Judul: Perbandingan klasifikasi rocchio dan multinomial naive bayes pada analisis sentimen data twitter bahasa indonesia
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui isu tertentu dari data Twitter Bahasa Indonesia dan melakukan klasifikasi sentimen dalam 3 jenis yaitu positif, negatif dan netral menggunakan metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan Rocchio. Penelitian ini menganalisis hasil perbandingan antara metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dengan metode klasifikasi Rocchio. Rata-rata akurasi hasil klasifikasi menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes adalah sebesar 72.193% menunjukkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan Rocchio yaitu sebesar 70.673%. Selanjutnya dilakukan proses pelabelan ulang sentimen dengan bantuan clustering. Hasil klasifikasi setelah pelabelan ulang adalah sebesar 85.399% untuk Mulltinomial Naïve Bayes dan sebesar 96.283% untuk Rocchio dengan waktu komputasi Rocchio lebih cepat sebesar 35.70%.
Keyword: Analisis Sentimen, Klasifikasi, Naïve Bayes, Rocchio

Judul: Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor untuk Analisis Hoax.
Abstrak: Hoax adalah informasi sesat dan berbahaya yang dapat menyesatkan persepsi manusia dengan menyampaikan informasi palsu sebagai kebenaran. Hoax mampu mempengaruhi banyak orang dengan menodai suatu citra dan kredibilitas. Salah satu cara dalam bidang Information Retrieval yang dapat digunakan untuk membedakan berita hoax dan non-hoax adalah dengan menggunakan metode klasifikasi teks. Metode klasifikasi yang akan digunakan pada penelitin ini adalah metode K-Nearest Neighbor dan dibandingkan dengan Multinomial Naive Bayes. Data pada penelitian ini berupa 300 dokumen hoax dan 300 dokumen non-hoax. Data dibagi menjadi 10 model pengujian menggunakan metode k-fold cross validation. Hasil akurasi tertinggi dari klasifikasi K-Nearest Neighbor sebesar 81.67% sedangkan Multinomial Naive Bayes menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 93.33%. Hasil akurasi rata-rata dari klasifikasi K-Nearest Neighbor sebesar 77.50% dan Multinomial Naive Bayes sebesar 85.83%.
Keyword: hoax, klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Multinomial Naive Bayes

Judul: Granular venereal disease ( GVD ) lepuh kecil pada vagina sapi teori terbentuknya dan cara pengobatannya
Abstrak: Isseponi pada tahun 1887 (dalam Williams, W.L. 1950) pertama sekali menemukan penyakit ini dengan mengamati ada nya lepuh-lepuh atau nodul dan peradangan pada mukosa vulva dan menduga merupakan penyebab terjadinya ketidak suburan dan abortus pada sapi. Sedang beberapa ahli menyatakan bahwa GVD bukan merupakan penyebab terjadinya ketidak suburan dan abortus, hanya kemungkinan adanya infeksi sekunder yang menyebabkan terjadinya sterilitas dan abortus. Sampai sekarang agen penyebab penyakit ini masih belum diketahui dengan pasti, ada yang menyatakan disebabkan oleh virus, bakteri, protozoa ataupun micoplasma. - Masa inkubasi penyakit 2 sampai 3 minggu dan dapat berjalan kronis dan ringan tanpa menimbulkan gangguan dan dapat juga berlangsung akut dan parah. Sering penyakit ini dapat sembuh sendiri tanpa diketahui pemunculannya lebih dahulu sehingga pemilik ternak tidak mengetahui hewannya pernah terserang penyakit Venereal Granular ini. Penularan paling sering terjadi melalui perkawinan alam dimana sapi-sapi jantan dapat berperan sebagai penye bar penyakit ke sapi-sapi betina lain. ...
Keyword: