Judul: Klasifikasi Web Berdasarkan Domain dan Konten Web Halaman Utama dengan Algoritme Naïve Bayes
Abstrak: Web adalah salah satu media berbagi informasi yang dapat diakses melalui komputer. Pada penelitian Sianipar (2012) menyimpulkan pengguna HTTP pada jaringan IPB mencapai 87.41%. Memonitor penggunaan jaringan merupakan salah satu tugas dari pengelola jaringan IPB. Klasifikasi domain web dilakukan untuk mempermudah dalam proses analisis penggunaan jaringan. Klasifikasi web dapat dilakukan secara manual, namun teknik ini memerlukan banyak sumber daya. Klasifikasi web juga dapat dilakukan dengan cara membeli alat pemantau jaringan, namun alat tersebut mempunyai harga yang sangat mahal sehingga dibutuhkan teknik untuk mengklasifikasikan domain secara otomatis. Klasifikasi harus dilakukan dengan alogritma yang sederhana dikarenakan jaringan data yang terus mengalir. Pada penelitian ini membahas mengenai klasifikasi domain web dengan menggunakan algoritme multinomial naïve Bayes. Proses klasifikasi didasarkan pada data konten web halaman utama. Evaluasi dilakukan dengan cara menghitung nilai precision, recall, f1-measure, akurasi, waktu komputasi dan penggunaan memori yang digunakan. Hasil perhitungan precision 56%, recall 46%, f1-measure 44%, akurasi 64%, peningkatan waktu komputasi 1.44 detik, dan pengunaan memori 100 MB.
Keyword: domain web, klasifikasi, naïve Bayes

Judul: Deteksi spam pada Twitter menggunakan algoritme Naive Bayes
Abstrak: Di era berkembangnya penggunaan Internet, Twitter merupakan salah satu layanan jejaring sosial yang sering digunakan sebagai alat komunikasi yang saling menghubungkan antar pengguna. Selain itu Twitter juga dimanfaatkan sebagai media untuk promosi, kampanye politik, dan sarana protes. Twitter dihadapkan pada berbagai masalah seperti gangguan privasi pengguna dan spam pada Twitter. Dengan adanya masalah spam, perlu dilakukan klasifikasi untuk tweet spam dan bukan spam. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi tweet spam dan bukan spam. Hal tersebut dapat dilakukan dengan klasifikasi, terdapat berbagai macam metode klasifikasi, salah satu metode dalam data mining untuk mengklasifikasikan spam dan bukan spam adalah Naïve Bayes. Naïve Bayes banyak digunakan karena kesederhanaan algoritme dan mudah untuk diimplementasikan. Penelitian ini mengumpulkan data spam dari Twitter dengan mengidentifikasi terlebih dahulu akun yang diduga sebagai spammer. Penelitian ini menggunakan 70% data latih dan 30% data uji dengan metode klasifikasi Naïve Bayes. Data Twitter yang diperoleh merupakan data teks yang masih banyak mengandung kata-kata yang tidak baku, sehingga dibutuhkan tahap praproses, tahap yang dilakukan adalah tokenizing, filtering, normalisasi kata, stemming. Akurasi hasil klasifikasi tweet spam dan bukan spam adalah 95.57%. Kata kunci: klasifikasi spam, Naïve Bayes, text mining, Twitter
Keyword: Naïve Bayes, spam classification, text mining, 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: