Judul: Sentiment Analysis of Twitter Users’  Opinion Towards Face-to-Face Learning
Abstrak: Awal tahun 2022, pemerintah mengizinkan kembali pembelajaran tatap muka (PTM) setelah menjalani pembelajaran jarak jauh (PJJ) kurang lebih satu tahun. Saat akan diberlangsungkan PTM di beberapa wilayah, angka Covid-19 kembali meningkat dan pemerintah kembali memberlakukan PPKM. Hal ini berpengaruh pada kegiatan PTM yang akan dan sedang berlangsung. Pro dan kontra terhadap PTM juga terjadi di media sosial, salah satunya di twitter. Penelitian ini menggunakan data twitter periode 30 Januari 2022 hingga 7 Februari 2022. Opini di twitter mengenai PTM dikaji dengan analisis sentimen menggunakan metode regresi logistik biner dengan membagi menjadi kelas positif dan negatif. Pelabelan berdasarkan skor selisih antara banyaknya kata positif dan negatif. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui persepsi masyarakat terhadap kebijakan penerapan PTM di era pandemi Covid-19 di media sosial khususnya twitter. Dari penelitian ini didapatkan persepsi masyarakat cenderung ke arah negatif yang menandakan belum cukup setuju dengan adanya PTM di periode bulan Februari 2022 dengan nilai akurasi 85%, sensitivitas 77%, spesifisitas 88%, dan AUC 91%.
Keyword: Binary Logistic Regression, Face-to-Face Learning, Sentiment Analysis, Twitter

Judul: Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pandemi COVID-19 di Indonesia Menggunakan Algoritme Klasifikasi Multinomial Naive Bayes
Abstrak: Twitter sebagai situs jejaring sosial memiliki keunikan di mana fokusnya adalah berbagi pendapat dan informasi daripada interaksi sosial timbal-balik. Pada Maret 2020 WHO mengumumkan COVID-19 sebagai pandemi. Media sosial membuat pertukaran informasi dan opini pada masa pandemi berjalan dengan cepat. Dalam opini publik ini terdapat sentimen masyarakat. Analisis sentimen pada masa pandemi perlu dilakukan untuk memperlambat penyebaran virus COVID-19 dan mengurangi beban pada sistem kesehatan. Maka, perlu sebuah model yang dapat memprediksi bagaimana sentimen masyarakat terhadap COVID-19. Pengumpulan opini publik dilakukan melalui media sosial Twitter menggunakan bahasa Indonesia. Tweet kemudian diberikan label secara otomatis menggunakan library polyglot pada Python 3. Model dibangun menggunakan algoritme klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dengan 10-fold cross validation. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tweet berbahasa Indonesia dari tanggal 2 Maret hingga 9 November 2020. Model berhasil memprediksi sentimen tweet dengan akurasi 67,66% dan nilai f1-score untuk kelas negatif 0,7184, kelas netral 0,5538, dan kelas positif 0,7308., Twitter as a social network site has a uniqueness where its focus is to share opinions and information instead of reciprocal social interaction. In March 2020 WHO announced the COVID-19 pandemic. Social media makes information and opinion trading during the pandemic fast. In these public opinions, there is public sentiment. Sentiment analysis during the pandemic is necessary to slow down the spread of the COVID-19 virus and to reduce the strain on the healthcare system. Therefore, there needs to be a model that can predict the public sentiment to COVID-19. Public opinion gathering is done through Twitter social media using Indonesian. A tweet is then given a label automatically using the library polyglot on Python 3. The model is using a Multinomial Naïve Bayes classification algorithm with 10-fold cross-validation. Data used in this research is tweet data in Indonesian from March 2nd to November 9th 2020. Model successfully predicted tweet sentiment with accuracy of 67,66% and f1-score for negative class 0,7184, neutral class 0,5538, and positive class 0,7308.
Keyword: COVID-19, Multinomial Naive Bayes, sentiment analysis

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: