Judul: Analisis Sentimen pada Twitter untuk Memprediksi Hasil Pilkada Menggunakan Rule-Based Classification Berbasis Sentimen Leksikon Indonesia.
Abstrak: Media sosial telah digunakan sebagai kampanye pilkada, salah satunya adalah Twitter. Setiap tweet yang beredar pada saat pemilu mengandung opini dari masyarakat terhadap pilkada yang sedang berlangsung. Penelitian ini akan menganalisis sentimen pada opini yang terdapat pada Twitter untuk memprediksi hasil Pilgub di Jawa Barat 2018. Pengambilan data tweet dilakukan pada tanggal 24 Februari – 4 April 2018 (masa kampanye) menggunakan library Tweepy dengan bahasa pemrograman Python 2.7. Analisis ini menggunakan pendekatan semantik berdasarkan sentimen leksikon Indonesia dan metode klasifikasi rule-based classification yang mempertimbangkan kata negatif, penghubung, dan tanda baca. Sentimen dibagi menjadi 3 kelas, yaitu positif, negatif, dan netral. Setiap sentimen yang dikirimkan oleh pengguna Twitter dianalisis sehingga menghasilkan perhitungan dukungan. Perhitungan dukungan tersebut mempertimbangkan jumlah followers paslon dan hasil analisis sentimen. Pengujian akurasi dilakukan dengan mengambil sampel sebesar 7 404 data berdasarkan perhitungan dengan menggunakan rumus Slovin. Pelabelan dilakukan secara manual pada data sampel sebagai pembanding dari hasil klasifikasi. Akurasi pada data sampel tersebut sebesar 68.76%. Hasil prediksi menunjukkan kesesuaian dengan hasil perolehan suara pada Pilgub Jabar 2018 dalam menentukan pasangan calon yang unggul.
Keyword: analisis sentimen, Pilgub Jawa Barat 2018

Judul: Analisis Sentimen Pemilihan Gubernur Jawa Barat 2018 Pada Data Twitter Menggunakan Naïve Bayes
Abstrak: Pemilihan umum Gubernur Jawa Barat 2018 merupakan salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter. Komentar dari masyarakat di media sosial ikut mewarnai jalan pemilu selama proses kampanye. Penelitian ini melakukan analisis sentimen masyarakat pada Pemilihan Gubernur Jawa Barat 2018 pada data Twitter yang terdaftar resmi di KPU Jawa Barat. Pengambilan data menggunakan API yang sudah disediakan oleh Twitter dengan menggunakan library Tweepy dan bahasa pemrograman Python 3.6. Penelitian ini membagi sentimen ke dalam kelas positif, negatif, netral. Pelabelan dilakukan secara manual dan kemudian dilakukan pemodelan dengan metode Naïve Bayes menggunakan library NLTK pada 389 data latih dan uji. Penelitian ini memperoleh akurasi data uji sebesar 57% dengan tingkat sensifitas tertinggi pada kelas positif dan spesifitas tertinggi pada kelas netral.
Keyword: Klasifikasi, Naïve Bayes, Pilgub Jabar 2018, 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: