Judul: Determinan-Determinan dan Hasil-Hasil dari Niat Penggunaan LinkedIn: Pengguna di Jakarta dan Kuala Lumpur
Abstrak: Asia Tenggara telah menjadi pasar yang berkembang bagi media sosial, termasuk media sosial profesional. LinkedIn merupakan satu-satunya media sosial profesional yang sukses meraih jumlah pengguna aktif terbesar di dunia. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik pengguna LinkedIn di Jakarta dan Kuala Lumpur. Penelitian ini juga menganalisis pengaruh determinan-determinan tertentu terhadap niat penggunaan LinkedIn, dan dampaknya pada hasil-hasil dalam bentuk komunikasi mulut-ke-mulut dan kerelaan untuk membayar. Determinan-determinan yang digunakan didasari oleh teori Technology Acceptance Model, yang merepresentasikan determinan teknologi, serta teori Uses and Gratification, yang merepresentasikan determinan psikologis. Data dikumpulkan melalui kuesioner dan dianalisis menggunakan analisis Partial Least Square Structural Equation Modeling. Hasil menunjukkan perceived ease of use dan career advancement memengaruhi niat penggunaan di Jakarta. Perceived usefulness, perceived ease of use, dan information memengaruhi niat penggunaan di Kuala Lumpur. Selanjutnya, niat penggunaan mendorong komunikasi mulut-kemulut dan kerelaan untuk membayar di kedua kota.
Keyword: Determinants, outcomes, Partial Least Square Structural Equation Modeling analysis, usage intention

Judul: Implementation of Support Vector Machine for Sentiment Analysis of LinkedIn App Reviews
Abstrak: LinkedIn adalah aplikasi yang digunakan untuk membantu individu membangun jaringan dan menemukan peluang karir dengan lebih dari 722 juta pengguna di seluruh dunia. Popularitas aplikasi LinkedIn yang tinggi juga diiringi oleh tuntutan akan layanan aplikasi yang berkualitas tinggi. Hal tersebut ditunjukkan pada ulasan pengguna di Google Play Store. Penelitian ini mengidentifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi di Google Play Store yang diklasifikasikan menjadi opini positif dan negatif menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data ulasan aplikasi LinkedIn berbahasa Inggris di Google Play Store sejak tanggal 22 Februari 2023 hingga 22 Maret 2023. Mayoritas ulasan sentimen positif menunjukkan bahwa aplikasi LinkedIn memberikan layanan sesuai yang dijanjikan, yaitu membantu memperluas jaringan professional. Mayoritas ulasan sentimen negatif menyebutkan keluhan pada aplikasi, seperti gagal membayar premi, tidak bisa login, dan kendala pembaruan aplikasi. Pemodelan SVM menggunakan kernel linier menghasilkan kinerja yang cukup baik dalam mengklasifikasikan sentimen, dengan nilai rata-rata akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas dengan 10-fold cross-validation sebesar 95,6%, 96,7%, dan 92%. Nilai akurasi menyatakan bahwa 95,6% prediksi klasifikasi kelas sentimen sesuai dengan kelas sentimen sebenarnya., LinkedIn is an application used to help individuals build networks and find career opportunities. LinkedIn is the world's largest professional network, with over 722 million global users. The high popularity of the LinkedIn app is also accompanied by a demand for high quality app services. This is reflected in user reviews on the Google Play Store. This research identifies the sentiment of application user reviews on the Google Play Store which are classified into positive and negative opinions using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The data used in this study is the English-language LinkedIn application review data on the Google Play Store from February 22, 2023 to March 22, 2023. The majority of positive sentiment reviews indicate that the LinkedIn application provides the promised service, which helps expand the professional network. The majority of negative sentiment reviews mentioned complaints about the application, such as failing to pay premiums, not being able to log in, and application update problems. SVM modeling using a linear kernel resulted in a fairly good performance in classifying sentiment, with average values of accuracy, sensitivity, and specificity with 10-fold cross-validation of 95.6%, 96.7%, and 92%. The accuracy value states that 95.6% of the predicted sentiment class classification matches the actual sentiment class.
Keyword: linkedin, sentiment analysis, review, support vector machine

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: