Judul: Analisis Sentimen Body Shaming pada Kolom Komentar Instagram Berbahasa Indonesia dengan Metode Naive Bayes
Abstrak: Instagram merupakan media sosial yang berfungsi untuk berbagi foto maupun video kepada sesama penggunanya. Kurangnya pengetahuan etika dalam bermedia sosial memunculkan permasalahan salah satunya adalah tindak body shaming. Informasi yang terkandung dalam suatu komentar didapatkan dengan cara melakukan analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 9287 data komentar yang diambil menggunakan API Instagram dengan pembagian data 80 % data latih dan 20% data uji. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan komentar yang merupakan tindak body shaming atau bukan body shaming. Penerapan metode Naïve Bayes pada data komentar Instagram menghasilkan nilai akurasi sebesar 97.78%., Instagram is a social media platform that accommodates photo and videos sharing among its users. The lack of ethical knowledge in social media raises problems, one of which is comments that contain the acts of body shaming. The information contained in a comment is obtained by conducting a sentiment analysis using the Naïve Bayes method. The amount of data used in this study were 9287 comments, taken using the Instagram API with the distribution of 80% training data and 20% testing data. This study aims to classify comments that fall into the category of acts of body shaming and not body shaming. The application of the Naive Bayes method on Instagram comment data produces an accuracy value of 97.78%.
Keyword: Body Shaming, Instagram, Sentiment analysis, Naive bayes

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: Sintesis, Iuraicterisasi Struictur Dan Sifat Termal Pada Bahan Iconduktor Superioniic Berbasis Gelas (Ag2S)x(AgP03)l-x
Abstrak: Bahan Konduktor superionik telah banyak diteliti terutama sebagai zat padat elektrolit untuk perangkat elektronik maupun elektrokimia dan salah satunya adalah bahan dengan Ag+ ditemukan memiliki konduktivitas tinggi pada temperatur ruang yaitu 0.01 A/cm. Pada penelitian ini gelas konduktor (Ag+S)x(AgPO3)l-xmelalui metoda pendinginan cepat (rapid quenching)di Laboratorium sediaan Cuplikan, Balai Spektometri Batan.
Keyword: