Judul: Deteksi spam pada Twitter menggunakan algoritme Naive Bayes
Abstrak: Di era berkembangnya penggunaan Internet, Twitter merupakan salah satu layanan jejaring sosial yang sering digunakan sebagai alat komunikasi yang saling menghubungkan antar pengguna. Selain itu Twitter juga dimanfaatkan sebagai media untuk promosi, kampanye politik, dan sarana protes. Twitter dihadapkan pada berbagai masalah seperti gangguan privasi pengguna dan spam pada Twitter. Dengan adanya masalah spam, perlu dilakukan klasifikasi untuk tweet spam dan bukan spam. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi tweet spam dan bukan spam. Hal tersebut dapat dilakukan dengan klasifikasi, terdapat berbagai macam metode klasifikasi, salah satu metode dalam data mining untuk mengklasifikasikan spam dan bukan spam adalah Naïve Bayes. Naïve Bayes banyak digunakan karena kesederhanaan algoritme dan mudah untuk diimplementasikan. Penelitian ini mengumpulkan data spam dari Twitter dengan mengidentifikasi terlebih dahulu akun yang diduga sebagai spammer. Penelitian ini menggunakan 70% data latih dan 30% data uji dengan metode klasifikasi Naïve Bayes. Data Twitter yang diperoleh merupakan data teks yang masih banyak mengandung kata-kata yang tidak baku, sehingga dibutuhkan tahap praproses, tahap yang dilakukan adalah tokenizing, filtering, normalisasi kata, stemming. Akurasi hasil klasifikasi tweet spam dan bukan spam adalah 95.57%. Kata kunci: klasifikasi spam, Naïve Bayes, text mining, Twitter
Keyword: Naïve Bayes, spam classification, text mining, Twitter

Judul: Klasifikasi Spammer Pada Twitter Berdasarkan Perilaku Pengguna Menggunakan Algoritme C5.0.
Abstrak: Twitter menjadi salah satu media sosial yang populer di dunia maya. Twitter dapat dijadikan sarana penyebaran informasi dalam status pengguna, hal ini membuka peluang bagi beberapa pihak untuk menyebarkan spam. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik perilaku spammer di Twitter. Penelitian ini difokuskan terhadap perilaku pengguna bukan pada isi konten tweet pada Twitter. Algoritme klasifikasi yang digunakan adalah algoritme C5.0 yang menghasilkan model klasifikasi pohon keputusan dan berbasis aturan. Klasifikasi dilakukan dengan data Twitter pada periode Januari 2015–Agustus 2015. Penelitian ini menggunakan 11 atribut yang menunjukan perilaku pengguna Twitter. Klasifikasi spammer menggunakan algoritme C5.0 telah berhasil dilakukan. Untuk model berbasis pohon keputusan menghasilkan 4 aturan dengan akurasi 91%, sedangkan model berbasis aturan menghasilkan 3 buah aturan dengan akurasi 91%. Atribut yang muncul pada aturan pohon keputusan dan berbasis aturan adalah usia akun dan rataan tweet per hari.
Keyword: C5.0, klasifikasi spammer, perilaku spammer, spammer, Twitter

Judul: Pengaruh Konsentrasi Katalis Methyl Ester Sulfonic Acid Terhadap Sifat Fisikokimia Gliserol Ester Oleat yang Dihasilkan
Abstrak: Glycerol is a by-product from palm olein biodiesel industry which could be value-added to obtain various products. One of the alternatives is to modify glycerol become glycerol ester oleat. Before processing, glycerol was first refined using 5% (v/v) phosphoric acid 85%. The refinery showed that glycerol content was increased from 49% to 80%. Glycerol was then esterified with oleic acid and catalyst methyl ester sulfonic acid (MESA) to obtain glycerol ester. Esterification was conducted at 240°C and nitrogen atmosphere using 200 rpm of mixing for 90 minutes. The best catalyst concentration used in esterification process is at 0,5% and resulting glycerol ester oleat with acid number 48,07 mg KOH/g sample, density of 0,9124 g/cm3, viscosity 68,32 cP (25°C), kinematic viscosity 36 cSt (40°C), flash point 230°C and pour point -15°C.
Keyword: glycerol ester, glycerol