Judul: Analisis Klasifikasi Sentimen Twitter Terhadap Kinerja Layanan Provider Telekomunikasi Menggunakan Varian Naïve Bayes
Abstrak: Pengguna telekomunikasi di Indonesia dari tahun ke tahun terus tumbuh dengan pesat. Seiring dengan kebutuhan publik yang terus meningkat akan komunikasi baik melalui layanan sms, telepon, maupun datamengakibatkan terjadi persaingan para provider telekomunikasi untuk menarik atau mempertahankan pelanggannya. Opini Pelanggan menunjukkan tingkat kualitas layanan yang dilakukan oleh provider. Berbagai opini yang dikemukakan oleh pelanggan tentang provider telekomunikasi dapat diketahui melalui media sosial Twitter. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk menganalisis opini ini adalah dengan melakukan klasifikasi pada data mentah dari Twitter. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan adalah Multinomial Naive Bayes Tree. Metode Multinomial Naïve Bayes Tree merupakan adaptasi dari Metode Multinomial Naïve Bayes dan Metode Decision Tree. Metode Multinomial Naïve Bayes merupakan metode Naïve Bayes untuk menangani teks atau dokumen. Multinomial naïve bayes mengembangkan klasifikasi teks di setiap node pada pohon keputusan. Dokumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah komentar dari pengguna Twitter tentang provider telekomunikasi GSM Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes Tree untuk mengkategorikan opini sentimen pelanggan terhadap penyedia telekomunikasi di Indonesia. Analisis sentimen hanya mencakup kelas positif, negatif dan netral. Hasil analisis klasifikasi sentimen Twitter terhadap penyedia layanan kinerja telekomunikasi menggunakan Multinomial Naïve Bayes Tree menghasilkan akar pohon keputusan pada kata "Aktif" di mana probabilitas dari kata "Aktif" dalam metode Multinomial Naive Bayes diperoleh pada kelas positif. Tingkat akurasi tertinggi dalam mengevaluasi hasil klasifikasi sentimen Twitter / evaluasi dengan menggunakan dataset yang sama menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes Tree (MNBTree) pada 145 fitur adalah 16,26 % sedangkan metode Multinomial Naïve Bayes (MNB) memberikan akurasi tertinggi pada data keseluruhan 1665 fitur yaitu 73,15%. Manfaat yang diharapkan dalam penelitian ini bahwa penyedia telekomunikasi dapat mengevaluasi kinerja dan layanan untuk mencapai kepuasan pelanggan dari berbagai keluhan yang dihadapi.
Keyword: Kinerja layanan, Multinomial Naïve Bayes Tree, Naïve Bayes, Opini Sentimen, Provider Telekomunikasi Indonesia, Twitter.

Judul: Analisis Sentimen Twitter dengan Klasifikasi Naïve Bayes menggunakan Seleksi Fitur Mutual Information dan Inverse Document Frequency
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi data tweet pada Twitter menjadi 3 sentimen yaitu positif, negatif, dan netral. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 3195 yang terdiri atas 1065 tweet positif, 1065 tweet negatif, dan 1065 tweet netral. Data dibagi menjadi dua subset data yang terdiri atas 80% data latih dan 20% data uji. Data latih akan digunakan dalam tahapan seleksi fitur dengan melakukan 5 kali percobaan sementara data uji digunakan untuk melakukan pengujian terhadap sistem klasifikasi yang telah dibuat dengan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes. Penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 71.89% untuk seleksi fitur Mutual Information dan 60.67% untuk seleksi fitur Inverse Document Frequency. Adapun nilai rata-rata akurasi tiap sentimennya untuk Mutual Information dan Inverse Document Frequency masing-masing yaitu 65.07% dan 50.33% untuk sentimen positif, 69.86% dan 50.52% untuk sentiment negatif, 80.84% dan 80.75% untuk sentimen netral.
Keyword: analisis sentimen, Inverse Document Frequency, klasifikasi, Multinomial Naïve Bayes, Mutual Information, tweet, Twitter

Judul: Electrophoretic Coating of Apatite Compouds on Stainless Steel 316L.
Abstrak: Stainless steel (SS) 316L is a metal which is used to bone plate. However, this metal still has low biocompatibility in a human body. The metal is coated by HAp in order to increase its biocompatibility. HAp on SS 316L is coated by electrophoretic deposition (EPD) method. We used two variables in EPD process, such as voltage and coating time to obtain the best coating. The XRD difractogram showed that SS 316L has been coated by HAp. Physical observation used by microscope optics showed that the best coating is achieved on 120V during 2 minutes.
Keyword: