alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
) untuk akun Instagram instansi pemerintah pada level provinsi sangat diperlukan karena ukuran tersebut dapat digunakan sebagai evaluasi dalam pengelolaan akun dan penyebarluasan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis konten Instagram dari setiap BPS provinsi , mengetahui ER dari setiap akun Instagram BPS provinsi , dan mengetahui determinan ER Instagram BPS provinsi. Penelitian ini menggunakan sumber data instagram. Variabel dependen pada penelitian ini adalah Engagement Rate , variabel independen yang digunakan adalah topik post , tipe media , frekuensi post. Metode pemodelan topik yang digunakan adalah ( LDA ) . Determinan Engagement rate akan dilihat menggunakan. Persebaran pada masing-masing akun instagram BPS provinsi cukup beragam. Dari 34 provinsi , hanya satu Dari 34 provinsi , hanya satu akun BPS yang memiliki engagement rate di atas rata-rata rentang sesuai followers , yaitu BPS Aceh. Berdasarkan model determinan yang didapatkan , determinan dari variabel engaement rate antara lain frekuensi post , jumlah post yang memiliki topik terkait kegiatan kepala BPS dalam menghadiri dan mendampingi kegiatan internal , serta jumlah post terkait perlombaan , kuis dan give away yang diadakan oleh masing-masing BPS Provinsi. Meningkatkan frekuensi post dapat menurun engagemenr rate apabila tidak memperatikan kualitas dan topik konten. Menambah jumlah post terkait topik 11 dan 16 dapat meningkatkan engagement rate. berhadian dapat
peneliti , yaitu mengembangkan model LSTM dengan menggunakan fitur teknikal indikator. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah melakukan feature selection dengan menggunakan metode RF-RFE , SVM-RFE , XGB-RFE dan Boruta. Kemudian melakukan modifikasi pada model LSTM dan melakukan tuning hyperparameter menggunakan GridSearchCV. Penelitian ini menggunakan data Bitcoin maupun data ethereum yang ditandai dengan meningkatnya akurasi dan menurunnya runtime pelatihan model. Dari penelitian ini , model dengan feature selection Boruta memiliki performa terbaik pada data Bitcoin dengan akurasi sebesar 66.29 % , sedangkan model dengan feature selection RF- RFE memiliki performa terbaik pada data Ethereum dengan akurasi sebesar 64.35 % . Kata Kunci— Bitcoin , Boruta , Deep Learning , Kripto , LSTM , RFE [SEP] dengan menghilangkan pada model LSTM terbukti dapat meningkatkan akurasi model dan mengurangi runtime pelatihan model. Metode selection Boruta memperoleh akurasi tertinggi pada data Bitcoin dengan akurasi pengujian 66,29 % dan runtime pelatihan selama 149.1 detik. Sedangkan metode
( LKPP ) . Dalam penelitian ini penulis melakukan scraping pada situs web LPSE untuk memperoleh data kegiatan Pengadaan hasil pengerjaan penelitian yang dilakukan penulis , digunakan model Clustering , Decision Tree dan Association Rules dengan disertai oleh implementasi metode scoring oleh opentender.net terhadap beberapa indikator dalam melakukan pendeteksian pada barang / jasa , Machine Learning. [SEP] Dalam rangka mendeteksi potensi keberadaan fraud dalam kegiatan pengadaan barang / jasa di pemerintahan dapat cukup terbantu dengan menerapkan indikator-indikator yang dirilis oleh dijadikan acuan dalam langkah awal mendeteksi potensi fraud tersebut. Performa yang dihasilkan metode Decision Tree yang diterapkan penulis sudah cukup memuaskan dengan tingkat akurasi yang mencapai 97,42 % , hanya saja masih banyak hal yang dapat ditingkatkan guna
Ringkasan— Selama ini pencatatan sarana pariwisata menggunakan metode survei dengan beberapa kekurangan , sehingga web scraping menjadi alternatif pengumpulan data sarana pariwisata. Penelitian ini bertujuan mengumpulkan data sarana pariwisata menggunakan web scraping Google Maps , mengetahui pola distribusi dan potensi pariwisata , serta menganalisis keterjangkauan lokasi akomodasi dan penyedia makan minum terhadap objek daya tarik wisata. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 5.149 akomodasi , 2.085 objek daya tarik wisata , dan 4.421 penyedia makan minum. Sarana pariwisata mengelompok pada Bali Selatan. Gianyar , Badung , dan Denpasar merupakan daerah berpotensi di bidang pariwisata. Untuk analisis buffer digunakan ring buffer 5Km untuk buffer 20Km , dihasilkan bahwa seluruh akomodasi dan penyedia makan minum pada Provinsi Bali terjangkau secara lokasi terhadap objek daya tarik wisata. Dilakukan pula analisis buffer dengan ring buffer μ+σ , μ+2σ , dan μ+3σ , terdapat 97,79 % akomodasi dan 98,62 % penyedia makan minum di Provinsi Bali terjangkau secara lokasi. Keyword— Akomodasi
telah melumpuhkan kegiatan perekonomian , menghancurkan harta benda , bahkan menghilangkan nyawa. Sehingga dalam upaya ini bertujuan untuk mitigasi bencana banjir , penelitian mengidentifikasian signifikan parameter-parameter mempengaruhi kejadian banjir di DAS Barito menggunakan analisis regresi logistik biner. Periode pengamatan kejadian banjir di DAS Barito dilakukan sepanjang tahun 2020. Tujuan penelitian selanjutnya adalah memetakan tingkat kerawanan banjir di DAS Barito. Peneliti menerapkan metode scoring dengan cara memberikan bobot pada parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap banjir dan memberikan nilai setiap kelas dari DAS Barito [SEP] A. Kesimpulan Adapun kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut : tutupan 1. Hasil analisis regresi logistik biner menunjukkan sungai , dan bahwa ketinggian lahan berpengaruh secara signifikan terhadap kejadian banjir di DAS Barito sepanjang tahun 2020. lahan , kerapatan 2. DAS Barito didominasi oleh tingkat kerawanan rendah yaitu 52,93 % dari wilayah penelitian yang tersebar di Kabupaten
salah satu wujud e-health di Indonesia dirasa masih awam di kalangan sebagian masyarakat mengingat keberadaannya tidak sebanyak e-commerce yang bergerak di sektor ekonomi. Adanya pandemi COVID-19 menjadi alasan terciptanya aturan pembatasan pergerakan , namun juga dapat menjadi alasan adanya pemanfaatan telemedicine di Indonesia. Dengan memanfaatkan data pada telemedicine , peneliti melihat sejauh mana pemanfaatan telemedicine di Indonesia serta melihat fenomena kesehatan yang tertangkap pada data tersebut. Analisis deskriptif dan text mining digunakan untuk mengetahui pemanfaatan telemedicine dengan metode Named Entity Recognition ( NER ) dan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Selain itu , dilakukan kajian literatur untuk mengidentifikasi potensi pemanfaatan data telemedicine dalam pengumpulan statistik kesehatan di Indonesia. Hasil menunjukkan bahwa : telemedicine sudah banyak dimanfaatkan di Indonesia , data telekonsultasi klinis dan judul artikel pada telemedicine dapat menghasilkan berbagai topik kesehatan , dan data telemedicine berpotensi untuk dimanfaatkan sebagai sumber pengumpulan statistik kesehatan. Kata Kunci— telemedicine , telekonsultasi klinis , kesehatan , text mining [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , peneliti menarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : • Berdasarkan analisis yang dilakukan terhadap fitur-fiturnya , masyarakat sudah banyak memanfaatkan telemedicine dan fenomena COVID-19 tertangkap data telemedicine melalui fitur telekonsultasi klinis , artikel
Jakarta Menggunakan CNN-LSTM Billy Aufa Alfarisy ( 221911058 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , SST , M.Si Ringkasan— Jakarta sebagai kota metropolitan dan ibukota dari Indonesia memiliki permasalahan polusi udara yang pelik. Jakarta pernah menjadi kota dengan kualitas udara terburuk di dunia. Salah satu indikator untuk mengukur kualitas udara di suatu tempat adalah Air Quality Index ( AQI ) . AQI adalah sebuah indeks yang menyatakan tingkat risiko kesehatan yang terkait dengan polusi udara. Penelitian ini berfokus pada pembuatan model peramalan AQI di DKI Jakarta menggunakan CNN- LSTM. Data AQI yang dibutuhkan dikumpulkan dengan teknik web scraping menggunakan bahasa pemrograman Python. Model CNN-LSTM yang telah dibuat selanjutnya akan dievaluasi menggunakan RMSE , MAPE , dan MAE serta dibandingkan dengan model CNN-LSTM lainnya , LSTM , SVR , dan ARIMA. Model terbaik yang mampu meramalkan AQI di DKI Jakarta adalah model CNN-LSTM yang diajukan dengan nilai RMSE , MAPE , dan MAE terkecil jika dibandingkan dengan model lainnya. Kata Kunci— AQI , LSTM , CNN , Polusi , Jakarta [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan , kesimpulan yang berhasil didapatkan adalah : 1. Model CNN-LSTM telah berhasil dibangun untuk melakukan peramalan AQI di DKI Jakarta untuk satu jam ke depan. Model ini mampu meramalkan nilai AQI di DKI Jakarta dengan baik jika dilihat berdasarkan RMSE , MAPE , dan MAE. Hyperparameter tuning menggunakan Bayesian optimization dapat memberikan kombinasi set hyperparameter terbaik untuk model. Selain itu , dropout regularization dan early stopping yang diterapkan mampu mencegah model untuk mengalami overfitting. 2. Model CNN-LSTM yang diajukan menjadi model terbaik dalam melakukan peramalan AQI. Model 7 / 8 tersebut mengungguli kelima model lainnya , termasuk dua model dasar yang digunakan untuk pengembangan model. Oleh karena itu , model ini menjadi model yang direkomendasikan untuk melakukan peramalan AQI di DKI Jakarta karena memiliki kesalahan prediksi terkecil. Lalu , saran yang dapat diberikan oleh peneliti untuk penelitian-penelitian selanjutnya adalah : 1. Menggunakan nilai timesteps selain 6 jam untuk membentuk data input. 2. Melakukan peramalan nilai
mandiri. Namun , cara tersebut bergantung pada pengetahuan serta keahlian petugas , sehingga dikhawatirkan menimbulkan hasil yang tidak konsisten , menimbulkan human error , serta membutuhkan waktu yang lama , terutama penarikan sampel dengan metode cukup probability sampling. Untuk mengatasi masalah tersebut peneliti melakukan perancangan dan pembangunan sistem penarikan sampel berbasis android untuk survei BPS di daerah remote menggunakan metode system development life cycle. Selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap sistem menggunakan metode black box testing dan system usability scale dengan hasil bahwa semua fitur pada sistem telah berjalan sesuai harapan , serta sistem dapat diterima oleh pengguna dan masuk ke dalam kategori baik. Kata Kunci— Daerah remote , penarikan sampel , android. [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , didapatkan beberapa kesimpulan meliputi. 1. Telah dilakukan perancangan sistem penarikan sampel berbasis android untuk menunjang kegiatan survei BPS di daerah remote. Perancangan tersebut meliputi rancangan arsitektur , proses bisnis , diagram use case , diagram aktivitas , rancangan basis data , rancangan antarmuka , dan rancangan algoritma sistem usulan. 2. Telah dilakukan implementasi rancangan sistem usulan menggunakan metode system development life cycle ( SDLC ) pendekatan waterfall. Hasil dari implementasi sistem berupa sistem penarikan sampel berbasis android. 3. Telah dilakukan uji evaluasi terhadap sistem menggunakan black box testing dan system usability scale. Berdasarkan hasil evaluasi didapatkan bahwa semua fitur pada sistem penarikan sampel telah berjalan sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan. Selain itu , sistem yang telah dibangun sudah dapat diterima oleh pengguna dan masuk ke dalam kategori baik. 4. Implementasi dari sistem yang telah dibangun mampu meningkatkan efisiensi kegiatan penarikan sampel. Berdasarkan hasil survei tambahan , didapatkan bahwa sistem yang telah dibangun dapat mempercepat kegiatan penarikan sampel. Selain itu , sistem telah mengintegrasikan kegiatan penarikan sampel , pengolahan daftar kerangka sampel
Deteksi dan Penghitungan Jumlah Pohon Kelapa Sawit secara Otomatis dengan Penginderaan Jauh dan Object-Based Deep Learning Studi Kasus : Kabupaten Rokan Hulu , Provinsi Riau Yoga Cahya Putra ( 221810662 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST , MT. Ringkasan— Kelapa sawit merupakan salah satu penghasil minyak nabati tertinggi di dunia. Pemantauan dan penyajian statistik perkebunan kelapa sawit yang akurat merupakan aspek penting dalam mendukung pengambilan keputusan yang efektif dan efisien. Hingga saat ini , pengumpulan data masih berfokus pada metode survei lapangan yang membutuhkan sumber daya manusia dan biaya sangat besar , waktu pengumpulan dan pengolahan yang sangat lama , serta sulit menjangkau daerah terpencil. Penginderaan jauh dengan citra satelit dan Unmanned Aerial Vehicle ( UAV ) dapat menjadi alternatif karena memiliki beberapa keunggulan , yaitu tenaga kerja lebih efisien , waktu update lebih singkat , dan cakupan wilayah luas menjangkau lokasi terpencil. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan citra satelit Microsoft Bing Maps Very High Resolution ( VHR ) dan UAV dengan metode image processing threshold dan deep learning berbasis objek untuk mendeteksi dan menghitung jumlah pohon kelapa sawit. Hasil eksperimen pada studi kasus di kabupaten Rokan Hulu , Riau menunjukkan pada model Object-Based Deep Learning arsitektur YOLO ( You Only Look Once ) memberikan nilai F1- Score hingga 91,05 % unggul 50,46 % dibandingkan model semi otomatis threshold. Secara keseluruhan temuan hasil penelitian menyarankan pemanfaatan citra resolusi lebih tinggi dari Microsoft Bing Maps VHR atau pemanfaatan tunggal data input citra UAV , serta penggunaan model Object-Based Deep Learning dengan arsitektur YOLO. image processing Kata Kunci— Penghitungan pohon , Penginderaan jauh , UAV , Ambang Pemrosesan Gambar , Kelapa sawit [SEP] Penelitian ini menunjukkan pemanfaatan penginderaan jauh dengan sumber data citra UAV dan Microsoft Bing Maps VHR yang dikombinasikan dengan image processing threshold dan object – based deep learning arsitektur YOLO. Berikut poin penting yang dapat disimpulkan : ( 1 ) Model semi otomatis image processing threshold berhasil mendeteksi dan menghitung pohon kelapa sawit dengan nilai rata – rata performa F1-Score 9,91 persen ( citra satelit ) dan 71,26 persen ( UAV ) ; ( 2 ) Model otomatis object – based deep learning arsitektur YOLO berhasil mendeteksi dan menghitung pohon kelapa sawit dengan nilai AP @ 0,6 sebesar 94,75 % ( citra satelit ) dan 97 , 34 % ( citra UAV ) , serta nilai F1-Score sebesar 88,70 % ( citra satelit ) dan 93,39 % ( citra UAV ) ; ( 3 ) Diperoleh juga hasil estimasi jumlah pohon kelapa sawit sebanyak 14.900.305 pohon untuk wilayah Perkebunan Sawit di Kabupaten Rokan Hulu , Provinsi Riau. Pada penelitian ini model otomatis object – based deep learning dengan arsitektur YOLO memberikan penilaian performa yang lebih unggul dibandingkan dengan model semi otomatis image processing threshold. 1 , p. 1 , 18 , vol. Sep. 2021 ,
menggunakan pendekatan gabungan lexicon based dan supervised learning untuk melakukan analisis klasifikasi keluhan masyarakat pada sosial media Twitter. Data yang digunakan merupakan twit masyarakat pada Twitter yang ditujukan kepada dua penyedia jasa layanan transportasi online terbesar di Indonesia yaitu Gojek dan Grab. Dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi dengan lexicon based untuk mengetahui apakah twit termasuk sentimen positif , negatif atau netral. Twit bersentimen negatif akan diklasifikasikan ke dalam enam kategori , yaitu tangibles , responsiveness , reliability , assurance , empathy dan lainnya dengan menggunakan SVM dan Naïve Bayes Classifier untuk menghitung tingkat akurasinya. Klasifikasi keluhan menggunakan SVM dan Naïve Bayes Classifier ditujukan untuk membandingkan kedua metode tersebut. Hasilnya secara keseluruhan metode klasifikasi dengan SVM memberikan nilai akurasi yang lebih baik daripada metode Naïve Bayes Classifier , yakni sebesar 68,05 % . Kata Kunci— Klasifikasi , Support Vector Machine , Naive Bayes Classifier , Keluhan , Lexicon Based Perkembangan [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian di atas , berikut adalah kesimpulan yang diperoleh : 1. Klasifikasi data twit keluhan terhadap pelayanan Grab dan Gojek dengan Support Vector Machine memberikan nilai rata-rata akursi berturut-turut sebesar 66,64 % dan 68,05 % . Klasifikasi data twit keluhan terhadap pelayanan Grab dan Gojek dengan Naïve Bayes Classifier memberikan nilai rata-rata akursi berturut-turut sebesar 58,21 % dan 61,67 % . 2. Untuk metode SVM dan Naïve Bayes Classifier , klasifikasi data twit keluhan terhadap pelayanan Gojek memberikan nilai akurasi yang lebih baik daripada klasifikasi data twit keluhan terhadap pelayanan Grab. Secara keseluruhan , metode SVM memberikan nilai akurasi yang paling tinggi , yaitu sebesar 68,05 %
pengampu di kelas. Berdasarkan temuan tersebut , maka dilakukan penelitian untuk mengembangkan suatu aplikasi media pembelajaran berbasis web yang dapat diakses oleh seluruh mahasiswa Politeknik Statistika STIS yang mana diharap dapat membantu dan mendukung proses belajar mengajar yang telah ada saat ini. Sistem juga dikembangkan dengan konsep gamifikasi yang diharap dapat memberikan motivasi Sistem telah selesai dibangun dan diuji dengan hasil yang baik. Hasil uji SUS menunjukkan kegunaan sistem telah dapat diterima pengguna. Sedang hasil uji IMI menunjukkan bahwa gamifikasi yang diterapkan berhasil meningkatkan motivasi pada mahasiswa. Kata Kunci— Aplikasi , Media Pembelajaran , Gamifikasi. [SEP] ini mengalami Waterfall Model , sedangkan dalam makalah ini metode yang digunakan adalah ADDIE Model. Alasan perubahan metode ini adalah karena ADDIE lebih cocok digunakan untuk juga telah selesai diuji coba dengan hasil yang baik. Hasil pada uji SUS membuktikan bahwa kegunaan dari sistem usulan telah dapat diterima dengan baik pada laman pengguna maupun laman admin. Selain itu , berdasarkan hasil uji IMI disimpulkan bahwa gamifikasi yang diterapkan pada sistem ternyata dapat menghasilkan dampak
visualisasinya. Namun , visualisasi yang ada hanya berbentuk infografis , sedangkan data yang ada memiliki dimensi / variabel yang cukup besar. Berdasarkan hal itu peneliti ingin mengimplementasikan visualisasi data interaktif publikasi PDRB pada VISDAT PDRB agar memudahkan pengguna dalam memahami data. Evaluasi terhadap VISDAT PDRB juga dilakukan untuk mengetahui penilaian pengguna terhadap visualisasi data interaktif yang dilakukan berdasarkan indikator penilaian yang telah ditentukan. Hasil dari evaluasi visualisasi data interaktif yaitu visualisasi data Choropleth Map , Bar Chart , Tree Map , Pie Chart , dan Line Chart tergolong kategori Best Imaginable Visualization , sedangkan visualisasi data Sankey Diagram tergolong kategori Excellent Visualization. Penilaian terhadap visualisasi data terbaik terhadap data kategorik publikasi PDRB secara berturut-turut Bar Chart , Tree Map , Pie Chart , dan Sankey Diagram. Sehingga dapat disimpulkan bahwa visualisasi data kategorik terbaik yaitu visualisasi data Bar Chart dan Tree Map. Kata Kunci— visualisasi data , PDRB , evaluasi , location quotient , shift share. [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bagian sebelumnya , maka dapat diambil Hasil diperoleh masing-masing visualisasi data tersebut bernilai lebih dari 85. Sedangkan visualisasi data Sankey Diagram tergolong kategori Excellent Visualization karena mendapat skor antara 73 – 85. Penilaian terhadap visualisasi data terbaik terhadap data kategorik publikasi Tinjauan PDRB secara berturut-turut Bar Chart , Tree Map , Pie Chart , dan dapat terakhir disimpulkan bahwa visualisasi data kategorik terbaik pada VISDAT PDRB menurut penilaian pengguna yaitu visualisasi data Bar Chart dan Tree Map. Sankey Diagram. Sehingga Berdasarkan penelitian yang dilakukan , peneliti menyadari masih terdapat beberapa kekurangan yang menjadi kelemahan dari penelitian ini. Berikut adalah beberapa saran yang diberikan
menghambat proses verifikasi dan penilaian yang bertahap dari beberapa pihak. Selain itu terdapat dokumen yang tidak konsisten antara target pada CKP-Target dan realisasi pada CKP-Realisasi. Sistem informasi berbasis Web sangat dibutuhkan untuk mengefisiensi proses pengisian dan penilaian CKP. Untuk itu dalam penelitian ini peneliti mengembangkan sistem informasi capaian kinerja pegawai ( SANJAI ) untuk memangkas proses pengisian , penilaian , dan verifikasi CKP yang panjang dan bertahap agar menjadi lebih efektif , efisien , terintegrasi dan memberikan hasil yang konsisten. Pada pengembangan sistem informasi ini , peneliti menggunakan framework Laravel , memanfaatkan MySQL sebagai Database Management System ( DBMS ) , dan Admin Lte 3 sebagai template tampilan antar mukanya. Berdasarkan pengujian dengan BlackBox testing dan System Usability Scale ( SUS ) , SANJAI dapat memangkas alur pengisian dan penilaian yang panjang dan verifikasi yang bertahap , serta SANJAI layak untuk diimplementasikan di BPS Kota Bukittinggi. Selain itu ketika menerapkan alur proses pengisian dan penilaian CKP sebelumnya memerlukan waktu 7 hingga 10 hari , sedangkan setelah menggunakan SANJAI proses pengisian dan penilaian CKP hanya memerlukan waktu 3 hari. Kata Kunci— Capaian Kinerja Pegawai , CKP , Laravel , Web. [SEP] Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan , dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Peneliti berhasil mengembangkan sistem informasi capaian kinerja pegawai ( SANJAI ) di BPS Kota Bukittinggi sehingga proses pengisian dan penilaian terintegrasi dan CKP menjadi efektif , efisien , memberikan hasil yang konsisten. 2. SANJAI telah diimplementasikan di BPS Kota Bukittinggi dan dapat diakses melalui alamat https : / / bpskotabukittinggi.id / sanjai 3. SANJAI dapat memangkas alur pengisian dan penilaian CKP yang panjang. 4. SANJAI dapat mempermudah proses verifikasi dan penilaian yang bertahap dari Kepala BU
tahunan tersebut memiliki keterbatasan dalam menyajikan data statistik yang aktual. Oleh karena itu , penelitian ini meneliti potensi situs berita online sebagai sumber informasi untuk memperoleh gambaran angka kriminalitas di Indonesia secara aktual. Pada penelitian ini , model NER rule-based digunakan untuk mengekstrak informasi dari konten berita online. Model NER secara otomatis mengidentifikasi informasi-informasi terkait kriminalitas yang Indonesia. Penelitian ini berhasil mengidentifikasi 9.386 berita kriminal. Hasil dari evaluasi performa model NER yang diusulkan mendapat skor rata-rata F- measure sebesar 90,71 % . Skor ini menunjukkan bahwa model yang diusulkan sudah cukup efektif dalam mengidentifikasi informasi dengan benar pada berita kriminal dari situs berita online. Kata Kunci—angka kriminalitas , berita online , NER rule-based , berita kriminal [SEP] dalam kasus kriminal tersebut. Metode ini dibuktikan dengan hasil evaluasi performa model NER rule-based yang diusulkan memperoleh skor rata-rata F-measure sebesar 90,71 % , yang menunjukkan bahwa model NER rule-based yang diusulkan sudah cukup efektif dalam mengidentifikasi informasi dengan benar pada berita kriminal dari situs berita online. 2. Informasi kriminalitas yang dapat diperoleh dari berita online , yaitu : (
serta mengevaluasi kualitas lingkungan hidup secara cepat dan akurat. Penginderan jauh merupakan cara yang efektif dalam mencapai tujuan tersebut. Penggunaan Penelitian identifikasi , estimasi , dan ini bertujuan untuk melakukan pemetaan kualitas lingkungan hidup kota-kota di Provinsi DKI Jakarta dengan menggunakan data citra satelit. Metode machine learning dengan learning , MCDA [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan , aspek kualitas lingkungan hidup dapat diidentifkasi dan diestimasi dengan menggunakan data citra satelit berupa NDCI , NDWI , UVAI , CO ,