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 Program Kampus Merdeka pada Twitter Menggunakan Long Short-Term Memory
Abstrak: Pendidikan merupakan suatu hal terpenting yang mendorong perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi melalui peningkatan kualitas Sumber Daya Manusia. Untuk itu pemerintah membuat sebuah program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) untuk mendorong kualitas mahasiswa yang unggul dan siap untuk menjadi generasi terbaik. Masyarakat dapat menyuarakan pendapat tersebut melalui platform Twitter karena merupakan salah satu media sosial yang paling sering digunakan dalam menyampaikan pendapat mengenai suatu topik dan sudah diakui validitasnya dalam melakukan analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan membangun model Long Short-Term Memory untuk mengklasifikasi sentimen masyarakat terkait keberhasilan program Kampus Merdeka. Sentimen terbagi menjadi kategori positif, negatif, dan netral. Perfoma model yang dihasilkan sebesar 85.58% pada tahun 2020, 86.31% pada tahun 2021, dan pada tahun 2022 sebesar 87.19%. Dari hasil penelitian diketahui bahwa masyarakat memiliki sentimen positif terhadap program Kampus Merdeka di setiap tahun dan tidak terjadi perubahan sentimen yang signifikan., Education is the most important thing that encourages the development of science and technology through improving the quality of Human Resources. For this reason, the government created an Independent Learning Campus Merdeka (MBKM) program to encourage quality students who excel and are ready to become the best generation. The public can voice their opinions through the Twitter platform because it is one of the most frequently used social media in conveying opinions on a topic and its validity has been recognized in conducting sentiment analysis. This study aims to build the LSTM model to classify public sentiment regarding the success of the Merdeka Campus Program. Sentiments are divided into positive, negative, and neutral categories. The resulting model performance is 85.58% in 2020, 86.31% in 2021, and in 2022 it is 87.19%. From the results of this study, it is known that the community has positive sentiments towards the Merdeka Campus program every year and there has been no significant change in sentiment.
Keyword: Campus Merdeka, Deep Learning, Long Short-Term Memory, sentiment, Twitter

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: