Judul: Analisis Sentimen menggunakan Metode Naïve Bayes terhadap  Ulasan Aplikasi Tiktok di Playstore
Abstrak: Tiktok menjadi aplikasi media sosial yang sering digunakan, sebanyak 19,4% populasi dunia berusia 18 tahun ke atas, menggunakan Tiktok. Tiktok bukan hanya aplikasi media sosial seperti aplikasi lainnya, tapi aplikasi ini juga mempunyai fitur jual-beli yang dinamakan Tiktok Shop. Indonesia sebagai negara kedua pengguna aplikasi Tiktok terbanyak memiliki regulasi tersendiri, untuk periode tertentu fitur ini pernah ditutup oleh pemerintah. Tiktok juga memiliki kelebihan dan kekurangan yang dirasakan oleh penggunanya,yang dituangkan melalui ulasan yang diberikan oleh pengguna di Playstore. Ulasan tersebut akan dianalisis dan dilihat sentimennya dengan metode Naïve Bayes. Tujuan penelitian ini untuk melihat perbandingan skor dan ulasan sebelum Tiktok Shop ditutup dan saat Tiktok Shop ditutup sementara, melihat akurasi antara sentimen skor performa Tiktok Shop dan sentimen konversi ulasan Tiktok Shop yang diberikan, sebelum dan setelah Tiktok Shop ditutup sementara dan melakukan pemodelan dengan metode Naïve Bayes untuk memprediksi sentimen ulasan Tiktok Shop sebelum dan setelah ditutup sementara. Data yang digunakan sebanyak 2993 data sebelum Tiktok Shop ditutup dan 2937 data untuk periode Tiktok Shop ditutup. Tahapan yang dilakukan adalah dengan eksplorasi data, pra proses data, pelabelan data, membandingkan kecocokan antara label skor dan ulasan, membagi data uji dan data latih, melakukan pemodelan, melakukan prediksi sentimen. Penutupan Tiktok Shop sementara membuat skor lima dalam aplikasi menurun signifikan, dari yang sebelum ditutup sebanyak 60% menjadi 56% ketika ditutup, untuk kecocokan antara pemberian skor dan ulasan aplikasi yang didapat juga sebanyak 60% untuk periode sebelum ditutup dan 53% untuk periode setelah ditutup. Akurasi yang diberikan model juga terbilang baik dengan 70% untuk data uji sebelum Tiktok Shop ditutup dan 75% untuk data uji setelah Tiktok Shop ditutup dan ketika menggunakan model yang terbentuk pada seluruh data menghasilkan akurasi sebanyak 75% untuk data sebelum ditutup dan 82% untuk data setelah ditutup. Hasil prediksi menunjukkan mayoritas sentimen adalah positif tetapi ada penurunan yang signifikan pada label ulasan positif sebanyak 22%.
Keyword: analisis sentimen, analisis teks, Naïve Bayes, Tiktok, ulasan

Judul: Perbandingan Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes,  Lexicon-Based, dan Hybrid pada Ulasan Pengguna Aplikasi Livin’ by Mandiri
Abstrak: Perkembangan teknologi mengalami peningkatan yang sangat pesat hampir di seluruh sektor kehidupan manusia, salah satunya peningkatan inovasi perbankan dalam menghadirkan akses layanan transaksi digital. Analisis sentimen digunakan untuk menganalisis serta mengklasifikasikan ulasan pengguna aplikasi yang bertujuan menentukan kebijakan atau evaluasi pada pengembangan aplikasi. Penelitian ini membandingkan performa analisis sentimen berbasis Naive Bayes, Lexicon-based, dan Hybrid dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi Livin’ by Mandiri pada Google Play Store. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes menghasilkan model dengan performa terbaik dengan nilai akurasi dan macro avg F1-score sebesar 0,96. Model Naive Bayes menggunakan information gain sebagai seleksi kata dan stratified k-fold cross validation sebagai ukuran validasi. Mayoritas ulasan pada rentang waktu yang diamati pada penelitian ini memiliki sentimen positif. Keluhan utama dari pengguna aplikasi Livin’ by mandiri adalah frekuensi pembaruan yang terlalu sering serta memiliki rentang waktu yang berdekatan. Meskipun pada penelitian ini model Hybrid bukan merupakan model terbaik, namun model ini dapat menjadi model alternatif yang mudah dan cepat untuk menganalisis sentimen., Development of technology has advanced very rapidly in almost all sectors of human life, and one of them is the advancement of banking innovation, which provides access to digital transaction services. Sentiment analysis can be used to analyze and classify user reviews of applications, aiming to determine policies or evaluate application development. This study compared the performance of Naive Bayes-based, Lexicon-based, and Hybrid-based sentiment analysis to classify the sentiment of user reviews of the Livin' by Mandiri application on the Google Play Store. The results of this study showed that the Naive Bayes method produced the model with the best performance, achieving an accuracy and macro avg F1-score of 0.96. The Naive Bayes model used information gain as the basis for word selection and stratified k-fold cross validation as a validation measure. The majority of reviews during the study period showed positive sentiments. The main complaint from users of the Livin' by Mandiri application was the frequency of updates, which were considered too frequent and had a short time frame. Although the Hybrid model was not the best in this study, it could serve as an easy and fast alternative for analyzing sentiment.
Keyword: hybrid, lexicon-based, livin' by mandiri, naive bayes, sentiment analysis, analisis sentimen

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: