Judul: Analisis Sentimen Program Kampus Merdeka pada Twitter Menggunakan Long Short-Term Memory
Abstrak: Pendidikan merupakan suatu hal terpenting yang mendorong perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi melalui peningkatan kualitas Sumber Daya Manusia. Untuk itu pemerintah membuat sebuah program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) untuk mendorong kualitas mahasiswa yang unggul dan siap untuk menjadi generasi terbaik. Masyarakat dapat menyuarakan pendapat tersebut melalui platform Twitter karena merupakan salah satu media sosial yang paling sering digunakan dalam menyampaikan pendapat mengenai suatu topik dan sudah diakui validitasnya dalam melakukan analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan membangun model Long Short-Term Memory untuk mengklasifikasi sentimen masyarakat terkait keberhasilan program Kampus Merdeka. Sentimen terbagi menjadi kategori positif, negatif, dan netral. Perfoma model yang dihasilkan sebesar 85.58% pada tahun 2020, 86.31% pada tahun 2021, dan pada tahun 2022 sebesar 87.19%. Dari hasil penelitian diketahui bahwa masyarakat memiliki sentimen positif terhadap program Kampus Merdeka di setiap tahun dan tidak terjadi perubahan sentimen yang signifikan., Education is the most important thing that encourages the development of science and technology through improving the quality of Human Resources. For this reason, the government created an Independent Learning Campus Merdeka (MBKM) program to encourage quality students who excel and are ready to become the best generation. The public can voice their opinions through the Twitter platform because it is one of the most frequently used social media in conveying opinions on a topic and its validity has been recognized in conducting sentiment analysis. This study aims to build the LSTM model to classify public sentiment regarding the success of the Merdeka Campus Program. Sentiments are divided into positive, negative, and neutral categories. The resulting model performance is 85.58% in 2020, 86.31% in 2021, and in 2022 it is 87.19%. From the results of this study, it is known that the community has positive sentiments towards the Merdeka Campus program every year and there has been no significant change in sentiment.
Keyword: Campus Merdeka, Deep Learning, Long Short-Term Memory, sentiment, Twitter

Judul: Sentiment Mining Pada Kegiatan Program Pengembangan Masyarakat Berbasis Media Sosial
Abstrak: Sentiment mining merupakan bagian dari text mining yang melakukan ekstraksi dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi dalam suatu kalimat opini yang dianalisis untuk melihat kecenderungan opini terhadap sebuah masalah atau objek oleh seseorang, apakah cenderung beropini positif, negatif atau netral. Pengembangan masyarakat merupakan gerakan yang dirancang untuk meningkatkan taraf hidup keseluruhan masyarakat melalui partisipasi aktif dan inisiatif dari masyarakat. Permasalahan yang sering timbul yaitu pada proses implementasi dan evaluasi program pengembangan masyarakat dan penelitian yang banyak dilakukan dengan menggunakan metode kuantitatif dan kualitatif berdasarkan kuisioner dan belum memanfaatkan media sosial. Twitter adalah media sosial yang saat ini aktif digunakan masyarakat Indonesia dalam menyampaikan opini, keluhan, saran bahkan kritik tentang permasalahan atau kegiatan yang menjadi trending topic, user yang paling banyak diantaranya adalah remaja atau anak usia sekolah berdasarkan survei Onavo Insight dan APJII. Objek penelitian ini adalah kegiatan pada program pengembangan masyarakat yang berhubungan dengan remaja yaitu kegiatan PIK-Remaja (Pusat Informasi dan Konseling Remaja) dan GenRe (Generasi Berencana) yang berada di wilayah Bogor. Berdasarkan survei kegiatan tersebut sudah didukung Twitter dalam sosialisasi samapi implementasi kegiatan sehingga menarik untuk diteliti. Data tweet hasil crawling dari Twitter tidak terstruktur dan belum diketahui kelas sentiment. Sehingga perlu dilakukan praproses meliputi filter, case folding, token dan parsing, pemeriksaan kelas sentiment dengan lexicon based serta pembobotan term/kata dengan term frequency. Tahapan selanjutnya, mereduksi fitur dengan PCA dengan tujuan mencari nilai PC (principal component) tertinggi untuk memudahkan dan meningkatkan akurasi pada proses klasifikasi sentiment dengan tiga kelas yaitu kelas positif, negatif dan netral menggunakan SVM Sebelum klasifikasi, parameter c dan γ yang akan digunakan pada evaluasi model di estimasi untuk menghasilkan akurasi tertinggi. Penelitian ini menganalisis kebutuhan model sentiment mining, mengevaluasi model dan merancangan pengembangan model menggunakan diagram-diagram UML. Hasil penelitian menunjukan kegiatan yang penyebaran informasi terbaik adalah kegiatan GenRe dibandingkan kegiatan PIK-Remaja dimana persentase sentiment positif lebih tinggi dari persentase sentiment negatif. Estimasi parameter c dan γ yang menghasilkan akurasi tertinggi adalah kombinasi 0.8 dan 0.8, 0.8 dan 0.9, 0.9 dan 0.8, serta 0.9 dan 0.9, dimana kombinasi parameter tersebut digunakan dalam pengujian model. Akurasi klasifikasi sentiment menunjukkan hasil yang cukup baik jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yaitu sebesar 88.64% pada kegiatan GenRe dan sebesar 82.78% pada kegiatan PIK-Remaja, tingkat akurasi tidak dipengaruhi pembagian data latih dan data uji tapi dipengaruhi praproses data dan estimasi parameter (c dan γ).
Keyword: GenRe, kegiatan, masyarakat, PIK-Remaja, sentiment mining, tweet

Judul: Insecticidal Activity of Essential Oils Leaves of Cinnamomum spp. (Lauraceae) against Crocidolomia pavonana and Their Phytotoxicity on Broccoli Seedlings
Abstrak: Essential oils from leaves of 13 species of Cinnamomum were tested for their insecticidal activity on the cabbage head caterpillar Crocidolomia pavonana with leaf immerse method. The results showed that the treatment with 1% (w/v) essential oils leaves of C. celebicum, C. multiflorum, C. sintoc, and C. verum caused 21.45, 93.65, 60.30, and 76.10% mortality, respectively. Based on the results of phytotoxicity and insecticidal activity tests, C. multiflorum oil was further tested at 6 concentration levels. In all treatments, larval mortality has occurred at 24 hours after treatment (HAT) and increased at 48 HAT. LC50 of C. multiflorum oil at 24 and 48 HAT was 0.504 and 0.396%, respectively. The treatment with C. multiflorum oil at ≤0.31% did not inhibit the development of C. pavonana larvae. Determination of the chemical constituents of Cinnamomum oils were carried out by gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). Totally, 345 compounds were identified. Methyleugenol constituted the main component (49.4%) of leaf essential oil of C. multiflorum and was assumed to be responsible for the insecticidal activity of the oil against C. pavonana larvae. LC50 of pure methyleugenol obtained at 0.365% (48 HAT) and 0.363% (72 HAT). The results showed that C. multiflorum was more effective with LC50 value equivalent to methyleugenol content of 0.32% (24 HAT) and 0.24% (48 HAT).
Keyword: