Judul: Sentiment analysis with naïve bayes classification on twitter data using balanced data
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi data tweet menjadi 3 sentimen yaitu positif, negatif, dan netral menggunakan data seimbang. Data yang digunakan terdiri atas 8 entitas berbeda dengan masing-masing entitas setiap sentimennya terdiri atas 80-90 data. Pengklasifikasian data tweet menggunakan metode naïve Bayes dengan Multinomial dan Bernoulli. Sebelum klasifikasi, dilakukan beberapa tahap praproses seperti normalisasi dan pembuangan stopwords. Pengujian dilakukan pada 60 data setiap entitas per sentimennya untuk mendapatkan model terbaik menggunakan 3-fold cross validation. Setelah itu, data yang tersisa pada setiap entitas per sentimennya dianggap menjadi data baru. Data baru tersebut akan dilakukan klasifikasi dengan menggunakan data latih dari model terbaik pada 3-fold cross validation. Hasil klasifikasi pada data baru menunjukkan, metode naïve Bayes memberikan nilai akurasi sebesar 71.09% untuk Multinomial dan 66.42% untuk Bernoulli. Adapun nilai akurasi tiap sentimennya untuk model Multinomial dan Bernoulli masing-masing yaitu 58.62% dan 64.53% untuk sentimen positif, 77.42% dan 65.53% untuk sentimen negatif, 64.40% dan 84.18% untuk sentimen netral, The purpose of this research is to classify tweet data into 3 sentiments, i.e., positive, negative, and neutral using balanced data. The data consists of 8 different entities where each entity consists of 80-90 tweets for each sentiment. Data classification uses naïve Bayes with Multinomial and Bernoulli method. Before classification, preprocessing includes normalization and stopword removal. Evaluation is conducted on 60 data of each entity per sentiment to get the best model using 3-fold cross validation. After that, the remaining data from previous evaluation is considered to be new data. The new data will be classified using the training data of the best models in the 3-fold cross validation. Classification results on new data shows, that naïve Bayes method gives an accuracy rate of 71.09% and 66.42% for the Multinomial and Bernoulli. The accuracy rate of each sentiment for Multinomial and Bernoulli models respectively are 58.62% and 64.53% and for the positive sentiment, 77.42% and 65.53% for the negative sentiment, 64.40% and 84.18% for the neutral sentiment. Keywords: Balanced Data, Classification, Naïve Bayes, Sentiment Analyst, Twitter.
Keyword: Analisis sentimen, data seimbang, klasifikasi, naïve bayes, twitter

Judul: Analisis Sentimen Twitter dengan Klasifikasi Naïve Bayes menggunakan Seleksi Fitur Mutual Information dan Inverse Document Frequency
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi data tweet pada Twitter menjadi 3 sentimen yaitu positif, negatif, dan netral. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 3195 yang terdiri atas 1065 tweet positif, 1065 tweet negatif, dan 1065 tweet netral. Data dibagi menjadi dua subset data yang terdiri atas 80% data latih dan 20% data uji. Data latih akan digunakan dalam tahapan seleksi fitur dengan melakukan 5 kali percobaan sementara data uji digunakan untuk melakukan pengujian terhadap sistem klasifikasi yang telah dibuat dengan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes. Penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 71.89% untuk seleksi fitur Mutual Information dan 60.67% untuk seleksi fitur Inverse Document Frequency. Adapun nilai rata-rata akurasi tiap sentimennya untuk Mutual Information dan Inverse Document Frequency masing-masing yaitu 65.07% dan 50.33% untuk sentimen positif, 69.86% dan 50.52% untuk sentiment negatif, 80.84% dan 80.75% untuk sentimen netral.
Keyword: analisis sentimen, Inverse Document Frequency, klasifikasi, Multinomial Naïve Bayes, Mutual Information, tweet, Twitter

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: