Judul: Analisis Sentimen Twitter Pemilihan Calon Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia 2019 Menggunakan Metode Neural Network.
Abstrak: Pemilihan umum adalah masalah politik yang berkaitan dengan pergantian pemimpin. Pada Twitter dapat dilakukan penggalian informasi mengenai sentimen masyarakat terhadap calon kandidat dalam pemillu, salah satunya dalam pemilihan Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia 2019. Salah satu teknik penggalian informasi pada Twitter adalah analisis sentimen. Pada penelitian ini, data Twitter dikumpulkan dengan menggunakan API Twitter. Selanjutnya, dilakukan pelabelan data pada setiap tweet. Label data yang diberikan yaitu positif, negatif, dan netral. Pemodelan klasifikasi menggunakan metode Neural Network untuk memprediksi sentimen terhadap data tweet. Data tweet diberikan pembobotan dengan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan algoritme Neural Network yang menggunakan semua term menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 82.84%, nilai sensitivitas sebesar 97% pada sentimen positif, dan nilai spesifisitas tertinggi sebesar 96.51% pada sentimen netral. Nilai akurasi yang cukup tinggi menandakan bahwa model klasifikasi Neural Network mampu memprediksi sentimen pada data Twitter dengan baik.
Keyword: election day, Neural Network, sentimen analysis, tf-idf, Twitter

Judul: Analisis Sentimen Twitter Pemilihan Calon Presiden dan Wakil Presiden Tahun 2019 Menggunakan Metode Naïve Bayes
Abstrak: Setiap pasangan calon pemimpin rakyat melaksanakan kampanye agar dipilih ketika menjelang pemilihan umum. Terdapat beragam cara untuk melakukan kampanye, salah satunya melalui media sosial Twitter. Opini melalui tweet dapat dimanfaatkan untuk mengukur sentimen yang muncul mengenai opini seseorang terhadap kandidat wakil rakyat sebagai Calon Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia tahun 2019. Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat yang berkaitan pasangan Calon Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia tahun 2019. Pengambilan data Twitter menggunakan API Twitter pada tanggal 19-26 November 2018 dan 3-10 Desember 2018. Penelitian ini menggunakan data Twitter sebanyak tiga mention milik masing-masing pasangan Capres Cawapres dan sebanyak lima tagar trending topic yang berkaitan dengan isu pemilihan umum. Penelitian ini membagi sentimen menjadi 3 kelas, yaitu positif, negatif, dan netral. Pemodelan klasifikasi menggunakan algoritme Naïve Bayes. Penelitian ini memperoleh akurasi yang baik sebesar 74.31% sebagai hasil dari pemodelan klasifikasi. Pengembangan pada penelitian selanjutnya diharapkan pengumpulan data dilakukan pada momen-momen yang berkaitan dengan pelaksanaan pemilu.
Keyword: naïve bayes, presidential election, sentiment analysis, twitter

Judul: Enhancement of photon absorbtion on BaxSr1-xTiO3 thin films semiconductor using photonic crystals.
Abstrak: In this research, has been conducted BaxSr1-xTiO3 (BST) thin films manufacturing for mole fraction x = 0.25, 0.35, 0.45, and 0.55; and concentration of 1 molar using chemical solution depositon (CSD) method. The materials, which are used in this research, are barium acetate [Ba(CH3COO)2, 99%], strontium acetate [Sr(CH3COO)2, 99%], titanium isopropoxide [Ti(C12O4H28), 97.999%], gallium trioxide [Ga2O3], 2-methoxyethanol [H3COOCH2CH2OH, 99%] and 1 x 1 cm of transparent conductive oxide (TCO) glass as substrate. Two BST thin films are made that for BST thin films which are doped by 10% galium (BGST) as p-type layer and pure BST solution as n-type. BST solution is made by reacting barium acetate [Ba(CH3COO)2, 99%], strontium acetate [Sr(CH3COO)2, 99%] and titanium isopropoxide [Ti(C12O4H28)] into 2-methoxyethanol solvent [H3COOCH2CH2OH, 99%] in accordance with mass gram for each x value. While, BGST solution is made in the same way as BST solution, plus adding gallium at 10% of the mass of BST. Once all materials are reacted, then vibrated using ultrasonic for 90 minutes, and followed by coating BGST / BST on the TCO substrate. Once the layer is formed, then annealed for 15 hours at temperature of 500 °C with increasing rate of 1.67 oC/minute. Characterizations of BST thin films with or without photonic crystals include the absorbance and transmittance in the visible light spectrum, as well as the electrical photoconductivity characterizations. From BST thin films without photonic crystals indicate that our thin films have light absorption area on almost the entire range of the visible light spectrum even to the infrared range with absorption value over than 67.6%, in addition, it can be seen that the maximum absorbance of BST thin films for all mole fractions lie in blue to green light spectrum region, 457 nm ≤ λ ≤ 570 nm and the minimum in yellow to red light spectrum region, 570 nm ≤ λ ≤ 678 nm. The largest absorbance is found at x = 0.25 with average absorbance value of 92.04% and maximum and minimum absorbance peaks at wavelength of 500.89 and 657.72 nm, respectively. At x = 0.35, average absorbance value decreased to 83.55% with maximum and minimum peaks at 505.73 and 613.68 nm, respectively. Then increased to 91.16% at x = 0.45 with maximum and minimum peaks at 506.04 and 618.56 nm, respectively. At x = 0.55, average absorbance value decreased to 80.12% with maximum and minimum peaks at 507.85 and 608.79 nm, respectively. Moreover, it can be seen that the addition of barium mole fraction leads to wider maximum absorbance or minimum transmittance peaks and narrower minimum absorbance or maximum transmittance peaks in the same range of the green and blue & red light spectrums, respectively. BST thin films with photonic crystals show increasing in absorption for all x values in the range of 3.04 into 13.33%. At x = 0.25, average absorbance percentage increased 3.96% from 92.4 into 95.68%, for x = 0.35 average percentage increased 7.07% into 89.45 from 83.55%. Furthermore, average absorbance of BST thin films at x = 0.45 increased 3.04% from 91.16 into 93.93% and x = 0.55 has
Keyword: