Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Badan Tenaga Nuklir Nasional (BATAN) memiliki tugas pemerintahan di bidang penelitian, pengembangan dan pendayagunaan ilmu pengetahuan dan teknologi nuklir. Pada dokumen perjanjian kinerja PPIKSN BATAN tahun 2019, harapan nilai ketersediaan pada server BATAN 98%, namun pada September 2019 nilai ketersediaan server BATAN adalah 84.88%. Ketersediaan server yang rendah mengakibatkan downtime server BATAN semakin tinggi, sehingga seluruh proses bisnis BATAN terganggu. Dampak yang terjadi karena proses bisnis utama BATAN terganggu adalah BATAN mengalami kerugian yang besar diantaranya adalah dari sisi finansial dan pelayanan. Sehubungan dengan hal tersebut, BATAN belum memiliki Disaster Recovery Plan (DRP). Penelitian ini bertujuan untuk merancang DRP pada pusat data BATAN dengan menggunakan metodologi NIST SP 800-34 Rev. 1. Penelitian ini bersifat action research, menggunakan pendekatan kualitatif dengan paradigma interpretatif. Pengumpulan data dilakukan melalui studi literatur, studi dokumen, observasi lapangan, dan wawancara terhadap para narasumber unit kerja terkait. Tahapan perancangan DRP adalah identifikasi proses bisnis dan aset SI/TI, risk assessment aset SI/TI, business impact analysis, mengidentifikasi kontrol pencegahan pada pusat data, dan menyusun strategi kontingensi BATAN. Hasil dari penelitian ini adalah draft dokumen rancangan DRP pada studi kasus BATAN dan diharapkan dapat menjadi pedoman dalam pengembangan disaster recovery center. Dokumen rancangan DRP divalidasi oleh Pejabat Pranata Komputer Madya di BATAN. Dokumen DRP ini meliputi informasi pendukung; tahap aktivasi dan notifikasi; tahap pemulihan; tahap rekonstitusi; dan lampiran.

---

The National Nuclear Energy Agency (BATAN) has government duties in research, development and utilization of nuclear science and technology. In the PPIKSN BATAN performance agreement document in 2019, the expected availability value on the BATAN server is 98%, but in September 2019, the BATAN server availability value is 84.88%. Low server availability results in higher BATAN server downtime so that all BATAN business processes are disrupted. The impact that occurred because BATAN's main business processes were disrupted was that BATAN experienced significant losses, including in terms of finance and service. In this regard, BATAN does not yet have a Disaster Recovery Plan (DRP). This research aims to design BATAN DRP in the data center by using the methodology of NIST SP 800-34 Rev. 1. This research is action research, using a qualitative approach with an interpretive paradigm. Data was collected through literature studies, document studies, field observations, and interviews with relevant work unit resource persons. The stages of the DRP design are identification of IS/IT business processes and assets, risk assessment of IS/IT assets, business impact analysis, identification of preventive controls in the data center, and formulating a BATAN contingency strategy. This research is a draft of the DRP draft document in the BATAN case study and is expected to be a guide in the development of a disaster recovery center. The BATAN Intermediate Computer Institution Officer validates the DRP draft document. This DRP document includes supporting information; activation and notification stages; recovery stage; reconstitution stage; and attachments."

"Teknologi Quran International adalah perusahaan rintisan (startup) yang bergerak di bidang pendidikan khususnya agama Islam dan berfokus pada pengajaran Al-Qur’an secara komprehensif. Sejak perusahaan ini pertama kali dibentuk pada tahun 2015, hingga saat ini perusahaan masih belum dapat mendapatkan keuntungan yang dapat membiayai operasional dari perusahaan. Lebih lanjut, hal ini disebabkan karena fokus dari sebagian besar pegawai perusahaan terbagi dengan pengerjaan proyek eksternal diluar perusahaan. Oleh karena itu, evaluasi business model pada aplikasi Learn Quran Tajwid dilakukan untuk menghasilkan usulan model monetisasi baru sehingga dapat membantu perusahaan dalam mendapatkan keuntungan yang lebih. Metode challenged based learning (CBL) kemudian dilakukan melalui pengumpulan data secara kualitatif dengan contextual interview untuk menilai aspek e-learning dari aplikasi serta mengetahui teknik in-app purchasing dan organic marketing yang cocok untuk diterapkan kedepannya. Aplikasi yang saat ini diteliti kepada 20 sampel responden pengguna aplikasi terdekat dan domain atau subject expert yang direkomendasi oleh stakeholder adalah yang tersedia dalam platform Android dan iOS. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model monetisasi dari Learn Quran Tajwid perlu diperbaiki secara menyeluruh sehingga kesempatan dari pengguna aktif yang dimiliki saat ini dapat dengan penuh dimanfaatkan oleh perusahaan. Dampak dari penelitian ini kemudian juga dapat berguna untuk perusahan rintisan lainnya agar bisa memiliki perpaduan model monetisasi yang lebih sustainable.

---

Pembimbing :

Prof. Yudho Giri Sucahyo M.Kom., Ph.D.

Teknologi Quran International adalah perusahaan rintisan (startup) yang bergerak di bidang pendidikan khususnya agama Islam dan berfokus pada pengajaran Al-Qur’an secara komprehensif. Sejak perusahaan ini pertama kali dibentuk pada tahun 2015, hingga saat ini perusahaan masih belum dapat mendapatkan keuntungan yang dapat membiayai operasional dari perusahaan. Lebih lanjut, hal ini disebabkan karena fokus dari sebagian besar pegawai perusahaan terbagi dengan pengerjaan proyek eksternal diluar perusahaan. Oleh karena itu, evaluasi business model pada aplikasi Learn Quran Tajwid dilakukan untuk menghasilkan usulan model monetisasi baru sehingga dapat membantu perusahaan dalam mendapatkan keuntungan yang lebih. Metode challenged based learning (CBL) kemudian dilakukan melalui pengumpulan data secara kualitatif dengan contextual interview untuk menilai aspek e-learning dari aplikasi serta mengetahui teknik in-app purchasing dan organic marketing yang cocok untuk diterapkan kedepannya. Aplikasi yang saat ini diteliti kepada 20 sampel responden pengguna aplikasi terdekat dan domain atau subject expert yang direkomendasi oleh stakeholder adalah yang tersedia dalam platform Android dan iOS. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model monetisasi dari Learn Quran Tajwid perlu diperbaiki secara menyeluruh sehingga kesempatan dari pengguna aktif yang dimiliki saat ini dapat dengan penuh dimanfaatkan oleh perusahaan. Dampak dari penelitian ini kemudian juga dapat berguna untuk perusahan rintisan lainnya agar bisa memiliki perpaduan model monetisasi yang lebih sustainable."

"STIKes XYZ merupakan salah satu sekolah tinggi yang berfokus pada bidang ilmu kesehatan. Dalam kegiatan belajar mengajar, STIKes XYZ memanfaatkan kemajuan teknologi informasi yang berupa sistem e-Learning. Sistem e-Learning berhenti digunakan di STIKes XYZ di tahun 2018, hal ini menyebabkan target penggunaan sistem e-Learning pada tahun tersebut sebesar 60% tidak tercapai. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan dan penggunaan sistem e-Learning oleh pengguna di STIKes XYZ. Pengguna merupakan seorang pelajar dan pengajar atau dosen. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan kualitatif dimana pengambilan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang disebar secara daring. Hasil pengolahan dan analisis data digunakan sebagai bahan dalam pemberian rekomendasi untuk meningkatkan penerimaan sistem e-Learning. Pendekatan model theory of acceptance and use of technology (UTAUT) digunakan di dalam penelitian ini dengan beberapa variabel yang telah disesuaikan. Survei yang dilakukan secara daring berhasil mengumpulkan 205 data responden yang valid. Dari 205 data, hanya data responden pelajar sebanyak 191 data yang dianalisis secara kuantitatif. Data pengajar tidak dianalisis karena jumlahnya terlalu kecil. Analisis data kuantitatif menggunakan Partial Least Square Struktural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan bantuan tools smartPLS. Dari proses analisis dihasilkan bahwa faktor habit, hedonic motivation, dan information quality mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap niat pengguna dalam menggunakan sistem e-Learning. Selain itu, habit dan behavioral intention juga berpengaruh terhadap penggunaan sistem e-Learning secara aktual. Terdapat lima rekomendasi untuk meningkatkan penerimaan sistem e-Learning, yaitu meningkatkan penggunaan sistem e-Learning dengan tidak hanya untuk ujian, membuat konten dan tampilan yang lebih interaktif dan menarik, memberikan informasi di sistem e-Learning yang lebih lengkap, terbaru, dan relevan, membuat kebijakan terkait kewajiban penggunaan sistem e-Learning, dan meningkatkan kondisi dari fasilitas pendukung sistem e-Learning, seperti koneksi internet.

---

STIKes XYZ is a institution of higher education that focuses on health sciences. In teaching and learning activities, the institution has utilized information technology in the form of e-Learning systems. e-Learning has been stopped being used in 2018 and it causes the target of using e-Learning by 60% is not achieved. This study aims to analyze the factors that influence the acceptance and use of e-Learning systems by users at STIKes XYZ. The responden of this research is students and teachers or lecturers. This study uses a quantitative and qualitative approach where data collection is carried out using a questionnaire which was conducted online. The results of data processing and analysis are used as material in providing recommendations to increase the acceptance of e- Learning systems. The theory of acceptance and use of technology (UTAUT) model approach is used in this study with several variabels that have been adjusted. The online survey succeeded in collecting 205 valid respondent data. From 205 data, only student’s data was chosen to be analyzed quantitatively with total 191 data. Teacher’s data were not chosen for analysis because the data were too small. Quantitative data analysis uses Partial Least Square Struktural Equation Modeling (PLS-SEM) with the help of smartPLS tools. From the analysis process it is produced that habit, hedonic motivation, and information quality have a significant influence on the user's intention to use the e- Learning system. In addition, habit and behavioral intention also affect the actual use of e-Learning systems. There are five recommendations for increasing the acceptance of e- Learning systems, namely increasing the use of e-Learning systems by using them not only for exam but also for others activities, making content and displays more interactive and interesting, providing information on e-Learning systems that are more complete, up- to-date and relevant, making policies related to the obligation to use e-Learning systems, and improving the conditions of e-Learning system support facilities, such as internet connections."

"Sebuah rancangan Standar Operasional Prosedur (SOP) requirement engineering pada pengembangan perangkat lunak di LIPI telah disusun. LIPI merupakan Lembaga Pemerintah Non Kementerian yang bertugas untuk melakukan riset di bidang ilmu pengetahuan. SOP requirement engineering disusun menggunakan Soft System Methodology (SSM) dan Scrum sebagai framework pengembangan perangkat lunak yang digunakan. Scrum merupakan bagian dari metode Agile yang sangat cepat terhadap perubahan. SOP ini disusun berdasarkan studi literatur, SBOK™ Guide sebagai Best Practice, dan penelitian sebelumnya yang relevan sebagai acuan untuk menentukan tahap requirement engineering pada Scrum. Metode yang digunakan pada penelitan ini adalah metode kualitatif. Metode pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan wawancara, FGD, studi dokumen, dan observasi. Analisis tematik digunakan sebagai metode dalam pengolahan datanya. Hasil rancangan SOP requirement engineering ditujukan sebagai petunjuk atau pedoman standar dalam menyusun requirement engineering pada pengembangan perangat lunak di LIPI. Dengan dihasilkannya rancangan SOP requirement engineering ini, diharapkan perangat lunak yang dihasilkan menjadi berkualitas dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.

---

A design of Standard Operational Procedure (SOP) requirement engineering on software development in LIPI has been prepared. LIPI is a Non-Ministerial Government Institution involved in conducting research in the field of science. SOP requirement engineering is made using Soft System Methodology (SSM) and implemented Scrum as a software development framework. Scrum is part of the Agile method which is known to rapidly adapt towards change. This SOP is compiled based on literature studies, SBOK™ Guide as Best Practice, and previous relevant research as a reference to determine the requirement engineering stage in Scrum. The method being applied in this research is the qualitative method. The method to collect data in this research was made by conducting interviews, FGD, document study, and observation. Thematic analysis method was also applied in data processing.The Design of SOP requirement engineering was aimed to be the Guidance or standard guidelines to create a requirement engineering on the software development in LIPI. Lastly, a high quality software that meets the needs of the users is expected, with this design of SOP requirement engineering"

"Pandemi covid-19 di Indonesia yang terjadi pada tahun 2020 telah mengubah berbagai aspek di setiap lini masyarakat Indonesia, termasuk cara masyarakat berbelanja. Regulasi terkait pembatasan akses dan jarak memaksa masyarakat Indonesia bertransformasi menggunakan aplikasi daring untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari. Salah satu aplikasi daring yang penggunaannya meningkat adalah penggunaan aplikasi grosir daring seperti HappyFresh, Sayurbox, dan TaniHub. Peningkatan transaksi tidak serta merta menggambarkan bahwa layanan yang diberikan oleh ketiga aplikasi itu baik, keluhan pelanggan masih ditemukan pada media sosial seperti Twitter dan ulasan pengguna aplikasi di Google Play Store. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung Net Brand Reputation (NBR) dari ketiga aplikasi dengan melakukan analisis sentimen analisis. Data yang digunakan berasal dari Twitter dan ulasan pengguna di Google Playstore dalam rentang waktu Januari 2020 hingga Maret 2021. Model klasifikasi analisis sentimen dibuat dengan menggunakan tiga algoritma klasifikasi Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree. Hasil dari penelitian didapatkan aplikasi Happyfresh, Sayurbox, dan TaniHub memiliki sentimen positif di masyarakat. Aplikasi grosir daring yang memiliki nilai NBR terbesar adalah Tanihub, kedua adalah Happyfresh, dan yang terakhir adalah Sayurbox.

---

The COVID-19 pandemic in Indonesia that occurred in 2020 has changed various aspects in every line of Indonesian society, including the way people shop. Regulations related to access and distance restrictions force Indonesians to transform using online applications to meet their daily needs. One of the online applications whose use is increasing is the use of online wholesale applications such as HappyFresh, Sayurbox, and TaniHub. The increase in transactions does not necessarily illustrate that the services provided by the three applications are good, customer complaints are still found on social media such as Twitter and application user reviews on the Google Play Store. This study aims to calculate the Net Brand Reputation (NBR) of the three applications by performing sentiment analysis. The data used comes from Twitter and user reviews on the Google Playstore in the period January 2020 to March 2021. The sentiment analysis classification model is created using three classification algorithms, Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), and Decision Tree. The results of the study showed that Happyfresh, Sayurbox, and TaniHub applications had positive sentiments in the community. The online wholesale application that has the largest NBR value is Tanihub, the second is Happyfresh, and the last is Sayurbox."

"Pusat Pelaporan dan Analisis Transaksi Keuangan (PPATK) merupakan lembagaintelijen keuangan yang bertugas untuk mencegah dan memberantas tindak pidanapencucian uang di Indonesia. Dalam menjalankan fungsinya, PPATK melibatkan banyak data dan dokumen negara yang bersifat rahasia dan sangat rahasia. Kewajiban PPATK maupun pegawai PPATK dalam menjaga kerahasiaan informasi tertuang pada Undang- Undang Republik Indonesia Nomor 8 Tahun 2010 tentang Pencegahan dan Pemberantasan Tindak Pidana Pencucian Uang maupun Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 17 tahun 2011 tentang Intelijen Negara. Untuk menjaga kerahasiaan data dan dokumen negara, PPATK senantiasa melakukan sosialisasi kesadaran keamanan informasi secara rutin kepada pegawai PPATK, khususnya pegawai yang mengelola maupun mengakses data dan dokumen negara secaralangsung. Namun hasil simulasi internal menggunakan metode social engineering yang dilakukan terhadap pegawai PPATK secara acak pada Desember 2017 menunjukkanbahwa masih terdapat pegawai yang terpancing dan memberikan informasi yang tidakseharusnya diberikan kepada orang lain. Hal ini menunjukkan bahwa ada beberapapegawai yang belum memiliki kesadaran keamanan informasi yang tinggi sesuai dengan kebutuhan PPATK, dan dapat menimbulkan citra buruk terhadap PPATK danmengganggu fungsi PPATK untuk mencegah dan memberantas tindak pidana pencucianuang. Secara hukum, kelalaian yang diakibatkan oleh kurangnya kesadaran informasi dapat dikenakan pidana denda maupun pidana penjara sesuai dengan yang tertera dalam Undang-Undang yang disebutkan sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat kesadaran keamanan informasi pegawai PPATK pada tiap-tiap fokus area berdasarkan pedoman keamanan informasi yang telah dimiliki oleh PPATK, dengan menggunakan teori Knowledge, Attitude, Behavior (KAB), serta untuk mengetahui aspek mana saja yang masih perlu dilakukan peningkatan kesadaran keamanan informasi sehingga diharapkan seluruh pegawai PPATK dapat memiliki tingkat kesadaran keamanan informasi yang tinggi dan kerahasiaan data dandokumen negara yang dikelola oleh PPATK dapat terjaga dengan baik. Hasil penelitian dari 159 responden menunjukkan bahwa tingkat kesadaran keamananinformasi pegawai PPATK berada pada kategori Sedang dan masih membutuhkanpeningkatan kesadaran keamanan informasi, khususnya di area Pertukaran Informasi, Pengendalian Akses Informasi dan Manajemen Insiden Keamanan Informasi. Selain itu, analisis yang dilakukan juga membuktikan bahwa pengetahuan memberikan pengaruh yang positif terhadap sikap dan perilaku seseorang, sehingga PPATK dapat meningkatkan tingkat kesadaran keamanan informasi pegawai dengan menanamkan pengetahuan yang lebih banyak.

---

Indonesia Financial Transaction Reports and Analysis Center (INTRAC/PPATK) is a financial intelligent agency that prevent and eradicate money laundering in Indonesia. As an intelligent unit, PPATK handles a lot of confidential and highly confidential state documents. Therefore, PPATK as an institution and its employees holds an obligation to keep confidentiality as stated in Law of the Republic of Indonesia Number 8 Year 2010 regarding Countermeasure and Eradication of Money Laundering and Law of the Republic of Indonesia Number 17 Year 2011 regarding State Intelligence. In order to keep confidentiality, PPATK routinely holds information security awareness events for its employees, especially for those who have direct access to data and/or state documents. Even so, internal social engineering simulation result in December 2017 shows that some of the employees still willing to give information to unauthorized party.

This means that there are employees that did not meet PPATKs information security awareness standard. It can deliver negative impact for PPATKs image in society. Furthermore, it can interupt PPATKs role as a financial intelligent unit. By law, a negligence caused by lack of information security awareness can be charged by fine penalties or even jail as stated in Law of the Republic of Indonesia Number 8 Year 2010 regarding Countermeasure and Eradication of Money Laundering and Law of the Republic of Indonesia number 17 Year 2011 regarding State Intelligence. This research aims to measure information security awareness of PPATKs employees on each focus area based on PPATK information security policy by using Knowledge, Attitude, Behavior (KAB) theory, and also to understand which focus area that still needs improvement to be able to increase PPATK employees information security awareness level and maintain confidentialy in their work. The result of this research gained from 159 respondents answers shown that the level of PPATK employees information security awareness is Average and there are 3 areas that are lack of awareness, which are Information Trading, Information Access Control and Information Security Incident Management. This research also concluded that a better knowledge affects positively to a better attitude and behavior, thus PPATK can develop their employees awareness by providing them with better knowledge in information

security."

"Instansi keuangan di Indonesia termasuk bank memiliki kewajiban dalam melaporkandata debitur yang dimiliki dalam bentuk pelaporan Sistem Layanan Informasi Keuangan (SLIK) ke pihak regulator. Berdasarkan hasil wawancara menyebutkan bahwa pelaporan data debitur SLIK yang dilaporkan oleh Bank XYZ masih menerima sanksi administrasi dari regulator. Penelitian ini bertujuan untuk mengemukakan prioritas strategi yang dapat meningkatkan kualitas data pelaporan dan meminimalisir sanksi administrasi dari regulator. Penelitian dilakukan menggunakan metode Quality Function Deployment (QFD) yang menggabungkan kebutuhan pengguna dan kebutuhan teknis yang didapat berdasarkan hasil wawancara dengan Subject Matter Expert (SME) SLIK yang ada dalam Bank XYZ. Kebutuhan pengguna dan kebutuhan teknis tersebut digambarkan dalam bentuk House of Quality (HoQ) untuk selanjutnya hasil penelitian didapat berdasarkan skema yang ada dalam QFD. Selain QFD, penelitian ini juga menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot serta prioritas dari dimensi kualitas data beserta kebutuhan pengguna. Geometric Mean juga digunakan dalam penelitian ini untuk menghitung ratarata dari nilai kuesioner. Dengan QFD, prioritas strategi dapat dihasilkan sekaligus tujuan dan hasil penelitian didapatkan demi meningkatkan kualitas data pelaporan SLIK. Hasil penelitian ini mengemukakan strategi berupa kebutuhan pengguna dengan urutan prioritasnya dari yang terpenting yaitu pengawasan kualitas data input di setiap cabang, sistem untuk melakukan validasi data SLIK, aplikasi DQM mengakomodir kualitas data kredit SLIK, parameter ceklis yang wajib dipenuhi setiap ada penambahan requirement baru SLIK, prosedur preventive sebelum proses pelaporan, parameter valid untuk menentukan alamat nasabah yang memiliki lebih dari satu value, kebijakan dan prosedur untuk perbaikan data SLIK secara manual, meningkatkan kecepatan proses data SLIK. Strategi lain berupa prioritas dari kebutuhan teknis yang perlu diadakan ataupun ditingkatkan kualitasnya berdasarkan yang terpenting yaitu proses audit cabang, pembuatan kebijakan, prosedur, parameter ceklis, utilisasi dan optimasi server, pengembangan aplikasi DQM, dan pembuatan sistem validasi data.

---

Financial institution in Indonesia included Bank have an obligation of reporting the debtor data had in form of Sistem Layanan Informasi Keuangan (SLIK) reporting to the regulator side. Based on interview result which is mentioned that the reporting of SLIK debtor data has been reported by Bank XYZ still received an administrative punishment from regulator. The objective of this research is to conclude strategy priority which could improve the quality of reporting data and minimalize an administrative punishment from regulator. This research used Quality Function Deployment (QFD) method which is combined user needs and technical needs resulted from interview with Subject Matter Expert (SME) of SLIK in Bank XYZ. Those user needs and technical needs described in form of House of Quality (HoQ) and the next is the result of this research resulted based on the schema on QFD. Beside QFD, this research is also used Analytic Hierarchy Process (AHP) to decide the weight and the priority from both of data quality dimensions and user needs. Geometric Mean is also used in this research to calculate the average of questionnaire value. With QFD, the strategy priority could resulted and also the objective of the research is achieved for improving the data quality of SLIK reporting. The result of this research proposed strategies that is user needs with their priority based on the most important is the controlling data input quality in every branches, the system to do validate SLIK data, the application of DQM which accomodates the quality of SLIK credit data, the to do list parameter which has to be fulfilled in every adding of SLIK new requirement, the preventive procedures before doing reporting process, the valid parameters to decide customer address which has more than one record, the policy and procedures to fix SLIK data manually, improving the quickness of SLIK data processes. The other strategies is the priority of technical needs which has to be done or improve those qualities based on the most important is branches audit process, the making of policies, procedures, to do lists, the utilization and optimation of server, the development of DQM application, and the making of validating data system."

"Kesalahan ejaan dapat dibagi menjadi dua jenis, non-word errors dan real-word errors. Non-word errors adalah kesalahan eja yang tidak terdapat dalam kamus, sedangkan real-word errors adalah kata yang terdapat pada kamus tetapi berada pada tempat yang tidak tepat pada kalimat. penelitian ini berfokus pada koreksi ejaan untuk non-word errors pada teks formal Bahasa Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan efektivitas tiga jenis struktur kamus untuk koreksi ejaan, antara lain kamus terdistribusi, kamus PAM (Partition Around Medoids), dan kamus menggunakan struktur data trie. Ketiga jenis kamus juga akan dibandingkan dengan kamus sederhana yang dijadikan sebagai baseline. Tahap pengurutan kandidat (ranking correction candidates) dilakukan dengan menggunakan dua variasi dari edit distance, yaitu Levenshtein dan Damerau-Levenshtein dan n-gram. Guna mendukung penelitian ini, dibangun dataset gold standard dari 200 kalimat yang terdiri dari 4.323 token dengan 288 di antaranya adalah non-word errors. Berdasarkan kombinasi tipe kamus dan edit distance, didapatkan hasil bahwa struktur data trie dengan Damerau-Levenshtein distance memperoleh accuracy terbaik untuk menghasilkan kandidat koreksi, yaitu 95,89% dalam 45,31 detik. Selanjutnya, kombinasi struktur data trie dengan Damerau-Levenshtein distance juga mendapatkan accuracy terbaik dalam memilih kandidat terbaik, yaitu 73,15%.

---

Spelling errors can be divided into two groups: non-word and real-word. A non-word error is a spelling error that does not exist in the dictionary, while a real-word error is a real word but not on the right place. In this work, we address the non-word errors in spelling correction for Indonesian formal text. The objective of our work is to compare the effectiveness of three kinds of dictionary structure for spelling correction, distributed dictionary, PAM (Partition Around Medoids) dictionary, and dictionary using trie data structure, with the baseline of a simple flat dictionary. We conducted experiments with two variations of edit distances, i.e. Levenshtein and Damerau-Levenshtein, and utilized n-grams for ranking correction candidates. We also build a gold standard of 200 sentences that consists of 4,323 tokens with 288 of them are non-word errors. Among the various combinations of dictionary type and edit distance, the trie data structure with Damerau-Levenshtein distance gets the best accuracy to produce candidate correction, i.e. 95.89% in 45.31 seconds. Furthermore, the combination of trie data structure with Damerau-Levenshtein distance also gets the best accuracy in choosing the best candidate, i.e. 73.15%."

"Indonesia merupakan negara rawan gempa karena secara geografis indonesia terletak pada pertemuan empat lempeng tektonik. Karena ini, pengembangan sebuah sistem prediksi real-time gempa bumi yang mencakup wilayah yang luas dengan gempa bumi besar sangat dibutuhkan untuk mengurangi korban jiwa. Penelitian ini mengusulkan pembuatan sistem pendeteksi cepat kedatangan gelombang-p dan penentuan hiposenter dan magnitudo gempa menggunakan deep-learning. Pengembangan sistem berbasis web ini bertujuan untuk memperingati masyarakat agar dapat lebih dini untuk melindungi diri sebelum gempa terjadi. Menggunakan data dari BMKG, data yang kami gunakan mencakupi 1892 set data gempa pada tahun 2009–2017 dan 26 set data gempa dari Katalog BMKG Januari 2019, penelitian ini menggunakan algoritma STA/LTA dalam menemukan P-Arrival dan membandingkan tiga model pembelajaran mesin untuk memprediksi hiposenter gempa dimana model Conv1d digabung dengan LSTM dengan interval waktu 20 detik merupakan skenario model terbaik dengan memiliki mean absolute error sebesar 0.470. Selain itu, penelitian ini berhasil mengimplementasi sistem berbasis web yang dapat menampilkan visualisasi data dengan menggunakan websocket berdasarkan data seismik yang dikumpulkan oleh BMKG. Visualisasi data seismik ini ditampilkan menggunakan dynamic line chart dan peta web interaktif.

---

Indonesia is an earthquake-prone country because geographically Indonesia is located at the confluence of four tectonic plates. Therefore, the development of a real-time earthquake prediction system that covers large areas with large earthquakes is urgently needed to reduce fatalities. This study proposes the creation of a rapid detection system for the arrival of p-waves, hypocenters and earthquake magnitudes using deep-learning. The development of this web-based system is aimed at warning people so that they can protect themselves before an earthquake occurs. Using data from BMKG, we used 1892 earthquake data sets in 2009–2017 and 26 earthquake data sets from January 2019 BMKG Catalog, this research uses the STA/LTA algorithm to find P-Arrival and compares three machine learning models to predict the earthquake hypocenter where Conv1d model is combined with LSTM with a time interval of 20 seconds is the best model scenario with a mean absolute error of 0.470. In addition, this research succeeded in implementing a web-based system that can display data visualization using websocket based on seismic data collected by BMKG. This seismic data visualization is displayed using dynamic line charts and an interactive web map"