coba menggunakan Black Box Testing untuk mengevaluasi kesesuaian fitur-fitur sistem informasi yang telah dibangun dan System Usability Scale ( SUS ) untuk mengukur tingkat usability sebuah sistem. Berdasarkan hasil dari Black Box Testing , didapatkan bahwa sistem sudah berjalan sesuai dengan fungsinya dan dari hasil pengujian SUS , didapatkan hasil bahwa pengguna sudah merasa puas dengan sistem yang dibangun. informasi sebuah sistem Kata Kunci—Sistem informasi. UKM , KSR , pengujian dari Black Box Testing , didapatkan bahwa secara keseluruhan fungsi-fungsi yang terdapat di sistem sudah berjalan sesuai dengan harapan 4. Berdasarkan hasil pengujian , diperoleh skor rata-rata SUS sebesar 73,25. Skor ini menunjukkan bahwa pengguna sudah merasa puas dengan sistem mengisi presensi rapat atau jaga klinik. 2. Berdasarkan hasil dari System Usability Scale ( SUS ) , terdapat skor yang rendah pada pertanyaan nomor 9 dan
. Dengan hadirnya internet , diharapkan akses data PODES untuk masyarakat semakin dimudahkan. Penelitian ini menghasilkan suatu aplikasi berbasis web untuk mengotomasi visualisasi dan klastering data PODES dan mempublikasikannya. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data updating PODES Kota Malang Provinsi Jawa Timur Program Studi D-IV Komputasi Statistik VIII. PENUTUP Kesimpulan Kesimpulan sementara yang dapat diambil berdasarkan skripsi Pembangunan Aplikasi Berbasis Web untuk Visualisasi dan Klastering Data Updating Potensi Desa Kota Malang Tahun 2019 adalah sebagai berikut. 1. Aplikasi berbasis web untuk visualisasi dan klastering data updating PODES 2019
ini dikarenakan , kurangnya pemahaman mengenai ilmu statistik oleh pemerintah setempat. Berdasarkan wawancara dengan Kepala Desa Kepurun , pemanfaatan data kependudukan akan lebih optimal dengan adanya sebuah sistem informasi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi Desa Cinta Statistik berbasis website. Metode perancangan sistem yang digunakan adalah Systems Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model waterfall. Berdasarkan hasil pengujian Blackbox dan survei SUS diperoleh bahwa fitur utama sistem dapat berfungsi dengan baik dan dapat diterima oleh pengguna. Kata Kunci— Desa Cantik , Sistem Informasi , Website [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , terdapat beberapa kesimpulan yang dapat ditarik : 1. Telah dibangun sistem informasi Desa Cinta Statistik ( Desa informasi Desa Cinta Statistik ( Desa Cantik ) berbasis web yang memiliki modul pengelolaan data kependudukan dan pelayanan publik. 3. Hasil pengujian dan evaluasi menunjukkan bahwa sistem informasi berfungsi sesuai yang diharapkan dalam black-box testing. Evaluasi SUS menunjukkan skor 75,5 , menandakan bahwa secara keseluruhan sistem informasi yang dibangun masuk grade B dimana sistem yang dibangun masuk kategori good dan dapat diterima oleh pengguna.
S.ST. , M.Si. Ringkasan— PeduliLindungi merupakan alat pendukung pelacakan kontak yang menjadi komponen utama dari strategi komprehensif untuk mengendalikan penyebaran COVID-19 di Indonesia. Atas dasar inilah , penting dilakukan evaluasi dan peningkatan kualitas aplikasi melalui berbagai metode ekstraksi informasi , seperti sentiment analysis dan topic modeling. Model ekstraksi informasi yang populer digunakan masih memiliki kekurangan sehingga peneliti menggunakan model BERT dengan berbagai perbedaan perlakuan data preprocessing dan teknik BERTopic sebagai solusi pemetaan topik yang Hasil penelitian memperlihatkan bahwa perlakuan data preprocessing terbaik mencapai nilai tertinggi di setiap matriks evaluasi , tetapi perlakuan data preprocessing yang berlebihan justru berdampak negatif pada kinerja model. Light preprocessing pada dataset bahasa Inggris memberikan accuracy 89,77 % , precision 89,86 % , recall 89,77 % , dan f1-score 89,79 % , sedangkan dataset Indonesia mendapatkan accuracy 84,01 % , precision 83,67 % , recall 84,42 % , dan f1-score 83,83 % . Sementara itu , hasil topic modeling menunjukkan bahwa meskipun ada pendapat positif tentang aplikasi , masih ditemukan ketidak puasan pengguna terhadap beberapa masalah terkait baterai dan lokasi , sertifikat vaksin , kode OTP , update aplikasi , input tanggal lahir , performa lambat , dan ketersediaan versi internasional. Kata Kunci— Sentiment Analysis , Topic Modeling , PeduliLindungi , BERT , BERTopic. [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil percobaan yang telah dilakukan , peneliti tujuan penelitian dan memperoleh preprocessing yang berlebihan justru berdampak negatif pada kinerja model. Berikut adalah model terbaik yang dihasilkan : a ) Dataset asli berbahasa Inggris dengan light preprocessing yang memperoleh nilai accuracy 89,77 % , precision 89,86 % , recall 89,77 % , dan f1- score 89,79 % , sedangkan dataset berbahasa Indonesia dengan light preprocessing mendapat nilai accuracy 84,01 % , precision 83,67 % , recall 84,42 % , dan f1-score 83,83 % 7 / 8 Indonesia tanpa preprocessing mendapat nilai accuracy 87,42 % , precision 87,49 % , recall 87,42 % , dan f1-score 87,44 % . 2 ) Analisis topic modeling dengan teknik BERTopic menunjukkan bahwa meskipun terdapat opini positif terkait aplikasi pada sentimen positif , masih banyak ketidakpuasan ditemukan pengguna atas berbagai permasalahan pada sentimen negatif dan netral
S.Si. , M.Si. Ringkasan— Indonesia merupakan salah satu negara yang mengalami ancaman perubahan iklim yang berdampak pada pola dan distribusi curah hujan yang tidak menentu. Untuk itu , perlu adanya penelitian mengenai prediksi curah hujan. Oleh karena itu , penelitian ini berfokus pada penerapan metode machine learning dan deep learning , yaitu Support Vector Regression ( SVR ) , Extreme Gradient Boosting ( XGBoost ) , Multilayer Perceptron ( MLP ) , dan Long Short-Term Memory ( LSTM ) , dalam memprediksi curah hujan dasarian ( sepuluh harian ) , serta menentukan model yang terbaik. Data penelitian ini dikumpulkan melalui situs web Data Online BMKG dari Januari 1978 hingga Desember 2022. Penelitian ini menggunakan Grid Search CV untuk melakukan simulasi hyperparameter dan memperoleh kombinasi hyperparameter terbaik. Model yang telah dibangun dievaluasi menggunakan ukuran MAE , RMSE , dan 𝑹𝟐 . Hasil kinerja dari keempat model tidak berbeda jauh. Berdasarkan evaluasi kinerja pengujian dan visualisasi grafik , model prediksi LSTM merupakan model terbaik dalam memprediksi curah hujan dasarian di Stasiun Meteorologi Kertajati , dengan nilai MAE sebesar 35,547 , RMSE sebesar 54,590 , dan 𝑹𝟐 sebesar 0,557. Kata Kunci— Curah hujan dasarian , SVR , XGBoost , MLP , LSTM [SEP] Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan , maka diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut. 1. Curah hujan dasarian yang ditangkap oleh Stasiun Meteorologi Kertajati bertipe monsunal , yang ditandai dengan menggunakan algoritma grid search. Berdasakan hasil evaluasi kinerja model menggunakan data latih dan data uji , model prediksi yang telah dibangun dapat dikatakan fit. Hasil kinerja dari keempat model terlihat tidak berbeda jauh. dasarian hujan 3. Dari hasil kinerja pengujian dan visualisasi grafik garis , model prediksi LSTM dipilih sebagai model terbaik dalam memprediksi curah hujan dasarian di Stasiun Meteorologi Kertajati , dengan nilai MAE sebesar 35,547 , RMSE sebesar 54,590 , dan 𝑅2 sebesar 0,557. Beberapa saran yang dapat diberikan oleh peneliti adalah sebagai berikut. 1. Batasan penelitian ini hanya menggunakan data dari satu stasiun meteorologi di Jawa Barat , yaitu Stasiun Meteorologi Kertajati sehingga penelitian selanjutnya dapat memperluas batasan penelitian prediksi curah hujan dasarian untuk wilayah Provinsi
pengawasan lainnya yang didukung oleh beberapa sistem informasi termasuk SPI Online agar lebih efisien. Akan tetapi , dalam proses bisnisnya masih terdapat inefisisensi yaitu pada proses validasi dokumen yang masih dilakukan secara manual oleh petugas auditor. Oleh karena itu , penelitian ini berusaha membantu meningkatkan efisiensi proses tersebut dengan membuat aplikasi web berbasis microservice yang memanfaatkan metode REST API yang dapat melakukan validasi dokumen secara otomatis dengan menerapkan model yang dibuat dalam penelitian sistem yang digunakan adalah waterfall dengan framework berbasis Python yaitu FastAPI serta Uvicorn dalam backend sistem. Sistem yang dibuat telah berhasil berjalan dan telah diuji baik dari sisi library Pytest maupun performa fungsional menggunakan dengan Locust dan dapat memenuhi tujuan. terpisah. Metode pengembangan Kata Kunci—Microservice , FastAPI , Stress and Load Testing , Pytest , Locust. [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bagian sebelumnya , berikut adalah beberapa hal yang dapat disimpulkan. 1 ) Pengembangan sistem yang dapat melakukan validasi dan
kebijakan. Oleh karena itu , diperlukannya identifikasi pemulihan pariwisata. Multivariate time series forecasting dari tourism demand dapat digunakan untuk mengidentifikasi pemulihan pariwisata. pendukung yang lebih baik. mampu memberikan hasil peramalan yang Berdasarkan hasil analisis deskriptif dan analisis peramalan menunjukkan pariwisata Bali telah mengalami pemulihan pariwisata. Kata Kunci— Pariwisata , Big Data , Multivariate Time
lama dan biaya yang besar. Salah satu solusinya adalah remote sensing. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi luas lahan dan produksi perkebunan tembakau di Kabupaten Pamekasan Jawa Timur menggunakan remote sensing. Penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi supervised yaitu Random Forest , CART , dan Support Vector Machine ( SVM ) untuk mengklasfikasikan kelas tutupan lahan. Hasil penelitian menunjukkan model SVM memberikan hasil terbaik dengan nilai F1-Score sebesar 88,5 % . Estimasi produksi tembakau dengan data produktivitas dari publikasi BPS sebesar 14.823 ton untuk Kabupaten 17.834 hektar. Kemudian untuk menjawab tujuan ketiga , dilakukan rumus produktivitas BPS dan pemodelan produksi. Estimasi produktivitas BPS produksi menggunakan didapatkan estimasi produksi tembakau di Kabupaten Pamekasan tahun 2022 sebesar 14.823 ton. Pemodelan estimasi produksi menggunakan rumus Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik produksi
digunakan metode Latent Direchlet Allocation ( LDA ) untuk melihat topik pembicaraan masyarakat mengenai perilaku seksual pranikah remaja di Indonesia pada media sosial Twitter. Penelitian ini menghasilkan persepsi masyarakat terhadap perilaku seksual pranikah remaja di Indonesia pada media sosial Twitter cenderung negatif dan metode SVM menghasilkan akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 86 % . Kemudian juga diperoleh topik pembicaraan dari sentimen positif yaitu mengenai larangan , ketidaksetujuan , dan ajakan untuk tidak menormalisasi perilaku seksual pranikah. Sedangkan , Sentimen , SVM , Topic Modelling , LDA. [SEP] Berdasarkan uraian pembahasan yang telah dilakukan dalam penelitian ini , dapat disimpulkan bahwa : 1. Persepsi masyarakat terhadap perilaku seksual pranikah remaja di Indonesia pada media sosial Twitter didominasi oleh persepsi negatif. Berdasarkan hasil analisis sentimen yang dilakukan dengan menggunakan metode Support Vector Machine ( SVM ) menunjukkan bahwa terdapat 72,71 % tweet yang bersentimen negatif
hingga saat ini belum terdapat tools terkait model tersebut. Penelitian ini akan melakukan pembangunan R-package pada small area estimation data panel berdistribusi beta dengan pendekatan hierarchical bayes. Kemudian , R-package akan diuji pada data simulasi dan studi kasus dengan data [SEP] Berdasarkan hasil penelitian , dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Model regresi beta logistik pada SAE model Rao-Yu pendekatan HB dapat digunakan untuk melakukan estimasi pada data panel berdistribusi beta. 2. Proses pembangunan R-package model Rao-yu dengan pendekatan HB pada SAE untuk data pada data hasil bangkitan dan dengan uji validitas menggunakan SUS yang hasilnya menunjukkan package telah dapat diterima oleh pengguna. Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 4. Penerapan fungsi package
keuangan melalui indeks multidimensi di Indonesia masih langka dan tidak lengkap. Sehingga Penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan tersebut. Dengan menggunakan metode principal component analysis dua tahap untuk membangun indeks Inklusi Keuangan di Indonesia dan regional Indonesia. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang bersumber dari Bank Indonesia ( BI ) dan Lembaga Penjamin Simpanan ( LPS ) . Penelitian ini menemukan bahwa dimensi akses merupakan dimensi terpenting dalam mendefinisikan indeks inklusi kauangan di Indonesia , diikuti oleh dimensi ketersediaan dan penggunaan. Hasil yang sama juga berlaku di tingkat regional Indonesia ( Sumatera , Jawa , Bali & seusai pada Tabel II dan Tabel III. 2. Hasil perthitungan nilai indeks Inklusi Keuangan Indonesia dengan metode analisis komponen utama dua tahap menunjukkan tren positif selama Sembilan tahun terakhir. 3. Dimensi terpenting dalam mendefinisikan indeks inklusi
Pusat Pendidikan dan Pelatihan BPS mengembangkan suatu sistem informasi berbasis web. Tujuan dari penelitian ini adalah menambahkan fitur yang memungkinkan pegawai untuk melakukan entri data tentang pengembangan kompetensi yang telah dan akan diikutinya. Metode yang digunakan dalam pengembangan ini adalah RAD. Pengembangan sistem telah berhasil dilakukan dan dari hasil pengujian black box , semua fungsi yang dirancang telah dapat berfungsi dengan semestinya. Kata Kunci— Pusdiklat , BPS , Sistem Informasi [SEP] Berdasarkan tulisan di atas , terdapat kesimpulan dilakukan pengembangan terhadap sistem yang tiap 1. ada sebelumnya berupa penambahan menu bagi pegawai 2. pada aplikasi telah berjalan sebagaimana mestinya. Berdasarkan hasil pengujian black box , semua fungsi
namun diperlukan juga informasi tambahan terkait kualitas jasa akomodasi yang ditawarkan. Sehingga dilakukan analisis sentimen berbasis aspek pada data ulasan pelanggan akomodasi berbahasa Indonesia hasil scraping website Tripadvisor. Aspek akomodasi terdiri dari pelayanan , lingkungan , lokasi , dan pengalaman. menggunakan algoritma SVM dan pembobot TF-IDF. Pemodelan topik berhasil mengekstrak 5 topik. Model klasifikasi sentimen menunjukkan performa yang baik dengan akurasi 89 % . Kualitas pada keempat aspek akomodasi sudah baik dengan sentimen mayoritas positif. Analisis kecocokan data scraping dengan direktori VHTL BPS menunjukkan potensi pemanfaatan big lokasi akomodasi , serta aksesibilitas. Algoritma SVM kernel Linear dapat melakukan kategorisasi sentimen dengan cukup baik dimana kinerja model memiliki tingkat akurasi 89 % , presisi 94 % , recall 92 % , dan F1-score 93 % . Secara keseluruhan , aspek pelayanan , lingkungan , dan
penghitungan kemiripan fitur menggunakan cosine similarity dan linear regression. Berdasarkan hasil evaluasi , diperoleh bahwa model fine-tuned IndoBERT merupakan model terbaik dengan nilai MAE dan RMSE sebesar 0.1285 dan 0.2001. Model terbaik tersebut diimplementasikan dengan menggunakan framework Flask pada Python ke dalam website interaktif sederhana.
aktivitas belajar mengajar akibat covid- 19 juga dapat memicu stres akademik. Oleh karena itu , penting bagi mahasiswa untuk memiliki pengelolaan masalah ( mekanisme koping ) yang baik dalam menghadapi stres. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran tingkat stres akademik dan mekanisme koping mahasiswa Polstat STIS T.A 2022 / 2023 berserta klasifikasinya. Penelitian dilakukan terhadap 360 mahasiswa Polstat STIS T.A 2022 / 2023 dengan menggunakan instrumen berupa kuesioner online. Analisis data dalam penelitian ini menggunakan decision tree algoritma C5.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebesar 70,6 persen mahasiswa berada pada tingkat stres. Variabel yang paling berpengaruh dalam tingkat stres sedang adalah intrapersonal ( 34,22 persen ) . Sebanyak 51,39 persen mahasiswa menggunakan mekanisme koping adaptif dengan indikator yang berperngaruh adalah restrain coping , planning , dan acceptance. Model decision tree tingkat stres menghasilkan error sebesar 3,9 persen. Sedangkan decision tree mekanisme koping menghasilkan error sebesar 1,9 persen. Kata Kunci— klasifikasi , stres akademik , mahasiswa , mekanisme koping. [SEP] Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan pada bab sebelumnya , diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut. 1. Sebagian besar mahasiswa Politeknik Statistika STIS TA.
meningkatkan penyebarluasan informasi statistik. Tak terkecuali BPS Provinsi Riau. Salah satu cara yang efektif dalam penyebarluasan informasi tersebut adalah melalui visualisasi data menggunakan peta tematik. Berdasarkan hasil wawancara dengan salah satu staf Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik ( IPDS ) BPS Provinsi Riau , visualisasi data saat ini hanya berupa tabel dan grafik. Belum ada sistem yang dikhususkan untuk membuat dan menampilkan peta tematik. Selain itu , BPS Provinsi Riau ingin agar pengguna dapat membuat peta tematik secara mandiri. Penelitian ini telah berhasil membangun sistem visualisasi data dalam bentuk peta tematik dan sistem dapat memvisualisasikan data yang bersumber dari BPS Provinsi Riau dan yang bersumber dari pengguna itu sendiri. Berdasarkan hasil uji black-box , 15 skenario pengujian telah memberikan hasil yang sukses. Sedangkan pada pengujian usabilitas SUS , dari 10 yang rata-rata responden menunjukkan bahwa sistem sudah dapat diterima oleh pengguna. didapatkan sebesar 72,5 Kata Kunci— Peta Tematik , Visualisasi Data , Black-box , SUS [SEP] 7.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dipaparkan , maka dapat disimpulkan sebagai berikut. 1. Peneliti telah berhasil membangun sistem visualisasi data dalam bentuk peta tematik. a. Pada pengujian black-box , setiap skenario pengujian fungsi sistem telah memberikan hasil yang sukses. b. Pada pengujian usabilitas SUS , didapatkan rata-rata skor sebesar 72,5. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun berada pada rentang OK. 2. Sistem fitur telah menyediakan yang memungkinkan untuk memvisualisasikan data baik data BPS Provinsi Riau maupun data yang dientri oleh pengguna. pengguna 7.2. Saran sistem ini masih Pembangunan terdapat kekurangan. Sistem ini masih dapat dikembangkan lebih lanjut untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan di masa yang akan datang. Berikut beberapa saran dari penulis untuk pengembangan lebih lanjut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 1. Menyediakan fitur analisis spasial. 2. Peningkatan level visualisasi data hingga level kecamatan atau desa.