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: Essential Fatty Acid Requirements of Catfish (Clarias batrachus Linn.) for Broodstock Development
Abstrak: This experiment was conducted to determine essential fatty acid requirements of catfish (Clarias batrachus Linn.) for broodstock development. The basic diet supplied to the test fish had protein and fat content 46.51 - 48.29% and 5.8 - 5.96% respectively. The five test diets differed in the essential fatty acid (EFA) level. Diet A contained 0.21% (36-fatty acid and 0.03% S3-fatty acid; diet B 0.67% d6-fatty acid and 2.09%&3-fatty acid; diet C 2.24KU6-fatty acid and 0.07%&3-fatty acid; diet 0 1.85%(;36-fatty acid and 0.56% a3-fatty acid; diet E 0.26% a6 fatty acid and 1.68% d3-fatty acid. Most of US-fatty acid in diet B and D were 1$:3 (33, on the other hand those in diet E were 20:s c33 and 22:6 W3.
Keyword: