Judul: Analisis Karakteristik Spammer Akun Twitter Peserta Pilkada 2017 Menggunakan Algoritme C5.0.
Abstrak: Kampanye elektronik sudah banyak dilaksanakan untuk berbagai kegiatan, salah satunya pada pemilihan kepala daerah. Pelaksanaan kampanye elektronik didukung oleh peningkatan penggunaan Internet dan media sosial. Twitter menjadi salah satu media yang digunakan untuk melaksanakan kampanye elektronik. Penyebaran informasi pada Twitter memiliki jangkauan yang luas, sehingga memungkinkan munculnya spammer yang memanfaatkan keuntungan tersebut. Akun spammer memiliki perilaku yang berbeda ketika menyebarkan informasi. Penelitian ini bertujuan menganalisis karakteristik spammer menggunakan algoritme C5.0. Algoritme C5.0 memberikan hasil berupa pohon keputusan dan aturan-aturan yang mencirikan karakteristik akun spammer. Berdasarkan algoritme C5.0 diperoleh bahwa perilaku pengguna yang menentukan suatu akun terklasifikasi sebagai spammer, yaitu rataan tweet dalam satu hari dan jumlah reply.
Keyword: C5.0,, kampanye elektronik, spammer, Twitter

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: In Vitro Release of Ibuprofen from Microcapsules Coated Polyblend of Poly(lactic acid) and Poly(ε-caprolactone)
Abstrak: Ibuprofen is an anti-inflammatory drug that has a short biological half-life and imposes adverse gastrointestinal reaction. Microencapsulation could be used to minimize its disadvantages. In this experiment, microencapsulation of ibuprofen was done by emulsification method. Coating material which was used were polyblend of poly(lactic acid) and poly(ε-caprolactone) which are biodegradable and biocompatible. Polyvinylalcohol was used as an emulsifier at concentrations of 1.5%. The microencapsulation was carried out with various quantities of ibuprofen. The increase in quantities of ibuprofen would improve encapsulation efficiency. Encapsulation of ibuprofen showed an efficiency of more than 71% with the highest score of 84.13% in microcapsule with ratio of polyblend-ibuprofen 5:1.5. The dissolution test results in basic medium showed that the encapsulation efficiencies affected ibuprofen release from the microcapsule. Microcapsules with the higest encapsulation efficiency released ibuprofen ranged from 26.71 to 28.78% for 6 hours. Kinetic of ibuprofen release followed first order kinetic model. The microcapsules particle sizes ranged from 38 to 250 μm.
Keyword: