alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
Sehingga dibutuhkan suatu metode yang modern dan memberikan hasil yang baik , yaitu dengan menggunakan metode SVM dan metode CNN. Hasil pendeteksian menunjukkan metode SVM dengan akurasi sebesar 85 % dan CNN dengan akurasi sebesar 94.71 % dan nilai loss sebesar 0.1215. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode yang terbaik yaitu metode CNN. Hal tersebut juga didukung dengan kecepatan performa model CNN lebih cepat daripada metode SVM. Kata Kunci— Kejahatan Siber , URL , SVM ,
experience dari perspektif pengguna. Maka dari itu , peneliti melakukan survei pendahuluan menggunakan metode TUXEL 2.0 untuk mengetahui apakah website tersebut memiliki usability yang baik dan user experience yang positif , hasilnya website e-Learning BPS perlu dilakukan perancangan kembali interaksi yang mencakup User Interface ( UI ) dan User Experience ( UX ) . Perancangan kembali akan dilakukan dengan metode Human Centered Design. Hasil akhir dari penelitian ini adalah rancangan desain solusi berupa prototype dalam Moodle. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa penelitian ini berhasil melakukan perancangan kembali interaksi website e-Learning BPS dengan menggunakan metode Human Centered Design. Hasil evaluasi desain solusi website e- Learning BPS menghasilkan permasalahan yang lebih sedikit dibandingkan dengan evaluasi awal. Kata Kunci— Website e-Learning BPS , Metode TUXEL 2.0 , Human Centered Design. [SEP] telah dilakukan dapat Berdasarkan penelitian yang disimpulkan bahwa penelitian ini berhasil melakukan perancangan kembali interaksi website e-Learning BPS dengan menggunakan metode Human Centered Design. Hasil evaluasi desain solusi website e-Learning BPS menghasilkan permasalahan yang lebih sedikit dibandingkan dengan evaluasi awal. Seperti pada kuesioner tabel pelaporan masalah , evaluasi desain solusi menghasilkan 15 permasalahan , sedangkan evaluasi awal menghasilkan 24 permasalahan. Pada kuesioner General LMS Evaluation Checklist , evaluasi desain solusi menghasilkan 12 permasalahan , sedangkan evaluasi awal menghasilkan 19 permasalahan. Pada kuesioner UX Evaluation , evaluasi desain solusi tidak menghasilkan permasalahan , sedangkan evaluasi awal menghasilkan 9 permasalahan. Hal Makalah Sidang Skripsi –
akan dilaksanakan oleh BPS Kabupaten Jember. Pada sistem tersebut tidak terdapat sistem penilaian untuk pengawas kegiatan. Oleh karena itu , penelitian ini akan mengembangkan sistem informasi serta membuat sistem penilaian untuk pengawas kegiatan. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem informasi adalah SDLC dengan model waterfall. Sedangkan untuk sistem penilaian digunakan metode SMARTER dengan pembobot ROC yang diaplikasikan untuk sistem menunjukkan hasil yang positif sehingga sistem dapat dikatakan sudah berkerja dengan baik dan layak untuk pengguna. Kata Kunci— simpentra , roc , smarter , penilaian , 360 7 kriteria. Evaluasi pada [SEP] Berdasarkan hasil penelitian dari sistem yang telah dikembangkan , dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut. • Sistem yang dikembangkan telah memenuhi tujuan dari penelitian , yaitu dapat menilai pengawas mitra statistik. • Penilaian memanfaatkan metode performa 360 dan sudah terstandardisasi sehingga dapat dibandingkan apple to apple untuk setiap pengawas , serta terdapat pemeringkatan •
221709671,4SD1 ) Dosen Pembimbing : Ika Yuni Wulansari , S.S.T. , M. Stat. Ringkasan— Kebutuhan akan penggunaan metode Small Area Estimation ( SAE ) makin tinggi seiring bertambahnya waktu baik itu sektor pemerintah maupun sektor swasta. Dalam penelitian ini akan dibahas SAE ZIP memiliki presisi yang lebih baik ketika dibandinkan dengan hasil estimasi langsung dan EBLUP FH . Sebuah package R telah berhasil dibangun dan dipublikasi dalam situs CRAN dengan nama ‘zipsae’ , publikasi ini dilakukan agar algoritma yang telah dibangun dapat bermanfaat lebih luas. Kata Kunci— Zero-Inflated , Poisson 2. Mengaplikasikan script yang telah dibangun terhadap data bangkitan berhasil dilakukan. 3. Script yang telah dibangun sudah dikembangkan lebih lanjut menjadi suatu package R dengan nama ‘zipsae’ dan dapat diunduh melalui situs CRAN atau melalui tautan berikut https : / / cran.r-project.org / package=zipsae. Dalam penyusunan makalah sidang ini terdapat perubahan ketika dibandingkan dengan makalah seminar. Adapun perubahan yang terjadi adalah
Media Pembelajaran Ethical Hacking I Wayan Chandra Purwatmaja ( 221910870 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T , M.T. Ringkasan— Keamanan informasi merupakan aspek penting dalam organisasi , termasuk instansi pemerintah seperti BPS. Maraknya kasus peretasan dan kebocoran di instansi pemerintah oleh hacker membuat kebutuhan tenaga yang ahli dalam bidang keamanan informasi ( siber ) semakin meningkat. Ethical hacking merupakan aktivitas peretasan yang dilakukan dengan cara mencari celah atau kelemahan pada sebuah jaringan , baik komputer , aplikasi , maupun website untuk memperkuat keamanan sistem. Salah satu sarana untuk pembelajaran ethical hacking adalah mengembangkan lingkungan pembelajaran dengan laboratorium virtual. Penelitian ini bertujuan untuk membuat virtual lab dan mengkaji penerapan virtual lab sebagai media pembelajaran ethical hacking. Metode penelitian yang digunakan adalah Design Science Research ( DSR ) . Simulasi uji penetrasi dilakukan menggunakan metode Vulnerability Assessment and Penetration Testing ( VAPT ) . Hasil penelitian menunjukkan bahwa virtual lab berhasil dibuat dengan fungsionalitas yang berjalan sesuai skenario simulasi uji penetrasi. Evaluasi penggunaan virtual lab menggunakan System ( SUS ) menghasilkan skor sebesar 70,24 , Usability Scale menunjukkan tingkat kegunaan yang baik ( acceptable ) . Kata Kunci— Virtual lab , Ethical hacking , Penetration Testing , VAPT. [SEP] Dari penelitian yang telah dilakukan , kesimpulan yang bisa diperoleh adalah sebagai berikut : 1. Penelitian telah berhasil merancang dan membuat laboratorium virtual sebagai sarana untuk mempelajari ethical hacking dengan melakukan simulasi uji penetrasi menggunakan metode Vulnerability Assessment and Penetration Testing. Implementasi fitur-fitur yang ada pada virtual lab berjalan sesuai dengan skenario simulasi serangan dengan 6 modul lab yaitu Instalasi Parrot OS , Metasploitable2 , Windows , Exploit FTP , Exploit Telnet , dan Exploit Windows. Hasil pengujian Black-box Testing menunjukkan bahwa implementasi pada sistem virtual lab yang dibangun telah berfungsi. 2. Evaluasi virtual lab dengan penerimaan pengguna telah berhasil dilakukan dengan skor SUS 70,24. Hal ini dapat disimpulkan bahwa virtual lab dapat digunakan untuk mempelajari ethical hacking terutama di lab. Evaluasi penggunaan virtual lab juga melihat tahapan mana yang mudah yaitu tahapan Instalasi Windows dan yang paling sulit yaitu Exploiting Telnet. Untuk keperluan penelitian selanjutnya , peneliti juga memberikan beberapa saran sebagai berikut : 1. Pembangunan virtual lab bisa dikaji untuk menggunakan teknologi virtualisasi berbasis cloud atau terintegrasi melalui virtual ( remote ) . 2. Metode ethical hacking yang digunakan bisa bervariasi dan bermacam-macam skenario
tersebut memiliki modul collection tool. Salah satu metode yang digunakan pada modul tersebut adalah CAPI. Metode ini diimplementasikan melalui aplikasi mobile android yang diberi nama “ICS”. Aplikasi yang beroperasi sejak 2018 ini mengalami pengembangan sistem , kecuali pada bagian antarmuka. Sehingga , peneliti melakukan survei pendahuluan dengan menggunakan Evaluasi Heuristik dan QUIS , hasilnya antarmuka aplikasi ICS mobile perlu dilakukan perancangan ulang dengan metode User-Centered Design. Metode ini berfokus pada keterlibatan pengguna untuk memenuhi kebutuhannya. Model desain yang dibuat secara , dan prototype sebagai hasil akhir penelitian ini beserta dengan user interface design guidelines. Pada evaluasi antarmuka baru dapat menunjukkan bahwa masalah pada indikator- indikator usability pada antarmuka baru dapat diatasi serta meningkatkan kepuasan pengguna. Hal ini membuktikan bahwa keterlibatan kebutuhan pengguna dalam merancang sebuah antarmuka pengguna sangat penting. penelitian yang telah diuraikan , kesimpulan yang dapat diambil adalah telah dilakukan penelitian tentang perancangan antarmuka aplikasi ICS mobile yang diawali dengan adanya survei pendahuluan untuk menemukan masalah terkait usability dan kepuasan pengguna. Metode yang digunakan adalah UCD , di mana hasil akhirnya dapat membuktikan bahwa dengan metode tersebut , antarmuka baru yang telah dibuat dapat mengurangi masalah usability serta meningkatkan kepuasan pengguna. Saran untuk pengembangan penelitian adalah penelitian ini hanya terbatas dengan menyebarkan kuesioner kepada responden
digunakan untuk mengestimasi wilayah dibawahnya karena tidak memiliki ketepatan ( presisi ) yang memadai akibat tidak cukupnya ukuran sampel. Alternatif solusi yang bisa digunakan adalah pendugaan area kecil. Saat ini terdapat banyak metode pendugaan area kecil salah satunya adalah metode M- Quantile. Metode ini unggul untuk menangani data tidak berdistribusi normal dan terdapat pencilan. Wilayah dengan jumlah sampel nol / nirsampel dapat diestimasi dengan metode Sintetik M-Quantile. rata-rata per kapita. Karakteristik pada pengeluaran rata-rata per kapita adalah tidak normal dan mengandung banyak pencilan sehingga cocok sebagai studi kasus. Pada penelitian ini , dibangun algoritma dari metode M-Quantile dan Sintetik M-Quantile dalam bentuk paket program R. Paket program R yang dibangun menunjukkan bahwa hasil estimasi M-Quantile dan Sintetik M-Quantile lebih presisi daripada penduga langsung dan EBLUP-FH. Kata Kunci— Pengeluaran rata-rata per kapita , M-Quantile , Sintetik M-Quantile. [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan , didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Estimasi data yang tidak berdistribusi normal dan terdapat pencilan dibandingkan dengan estimasi langsung maupun EBLUP- FH. Wilayah nirsampel telah berhasil diestimasi dengan metode Sintetik M-Quantile. 2. Paket program R metode M-Quantile dan Sintetik M- Quantile telah berhasil dibangun dengan nama ‘mqsae’ dan dapat diakses pada laman web github melalui link berikut : https : / / github.com / fadilaahmad / mquantile 3. Paket program berhasil diimplementasikan pada data simulasi dan data studi kasus. ‘mqsae’ telah R
pada pembangunan sistem yang telah dilakukan adalah sebagai berikut. 1. Sistem deteksi kelengkapan atribut mahasiswa telah berhasil dibangun 2. Model deteksi kelengkapan atribut telah berhasil dibangun. 3. Aplikasi deteksi kelengkapan atribut yang mampu mendeteksi dan menyimpan hasil deteksi telah berhasil dibangun. 4. Hasil pengujian sistem dengan Black Box Testing menunjukkan bahwa fungsin-fungsi yang telah dibuat 7 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dapat berjalan dengan baik sesuai dengan hasil yang diharapkan. Adapun saran yang dapat diberikan untuk
Kelapa Sawit di Indonesia pada Tahun 2022-2024 Trigels Archelia Br Barus ( 221911061 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Bony Parulian Josaphat , S , Si Ringkasan— F. Kata Kunci— Minyak kelapa sawit. forecasting. ARIMA. GJR- GARCH , LSTM. [SEP] Dari penelitian ini didapat bahwa model ARIMA ( 1,1,1 ) with drift merupakan model terbaik dalam melakukan forecasting produksi bulanan minyak kelapa sawit di Indonesia pada tahun 2022-2024. II.
data yang hanya dapat diakses oleh SDM dengan keahlian khusus. Proses penggantian sampel hanya menggunakan informasi tabular saja. Perlu informasi spasial untuk mengatasi permasalahan yang terjadi. Penulis Membangun aplikasi atau sistem yang memuat Visualisasi data BS dan SLS. Tujuannya adalah untuk memudahkan pengguna untuk melihat data secara geospasial dan menjadi salah satu rujukan dari sisi geospasial pada saat penggantian sampel. Hasil sementara penelitian ini adalah pemrograman dari sisi backend sudah selesai. Query untuk blok sensus dan SLS pun sudah berjalan. Namun pemrograman dari sisi frontend belum selesai dilakukan dan harapannya agar cepat terselesaikan. Kata Kunci— Blok Sensus , Android , SLS , Visualisasi , BPS , Spasial. [SEP] berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan , diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 7 pembangunan sistem sudah selesai pada tahap pengembangan backend. Target dan rencana kedepannya adalah : 1. Menyelesaikan pembangunan sistem dari sisi frontend. 2. Melakukan pengujian pada sistem dengan Black Box Testing dan System Usability Scale.
dan kesehatan mental masyarakat di berbagai lapisan. Kestabilan emosi merupakan proxy indicator dalam mengukur kesehatan mental. Pandemi mengakibatkan berbagai respon psikologis salah satunya adalah respon emosi. Maka dari itu sangat penting untuk mengetahui emosi apa saja yang paling mendominasi di tengah masyarakat. Oleh karena itu , penelitian ini dilakukan untuk menginformasikan basic emotion twitter dengan masyarakat pada postingan media sosial menggunakan serta model mengimplementasikannya dengan menggunakan salah satu algoritma pembelajaran mendalam yaitu Long Short Term Memory ( LSTM ) dengan word embedding FastText. Penelitian ini berhasil menemukan basic emotion masyarakat yang paling dominan adalah kategori emosi bahagia. Dan berdasarkan model yang telah dibangun LSTM-FastText , menghasilkan akurasi sebesar 99.24 % dan loss sebesar 0.0264. Hal ini menggambarkan bahwa error yang sangat kecil terjadi dalam pengklasifikasian data test. Dan model ini sudah baik digunakan dalam menganalisis basic emotion masyarakat pada masa pandemi covid-19 pada media sosial Twitter. Ekman , emosi Kata Kunci— LSTM , Twitter , Basic Emotion , FastText.. [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah diuraikan sebelumnya , dapat ditarik beberapa kesimpulan dari penelitian ini yaitu : 1. Basic emotion yang dirasakan masyarakat pada masa pandemi COVID-19 di media sosial Twitter , dapat ditemukan dari hasil labelling pada 4527. Hasil dari labelling menggambarkan bahwa basic emotion masyarakat yang paling mendominasi selama rentang waktu penelitian adalah basic emotion dengan kategori emosi bahagia. Sedangkan basic emotion masyarakat yang paling minoritas adalah emosi terkejut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Terdapat pengaruh penambahan dataset pada performa model LSTM-FastText. Test Accuracy , Val Accuracy , dari model yang dibentuk mengalami kenaikan , sedangkan Val Loss dan Test Loss dari model mengalami penurunan , dan hal tersebut menandakan peningkatan pada performa model setelah
kebijakan tersebut hingga akhirnya pemerintah membuat sebuah aplikasi berbasis GPS dan bluetooth untuk memantau pergerakan manusia. GPS merupakan jenis MPD yang bersifat aktif. Penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi daerah tempat tinggal dan pergerakan manusia saat pandemi COVID-19 dengan menggunakan MPD yang bersifat pasif yaitu data Call Detail Records ( CDR ) . Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu mengatasi kekurangan yang ada pada GPS dan bluetooth dalam mendeteksi pergerakan manusia. Hasil yang didapatkan , algoritma yang dibentuk dengan memanfaatkan MPD mampu mendeteksi daerah tempat tinggal dan pergerakan manusia dalam wilayah tertentu. Pergerakan pada level kecamatan , dapat berpotensi menjadi pemicu penularan COVID-19. Pergerakan yang terdeteksi dalam menunjukkan mengendalikan pergerakan manusia dinilai cukup berhasil. pemerintah kebijakan bahwa Kata Kunci— Human mobility , Mobile Positioning Data , Call Detail Records , Reverse Geocoding , Origin Destination. [SEP] Algoritma yang telah dibangun dengan memanfaatkan MPD mampu mendeteksi daerah tempat tinggal. Pengguna telepon selular dominan bertempat tinggal di Kecamatan Depok ( Sleman ) . Dilihat dari kecamatan daerah tempat tinggal kecamatan tinggal cenderung menurun. Sebaliknya , daerah banyaknya pengguna yang stay di kecamatan daerah tempat tinggal cenderung meningkat. tempat Algoritma yang telah dibangun dengan memanfaatkan MPD juga mampu mendeteksi pergerakan manusia dalam wilayah tertentu. Dengan data sampel yang ada , didapatkan bahwa pergerakan di dalam Provinsi DIY , pergerakan dari Provinsi Jawa Tengah
speech. Oleh karena itu , dalam penelitian ini pendeteksian hate speech berbahasa Indonesia pada komentar dilakukan dengan beberapa kondisi imbalanced dataset. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model dapat meningkatkan kinerja SVM untuk kondisi imbalanced dataset. Kombinasi model SVM dan SMOTE mem- berikan performa terbaik dalam menangani masalah imbalanced dataset. Kata Kunci—Bahasa Indonesia , Imbalanced Dataset , Hate masalahan imbalanced dataset. Penggunaaan SMOTE sebagai strategi dari oversampling menunjukkan per- forma terbaik , dengan F1-score sebesar 0.9590 sehingga teknik SMOTE telah bagus dijadikan dataset pada pendeteksian hate speech. Disisi lain , Tomek Link Removal menghasilkan F1-score terburuk sebagai tanda bahwa penurunan jumlah data dalam
pelaksanaan program bantuan sosial. Evaluasi dilakukan pada sosial media Twitter karena Twitter sebagai salah satu situs web microblogging terbesar. Penelitian sentimen ini bertujuan untuk mendapatkan masyarakat pada program bantuan sosial selama pandemi. Penelitian ini menggunakan metodologi Naïve Bayes dan Support Vector Machine untuk menganalisis sentimen. Penelitian ini menggunakan dua metode karena untuk mengetahui metode terbaik dalam mengklasifikasikan data berdasarkan hasil nilai evaluasi. Dari hasil penelitian didapatkan sentimen pada program bantuan sosial selama pandemi didominasi oleh sentimen negatif. Sedangkan untuk hasil perbandingan metode diperoleh metode Naïve Bayes dengan implementasi MultinomialNB sebagai metode terbaik untuk mengklasifikasikan opini masyarakat selama pandemi Covid-19 di media sosial Twitter dalam rentang waktu Januari 2022 sampai dengan April 2022 didominasi oleh twit negatif. Hasil sentimen untuk masing-masing kelas sebesar 66 % untuk kelas negatif , 18 % untuk kelas positif , dan 16 % untuk kelas netral. Berdasarkan kumpulan kata pada kelas sentimen negatif , respons negatif didominasi oleh kata korupsi. Hal tersebut diduga karena sebelum
manusia untuk mengenali tulisan tangan. Bagi komputer , pengenalan tulisan tangan merupakan pekerjaan yang rumit sehingga memerlukan algoritme yang kompleks. Convolutional Neural Network ( CNN ) merupakan algoritme yang dapat mengakomodasi kompleksitas pengenalan tulisan tangan. Penelitian ini bermaksud untuk melakukan kajian mengenai implementasi model pengenalan tulisan tangan menggunakan CNN dalam mengenali tulisan tangan pada kegiatan entri data kuesioner PAPI. Model pengenalan tulisan tangan dibangun menggunakan dataset EMNIST secara terpisah sesuai jenis karakter dan memberikan akurasi 89 % untuk karakter berupa huruf dan angka , 95 % untuk karakter berupa huruf , dan 99 % untuk karakter berupa angka. Implementasi pengenalan tulisan tangan pada image kuesioner menunjukkan hasil yang cukup baik dengan akurasi 83,33 % yang seharusnya terpisah dan karakter yang terputus padahal seharusnya tergabung. Hasil kajian yang didapat diharapkan dapat menjadi pertimbangan mengenai metode entri data yang digunakan BPS selanjutnya. Kata Kunci— Pengenalan Tulisan Tangan , Convolutional Neural Network , Entri Data. [SEP] Telah berhasil dibangun tiga model pengenalan tulisan tangan menggunakan CNN untuk mengenali isian pada kuesioner SAKERNAS 2020. Saat akurasi model di tes menggunakan data uji EMNIST , model untuk mengenali isian huruf mempunyai akurasi sebesar 95 % , model untuk mengenali isian angka mempunyai akurasi sebesar 99 % , dan model untuk mengenali isian baik huruf maupun angka mempunyai akurasi 89 % . Saat model diimplementasikan pada image kuesioner , hasil pengenalan karakter yang dihasilkan sudah cukup akurat yaitu sebesar 83.33 % . Pada proses segmentasi karakter , secara keseluruhan didapatkan akurasi sebesar 82.85 % . Pada isian terbuka , terdapat temuan
Offline. Namun fitur yang dibangun belum sesuai ataupun memenuhi kriteria dari Pojok Statistik Offline. Dari hasil wawancara dengan Tim Pojok Statistik BPS , terdapat beberapa rencana penambahan atau perbaikan fitur pada Pojok Statistik Virtual yang diantaranya adalah penambahan modul konsultasi online dan artikel ilmiah. Maka dari itu , penelitian ini bertujuan menambahkan fitur layanan konsultasi online dan artikel ilmiah pada Pojok Statistik Virtual. Proses pengembangan sistem ini menggunakan metode Prototyping. Implementasi program pada sistem menggunakan framework Laravel. Evaluasi sistem dilakukan dengan black-box testing dan uji usability menggunakan USE Kuesioner. Hasil dari evaluasi tersebut menunjukkan semua fungsi pada kedua modul berjalan dan berfungsi dengan baik. Lalu hasil dari uji usability menggunakan USE Kuesioner memperlihatkan bahwa kedua fitur ini sangat layak untuk digunakan. Kata Kunci— Pojok Statistik Virtual , konsultasi online , artikel ilmiah , Prototyping , USE Kuesioner. [SEP] Gambar 12. Sequence diagram untuk usecase ‘memberikan pertanyaan’ Proses pengecekan akun dilakukan via API PST melalui fungsi EmailChecker ( ) , karena fitur login ini menggunakan API PST yang bisa digunakan untuk beberapa aplikasi
penyimpanan untuk OLTP di BPS. Berdasarkan hal tersebut , maka dilakukanlah penelitian ini yang memiliki tujuan utama untuk mendapatkan gambaran mengenai bagaimana arsitektur dengan menggunakan Apache Ignite dalam memenuhi kebutuhan pada bagian penyimpanan untuk OLTP di BPS. Terdapat empat skenario arsitektur yang dirancang pada penelitian ini. Keempat skenario tersebut diimplementasikan pada prototype infrastruktur. Hasil evaluasi keempat skenario menunjukkan bahwa arsitektur dengan menggunakan Apache Ignite bisa memenuhi kebutuhan pada bagian penyimpanan untuk OLTP di BPS. Kata Kunci— Big Data , Penyimpanan Big Data , Arsitektur Penyimpanan Data , OLTP. [SEP] hasil didapatkan Berdasarkan 1. Terdapat empat skenario arsitektur yang dirancang pada penelitian ini untuk memberikan gambaran bagaimana arsitektur dengan menggunakan teknologi Apache Ignite dalam memenuhi kebutuhan pada bagian penyimpanan untuk OLTP di BPS. 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi
) Dosen Pembimbing : Dr. Margaretha Ari Anggorowati , S.Kom. , M.T Ringkasan — BPS telah melakukan berbagai riset dalam mengembangkan metode Small Area Estimation ( SAE ) . Hasil riset-riset yang telah dilakukan tersebut banyak yang telah diimplementasikan dalam bentuk R package dan saling terpisah antar riset satu dengan lainnya , sehingga belum terintegrasi sebagai satu bagian yang utuh sebagai produk BPS. Berdasarkan masalah tersebut , penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi berupa dashboard dinamis yang memanfaatkan R package hasil riset-riset tersebut untuk melakukan estimasi kemudian memvisualisasikan hasilnya. Penelitian ini hanya berfokus pada pembuatan modul backend yang mengembangkan backend services dan R services. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rapid Application Development atau RAD. Hasil dari kedua services tersebut berupa API endpoint. Backend service menghasilkan 57 endpoint yang memiliki fungsi mulai dari autentikasi , hingga pembuatan project. Lalu R service menghasilkan 159 endpoint yang berisi implementasi method dari R package SAE , informasi method , form dinamis , dan beberapa endpoint tambahan untuk pengolahan data seperti membuat geoJSON dari wilayah di Indonesia. Kata Kunci— Dashboard , Small Area Estimation , Backend [SEP] A. Kesimpulan Kesimpulan yang didapatkan pada pembangunan sistem ini adalah : 1. Hasil dari penelitian ini adalah dua services yaitu Backend Service dan R services. Backend Services merupakan ser- vice yang bertujuan untuk mengatur logic yang ada pada aplikasi , mulai dari autentikasi , pembuatan project , dash- board , data , dan simulasi. R service adalah service yang berfungsi sebagai service pengolahan data yang bertujuan untuk melakukan estimasi SAE menggunakan R package implementasi SAE. PUT , dan DELETE. Backend 2. Hasil dari kedua service tersebut berupa API endpoint yang dapat diakses dengan HTTP method seperti