Judul: Pengembangan Sistem Komunikasi Publik pada Twitter menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes
Abstrak: Kehadiran teknologi informasi dan komunikasi mendorong adanya perubahan manajemen organisasi secara keseluruhan termasuk komunikasi publik. Bentuk komunikasi publik tidak hanya dilakukan secara tatap muka, tetapi juga banyak dilakukan melalui media sosial seperti Twitter. Beberapa topik pembicaraan di Twitter dapat digolongkan menjadi kategori tertentu. Penggolongan tweet ke dalam kategori tertentu tersebut dapat dilakukan menggunakan metode Naïve Bayes. Manfaat mengelompokkan tweet ini untuk memudahkan penyebaran informasi kepada publik ke dalam topik tertentu. Penelitian ini mengklasifikasikan tweet dari akun Twitter Walikota Bogor Bima Arya. Twitter tersebut digunakan sebagai media komunikasi publik dengan masyarakat Kota Bogor. Penelitian ini menggunakan 5 kategori, yaitu event, infrastruktur, pendidikan, berita, dan uncategorized. Tweet dikelompokkan berdasarkan kemiripan antar tweet dalam setiap kategori. Tingkat akurasi dari hasil klasifikasi sebesar 64% dari 81 tweet yang diuji. Meskipun akurasi yang didapatkan belum cukup baik namun sistem sudah dapat menampilkan hasil dari tweet beserta kategorinya.
Keyword: klasifikasi naïve Bayes, komunikasi publik, Twitter

Judul: Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes pada Data Twitter Bahasa Indonesia.
Abstrak: Penelitian ini mengklasifikasi analisis sentimen dalam 3 jenis yaitu positif, negatif, dan netral pada data Twitter Bahasa Indonesia yang terkait dengan Institut Pertanian Bogor, IPB, dan Bogor Agricultural University menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Klasifikasi analisis pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui isu tertentu dan melakukan perbandingan hasil akurasi antara metode klasifikasi Multinomial Naive Bayes dan metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari penelitian ini sebesar 73.84% untuk metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan 74.77% untuk metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes. Adanya peningkatan hasil akurasi dari penelitian sebelumnya sebesar 7.42% untuk metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan 3.68% untuk metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes, peningkatan yang terjadi dikarenakan penggunaan pemilihan fitur Tf-idf dalam penelitian ini. Pemilihan fitur Tf-idf memiliki peran untuk menambah akurasi dari klasifikasi.
Keyword: Analisis Sentimen, Klasifikasi, Naïve Bayes, Pemilihan Fitur, Twitter

Judul: Essential Fatty Acid Requirements of Catfish (Clarias batrachus Linn.) for Broodstock Development
Abstrak: This experiment was conducted to determine essential fatty acid requirements of catfish (Clarias batrachus Linn.) for broodstock development. The basic diet supplied to the test fish had protein and fat content 46.51 - 48.29% and 5.8 - 5.96% respectively. The five test diets differed in the essential fatty acid (EFA) level. Diet A contained 0.21% (36-fatty acid and 0.03% S3-fatty acid; diet B 0.67% d6-fatty acid and 2.09%&3-fatty acid; diet C 2.24KU6-fatty acid and 0.07%&3-fatty acid; diet 0 1.85%(;36-fatty acid and 0.56% a3-fatty acid; diet E 0.26% a6 fatty acid and 1.68% d3-fatty acid. Most of US-fatty acid in diet B and D were 1$:3 (33, on the other hand those in diet E were 20:s c33 and 22:6 W3.
Keyword: