Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengetahuan merupakan sumber inovasi di BPTP Jawa Timur, sehingga keberadaanya harus mudah untuk diperoleh. Kendala yang dirasakan oleh peneliti dan penyuluh BPTP Jawa Timur adalah keberadaan pengetahuan terutama pengetahuan spesifik lokasi sulit untuk ditemukan. Pengetahuan masih tersebar di berbagai sumber dan sebagian besar pengetahuan milik peneliti dan penyuluh masih belum terdokumentasi. Oleh karena itu BPTP Jawa Timur memerlukan sistem manajemen pengetahuan. Sistem manajemen pengetahuan bertujuan untuk memfasilitasi para peneliti dan penyuluh untuk saling berbagi pengetahuan melalui sistem yang terintegrasi, sehingga proses mendapatkan pengetahuan terutama pengetahuan spesifik lokasi semakin mudah. Penelitian ini dirancang dengan pendekatan soft system methodology (SSM), organizational culture assessment instrument (OCAI), knowledge audit, dan teori manajemen pengetahuan. Penelitian ini menghasilkan sebuah fitur yang harus dimiliki sistem manajemen pengetahuan. Fitur tersebut kemudian ditranslasi kedalam rancangan prototipe sistem manajemen pengetahuan yang dapat digunakan oleh BPTP Jawa Timur sebagai pedoman dalam membuat sistem manajemen pengetahuan.

---

Knowledge is a source of innovation in East Java BPTP, so the knowledge existence should be easy to obtain. But there is obstacle that perceived by researchers and extension worker is that the existence of knowledge, especially location specific knowledge is difficult to find. Knowledge is still scattered in many sources and most of the researcher's and extension worker's knowledge still undocumented. Therefore, East Java BPTP need knowledge management system. The knowledge management system aims ato facilitate researchers and extension workers to share knowledge through integrated system, so that the process of acquiring knowledge, especially location specific knowledge is easier. This research was designed with soft system methodology approach, organizational culture assessment instrument (OCAI), knowledge audit, and knowledge management theory. This research produced a feature that knowledge management system must possess. The feature is then translated into prototype design of knowledge management system that can be used by East Java BPTP as a guidance in building knowledge management system."

"Perkembangan Internet dan perangkat telepon pintar secara langsung dapat mempengaruhi masyarakat dalam menggunakan media sosial. Peningkatan pengguna media sosial dapat dimanfaatkan oleh Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM). Instagram sebagai platform komplementer dari e-marketplace berpeluang besar dalam meningkatkan pendapatan UMKM. Pada kenyataannya, di Indonesia Instagram for Business belum secara efektif digunakan oleh UMKM. Penelitian ini membangun model adopsi Instagram for Business berdasarkan model Stimulus-Organism-Response (S-O-R) oleh UMKM. Metodologi penelitian menggunakan kuantitatif dan kualitatif (mixed methods), data kuantitatif dikumpulkan melalui kuesioner kepada UMKM dan pembelinya di Instagram. Data kualitatif diperoleh melalui wawancara dengan dengan beberapa UMKM. Model S-O-R digunakan pada penelitian sebelumnya mengenai impulse buying di Facebook. Pada penelitian ini model S-O-R dikembangkan untuk menganalisis response dari stimulus, berupa impulse buying, kepada UMKM dan pembelinya, yang dianggap sebagai organism. Data responden yang terkumpul diolah menggunakan SmartPLS 3. Hasil dari pengujian model S-O-R menunjukkan bahwa respon impulse buying dari sudut pandang UMKM hanya dipengaruhi oleh stimulus yang memiliki pengaruh positif secara langsung pada perceived usefulness yaitu product availability, ease of use, visual appeal dan advertisement content yang berdampak pada adopsi serta impulse buying. Apabila dari sudut pandang pembeli, keseluruhan stimulus tersebut memiliki pengaruh positif terhadap perceived usefulness dan perceived enjoyment yang mengestimasi respon perilaku impulsif dari pembeli.

---

The development of the Internet and smartphone devices can directly influence the public in using social media. Increased social media users can be utilized by Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs). Instagram as a complementary platform of e-marketplace has a great opportunity to increase MSME income. But in reality, MSMEs in Indonesia have not used Instagram for Business effectively. This study builds an Instagram for Business adoption model based on the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) model by MSMEs. The research methodology uses quantitative and qualitative methods (mixed methods), quantitative data collected through questionnaires to MSMEs and buyers on Instagram. While qualitative data is obtained through interviews with several MSMEs. The S-O-R model was used in previous studies regarding impulse buying on Facebook. In this study the S-O-R model was developed to analyze responses from stimulus, in the form of impulse buying, to MSMEs and buyers, which are considered as organisms. The collected respondents' data were processed using SmartPLS 3. The results of the SOR model testing showed that the impulse buying response from the perspective of MSMEs was only influenced by stimuli that had a direct positive influence on perceived usefulness, namely product availability, ease of use, visual appeal and advertisement content have an impact on adoption and impulse buying. Whereas from the buyer's point of view, the overall stimulus has a positive influence on perceived usefulness and perceived enjoyment. Thus causing a response to impulsive behavior from buyers."

"Domain adalah sebuah nama unik yang digunakan untuk mengidentifikasi alamat IP dari sebuah server komputer. Fungsi dari nama domain itu sendiri adalah untuk mempermudah pengunjung dalam mengakses dan mengingat alamat website. Domain kategori Top Level Domain (TLD) dibagi menjadi dua jenis, yaitu global Top Level Domain (gTLD) dan country code Top Level Domain (ccTLD). gTLD yaitu .com, .net, .gov, .biz, sedangkan ccTLD .id, .uk, .sg. Pada bulan Juni 2019 pengguna domain .id berjumlah 318.090. Dalam mendukung pendaftaran domain, PANDI bekerja sama dengan para registrar. Registrar merupakan perusahaan atau organisasi yang menerima pendaftaran suatu nama domain, registrar juga memiliki reseller dalam mendukung pendaftaran domain. Terdapat 20 registrar terakreditasi oleh PANDI yang melakukan penjualan domain .id melalui kanal website, namun data yang diperoleh pada penjualan .id masih rendah pada masing-masing registrar dan terlihat juga perbedaan yang mencolok. Terdapat registrar yang memiliki penjualan domain .id yang banyak, namun terdapat juga registrar yang memiliki penjualan domain .id yang sedikit. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja  yang memengaruhi pengguna dalam membeli sebuah domain .id melalui kanal website dengan menggunakan model penelitian gabungan dari Website Quality, Theory of Planned Behavior, Website Brand Equity dan Social Website Interactivity. Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner secara online. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan Partial List Square-Structural Equation Modelling (PLS-SEM). Hasil dari uji hipotesis faktor-faktor yang memengaruhi pembelian domain .id melalui kanal website, menunjukkan bahwa trust, brand experience dan brand choice memengaruhi niat pembelian domain .id sedangkan attitude dan emotional value tidak memengaruhi niat pembelian domain .id melalui kanal website

---

Domain is a unique name used to identify the IP address of a computer server. The function of the domain name itself is to ease visitors in accessing and memorizing website addresses. TOP Level Domain (TLD) category is divided into two types, namely Global Top Level Domain (gTLD) and Country Code Top Level Domain (ccTLD). Global Top Level Domain are .com, .net, .gov, .biz, while country code Top Level Domain are .id, .uk, .sg. At Juni 2019, there are 318.090 domain .id users. In supporting the domain registration, PANDI collaborates with the registrar. Registrar is a company or organization that receives the registration of a domain name, registrar also has reseller to support domain registration. There are twenty registrars accredited by PANDI who sell domain .id through website channels, but the data obtained on sales of .id at each registrar shows still low and a noticeably difference where there are registrars who have large amount of domain .id sales, but there are also registrars who only have small amount of domain sales. This research aims to determine what factors affect users in purchasing a domain .id through website channels using a combined research model of Website Quality, Theory of Planned Behaviour, Website Brand Equity and Social Website Interactivity. Data collection is conducted by questionnaires online. Data processing is performed using Partial List Square- Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The results of the hypothesis testing on factors that affect the purchase of domain .id through website channels shows that trust, brand experience and brand choice affects the intention to purchase domain .id on registrar and reseller websites, while attitude and emotional value didn't affects intention to purchase the domain .id."

"Agenda Reformasi Birokrasi yang dicanangkan pemerintah Republik Indonesia menempatkan manajemen pengetahuan sebagai salah satu pilar dalam pencapaian visi reformasi birokrasi. Knowledge management system sebagai alat bantu teknologi informasi, dapat dimanfaatkan untuk mengelola pengetahuan dalam mendukung proses inovasi pelayanan publik. Penelitian ini bertujuan mengusulkan kerangka kerja pengembangan knowledge management systems yang mendukung inovasi pelayanan publik dengan studi kasus pada Kementerian Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi, serta Lembaga Administrasi Negara sebagai instansi pembina inovasi publik. Kerangka kerja usulan merupakan hasil modifikasi Fernandez’s methodology yang dipilih dari hasil evaluasi 5 (lima) metode pengembangan knowledge management systems menggunakan teknik Analythical Hierarchy Process (AHP). Metode tersebut selanjutnya digabungkan dengan komponen kerangka kerja dalam tahapan siklus pengembangan sistem mulai dari perencanaan, analisis, desain, dan implementasi sebagai kerangka kerja usulan. Penelitian ini menggunakan metodologi penelitian campuran (mixed-method) dengan tahapan penelitian meliputi evaluasi kandidat metode pengembangan KMS menggunakan teknik AHP, menentukan target pengetahuan yang dibutuhkan dalam inovasi pelayanan publik, dan menggabungkannya kedalam satu siklus pengembangan sistem yang kompeherensif. Penilaian pakar (expert judgement) dilakukan untuk memvalidasi kerangka kerja yang diusulkan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah kerangka kerja pengembangan knowledge management systems yang mendukung inovasi pelayanan publik.

---

The Bureaucratic Reform Agenda launched by the Republic of Indonesia's government places knowledge management as one of the pillars in achieving the vision of bureaucratic reform. Knowledge management systems as a tool for information technology can be used to manage knowledge in supporting public services' innovation process. This study proposes a framework for developing knowledge management systems that support public service innovation with case studies at the Ministry of Administrative Reform and Bureaucratic Reform and the State Administration Institute as a public innovation fostering agency. The proposed framework is a modified Fernandez's methodology selected from the evaluation of the 5 (five) methods of developing knowledge management systems using the Analytical Hierarchy Process (AHP) technique. These methods are then embedded into the systems development cycle stages as a proposed framework for developing knowledge management systems. This study uses a mixedmethod research methodology with research stages, including evaluating KMS development method candidates using AHP techniques, determining target knowledge needed in public service innovation, and combining them into a complete system development cycle. An expert judgment is carried out to validate the proposed framework. This research is a framework for developing knowledge management systems, which includes the stages of planning, analysis, design, and implementation."

"Perekaman gambaran Denyut Jantung Janin (DJJ) dan kontraksi uterus ibu merupakan salah satu pemeriksaan yang dilakukan untuk pemantauan kesehatan ibu dan janin. Pemantauan gambaran DJJ dan kontraksi uterus biasanya didukung dengan alat elektronik yang disebut Kardiotokografi (KTG). Tujuan dari pemantauan menggunakan KTG, terutama bagi kesehatan janin, adalah untuk mencegah terjadinya mobiditas dan mortalitas pada janin yang memiliki resiko mengalami hipoksia. Dalam penggunaannya, pergerakan ibu atau janin serta pergeseran sensor pada saat pengambilan data menyebabkan sinyal KTG bersifat non-stasioner dan memuat noise. Noise dan bentuk non-stasioner yang muncul menurunkan kualitas perekaman sinyal KTG sehingga dapat menimbulkan kesalahan interpretasi oleh dokter atau bidan. Deteksi otomatis dapat ditambahkan pada sistem KTG untuk memudahkan obgin dan bidan dalam melakukan interpretasi serta membantu mengurangi resiko kesalahan interpretasi gambaran DJJ. Penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan masalah deteksi otomatis terjadinya hipoksia pada janin mengunakan sinyal DJJ pada data KTG yang robust terhadap noise. Pada penelitian ini digunakan pendekatan metode Higher Order Spectral (HOS) Bispektrum. Hasil evaluasi menunjukkan dari penelitian ini diperoleh hasil akurasi, sensitivitas, spesifisitas, f1-score, dan AUC sebesar 60.02%, 60.91%, 57.75 %, 60.02 %, dan 60.23 %.

---

Recording signal of Fetal Heart Rate (FHR) and maternal uterine contractions is one of the examinations conducted for monitoring maternal and fetal health. The monitoring of FHR and uterine contractions signal is usually supported by an electronic device called Cardiotocography (CTG). The purpose of monitoring using CTG is to prevent morbidity and mortality in the fetuses who are at risk of developing hypoxia. In the mechanism of the occurence of FHR, changes that occur at FHR are also effected by uterine contractions. In its use, the movement of the mother of fetus, and shifts of the sensor during data collection cause CTG signal to be non-stationary and noisy. Noise and non-stationary shape that appear in signal reduce the quality of CTG signal so that it can cause misinterpretastion by doctor and midwives. Automatic detection can be added to the CTG system to make easier for midwives to interpret and help reduce the risk of misinterpretation of FHR and uterine contractions signal. This study aims to solve the problem of automatic detection of hypoxia in the fetus using FHR and uterine contraction signal from CTG data. Besides, a detection process that is robust to noise is also carried out. Bispektrum cross-correlation wavelet approach was used in this study. Evaluation results show that the method proposed in this study obtained accuracy, sensitivity, specificity, f1-score, and AUC 60.02%, 60.91%, 57.75 %, 60.02 %, dan 60.23 %."

"Dosen merupakan sumber daya utama setiap perguruan tinggi dengan peran mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan dan teknologi melalui pendidikan dan pengajaran, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat. Sebagai sumber pengetahuan organisasi, maka pengetahuan baik tacit dan explicit yang ada dalam diri dosen perlu dikelola. Selama ini terdapat beberapa penelitian terkait dengan identifikasi kepakaran, namun masih terdapat kelemahan pada tingkat akurasinya yang masih rendah khususnya teknik association rule. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kepakaran dosen yang ada di Fakultas Ilmu Komputer dengan teknik association rule dan pembobotan AHP. Bidang-bidang kepakarannya mengikuti taksonomi dari ACM CCS 2012 yang terdiri dari 13 bidang kepakaran. Hasil pemetaan menunjukan variasi jumlah bidang kepakaran setiap dosen, ada yang tiga bidang kepakaran, hingga semua bidang kepakaran. Selain itu, hasil evaluasi pemetaan kepakaraan dosen dengan teknik association rule dan pembobotan kriteria dengan AHP menghasilkan kinerja sebesar 92%. Kontribusi pembobotan kriteria AHP terlihat pada urutan bidang kepakaran bidang kepakaran seorang dosen. Jika tidak menggunakan AHP, bidang minat dosen yang termasuk dalam bidang kepakaran utamanya yaitu sebesar 72%, sedangkan jika menggunakan AHP meningkat menjadi 74%. Untuk penelitian selanjutnya, agar menggunakan acuan bidang kepakaran yang lebih lengkap untuk pemetaannya. Selain itu juga, agar menambahkan metode evaluasi konfirmasi hasil pemetaan dengan dosen yang bersangkutan.

---

Lecturers are the main resource of each University with the role of transforming, developing, and disseminating science and technology through education and teaching, research, and community service. As a source of organizational knowledge, both tacit and explicit knowledge present in lecturers needs to be managed. There have been several studies related to the identification of expertise, but there are still weaknesses in the level of accuracy, which is still low, especially the association rule technique. This study aims to identify the expertise of lecturers in the Faculty of Computer Science with the Association rule technique and AHP weighting. The expertise fields follow the taxonomy of CCS 2012, which consists of 13 expertise fields. The mapping results show variations in the number of expertise fields for each lecturer, there are three expertise fields, up to all expertise fields. In addition, the evaluation results of lecturer literacy mapping with association rule techniques and weighting criteria with AHP resulted in 92% performance. The contribution of AHP criteria weighting can be seen in the order of expertise in the field of expertise of a lecturer. If not using AHP, the area of interest of lecturers included in the field of expertise is 72%, whereas if using AHP increases to 74%. For further research, in order to use an up to date and complete expertise field reference for mapping. In addition, to add a method of evaluating the confirmation of mapping results with the lecturer concerned."

"Code-mixing adalah sebuah fenomena pengunaan dua atau lebih bahasa dalam suatu percakapan. Fenomena ini semakin banyak digunakan oleh pengguna internet Indonesia yang mencampur bahasa Indonesia-Inggris. Normalisasi teks code-mixed ke dalam satu bahasa perlu dilakukan agar kata-kata yang ditulis dalam bahasa lain dalam teks tersebut dapat diproses dengan efektif dan efisien. Penelitian ini melakukan normalisasi teks code-mixed pada bahasa Indonesia-Inggris dengan menerjemahkan teks ke dalam bahasa Indonesia. Penulis melakukan pengembangan pada pipeline normalisasi code-mixed dari penelitian sebelumnya sebagai berikut: melakukan rekayasa fitur pada proses identifikasi bahasa, menggunakan kombinasi ruleset dan penerjemahan mesin pada proses normalisasi slang, dan menambahkan konteks pada proses Matrix Language Frame (MLF) pada proses penerjemahan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model identifikasi bahasa yang dibuat dapat meningkatkan nilai F1-score 4,26%. Model normalisasi slang yang dibuat meningkatkan nilai BLEU hingga 25,22% lebih tinggi dan menunrunkan nilai WER 62,49%. Terakhir, proses penerjemahan yang dilakukan pada penelitian ini berhasil memperoleh nilai BLEU 2,5% lebih tinggi dan metrik WER 8,84% lebih rendah dibandingkan dengan baseline. Hasil ini sejalan dengan hasil eksperimen keseluruhan pipeline. Berdasarkan hasil eksperimen keseluruhan pipeline yang dibuat oleh penulis dapat meningkatkan secara signifikan performa BLEU hingga 32,11% dan menurunkan nilai WER hingga 33,82% lebih rendah dibandingkan dengan metode baseline. Selanjutnya, penelitian ini juga menganalisis pengaruh dari proses normalisasi teks code-mixed untuk klasifikasi emosi. Proses normalisasi teks code-mixed terbukti dapat meningkatkan performa sistem klasifikasi emosi hingga 12,45% untuk nilai F1-score dibandingkan dengan hanya melakukan tokenisasi dan meningkatkan nilai F1-score hingga 6,24% dibandingkan dengan metode preproses sederhana yang umum digunakan. Hal ini menunjukkan bahwa normalisasi teks code-mixed memiliki pengaruh positif terhadap efektifitas pemrosesan teks, sehingga normalisasi ini penting untuk dilakukan pada task yang menggunakan data code-mixed.

---

Code-mixing is the mixing of two or more languages in a conversation. The usage of code-mixing has increased in recent years among Indonesian internet users that often mixed Indonesian language with English. Normalization of code-mixed text has to be applied to translate code-mixed text so that the text can be processed effectively and efficiently. This research performed code-mixed text normalization on Indonesian-English text by translating the text to Indonesian language. Author improves existing normalization pipeline from previous research by: (1) feature engineering on language identification, (2) using combination of ruleset and machine translation approach on slang normalization, and (3) adding some context on matrix language frame that used on translation process. Experiment result shows language identification model that developed in this research is able to improve F1-score by 4,26%. Slang normalization model from this research is able to improve BLEU score by 25,22% and lower WER score by 62,49%. Lastly, translation process on this research is able to improve BLEU score by 2,5% and lower WER score by 8,84% compared to baseline. Experiment results on the entire normalization pipeline shows similar results. The result shows the new pipeline is able to significantly improves previous pipeline by 32,11% on BLEU metric and reduces WER by 33,82% compared to baseline normalization system. This research also tried to analyze the effect of code-mixed text normalization process on emotion classification. Code-mixed text normalization is able to improve evaluation result of emotion classification model by 12,45% on F1-score compared to tokenization only preprocessing data and 6,24% compared to common text preprocessing method. This result shows that the code-mixed text normalization has positive effect to text processing and also shows the importance to perform this normalization when using code-mixed data."

"Pemanfaatan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di lingkungan sekolah telah banyak dibahas di berbagai penelitian. Namun, kebanyakan dari hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa belum terdapat satu pun model universal yang cocok untuk diterapkan oleh semua sekolah. Disertasi ini menghasilkan pemodelan pemanfaatan TIK sekolah yang dibangun dengan menggunakan pendekatan data empiris berdasarkan hasil survei yang dikumpulkan dari 544 sekolah di Indonesia. Dalam proses awal, literatur dan pendapat ahli setempat dieksplorasi untuk mengidentifikasi faktor-faktor utama dalam proses pemanfaatan TIK di sekolah. Faktor-faktor ini kemudian digunakan sebagai pedoman untuk merancang instrumen pengumpulan data yang terdiri dari 50 pertanyaan. Variabel yang paling diskriminatif diidentifikasi menggunakan Analisis Principal Component, yang menunjukkan bahwa pemanfaatan TIK di sekolah memiliki tujuh principal component dengan masing-masing bobot: (1) Fasilitas TIK (20,35%); (2) Pemanfaatan TIK dalam administrasi (14,89%); (3) Pemanfaatan TIK dalam pengajaran dan pembelajaran (12,71%); (4) Keterampilan pengguna (11,52%); (5) Kebijakan (6,61%); (6) Pendanaan (6,53%) dan (7) Infrastruktur TIK dasar (6,29%). principal components kemudian diproses ulang berdasarkan uji kausalitas statistik yang secara empiris mencerminkan kasus-kasus yang terjadi sekolah. Model ini menunjukkan tujuh principal component yang berkontribusi terhadap hasil ujian nasional sekolah.

---

The utilization of Information and Communication Technology (ICT) in the school environment has been widely acknowledged by many prominent studies. However, many of them also show that there is no single universal model suitable to be implemented by all schools. This study produce a modelling of school ICT utilization which is built by using an empirical data driven approach based on survey results data collected from 544 schools in Indonesia. In the initial process, literature and local expert opinions were explored to identify the main factors in an ICT utilization process in school. These factors were then used as guidelines for a design of data collection instrument which consisted of 50 questions. The most discriminative variables are identified using Principal Component Analysis, which indicates that ICT utilization in schools have seven principal components with each weight: (1) ICT facilities (20.35%); (2) utilising ICT in administration (14.89%); (3) utilising ICT in teaching and learning (12.71%); (4) user skill (11.52%); (5) policy (6.61%); (6) financial (6.53%) and (7) basic ICT infrastructure (6.29%). The principal components are subsequently reprocessed based on a statistical causality test that reflects from empirical schools cases. The model shows seven principal components which contribute to schools' national examination results."

"Speech Emotion Recognition adalah teknologi yang mampu bisa mendeteksi emosi lewat data suara yang diproses oleh sebuah mesin. Media yang sering digunakan untuk menjadi media interaksi antara 2 orang atau lebih yang saat ini sedang digunakan oleh banyak orang adalah Podcast, dan Talkshow. Seiring berkembangya SER, penelitian terakhir menunjukkan bahwa penggunaan metode Deep Learning dapat memberikan hasil yang memuaskan terhadap sistem SER. Pada penelitian ini akan diimplementasikan model Deep Learning yaitu dengan Recurrent Neural Network (RNN) variasi Long Short Term Memory (LSTM) untuk mengenali 4 kelas emosi (marah, netral, sedih, senang). Penelitian ini menguji model yang digunakan untuk mengenali emosi dari fitur akustik pada data secara sekuensial. Skenario training dan testing dilakukan dengan metode one-against-all dan mendapatkan hasil (1) Dataset talkshow mengungguli dataset podcast untuk tipe 1 dan 2 dan untuk semua emosi yang dibandingkan; (2) Untuk dataset podcast pada emosi marah, senang, dan sedih didapatkan akurasi optimal pada dataset tipe 1 yaitu 67.67%, 71.43%, dan 68,29%, sedangkan untuk emosi netral didapatkan akurasi terbaik pada dataset tipe 2 dengan 77.91%; (3) Untuk dataset talkshow pada emosi marah, netral, dan sedih didapatkan akurasi terbaik pada dataset tipe 2 yaitu 78.13%, 92.0%, dan 100%. Dapat disimpulkan bahwa dataset talkshow secara garis besar memberikan hasil yang lebih optimal namun memiliki variasi data yang lebih sedikit dari dataset podcast. Dari sisi panjang data, pada penelitian ini didapatkan akurasi yang lebih optimum pada dataset dengan tipe 2.

---

Speech Emotion Recognition is a technology that is able to detect emotions through voice data that is processed by a machine. Media that is often used to be a medium of interaction between two or more people who are currently being used by many people are Podcasts, and Talkshows. As SER develops, recent research shows that the use of the Deep Learning method can provide satisfactory results on the SER system. In this study a Deep Learning model will be implemented, this study uses Long Short Term Memory (LSTM) as one of the variation of Recurrent Neural Network (RNN) to recognize 4 classes of emotions (angry, neutral, sad, happy). This study examines the model used to recognize emotions from acoustic features in sequential data. Training and testing scenarios are conducted using the one-against-all method and get results (1) The talkshow dataset outperforms the podcast dataset for types 1 and 2 and for all emotions compared; (2) For the podcast dataset on angry, happy, and sad emotions, the optimal accuracy in type 1 dataset is 67.67%, 71.43%, and 68.29%, while for neutral emotions the best accuracy is obtained in type 2 dataset with 77.91%; (3) For the talkshow dataset on angry, neutral, and sad emotions the best accuracy is obtained for type 2 datasets, namely 78.13%, 92.0%, and 100%. It can be concluded that the talkshow dataset in general gives more optimal results but has fewer data variations than the podcast dataset. In terms of data length, this study found more optimum accuracy in dataset with type 2."

"Konsep design system berangkat dari kebutuhan dari organisasi teknologi informasi untuk menerapkan komponen produk yang bersifat reusable, konsisten, dan mudah untuk dijaga. Beberapa tahun terakhir, banyak organisasi yang menerapkan kosnsep design system ini untuk meningkatkan kualitas dari produk yang mereka hasilkan. PT. Nusa Satu Inti Artha atau yang biasa disebut DOKU sedang menghadapi masalah consistency pada design dan penerapan kode pada bagian frontend dari produk mereka. Maka dari itu, sebuah design system dibutuhkan sebagai suatu penerapan single source of truth baik dari sisi desain maupun code. Untuk membuat sebuah design system ada faktor unik yang perlu diperhatikan untuk memastikan pembuatan design system menjadi berdampak kuat pada organisasi tersebut. Faktor unik tersebut adalah timing, team dan project. Dalam konteks timing, DOKU sudah berumur lebih dari 8 tahun. Organisasi DOKU sudah memiliki lebih dari 20 tim engineer. Dari sisi project structure, design system ini nantinya diharapkan menjadi single source of truth baik untuk implementasi pada produk web dan mobile. Proses pembuatan design system ini akan menggunakan metodologi design science research dan atomic design. Dalam membuat artifak design system, metodologi design science research digunakan. Artifak dalam konteks ini adalah design system untuk DOKU. Disisi lain atomic design merupakan sebuah metodologi yang dikembangkan oleh Brad Frost untuk mengembangkan atau membuat sebuah design system. Atomic design dibagi menjadi komponen yang lebih kecil yaitu atom, molecule, dan organisms. Untuk menghasilkan design system yang baik, metodologi ini tidak bersifat berurutan bisa bersifat bolak balik dari tiap tahap tahapnya. Hasil akhir dari penulisan skripsi ini adalah sebuah design system yang fokus terhadap bidang user interface dan implementasinya, yang dibuat untuk memenuhi kebutuhan para engineer DOKU.

---

The concept of system design departs from an IT organization's need to implement product components that are reusable, consistent, and easy to maintain. In recent years, many organizations have implemented this concept design system to improve their products' quality. PT. Nusa Satu Inti Artha, commonly known as DOKU, faces consistency problems in designing and implementing code on the front end of their product. Therefore, we need to apply a single source of truth in terms of design and code, namely, a design system. To create a design system, unique factors need to be considered to ensure that the organization's design system is made impactful. The unique factors are timing, team, and project. In terms of timing, DOKU is more than eight years old. The DOKU organization already has more than 20 engineering teams. In terms of project structure, this system design is expected to become a single source of truth both for web and mobile products. The process of making this design system will use design science research methodology and atomic design. Design science research is a methodology used to create information systems to build an artifact. The artifact in this context is the design system for DOKU. On the other hand, atomic design is a methodology developed by Brad Frost to develop or create a design system. Atomic design is divided into smaller components, namely atoms, molecules, and organisms. These two methodologies are not sequential to reiterate the existing process to produce an impactful design system. The final result of this thesis is a design system that is focused on the user interface area and its implementation designed to meet the needs of DOKU engineers."