Judul: Indonesian Sentiment Analysis on Twitter Using a Lexicon-Based Tree Structure
Abstrak: Jumlah opini publik yang tersebar di berbagai media semakin meningkat seiring berkembangnya teknologi, informasi, dan komunikasi. Melihat hal tersebut, tidak mungkin untuk membaca setiap opini yang disampaikan satu per satu untuk mendapatkan sentimen yang disampaikan oleh masyarakat. Analisis sentimen atau biasa disebut opinion mining dapat dijadikan suatu solusi untuk mendapatkan sentimen publik. Analisis sentimen dapat mengklasifikasikan teks yang mengandung opini sebagai kelas positif, negatif, atau netral secara otomatis. Analisis sentimen berbasis leksikon adalah salah satu pendekatan yang dapat menghasilkan performa yang baik pada lintas topik pembicaraan, dapat dengan mudah ditingkatkan dengan berbagai sumber pengetahuan, dan tidak memerlukan pelatihan lebih lanjut. Secara umum, pendekatan dalam analisis sentimen terbagi ke dalam dua hal, yaitu pendekatan berbasis corpus dan pendekatan berbasis leksikon. Pendekatan berbasis corpus memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan pendekatan berbasis leksikon. Namun, pendekatan berbasis corpus sangat bergantung pada kualitas dan jumlah data pelatihan. Sebaliknya, metode berbasis leksikon menghasilkan performa yang baik pada lintas topik pembicaraan, dapat dengan mudah ditingkatkan dengan berbagai sumber pengetahuan, dan tidak memerlukan pelatihan lebih lanjut. Penelitian analisis sentimen berbasis leksikon pada bahasa Indonesia telah banyak dilakukan. Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya menjelaskan bahwa sentimen leksikon Indonesia lebih cocok digunakan pada analisis sentimen bahasa Indonesia dibandingkan sentimen leksikon Inggris seperti SentiWordNet. Pada penelitian-penelitian sebelumnya, analisis sentimen berbasis leksikon hanya menghitung frekuensi kemunculan kata berdasarkan sentimen leksikon saja tanpa memperhatikan makna dalam hubungan antarkata. Selain itu, kekurangan lainnya pada penelitian sebelumnya adalah belum dapat menangani bahasa tidak baku dan sentimen leksikon Indonesia yang digunakan masih relatif sedikit. Hubungan antarkata merupakan suatu hal yang penting dalam analisis sentimen. Jika hubungan antarkata tidak diperhatikan, dapat menyebabkan hilangnya informasi pada hubungan setiap kata. Adapun hubungan antarkata dapat mengubah polaritas sentimen (positif, negatif, atau netral) pada teks. Hubungan antarkata dalam suatu teks dapat direpresentasikan dengan baik menggunakan struktur tree sebagai suatu hirarki pembentukan kalimat. Penelitian analisis sentimen berbasis tree sebelumnya hanya memanfaatkan struktur tree sebagai ekstraksi fitur yang hasilnya kemudian digunakan pada pelatihan berbasis machine learning dan deep learning. Namun, penelitian tersebut memiliki biaya komputasi yang lebih besar dibandingkan analisis sentimen berbasis leksikon karena melakukan konstruksi tree sekaligus pelatihan data. Oleh karena itu, struktur tree digunakan pada pendekatan berbasis leksikon untuk memperkecil biaya komputasi. Berdasarkan permasalahan pada penelitan sebelumnya, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa analisis sentimen berbasis leksikon sebelumnya dengan menangani kata tidak baku, menambahkan kata pada sentimen leksikon, dan menggunakan struktur tree sebagai interpretasi hubungan antarkata dalam suatu teks. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan model analisis sentimen berbasis leksikon yang memiliki performa tinggi dan stabil pada berbagai lintas topik tanpa pelatihan. Penelitian ini menggunakan dua metode yaitu metode tanpa tree dan berbasis tree. Metode tanpa tree hanya menghitung frekuensi kemunculan kata dalam penentuan hasil klasifikasi. Adapun hasil klasifikasinya ditentukan berdasarkan perbandingan frekuensi kemunculan kata positif dan negatif. Jika frekuensi kata positif lebih besar, klasifikasinya bernilai positif. Hal tersebut berlaku sebaliknya. Namun, jika frekuensi kata positif dan negatif bernilai sama, hasil klasifikasinya bernilai netral. Sedangkan metode berbasis tree, menggunakan struktur tree sebagai interpretasi kata dalam suatu teks. Pembentukan tree diawali dengan membuat subtree pada klausa. Jika teks termasuk ke dalam kalimat
Keyword: lexicon-based, lexicon addition, sentiment analysis, tree structure, Twitter

Judul: Analisis sentimen data twitter menggunakan naive bayes dengan negation handling pada data twitter bahasa Indonesia
Abstrak: Penelitian ini melakukan klasifikasi sentimen dalam 3 jenis yaitu positif, negatif dan netral menggunakan metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes. Analisis sentimen dalam penelitian ini menggunakan data Twitter Bahasa Indonesia dengan data seimbang. Negation Handling memiliki peran untuk menambah akurasi dari klasifikasi. Penelitian awal menunjukkan hasil akurasi Naïve Bayes sebesar 71.07% dan dengan menggunakan Negation handling sebesar 71.48%. Ini menunjukkan bahwa dengan Negation Handling terjadi peningkatkan akurasi sebesar 0.41%. Hasil akurasi belum menunjukkan hasil yang baik, maka dilakukan pelabelan ulang dengan dengan bantuan clustering untuk melihat pengelompokan datanya. Setelah mengalami pelabelan ulang, akurasi yang didapatkan dengan Naïve Bayes adalah sebesar 90.07% dan dengan menggunakan Negation Handling sebesar 92.71%. Negation Handling meningkatkan akurasi sebesar 2.64%.
Keyword: analisis sentimen, klasifikasi, naïve bayes, Negation Handling, twitter

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: