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: Effectiveness of Microwave Oven against B. cereus to Reach Food Safety Objective in Cook-chill Foods
Abstrak: Cook-chill foods are meal that being cooked and then chilled quickly until further consumption. Usually before being consumed, the foods are reheated by the consumers to improve the organoleptic property and also to destroy bacteria. One of the things that need to be considered is that cook-chill foods that are originated from grains like rice or wheat are vulnerable to be contaminated by pathogen, especially Bacillus cereus. Another problem is that on the packaging of specific cook-chill food that being investigated, there is only instruction manual on how to reheat the food with 1800 W microwave oven. Microwave oven that is being used in household level is usually lower than 1000 W, so there is a possibility under-cooking may happen because there is no standardization on how to heat food with microwave on household level. The research was conducted in five steps, which were; (1) investigation of standard plate count and B. cereus count on two cook-chill foods (spaghetti bolognaise and black pepper chicken rice), (2) challenge test on those cook-chill foods to evaluate the growth of B. cereus on cook-chill food on 15oC, (3) challenge test to evaluate inactivation of vegetative cells and spores of B. cereus by microwave oven (850 watt and 410 watt), (4) to evaluate if FSO of those cook-chill foods could be achieved based on data gathered in the previous results, and (5) to study the effect of microwave oven and moist heat against leakages of nucleic acids and proteins of B. cereus. The results of this research were that microwave oven with 850 watt power could still reach food safety objective (FSO) when cook-chill foods were being reheated for the recommended time on the packagings (45 seconds for spaghetti bolognaise and 2 minutes for black pepper chicken rice), however when using 410 watt microwave oven, FSO could not be achieved. The mechanism of which why microwave oven could destroy vegetative cell and spores of B. cereus was also investigated. The result was that heat treatment using microwave oven differed when compared to moist heat since heat treatment using microwave oven caused leakages of nucleic acid and protein content of the vegetative cells and spores of B. cereusin much larger effect than moist heat.
Keyword: cook-chill foods, Bacillus cereus, microwave, rice, spaghetti, food safety objective