Judul: Model Klasifikasi Berita Olahraga Berdasarkan Data Altmetrics menggunakan Algoritme Pohon Keputusan C5.0
Abstrak: Pemanfaatan teknologi untuk menerbitkan suatu berita dapat memudahkan masyarakat untuk mendapatkan informasi. Website suatu berita olahraga memberikan berbagai macam berita dengan berbagai jenis cabang olahraga. Penelitian ini bertujuan membuat model klasifikasi berita olahraga menggunakan data altmetrics untuk suatu situs berita olahraga. Algoritme yang digunakan dalam klasifikasi adalah C5.0 dengan model klasifikasi berbasis pohon dan berbasis aturan. Tahap klasifikasi diawali dengan memilih kelas target dan atribut karakteristik berita untuk membentuk model. Setelah itu melakukan preprocessing data untuk menghilangkan missing value dengan cara memberikan nilai rataan dari setiap atribut yang memiliki kelas target yang sama. Evaluasi model dilakukan menggunakan 10 fold cross validation. Model klasifikasi yang dihasilkan adalah sebuah pohon keputusan yang terdiri atas 295 nodes dengan akurasi tertinggi 95.39%. Penggunaan atribut terbanyak adalah kunjungan yang berasal dari link pada timeline Twitter. Model berbasis aturan memiliki 122 rules dengan akurasi tertinggi 97.11%. Atribut yang memiliki nilai penggunaan terbanyak dalam model berbasis aturan adalah Direct ref yaitu kunjungan yang dari orang yang mencari langsung alamat situs web pada browser.
Keyword: Altmetircs, berita olahraga, C5.0, 10-fold cross validation, klasifikasi, pohon keputusan

Judul: Metode Klasifikasi Decision Tree untuk Analisis Hoax.
Abstrak: Hoax merupakan informasi sesat yang dapat menyesatkan persepsi manusia dengan menyampaikan informasi palsu sebagai kebenaran (Chen et al. 2014). Perkembangan teknologi informasi turut serta mendorong penyebaran berita atau informasi hoax, sebanyak 127,9 juta orang menggunakan internet untuk mengakses berita (APJII 2016). Oleh karena itu pada penelitian ini melakukan klasifikasi berita hoax menggunakan metode Decision Tree dengan Algoritme C5.0. Klasifikasi berita hoax pada penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi berita Bahasa Indonesia dan melakukan klasifikasi berita dalam dua kelas yaitu HOAX dan NONHOAX lalu menganalisis hasil perbandingan antara metode Decision Tree dengan metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari penelitian ini 85.83% untuk metode klasifikasi Decision Tree dan Multinomial Naïve Bayes. Berdasarkan hasil dari paired sample t-test menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan akurasi antara Decision Tree dan Multinomial Naïve Bayes.
Keyword: Hoax, Klasifikasi, Decision Tree, Berita, Algoritme C5.0

Judul: The Leukocyte Profile of Pregnant Friesian Holstein Cows vaccinated with Escherichia coli K99 polivalen vaccine.
Abstrak: The objective of this experiment was to study the leukocyte profile of pregnant cows vaccinated with E.coli K99 polivalen vaccine. Three pregnant Friesian Holsteins cows were used in this experiment. Before the administration of vaccine, the cows were given a series of immunomodulator injection for three days. The vaccinations were administered three times at 8, 6, and 4 weeks before calving. Blood were drawn through jugular vein, first before the administration of vaccines, then weekly until calving. Based on the observation, it can be concluded that the administration of E.coli K99 polivalen vaccine in pregnant cows not affected the leukocyte profile. Keywords : Escherichia coli vaccine, leukocyte profile, differential leukocyte
Keyword: