Perkembangan teknologi yang semakin maju tentu mendatangkan banyak kemudahan bagi para penggunanya namun di lain sisi juga mempercepat penyebaran berita bohong pada internet. Berita bohong atau dikenal dengan hoaks adalah informasi sesat dan berbahaya karena menyesatkan persepsi manusia dengan menyampaikan informasi palsu sebagai kebenaran. Hoaks sendiri dapat bertujuan untuk mempengaruhi pembaca dengan informasi palsu sehingga pembaca mengambil tindakan sesuai dengan isi hoaks. Oleh karena itu, diperlukan sistem cerdas yang mampu mengklasifikasi sebuah berita dengan cepat yang menyebar melalui internet agar tidak menyesatkan para pembacanya. Penelitian ini dimulai dengan melakukan scraping berita yang sudah diberi kategori hoaks atau valid. Dataset tersebut dibagi dua menjadi data latih dan data uji. Dilakukan pre-processing mulai dari case folding, tokenizing, filtering dan stemming. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan terhadap pengaruh penerapan feature engineering. Dari hasil akurasi, dapat dilihat bahwa dengan diterapkannya feature engineering mampu meningkatkan akurasi kelima metode klasifikasi. Metode random forest dengan penerapan feature engineering menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96,05%.
Statistics Indonesia Learning Center (Pusdiklat BPS) mainly focuses on education and training for Statistics Indonesia’s employees and also for employees of other agencies. In the agency, there is an e-learning system to support distance learning. In the current system, the environment is not very optimal because the process of conducting learning and examinations is separated on two different platforms. It also needs another function like adding new features to give better assistance for administrators and training participants. In this paper we try to apply the Moodle Learning Management System (LMS) and customize it according to the requirement, to address the problems of the current e-learning system. From the evaluations, it was concluded that the new system was functioning well. It was acceptable to the users and it could meet user needs in terms of user interface and speed of response or execution time. Moodle LMS can be recommended as a good e-learning platform in the agency.
Suatu survei yang dilakukan antar periode cenderung mengalami perubahan metadata. Meski demikian, seluruh data dan metadata tersebut haruslah disimpan secara terintegrasi untuk keperluan data retrieval yang efisien. Tantangan yang muncul dengan perubahan metadata ini adalah ketika dilakukan suatu query untuk data lebih dari satu periode. Satu query untuk data satu periode tentu tidak efisien. Di sisi lain, satu query untuk data beberapa periode dapat menyebabkan terjadinya masalah konsistensi data karena adanya perubahan metadata. Pada penelitian kini, kami melakukan studi lebih lanjut terhadap beberapa model metadata data warehouse yang dapat mengakomodasi perubahan metadata secara dinamis seperti data warehouse tradisional, Multi Version Data Warehouse (MVDW) dan Manajemen metadata menggunakan model non-relasional seperti NoSQL. Dari hasil penelitian sebelumnya didapatkan bahwa model non-relasional pada database NoSQL menghasilkan waktu query yang lebih cepat dan penyimpanan yang lebih efisien dibandingkan model relasional, namun model tersebut belum dapat menangani model survei rumah tangga yang berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model data warehouse yang dapat mengelola perubahan metadata pada survei rumah tangga yang berbeda-beda secara dinamis. Dari hasil pengujian didapatkan hasil bahwa model yang diusulkan telah dapat menangani perubahan metadata dari model survei rumah tangga yang berbedabeda dengan waktu dan tempat penyimpanan yang tidak jauh berbeda dari hasil penelitian sebelumnya.
Lowongan kerja seharusnya menyediakan informasi yang dapat membantu para pencari kerja, terutama pencari kerja yang baru saja menyelesaikan pendidikannya karena beberapa dari mereka ada yang tidak memiliki perencanaan karier dan membutuhkan gambaran umum lowongan kerja yang dapat tersedia. Akan tetapi, mereka terkadang justru kebingungan karena lowongan kerja tersebut tidak mencantumkan informasi lengkap. Jobstreet merupakan portal lowongan kerja dengan pengakses terbanyak di Indonesia dan didominasi oleh lowongan kerja dari Provinsi DKI Jakarta. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran umum karakteristik lapangan pekerjaan Jobstreet yang berlokasi di Provinsi DKI Jakarta. Analisis ini dibantu dengan pengelompokkan lowongan kerja dan difokuskan pembahsannya ke latar belakang pendidikan yang paling dicari. Pengelompokkan dilakukan menggunakan metode Hierarchical Agglomerative Clustering dan mendapatkan hasil 5 klaster. Lowongan kerja di Jobstreet banyak mencari pelamar dengan latar belakang pendidikan Sistem Informasi, lulusan S1, dan minimal 1 tahun pengalaman. Perusahaan yang mengiklankan banyak yang bergerak di bidang pelayanan keuangan dan berlokasi di Jakarta Selatan. Lowongan kerja dengan syarat latar belakang pendidikan Sistem Informasi banyak yang berasal dari klaster 2 serta mensyaratkan minimal pendidikan S1 dan 1 tahun pengalaman kerja dengan perusahaan bergerak di bidang Teknik Informatika dan berlokasi di Jakarta Selatan.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.