Judul: Deteksi spam pada Twitter menggunakan algoritme Naive Bayes
Abstrak: Di era berkembangnya penggunaan Internet, Twitter merupakan salah satu layanan jejaring sosial yang sering digunakan sebagai alat komunikasi yang saling menghubungkan antar pengguna. Selain itu Twitter juga dimanfaatkan sebagai media untuk promosi, kampanye politik, dan sarana protes. Twitter dihadapkan pada berbagai masalah seperti gangguan privasi pengguna dan spam pada Twitter. Dengan adanya masalah spam, perlu dilakukan klasifikasi untuk tweet spam dan bukan spam. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi tweet spam dan bukan spam. Hal tersebut dapat dilakukan dengan klasifikasi, terdapat berbagai macam metode klasifikasi, salah satu metode dalam data mining untuk mengklasifikasikan spam dan bukan spam adalah Naïve Bayes. Naïve Bayes banyak digunakan karena kesederhanaan algoritme dan mudah untuk diimplementasikan. Penelitian ini mengumpulkan data spam dari Twitter dengan mengidentifikasi terlebih dahulu akun yang diduga sebagai spammer. Penelitian ini menggunakan 70% data latih dan 30% data uji dengan metode klasifikasi Naïve Bayes. Data Twitter yang diperoleh merupakan data teks yang masih banyak mengandung kata-kata yang tidak baku, sehingga dibutuhkan tahap praproses, tahap yang dilakukan adalah tokenizing, filtering, normalisasi kata, stemming. Akurasi hasil klasifikasi tweet spam dan bukan spam adalah 95.57%. Kata kunci: klasifikasi spam, Naïve Bayes, text mining, Twitter
Keyword: Naïve Bayes, spam classification, text mining, Twitter

Judul: Klasifikasi Spammer Pada Twitter Berdasarkan Perilaku Pengguna Menggunakan Algoritme C5.0.
Abstrak: Twitter menjadi salah satu media sosial yang populer di dunia maya. Twitter dapat dijadikan sarana penyebaran informasi dalam status pengguna, hal ini membuka peluang bagi beberapa pihak untuk menyebarkan spam. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik perilaku spammer di Twitter. Penelitian ini difokuskan terhadap perilaku pengguna bukan pada isi konten tweet pada Twitter. Algoritme klasifikasi yang digunakan adalah algoritme C5.0 yang menghasilkan model klasifikasi pohon keputusan dan berbasis aturan. Klasifikasi dilakukan dengan data Twitter pada periode Januari 2015–Agustus 2015. Penelitian ini menggunakan 11 atribut yang menunjukan perilaku pengguna Twitter. Klasifikasi spammer menggunakan algoritme C5.0 telah berhasil dilakukan. Untuk model berbasis pohon keputusan menghasilkan 4 aturan dengan akurasi 91%, sedangkan model berbasis aturan menghasilkan 3 buah aturan dengan akurasi 91%. Atribut yang muncul pada aturan pohon keputusan dan berbasis aturan adalah usia akun dan rataan tweet per hari.
Keyword: C5.0, klasifikasi spammer, perilaku spammer, spammer, Twitter

Judul: Photovoltaic Effect In A CdS/P3HT-Chitosan Junction
Abstrak: A CdS/Polymer junction has been fabricated and it’s photovoltaic effect has been studied. The polymer is a blend of poly-3hexyltiophene (P3HT), chitosan and polyethileneglicol (PEG). Boron in situ doping of CdS using Chemical Bath Deposition (CBD) was investigated. The effect of B-doping and annealing on optical properties as well as on electrical and morphology of CdS film were studied. The structure and morphology of the film were detected by XRay Diffraction (XRD) and Scanning Electron Microscopy (SEM). The polymer film was sandwiched between the CdS semiconductor and an ITO glass to form an ITO/CdS/Polymer/ITO photovoltaic cell. Time constant (τ) and open circuit voltage (Voc) were investigated by using voltage censor. The bandgap of films were determined using absorbance edge method. The results of annealing optical bandgap of undoped CdS shifted from 2,49 eV down to 2,39 eV. Phase transition of CdS due to annealing temperature and induced lattice damage due to doping. The room temperature conductivity of polymer is 3,8 – 6,6 x 10-7 S/cm as function of frequency between 100 – 5000 Hz. The Voc of the fabricated cells ranges between 107 – 286 mV and time constant ranges between 2,5 to 43,75 s.
Keyword: