Judul: Metode Klasifikasi Decision Tree untuk Analisis Hoax.
Abstrak: Hoax merupakan informasi sesat yang dapat menyesatkan persepsi manusia dengan menyampaikan informasi palsu sebagai kebenaran (Chen et al. 2014). Perkembangan teknologi informasi turut serta mendorong penyebaran berita atau informasi hoax, sebanyak 127,9 juta orang menggunakan internet untuk mengakses berita (APJII 2016). Oleh karena itu pada penelitian ini melakukan klasifikasi berita hoax menggunakan metode Decision Tree dengan Algoritme C5.0. Klasifikasi berita hoax pada penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi berita Bahasa Indonesia dan melakukan klasifikasi berita dalam dua kelas yaitu HOAX dan NONHOAX lalu menganalisis hasil perbandingan antara metode Decision Tree dengan metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari penelitian ini 85.83% untuk metode klasifikasi Decision Tree dan Multinomial Naïve Bayes. Berdasarkan hasil dari paired sample t-test menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan akurasi antara Decision Tree dan Multinomial Naïve Bayes.
Keyword: Hoax, Klasifikasi, Decision Tree, Berita, Algoritme C5.0

Judul: Analisis Berita Hoax Menggunakan Klasifikasi Multinomial Naive Bayes dengan Fitur N-Gram.
Abstrak: Hoax merupakan informasi yang menyesatkan dan dapat merusak kredibilitas dan citra seseorang. Pembuat hoax biasanya menggunakan ancaman untuk mengajak atau memanipulasi orang lain untuk mencegah melakukan suatu tindakan. Penyebaran berita hoax akan menjadi penghambat untuk pertumbuhan manusia. Salah satu cara yang dapat dilakukan dalam bidang Information Retrieval untuk membedakan berita hoax dan non-hoax adalah dengan klasifikasi teks. Penelitian ini akan menggunakan klasifikasi multinomial naive bayes untuk membedakan berita hoax dan non-hoax. Fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah fitur n-gram yang merupakan sekuen kata yang dipotong dari awal sampai akhir dokumen. Fitur n-gram yang digunakan terdiri dari unigram, bigram, dan trigram. Metode yang digunakan untuk menyeleksi fitur adalah idf. Akurasi dari hasil klasifikasi akan dibandingkan berdasarkan n-gram yang digunakan. Nilai idf untuk seleksi fitur yang memungkinkan untuk digunakan adalah 0.13 sebagai batas bawah dan 2.44 sebagai batas atas untuk proses klasifikasi yang menghasilkan rata – rata akurasi sebesar 86.67% untuk unigram, 82.17% untuk bigram, dan 61.67% untuk trigram.
Keyword: n-gram, hoax, naive bayes, klasifikasi, seleksi fitur, idf

Judul: Macroalgae development as feeding stimulants for the adult sea urchin (Tripneustes gratilla Linnaeus 1758)
Abstrak: Development of artificial feed for somatic growth and gonad quality is one of the focus of research on sea urchin aquaculture activities. Palatability is important factor when developing artificial feed for aquaculture diets. This study investigated the effects of macroalgae (Sargassum polycystum, Gracilaria lichenoides, and Ulva reticulata) as feeding stimulants to artificial diets consumption and gonad profile for the adult sea urchin Tripneustes gratilla, by three feeding trials. Previously starved T. gratilla were held in replicated (3X) 50 L aquaria with recirculation water system (in the first feeding trial) and flow through water system (in the second and third feeding trial). In the first feeding trial, preference of T. gratilla for dried macroalgae was assessed in choice feeding experiment. T. gratilla displayed significant preference for the agar containing dried U. reticulata at 20% agar weight over nine other diets treatment when they were offered simultaneously. Total protein, energy and the ratio of protein to energy in the dried macroalgae had no correlation on agar consumption by T. gratilla. Three artificial diets were made by incorporating one of each of these dried macroalgae at 5% feed weight used in the second feeding trial. Although no significant difference in artificial diets containing dried macroalgae, urchins fed diets containing dried macroalgae consumed more than basal diet when they were offered as single diet. These results indicate that dried macroalgae added to the artificial diets act as feeding stimulants and increasing the acceptability of artificial sea urchin diets. The third feeding trial used dried U. reticulata as feeding stimulant to artificial diet. Data suggest that artificial diet containing 10% dried U. reticulata boosting feed consumption and significantly increasing nutrient accumulation, gonad index, egg diameter and fix gonad color.
Keyword: