Judul: Klasifikasi Web Berdasarkan Domain dan Konten Web Halaman Utama dengan Algoritme Naïve Bayes
Abstrak: Web adalah salah satu media berbagi informasi yang dapat diakses melalui komputer. Pada penelitian Sianipar (2012) menyimpulkan pengguna HTTP pada jaringan IPB mencapai 87.41%. Memonitor penggunaan jaringan merupakan salah satu tugas dari pengelola jaringan IPB. Klasifikasi domain web dilakukan untuk mempermudah dalam proses analisis penggunaan jaringan. Klasifikasi web dapat dilakukan secara manual, namun teknik ini memerlukan banyak sumber daya. Klasifikasi web juga dapat dilakukan dengan cara membeli alat pemantau jaringan, namun alat tersebut mempunyai harga yang sangat mahal sehingga dibutuhkan teknik untuk mengklasifikasikan domain secara otomatis. Klasifikasi harus dilakukan dengan alogritma yang sederhana dikarenakan jaringan data yang terus mengalir. Pada penelitian ini membahas mengenai klasifikasi domain web dengan menggunakan algoritme multinomial naïve Bayes. Proses klasifikasi didasarkan pada data konten web halaman utama. Evaluasi dilakukan dengan cara menghitung nilai precision, recall, f1-measure, akurasi, waktu komputasi dan penggunaan memori yang digunakan. Hasil perhitungan precision 56%, recall 46%, f1-measure 44%, akurasi 64%, peningkatan waktu komputasi 1.44 detik, dan pengunaan memori 100 MB.
Keyword: domain web, klasifikasi, naïve Bayes

Judul: Klasifikasi artikel berita menggunakan metode naive Bayes classifier
Abstrak: Banyaknya artikel berita yang diterbitkan membuat pengelompokkan berita sulit dilakukan dan rentan kesalahan. Salah satu cara untuk mempermudah pengelompokan adalah menggunakan model klasifikasi. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan 2 teknik klasifikasi naïve Bayes, yaitu multinomial dan Bernoulli untuk klasifikasi dokumen berbahasa Inggris dari korpus Reuters- 21578, serta melakukan perbandingan antara klasifikasi 2 kelas dan 6 kelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada metode klasifikasi multinomial maïve Bayes dengan menggunakan metode seleksi fitur chi-square mendapatkan akurasi sebesar 92.81% pada klasifikasi 2 kelas dan 92.73% pada klasifikasi 6 kelas. Model klasifikasi Bernoulli naïve Bayes mendapatkan pula akurasi 92.57% untuk klasifikasi 2 kelas dan 85.94% untuk klasifikasi 6 kelas. Penelitian ini juga membandingkan akurasi klasifikasi untuk kosa kata yang dihasilkan menggunakan derajat bebas 1 dan 5 pada seleksi fitur chi-square.
Keyword: bernoulli, chi-square, classification, multinomial, naive bayes, Model klasifikasi, Pembuangan stop words

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: