Judul: Perbandingan Metode Pemilihan Fitur dengan Teknik Filter pada Algoritme Bernoulli Naive Bayes Menggunakan Data Twitter
Abstrak: Twitter merupakan salah satu sumber data untuk klasifikasi teks. Model Bernoulli Naive Bayes dapat digunakan pada pengklasifikasian data teks dengan jumlah teks yang tidak terlalu panjang seperti halnya data twitter. Model Bernoulli menggunakan informasi kejadian biner sebagai peubah penjelas, dimana 0 dan 1 menggambarkan kata tidak muncul dan muncul dalam dokumen. Strategi estimasi pada pengklasifikasian model Bernoulli memperhitungkan kata yang tidak muncul dalam dokumen sehingga model Bernoulli ini lebih sensitif terhadap noise feature yang dapat mengakibatkan performa kinerja klasifikasinya menurun dan waktu komputasinya lama dikarenakan parameter yang perlu diestimasi sangatlah banyak. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah tersebut adalah penerapan seleksi fitur atau metode pemilihan fitur. Penelitian ini menggunakan 4 metode pemilihan fitur jenis supervised feature selection, yaitu Information Gain (IG), Symmetrical Uncertainty (SU), Chi-Square (CHI), dan Extended Odds Ratio (EOR) dengan menggunakan teknik filter, yaitu pemilihan sekumpulan kata yang berpengaruh terhadap penentuan pelabelan yang dilakukan pada tahap prapemrosesan data. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan performa kinerja klasifikasi dan waktu komputasi model Bernoulli Naive Bayes sebelum dan setelah menerapkan metode pemilihan fitur dengan teknik filter, serta membandingkan performa kinerja klasifikasi dan waktu komputasi metode pemilihan fitur jenis supervised feature selection pada algoritme Bernoulli Naive Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa model seleksi fitur dengan teknik filter tidak lebih baik daripada model tanpa seleksi fitur sehingga teknik filter ini tidak disarankan untuk digunakan pada pengklasifikasian kasus riskan (besar resikonya). Namun dilihat dari waktu komputasi, model seleksi fitur dengan teknik filter memiliki waktu komputasi yang lebih singkat. Hasil perbandingan di antara model seleksi fitur jenis supervised feature selection menunjukkan setiap metode seleksi fitur memiliki perbedaan dalam menentukan fitur yang berpengaruh. Model dengan performa kinerja paling baik dan memiliki waktu komputasi yang paling singkat pada Bernoulli Naive Bayes adalah SU, sementara model dengan performa kinerja paling rendah dan tidak efisien dari segi waktu komputasi adalah EOR.
Keyword: Bernoulli naive bayes, noise feature, seleksi fitur, teknik filter, twitter

Judul: Analisis Sentimen Twitter dengan Klasifikasi Naïve Bayes menggunakan Seleksi Fitur Mutual Information dan Inverse Document Frequency
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi data tweet pada Twitter menjadi 3 sentimen yaitu positif, negatif, dan netral. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 3195 yang terdiri atas 1065 tweet positif, 1065 tweet negatif, dan 1065 tweet netral. Data dibagi menjadi dua subset data yang terdiri atas 80% data latih dan 20% data uji. Data latih akan digunakan dalam tahapan seleksi fitur dengan melakukan 5 kali percobaan sementara data uji digunakan untuk melakukan pengujian terhadap sistem klasifikasi yang telah dibuat dengan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes. Penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 71.89% untuk seleksi fitur Mutual Information dan 60.67% untuk seleksi fitur Inverse Document Frequency. Adapun nilai rata-rata akurasi tiap sentimennya untuk Mutual Information dan Inverse Document Frequency masing-masing yaitu 65.07% dan 50.33% untuk sentimen positif, 69.86% dan 50.52% untuk sentiment negatif, 80.84% dan 80.75% untuk sentimen netral.
Keyword: analisis sentimen, Inverse Document Frequency, klasifikasi, Multinomial Naïve Bayes, Mutual Information, tweet, Twitter

Judul: Sarcosporidiasis in slaughter animals
Abstrak: Sarcocystis which belong to the generally occuring parasites for they are found almost all over the countries of the world. Infection of Sarcocystis usually throught inges- tion of feces or flesh of infected animals. The pathogenesis of Sarcosporidiasis is considered as benign but when the Sarcocystis die in a host, sarcocystin or sarcosporidin is liberated thereby which lead to condemnation of meat in the abattoir. Besides condemnation of meat, Sarcocystis also causes: loss of appetite, anemia, lameness, weakness in the lion, diarrhea, fever, pyrexia, paralysis, emaciation, neuro logical disturbances, etc. " Amprolium "at the rate of 100 mg/Kg body weight per day has been practiced for prevention or to minimize Sarco- sporidiasis. Treatment must be started during incubation period. Shedding of Sarcocystis sporocysts in the feces of carnivores is the key factor in the spread of Sarcocystis infection. Therefore, control efforts must be based primarily on measures designed to break the cycle of Sarcocystis.
Keyword: