Judul: Opinion Analytics of Project-Based Learning Evaluation Using Text Mining
Abstrak: Model pembelajaran Project-Based Learning (PjBL) seringkali diterapkan pada perguruan tinggi, dimana pembelajaran berpusat kepada peserta didik. Peserta didik melakukan beberapa hal untuk mendapatkan hasil belajar yang aktif dan kreatif. Analitika data dapat dilakukan untuk analisis hasil belajar peserta didik, salah satunya dengan analitika opini dalam mengukur pemerolehan hasil belajar terhadap suatu model pembelajaran dengan memanfaatkan opini peserta didik. Analitik merupakan teknik pengumpulan data untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Analitik dapat mendukung pendidik dalam menganalisis data untuk meningkatkan proses pembelajaran bagi peserta didik dan memberikan pengalaman belajar. Analitika opini menggunakan metode atau teknik analisis data teks yang tidak terstruktur untuk mendapatkan suatu fakta atau informasi yang berguna. Data teks banyak digunakan dalam suatu penelitian karena banyak mengandung informasi penting yang tidak diketahui. Sentiment analysis atau opinion mining merupakan bagian dari text mining yang diterapkan pada data opini sebagai dataset. Sentiment analysis bertujuan untuk melakukan analisis, ekstraksi, dan mengolah informasi agar mendapatkan informasi kecenderungan berupa opini positif, negatif, atau netral terhadap suatu masalah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pendapat mahasiswa terhadap penerapan metode Project-Based Learning (PjBL) pada mahasiswa S1 dan S2 Teknologi Industri Pertanian (TIP) dan mahasiswa S2 Ilmu Komputer. Data yang digunakan merupakan opini mahasiswa dengan 16 responden sarjana dan 28 pasca sarjana. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data, pelabelan kelas, praproses data, TF-IDF, klasifikasi menggunakan algoritme Naïve Bayes, dan Evaluasi Model. Data dibagi menjadi 2 model yaitu dataset-1 (60% training, 40% testing) dan dataset-2 (70% training, 30% testing). Keakuratan tertinggi model klasifikasi sentimen mencapai 100% pada indikator PjBL "Independence" dan "Curiosity" mahasiswa S1. Berdasarkan indikator pencapaian PjBL, hasil penelitian ini membuktikan adanya peningkatan kemampuan pemecahan masalah pada mahasiswa TIP. Berdasarkan klasifikasi kelas, sentimen positif lebih banyak ditemukan pada data. Hasil ini menunjukkan bahwa model pembelajaran PjBL dapat diterima dan berdampak positif bagi siswa tersebut, mampu mengidentifikasi dan mendefinisikan masalah, mengelola informasi, mengalokasikan sumber informasi, dan menyelesaikan proses pemecahan masalah., The Project-Based Learning (PjBL) learning model is often applied to universities, where learning is centered on students. Students do several things to get active and creative learning outcomes. Data analysis can be done to analyze student learning outcomes, one of which is opinion analysis in measuring the acquisition of learning outcomes against a learning model by utilizing student opinions. Analytics is a data collection technique to explore, analyze, and visualize data. Analytics can support educators in analyzing data to improve the learning process for students and provide learning experiences. Opinion analysis uses unstructured text data analysis methods or techniques to obtain valuable facts or information. Text data is widely used in a study because it contains much important information that is not known. Sentiment analysis or opinion mining is part of text mining applied to opinion data as a dataset. Sentiment analysis aims to analyze, extract, and process information to obtain information on trends in the form of positive, negative, or neutral opinions on a problem. This study aims to determine student opinions on applying the Project-Based Learning (PjBL) method to undergraduate and postgraduate students of Agricultural Industrial Technology (TIP) and Master's Degree students in Computer Science. The data
Keyword: Opinion Analytics, Project-Based Learning, Text Mining

Judul: Application of Sentiment Analysis on Evaluation of Teaching and Learning Process Suggestion at IPB University Using IndoBERT and LDA
Abstrak: Evaluasi Proses Belajar Mengajar menjadi kunci dalam meningkatkan kualitas pembelajaran dan mendukung perkembangan mahasiswa. Namun, permasalahan dalam evaluasi sering terkait dengan ketidakseimbangan antara hasil belajar dan kualitas proses pembelajaran. Analisis sentimen diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam terhadap saran mahasiswa pada proses belajar mengajar dengan menggunakan IndoBERT dan Latent Dirichlet Allocation. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan analisis sentimen ke dalam kategori positif, negatif, dan netral serta mengidentifikasi topik utama yang sering dibicarakan dan menjadi permasalahan serta relevan pada saran evaluasi proses belajar mengajar. Tahapan dari penelitian ini meliputi pengumpulan data, pra proses data, pelabelan data, pembagian data, pemodelan, evaluasi serta pemodelan topik. Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa model IndoBERT mampu mengklasifikasikan sentimen dengan tingkat akurasi 94% sementara pemodelan topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation mampu mengidentifikasi topik utama dari saran-saran mahasiswa pada setiap kategori., Evaluation of the Teaching and Learning Process is key in improving the quality of learning and supporting student development. However, problems in evaluation are often related to the imbalance between learning outcomes and the quality of the learning process. Sentiment analysis is expected to provide in-depth insight into student suggestions on the teaching and learning process using IndoBERT and Latent Dirichlet Allocation. This research aims to classify sentiment analysis into positive, negative, and neutral categories and identify the main topics that are often discussed and become problems and relevant to the evaluation of the teaching and learning process. The stages of this research include data collection, data pre-processing, data labeling, data sharing, modeling, evaluation and topic modeling. From this research, it is found that the IndoBERT model is able to classify sentiment with 94% accuracy while topic modeling using Latent Dirichlet Allocation is able to identify the main topics of student suggestions in each category.
Keyword: indobert, lda, sentiment anaylsis, teaching and learning process evaluation

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia