Judul: Analisis Uajaran Kebencian pada Twitter Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes.
Abstrak: Ujaran kebencian bertujuan untuk menghasut dan menyulut kebencian terhadap kelompok masyarakat/komunitas berbeda dalam aspek: suku, agama, ajaran keagamaan, keyakinan atau kepercayaan, ras, antar-golongan, warna kulit, etnis, jenis kelamin, difabel, dan orientasi seksual. Ujaran kebencian dapat berdampak pada diskriminasi, kekerasan, penghilangan nyawa, dan atau konflik sosial. Oleh karenanya, ujaran kebencian perlu dijelaskan, diidentifikasi, dan diklasifikasikan. Penelitian ini berfokus mengklasifikasikan tweet menjadi ujaran kebencian atau bukan ujaran kebencian menggunakan algoritme klasifikasi Naïve Bayes dengan seleksi fitur Index Document Frequency (IDF). Tahapan penelitian yaitu pengumpulan data, pelabelan data secara manual, praproses, klasifikasi dan evaluasi. Evaluasi terhadap model dihitung menggunakan confusion matrix untuk menghitung akurasi. Penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 78.9% untuk IDF lebih kecil dari 2 dan 85.4% untuk IDF lebih kecil dari 2.3.
Keyword: Naïve Bayes, tweet, ujaran kebencian, twitter, IDF

Judul: Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes pada Data Twitter Bahasa Indonesia.
Abstrak: Penelitian ini mengklasifikasi analisis sentimen dalam 3 jenis yaitu positif, negatif, dan netral pada data Twitter Bahasa Indonesia yang terkait dengan Institut Pertanian Bogor, IPB, dan Bogor Agricultural University menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Klasifikasi analisis pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui isu tertentu dan melakukan perbandingan hasil akurasi antara metode klasifikasi Multinomial Naive Bayes dan metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari penelitian ini sebesar 73.84% untuk metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan 74.77% untuk metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes. Adanya peningkatan hasil akurasi dari penelitian sebelumnya sebesar 7.42% untuk metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan 3.68% untuk metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes, peningkatan yang terjadi dikarenakan penggunaan pemilihan fitur Tf-idf dalam penelitian ini. Pemilihan fitur Tf-idf memiliki peran untuk menambah akurasi dari klasifikasi.
Keyword: Analisis Sentimen, Klasifikasi, Naïve Bayes, Pemilihan Fitur, Twitter

Judul: Induction of Gonad Maturation, Ovulation and Spawn in Torsoro (Tor soro) used Hormon Combination
Abstrak: Torsoro fish populations continue to decline due to overfishing and habitat destruction on the natural environment. Artificial breeding of fish has to do with hormonal stimulation, but the results are not optimal. The purpose of this study was to manipulate the reproduction of fish Torsoro through induction of gonadal maturation, ovulation, and spawning to increase the success of artificial breeding. Research on the induction of gonadal maturation performed by Oodev.Oodev containing PMSG and antidopamin that functions as a hormone regulator that works to stimulate the target organs (hypothalamic-pituitary-gonadal) for the initial development of the gonads. Induction of final maturation (final maturation) and spawning is done by using some hormones and their combinations; sGnRH (D-Arg6, Trp7, Leu8, Pro9Net)-LH-RH and 10 mg of domperidone (ovaprim), aromatase inhibitors and oytocin. Females Torsoro size 750-800 grams / fish, injected with oodev 0 ml, 0.5 ml oodev, oodev 1 ml, 1.5 ml oodev for induction of maturation. Fish injected every week for 5 weeks. Furthermore, female of Torsoro which is maturating gonads were injected with a combination of hormones that is ovaprim 0.5 ml / kg of fish, ovaprim 0.25 ml / kg of fish + HCG 500 IU / kg fish, ovaprim 0.25 ml / kg + 0.25 mg AI / kg; AI 0.50 mg / kg + 0.5 IU oxytocin (spawnprim) for final gonadal maturation and spawning of fish. The results showed that the injection of 1 ml Oodev give the best results in inducing gonadal maturation among other treatments. Injection with 1 ml oodev can induce the fish to mature gonads as much as 60%, with higher levels of estradiol-17ß as much as 102.12 ± 21.6 ng / ml, egg diameter of 3 mm. The best results showed that ovulation induction treatment combination of AI 0.50 mg/kg + 0.5 IU oxytocin (spawnprime) has a latency period of the fastest in stimulating ovulation 17.5 ± 0.52 h; fertilization rate of 96.60 ± 0.12%; hatching rate 81.05 ± 0.19%, and the survival rate of larvae reached 98.88 ± 0.41%. The results indicate that AI 0.50 mg / kg + 0.5 IU oxytocin (spawnprime) is the best hormone combination in inducing ovulation and spawning to semi-natural (spawning without stripping) on Torsoro. Induction of maturation of the gonads can be done by injecting Torsoro with Oodev that can induce axis hypothalamus-pituitary-gonads for vitellogenesis process through increased plasma estradiol that causes gonadal maturation in female fish. whereas, Spawnprim able to induce more effective for the final maturation of the gonads, which includes ovulation and spawning and reproductive performance are better than the results obtained ovaprim. Spawnprim also able to induce spawning reflex so that the fish can spawn with a semi-natural way (without stripping). The success in the induction of maturation by using Oodev, and also in the induction of ovulation and spawning by using Spawnprim, provide great opportunities to increase production of seed in artificial breeding Torsoro.
Keyword: maturation, ovulation, spawnprime, Torsoro