Judul: Sentiment Analysis of Oppenheimer Movie Trailer Comments on YouTube using GRU and FastText Embedding
Abstrak: Pada era internet saat ini, trailer umumnya diunggah melalui platform media sosial seperti YouTube. Melalui platform ini, penonton dapat mengakses serta memberikan sentimen mereka terhadap trailer film dengan mudah. Analisis sentimen terhadap komentar trailer film perlu dilakukan agar diperoleh trailer yang disukai oleh penonton sehingga minat penonton untuk menonton film tersebut dapat meningkat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Natural Language Processing (NLP) dengan metode word embedding FastText dan arsitektur Gated Recurrent Unit (GRU) untuk analisis kecenderungan sentimen komentar di dalam trailer film Oppenheimer. Berdasarkan hasil pelatihan dan evaluasi diperoleh model TextBlob VADER sebagai model terbaik dengan accuracy bernilai 0,93. Hasil analisis kecenderungan sentimen pada masing-masing trailer film menggunakan model ini menghasilkan pengamatan bahwa trailer 2 lebih diminati penonton dibandingkan trailer 1. Selain itu, penelitian ini juga telah berhasil mengembangkan aplikasi web app sederhana untuk membantu proses analisis sentimen., In today's internet era, trailers are commonly uploaded on social media platforms like YouTube where viewers can easily access them and express their opinions. Sentiment analysis for a movie trailer is needed in order to create a trailer that is liked by the viewer so that it can increase the viewer’s interest in watching the movie. This research aims to develop a Natural Language Processing (NLP) model using the FastText word embedding method and Gated Recurrent Unit (GRU) architecture for analyzing sentiment tendencies in comments on the Oppenheimer’s movie trailers. Based on the training and evaluation results, the TextBlob VADER model was found to be the best model with an accuracy of 0,93. The sentiment trend analysis on each movie trailer using this model showed that trailer 2 was more favored by viewers compared to trailer 1. Additionally, this research successfully developed a simple web app to assist in the sentiment analysis process.
Keyword: analisis sentimen, fasttext word embedding, gated recurrent unit, trailer film, youtube

Judul: Implementation of Support Vector Machine Algorithm for Sentiment Analysis of Flip Application Reviews on Google Play Store Site
Abstrak: Flip merupakan start-up kreasi pemuda Indonesia yang memiliki popularitas dan rating tinggi pada situs Google Play Store. Hal tersebut membuat tuntutan terhadap mutu pelayanan aplikasi juga semakin meningkat, sehingga muncul beragam komentar di kolom ulasan. Analisis sentimen merupakan salah satu cara untuk mengetahui polaritas opini yang memungkinkan klasifikasi ulasan ke dalam kelas bersentimen positif, netral, atau negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perbedaan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) menggunakan kernel linear, kernel polynomial, dan kernel Radial Basis Function (RBF) pada tiga fitur n-gram (unigram, bigram, dan trigram) serta melakukan analisis sentimen terhadap ulasan para pengguna aplikasi Flip. Algoritma Multi-Class SVM One Against All (OAA) diterapkan karena terdapat tiga kelas sentimen. Selain itu, algoritma Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) diterapkan untuk mengatasi ketidakseimbangan pada data. Pemodelan SVM menggunakan kernel RBF pada fitur unigram menghasilkan performa terbaik dalam mengklasifikasikan sentimen dengan nilai akurasi dan macro average F1-score yang didapat sebesar 89% dan 70%. Secara keseluruhan, kernel linear dan RBF pada ketiga fitur n-gram memberikan hasil klasifikasi terbaik. Sebaliknya, kernel polynomial memberikan hasil klasifikasi terendah. Fitur unigram memberikan hasil klasifikasi terbaik dan fitur trigram memberikan hasil klasifikasi terendah untuk ketiga kernel., Flip is a start-up created by Indonesian youth that has high popularity and ratings on the Google Play Store site. This makes the demands on the quality of application services also increase, thus various comments appear in the review column. Sentiment analysis is one way to find out the polarity of opinions that allows the classification of reviews into classes that have positive, neutral or negative sentiments. This study aims to identify differences in the performance of the Support Vector Machine (SVM) algorithm using a linear kernel, a polynomial kernel, and a Radial Basis Function (RBF) kernel on three n-gram features (unigram, bigram, and trigram) and to conduct sentiment analysis on the reviews of Flip application users. The Multi-Class SVM One Against All (OAA) algorithm is applied because there are three sentiment classes. In addition, the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) algorithm was applied to overcome the data imbalance. SVM modeling using the RBF kernel on the unigram feature produces the best performance in classifying sentiment with an accuracy value and a macro average F1-score obtained at 89% and 70%. Overall, the linear kernel and RBF kernel on the three n-gram features give the best classification results. On the other hand, the polynomial kernel gives the lowest classification result. The unigram feature gives the best classification result and the trigram feature gives the lowest classification result for the three kernels.
Keyword: flip, kernel, n-gram, sentiment analysis, support vector machine

Judul: Warna bulu kucing ras Persia : variasi pola warna dan pewarisannya
Abstrak: Kucing Persia merupakan kucing ras yang paling umum dijumpai di Indonesia. Kucing Persia memiliki bulu yang panjang dengan variasi warna bulu yang sangat beragam. Perkawinan yang lebih terarah sangat perlu dilakukan untuk meningkatkan kualitas genetik warna dan pola warna bulu kucing. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari variasi warna dan pola warna bulu kucing Persia yang terdapat di Indonesia, yang dilakukan di kantor pusat Cat Fancy Indonesia mulai bulan Oktober 2000 sampai Januari 2001. Data yang digunakan merupakan data pedigree kucing Persia yang tercatat di Cat Fancy Indonesia dari tahun 1997 sampai Oktober 2001 yang terdiri dari 187 jantan dan 258 betina, selain itu juga dilakukan pengamatan langsung kepada tiga penyayang dan breeder kucing yang ada di Bandung. Secara umum tercatat 104 penyayang dan breeder kucing ras di Indonesia, 74,04% terdapat di Jawa Barat dan sisanya (25%) terdapat di daerah Jakarta. Jumlah kucing Persia yang lahir di Indonesia adalah 387 kucing (87,16%), yang terdiri dari 163 (42,12%) jantan dan 224 (57,88%) betina. Jumlah kucing Persia yang diimpor ke Indonesia adalah sebanyak 57 (12,845%) yang terdiri dari 23 (40,35%) jantan dan 34 (59,65%) betina. Jumlah kucing Persia yang terdapat di Jawa Barat (84,14%) lebih banyak dibanding jumlah kucing Persia yang ada di Jakarta (14,86%). Secara umum warna bulu cream (9,01%) dan pola warna solid (34,01%) memiliki persentase tertinggi. Warna cream merupakan warna dilusi dari warna merah (red) yang dapat dihasilkan dari berbagai macam kombinasi warna bulu yang dimiliki tetua sebelumnya, sebagai contoh dari perkawinan tetua yang memiliki warna bulu cream dengan red smoke. Perkawinan antara tetua yang memiliki warna dan pola warna bulu yang tidak murni dapat menghasilkan turunan yang memiliki warna dan pola warna bulu yang bervariasi.
Keyword: