Judul: Pemodelan Pengaruh Opini Politik pada Twitter terhadap Nilai Tukar Rupiah dan Indeks Harga Saham Gabungan
Abstrak: Volatilitas nilai tukar Rupiah dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dapat digunakan untuk menggambarkan kondisi ekonomi di Indonesia. Volatilitas nilai tukar Rupiah dan IHSG baik secara langsung maupun tidak langsung dipengaruhi oleh Pemilihan Kepala Daerah di Indonesia. Twitter memberikan informasi politik tentang Pemilihan Kepala Daerah dengan sejumlah besar data (big data). Tujuan pertama dari penelitian ini adalah mengkaji dan menganalisis sentimen politik di 17 provinsi yang melaksanakan Pemilihan Gubernur. Tujuan kedua dari penelitian ini adalah menganalisis kinerja Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan Model Averaging. Kriteria evalusi kinerja dari LASSO dan Model Averaging dalam penelitian ini adalah Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan selama sebulan sebelum dan sebulan sesudah Pemilihan Kepala Daerah, yaitu tanggal 27 Mei 2018 – 27 Juli 2018. Data yang digunakan dalam penelitian ini ada dua jenis, yaitu data administrasi dan data tekstual. Data administrasi yang dikumpulkan adalah nilai tukar Rupiah dan IHSG. Data tekstual yang dikumpulkan berasal dari Twitter. Data tekstual tersebut diproses dengan metode penambangan teks. Hasil penambangan teks menghasilkan data yang berstruktur data dimensi tinggi. Metode LASSO dan Model Averaging memiliki kemampuan untuk memodelkan data dimensi tinggi. Model Averaging dalam penelitian ini dibangun dengan random dan marginal correlation. Metode penduga parameter yang digunakan dalam Model Averaging dalam penelitian ini adalah Ridge Regression. Pembobot yang digunakan untuk Model Averaging dalam penelitian ini adalah Akaike Information Criterion (AIC). Penelitian ini menunjukkan bahwa sebagian besar propinsi memiliki persentase sentimen positif yang lebih besar daripada sentimen negatif dan sentimen netralnya. Hasil prediksi metode LASSO dan Model Averaging belum memuaskan untuk memprediksi volatilitas nilai tukar Rupiah. Hal ini dikarenakan data nilai tukar Rupiah memiliki 27.42% data observasi bernilai sama. Model Averaging yang dibangun dengan metode random memiliki hasil prediksi yang lebih baik dibandingkan metode yang lain untuk memprediksi pengaruh opini politik terhadap IHSG dan hasil prediksinya cukup memuaskan.
Keyword: data dimensi tinggi, LASSO, Model Averaging, opini politik, Twitter

Judul: Analisis Sentimen pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Pemilihan Gubernur DKI Jakarta 2017).
Abstrak: Pemilihan umum Gubernur DKI Jakarta 2017 menjadi salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter. Tweet dan retweet yang beredar pada saat pemilu mengandung opini dari masyarakat kepada setiap pasangan calon Gubernur dan Wakil Gubernur DKI Jakarta. Penelitian ini memprediksi sentimen masyarakat kepada pasangan calon Gubernur dan Wakil Gubernur DKI Jakarta putaran kedua. Data yang diperoleh adalah tweet yang menyebut kata kunci @AhokDjarot dan @JktMajuBersama. Pengambilan data menggunakan library Tweepy dengan bahasa pemrograman Python 2.7 dilakukan pada tanggal 4, 12, 16, 17, 18, dan 19 April 2017. Penelitian ini membagi sentimen menjadi 3 kelas, yaitu positif, negatif dan netral. Pelabelan dilakukan secara manual kemudian dilakukan pemodelan menggunakan metode Naïve Bayes pada library NLTK. Pembuatan model menggunakan 400 data latih dan pengujian model menggunakan 200 data uji. Hasil penelitian diperoleh akurasi data uji sebesar 60.60% dengan tingkat sensitifitas tertinggi terdapat pada kelas positif dan spesifisitas tertinggi terdapat pada kelas netral.
Keyword: klasifikasi, Naïve Bayes, Pemilu DKI Jakarta 2017, Twitter

Judul: The Control and Eradication of Brucellosis in Cattle from the Standpoint of Human Health
Abstrak: Brucella abotus occurs boyh in man and cattle. The oragnism may trhrive wherever cattle re raised by man for breeding purpose. As such, spread to humans can easily be lessened if the diases is properly cotrolled an/or eradicated in cattle.
Keyword: