alwanrahmana/ner_scientific_resampled huggingface dataset:
tugasnya. Pelaksanaan tugas oleh BPS tentu harus dilakukukan secara maksimal dan terorganisir. Hal ini dapat dicapai salah satunya adalah dengan cara menggunakan sistem untuk melakukan manajemennya. Sistem Manajemen Rencana Kerja , Tim Kerja , dan Beban Kerja ( SiJenaka ) menjadi salah satu alternatif yang digunakan BPS saat ini. Sistem tersebut membantu BPS dalam mengelola pendistribusian beban kerja. Sistem saat ini masih pada tahap implementasi tahap awal , sehingga masih belum sempurna. Contohnya pada saat dalam pelaksanaaya. Fitur rekomendasi inilah yang nantinya akan membantu memberikan keputusan dalam pemilihan pegawai untuk distribusi beban tugas. Fitur rekomendasi akan dibangun berbasis website dengan menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) dalam pembangunannya , Analytical Hierarchy Process ( AHP ) sebagai metode untuk membantu memberikan keputusan. Kata Kunci— rekomendasi , pemilihan pegawai , AHP , kriteria , SiJenaka [SEP] Dengan demikian , berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , metode Analytical Hierarchy Process dapat dijadikan sebagai metode untuk melakukan pemilihan pegawai yang berhak menerima beban kerja. Sehingga kedepannya diharapkan pemerataan pendistribusian beban kerja dapat terpenuhi. Penelitian ini juga diharapkan dapat dijadikan sebagai sumber referensi atau nantinya dapat dilakukan pengembangan pada penelitian ini sehingga dapat dihasilkan suatu sistem yang dapat membantu dalam
Amanda Firdaus Putri Sadikin ( 221910839 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Tiodora Hadumaon Siagian M.Pop.Hum.Res Ringkasan— Badan Meteorologi , Klimatologi , dan Geofisika memprediksi wilayah Selatan Jawa mengalami gempa besar dengan skala di atas 8,8 skala richter. Wilayah DKI Jakarta termasuk salah satu yang berpotensi terkena dampak tersebut di masa yang akan datang. Keberadaan data jumlah penduduk yang rinci secara spasial maupun temporal dapat meminimalisir dampak kerugian yang diakibatkan oleh bencana alam seperti gempa bumi. Satu permasalahan yang dihadapi adalah tidak tersedianya data jumlah penduduk yang rinci untuk proses tanggap darurat bencana alam. Untuk itu dengan data citra satelit , data geospasial , official statistics , dan metode dasymetric mapping penelitian ini memfokuskan pada bagaimana memperoleh pemodelan jumlah penduduk siang dan malam hari kemudian mengidentifikasi wilayah-wilayah di DKI Jakarta yang perlu mendapatkan prioritas penanganan jika terjadi bencana alam. Hasil penelitian ini berupa pemodelan jumlah penduduk siang hari di Provinsi DKI Jakarta yang tersebar ke dalam empat jenis penggunaan lahan utama seperti hunian , jasa pendidikan , perdagangan , jasa perusahaan , dan tambang galian , serta jasa lainnya. Sementara , pemodelan jumlah penduduk malam hari di Provinsi DKI Jakarta tersebar ke jenis penggunaan lahan hunian. Dengan hasil error analysis , dimana 93 % dari hasil perhitungan model memiliki error dibawah 5 % . Kata Kunci— megathrust , penduduk siang dan malam hari , citra satelit , dasymetric mapping tanggap darurat bencana alam , [SEP] Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut. 1. DKI Jakarta berpotensi mengalami bencana alam yang cukup mengancam di masa yang akan datang karena ada peluang terjadinya akumulasi energi di bagian megathrust Selat Sunda di sebelah selatan Pulau Jawa. 2. Berdasarkan hasil pemodelan jumlah penduduk siang hari , pada Kota Jakarta Selatan dan Kota Jakarta Pusat , penduduk paling banyak tersebar pada jenis penggunaan lahan jasa pendidikan. Sementara pada Kota Jakarta Timur , Kota
di Indonesia sehingga perlu dilakukan peramalan sebagai salah satu pertimbangan dalam mengambil sebuah kebijakan. Beberapa metode peramalan telah digunakan untuk meramalkan inflasi. Salah satu metode yang memiliki akurasi tinggi dalam meramalkan inflasi yaitu metode hybrid ARIMA-NN. Oleh karena itu , penelitian ini melakukan peramalan terhadap laju inflasi di Indonesia dengan menggunakan metode Hybrid ARIMA Fuzzy C-Means General Regression Neural Network yang menghasilkan akurasi lebih baik daripada metode ARIMA. Kata Kunci— Inflasi , Peramalan , ARIMA menggunakan metode z-score , jumlah neuron sebanyak 11 neuron , dan nilai fuzzifier = 1,5. Hasil peramalan inflasi menggunakan hybrid ARIMA- FCMGRNN menghasilkan MAE , MAPE , dan RMSE sebesar 0,1962 , 0,8 % , dan 0,2191. 3. Hasil peramalan menggunakan hybrid ARIMA- FCMGRNN dapat dilihat pada tabel berikut TABEL IX HASIL
atau peninjauan kualitas dari REPO.STIS. Penelitian ini mencoba mengukur kualitas dari REPO.STIS berdasarkan persepsi dan harapan penggunanya menggunakan gap analysis dan importance-performance analysis. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja REPO.STIS masih berada di bawah kinerja ideal suatu institutional repository yang dapat dilihat dari perolehan nilai performance yang lebih rendah dibanding importance-nya. Setelah dilakukan plottingan ke dalam kuadran analisis IPA , diperoleh sebaran indikator yang perlu dievaluasi berdasarkan perolehan nilai digunakan dalam melakukan analisis selanjutnya. validitas terbukti telah 2. Gap analysis yang dilakukan menunjukkan bahwa secara keseluruhan , REPO.STIS belum memenuhi ekspektasi dan harapan dari penggunanya berdasarkan indikator-indikator yang digunakan. Selanjutnya , dengan melakukan uji paired sample t-test dapat dilihat indikator-indikator yang berpengaruh signifikan antara importance dan performance-nya