Judul: Analisis Popularitas IPB berdasarkan Data Twitter Menggunakan Awan Kata, Geovisualisasi, dan Pemodelan Klasifikasi
Abstrak: Twitter merupakan media sosial yang sangat aktif digunakan di Indonesia. Twitter menjadi suatu media untuk para data analis untuk menggali informasi mengenai masalah-masalah yang ada di media sosial. Karakteristik yang dilihat adalah mengenai topik yang sering dibahas mengenai IPB, pemetaan frekuensi tweets pada berbagai wilayah di Indonesia, dan perbandingan tweets dengan 9 universitas lain terbaik di Indonesia. Hal yang akan dibandingkan adalah program pendidikan, sumber daya manusia, dan kemahasiswaan. Pelabelan respon tersebut akan menggunakan otomatisasi dengan memanfaatkan metode pemodelan klasifikasi seperti regresi logistik, support vector machine, mutlilayer perceptron, bayes naif, dan hutan acak. Penelitian ini akan menggunakan awan kata (word cloud) untuk mengetahui topik yang akan di bahas. Kemudian, tweets akan dipetakan secara geovisualisasi berdasarkan lokasi pada bio pengguna pada suatu tweets. Hasil dari penelitian ini menjelaskan bahwa IPB memiliki respon yang positif terhadap topik kemahasiswaan namun masih cenderung negatif pada beberapa topik yang lain. Manfaat dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan untuk Humas IPB dalam melakukan strategi sosialisasi IPB kedepannya.
Keyword: awan kata, geovisualisasi, IPB, klasifikasi, 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: Sarcosporidiasis in slaughter animals
Abstrak: Sarcocystis which belong to the generally occuring parasites for they are found almost all over the countries of the world. Infection of Sarcocystis usually throught inges- tion of feces or flesh of infected animals. The pathogenesis of Sarcosporidiasis is considered as benign but when the Sarcocystis die in a host, sarcocystin or sarcosporidin is liberated thereby which lead to condemnation of meat in the abattoir. Besides condemnation of meat, Sarcocystis also causes: loss of appetite, anemia, lameness, weakness in the lion, diarrhea, fever, pyrexia, paralysis, emaciation, neuro logical disturbances, etc. " Amprolium "at the rate of 100 mg/Kg body weight per day has been practiced for prevention or to minimize Sarco- sporidiasis. Treatment must be started during incubation period. Shedding of Sarcocystis sporocysts in the feces of carnivores is the key factor in the spread of Sarcocystis infection. Therefore, control efforts must be based primarily on measures designed to break the cycle of Sarcocystis.
Keyword: