Judul: Perbandingan Metode Support Vector Machine dan Regresi Logistik Biner dalam Mendeteksi Unsur Depresi pada Tweets Berbahasa Indonesia.
Abstrak: Prevalensi depresi di dunia naik lebih dari delapan kali lipat, dari sekitar 3% pada 2017 menjadi 28% pada tahun 2020. Depresi juga merupakan kontributor utama dari penyebab kematian tertinggi nomor dua di dunia. Kondisi kesehatan mental seseorang dapat dideteksi dari penggunaan media sosial, salah satunya Twitter dengan memanfaatkan teknik pembelajaran mesin. Support Vector Machine (SVM) menjadi metode yang sangat populer dalam melakukan klasifikasi pembelajaran mesin berbasis teks. Namun, Regresi Logistik juga masih sangat populer dalam melakukan klasifikasi dengan hasil biner. Penelitian ini membandingkan performa model terbaik dari metode SVM dan Regresi Logistik Biner menggunakan data kicauan (tweet) yang dikumpulkan dari Twitter API untuk mendeteksi unsur depresi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan performa terbaik didapatkan dari metode Regresi Logistik Biner pada kombinasi hyperparameter nilai C = 0,1 dan penalty L2. Nilai matriks konfusi akurasi = 0,78, precision = 0,65, recall = 0,67, dan f-1 score = 0,66, lebih tinggi dibandingkan metode SVM.
Keyword: Depresi, Pembelajaran Mesin, Regresi Logistik, Support Vector Machine, Twitter

Judul: Penerapan Metode Support Vector Machine dengan Pemilihan Fitur Khi-kuadrat pada Klasifikasi Sentimen Data Twitter
Abstrak: Debat Capres dan Cawapres yang diadakan menjelang Pilpres merupakan topik yang banyak diperbincangkan. Pengguna sosial media dianggap memiliki pengaruh besar pada Pilpres. Twitter merupakan salah satu media sosial yang paling sering digunakan di Indonesia. Opini publik yang terbentuk akan beragam, sehingga sentimen dalam setiap opini publik menarik untuk dianalisis. Penelitian ini menggunakan geovisualisasi untuk memetakan frekuensi tweets, social network untuk mengetahui persebaran kelompok perbincangan, dan awan kata untuk mengidentifikasi topik yang sering dibahas. Pengelompokan sentimen menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dengan pemilihan fitur yaitu pemberian bobot khi-kuadrat pada tiap kata. Tweets mengenai debat Capres Cawapres yang diambil dari tanggal 14 sampai 20 Januari 2019 menunjukkan Pulau Jawa sebagai wilayah teraktif melakukan tweet sebaliknya wilayah Indonesia bagian Timur sebagai wilayah paling tidak aktif melakukan tweet. Pemilik akun anggota tim sukses, saluran berita, dan penyelenggara polling adalah akun paling populer mendapat retweet. Pemodelan klasifikasi dengan SVM menunjukkan pemberian bobot khi-kuadrat dengan nilai maksimum memiliki macro average dari F-measure lebih tinggi daripada pembobotan khi-kuadrat dengan nilai rataan pada saat mengklasifikasikan data validasi, yaitu sebesar 67.07%. Prediksi data tweet menggunakan model ini menunjukkan sentimen netral selalu memiliki frekuensi tertinggi, sedangkan frekuensi sentimen negatif selalu lebih tinggi daripada sentimen positif.
Keyword: khi-kuadrat, support vector machine, twitter

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: