Judul: Analisis Sentimen Twitter Pemilihan Calon Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia 2019 Menggunakan Metode Neural Network.
Abstrak: Pemilihan umum adalah masalah politik yang berkaitan dengan pergantian pemimpin. Pada Twitter dapat dilakukan penggalian informasi mengenai sentimen masyarakat terhadap calon kandidat dalam pemillu, salah satunya dalam pemilihan Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia 2019. Salah satu teknik penggalian informasi pada Twitter adalah analisis sentimen. Pada penelitian ini, data Twitter dikumpulkan dengan menggunakan API Twitter. Selanjutnya, dilakukan pelabelan data pada setiap tweet. Label data yang diberikan yaitu positif, negatif, dan netral. Pemodelan klasifikasi menggunakan metode Neural Network untuk memprediksi sentimen terhadap data tweet. Data tweet diberikan pembobotan dengan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan algoritme Neural Network yang menggunakan semua term menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 82.84%, nilai sensitivitas sebesar 97% pada sentimen positif, dan nilai spesifisitas tertinggi sebesar 96.51% pada sentimen netral. Nilai akurasi yang cukup tinggi menandakan bahwa model klasifikasi Neural Network mampu memprediksi sentimen pada data Twitter dengan baik.
Keyword: election day, Neural Network, sentimen analysis, tf-idf, Twitter

Judul: Analisis Sentimen pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Pemilihan Gubernur DKI Jakarta 2017).
Abstrak: Pemilihan umum Gubernur DKI Jakarta 2017 menjadi salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter. Tweet dan retweet yang beredar pada saat pemilu mengandung opini dari masyarakat kepada setiap pasangan calon Gubernur dan Wakil Gubernur DKI Jakarta. Penelitian ini memprediksi sentimen masyarakat kepada pasangan calon Gubernur dan Wakil Gubernur DKI Jakarta putaran kedua. Data yang diperoleh adalah tweet yang menyebut kata kunci @AhokDjarot dan @JktMajuBersama. Pengambilan data menggunakan library Tweepy dengan bahasa pemrograman Python 2.7 dilakukan pada tanggal 4, 12, 16, 17, 18, dan 19 April 2017. Penelitian ini membagi sentimen menjadi 3 kelas, yaitu positif, negatif dan netral. Pelabelan dilakukan secara manual kemudian dilakukan pemodelan menggunakan metode Naïve Bayes pada library NLTK. Pembuatan model menggunakan 400 data latih dan pengujian model menggunakan 200 data uji. Hasil penelitian diperoleh akurasi data uji sebesar 60.60% dengan tingkat sensitifitas tertinggi terdapat pada kelas positif dan spesifisitas tertinggi terdapat pada kelas netral.
Keyword: klasifikasi, Naïve Bayes, Pemilu DKI Jakarta 2017, Twitter

Judul: Growth, Concentration Chlorophyll-a, and Structure of Macroalgae Gracilaria edulis in the Culture Media Containing Copper
Abstrak: The physiological responses (specific growth rate, concentration of chlorophyll-a, morphological and anatomical structure of the vegetative cells) of the marine macroalga Gracilaria edulis at the different concentrations of copper (0.01 as control, 0.04, 0.06 and 0,5 ppm) delivered continuously for 28 days under controlled laboratory conditions were investigated. Result showed that the degree of copper toxicity depends on both factor the concentration and exposure time. Copper concentration and day of exposure decreased significantly the specific growth rate (SGR) of the Gracilaria edulis but only 0,5 ppm Cu decreased the chlorophyll-a content when compared to control. Of the various physiological end points measured, growth proved to be the most sensitive response than chlorophyll-a with reductions in specific growth rate (SGR). The reason for this could be related to a greater sensitivity of the enzymes involved in growth than those related to chlorophyll-a or a greater energy needs to maintain cellular integrity and metabolic processes under sublethal Cu stress. In all cases, the main effect on vegetative cells were structure changes in cortex and subcortex cells, compared to control, macroalgae exposed to copper showed depigmentation and blending in the lateral branches, heavy staining of the cell wall and severe damage of cell membrane, while the mucilage and the cell walls was densely fibrillar, thick and heavily stained, the cortex cell was clearly vacuolated, the presence of endophytic on the cell wall and endophytic spores in the mucilage. The presence vacuoles should be related to a metal immobilization mechanism, minimizing the Cu toxicity for cells. The epiphytic bacteria can act as a biofilter diminishing the availability of Cu for macroalgae accumulation.
Keyword: