Judul: Design Sentiment Analysis System for Customer Relationship Management in Enterprise Resource Planning
Abstrak: Analisis data yang pada Customer Relationship Management (CRM) Analytics umumnya hanya mengandalkan data historis untuk melakukan prediksi. Dengan munculnya microblogging dan jumlah data tidak terstruktur yang dihasilkan setiap hari, perusahaan tidak harus lagi hanya mengandalkan analisis data terstruktur karena hal tersebut memakan waktu dan proses yang panjang untuk mendapatkan umpan balik dari pelanggan. Sentiment Analysis memberikan kemungkinan untuk menganalisis dan mengekstrak pendapat pelanggan dari yang data tidak terstruktur yang tersedia di microblog. Umumnya untuk melihat sentimen konsumen, bisa dilihat dari review atau pendapat konsumen. Sekarang ini pendapat atau opini banyak sekali bertebaran di media digital sperti media sosial dalam bentuk data teks. Akan tetapi data teks ini sulit untuk dianalisis karena bentuknya yang tidak terstruktur. Oleh karena itu dibutuhkan alat atau teknologi yang bisa melakukan analisis terhadap data tidak terstruktur, salah satunya adalah dengan menggunakan machine learning. Proyek desain ini bertujuan untuk melakukan analisis kebutuhan, mendesain, dan mengevaluasi sistem sentiment analysis berbasis machine learning dengan algoritma naive bayes yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Untuk mencapai hal itu kami menggunakan UML untuk menggambarkan desain sistem, SCRUM sebagai metode Software Development Life Cycle (SDLC) dalam pengembangan sistem kemudian dilakukan evaluasi terhadap sistem yang kami kembangankan. Berdasarkan hasil User Acceptance Testing (UAT) yang kami lakukan, diketahi bahwa sistem yang kami desain dan implementasikan sudah sesuai dengan kebutuhan pengguna., Analysis of data in Customer Relationship Management (CRM) generally only relies on historical data to make predictions. With the advent of microblogging and the amount of unstructured data being generated every day, companies no longer have to rely solely on structured data analysis as it takes time and a long process to get feedback from customers. Sentiment Analysis provides the possibility to analyze and extract customer opinions from unstructured data available on microblogs. Generally, to see consumer sentiment, it can be seen from consumer reviews or opinions. Currently, there are a lot of opinions or opinions scattered on digital media such as social media in the form of text data. However, the text of this data is difficult to analyze because of the unstructured forms. Therefore, a tool or technology is needed that can analyze unstructured data, one of which is by using machine learning. This design project aims to conduct a needs analysis, design, and develop a machine learning-based sentiment analysis system with a naive Bayes algorithm that suits user needs. To achieve this, we use UML to describe the system design, SCRUM as a Software Development Life Cycle (SDLC) method in system development and then evaluate the system we have developed. results Based on the User Acceptance Testing (UAT) that we did, it was found that the system we designed and implemented was in accordance with the user's needs.
Keyword: sentiment analysis, digital marketing, machine learning, erp

Judul: Customer Relationship Management Untuk Penetapan Strategi Penjualan Menggunakan Teknik Association Rules Mining
Abstrak: Business competition is the most important factor to develop a marketing system for a more effective and efficient marketing system in an industry. Customer Relationship Management (CRM) is a marketing Management system which can be a solution to face an increasingly competitive business. CRM includes cross-up selling, analysis of affinity products, and bundling of products that can be used as an alternative solution in marketing strategy system in an industry. Revenue of a company can be improved through cross selling where sale the additional product with the major products. Customer Relationships can improve customer satisfaction. This research discusses an analysis of sales transaction data from an agro-industrial company with tires products using Association Rules Mining technique. The result from this work shows the strategy of sales can be made using value of support, confidence and improvement. Determining of sales strategy makes to sell products which have complementary products with a value is higher than the base product and have confidence level> 50%. It shows that sell in up-selling (offering products that have higher prices of basic products) also can be done.
Keyword: 

Judul: Macam-macam avian adenovirus pada ayam dan penyakit inclusion body hepatitis
Abstrak: Avian Adenovirus pada ayam dibagi menjadi beberapa kelompok serotype. Tipton adalah salah satu serotype dari Avian Adenovirus dan menyebabkan penyakit Inclusion Body Hepatitis (IBH) pada ayam. Inclusion Body Hepatitis pertama kali ditemukan pada tahun 1963 di Amerika Serikat dan di Indonesia untuk pertama kalinya ditemukan di BPT Ciawi pada tahun 1978. Penyakit ini pada umumnya menyerang ayam pada umur muda dan kebanyakan terjadi pada ayam broiler. Masa inkubasi singkat, dapat menular secara vertikal maupun horizontal dan ditandai dengan adanya perubahan patologik hati serta adanya inclusion body di dalam inti sel hati.
Keyword: