Judul: HPO Bootstrapping to Handle Overfitting in Sentiment Classification for High-Dimensional Data from Local Mobile Indie Game Reviews
Abstrak: Penggunaan smartphone telah mendorong popularitas permainan seluler, memungkinkan perkembangan sub-sektor pengembang aplikasi dan game di Indonesia. Namun, indie game developers menghadapi kekurangan sumber daya promosi, yang mengakibatkan kurangnya data ulasan untuk membangun model klasifikasi yang baik. Mengklasifikasikan ulasan game dengan dimensi tinggi menimbulkan tantangan statistik yang signifikan, seperti overfitting. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi metode optimisasi hyperparameter terbaik dalam klasifikasi support vector machines (SVM) untuk menentukan model klasifikasi sentimen terbaik. Secara khusus, tujuannya adalah mengevaluasi metode optimisasi hyperparameter terbaik berdasarkan nilai akurasi hasil klasifikasi SVM pada data berdimensi tinggi dan menerapkan bootstrapping pada metode optimisasi hyperparameter terbaik untuk memperoleh nilai akurasi model terbaik. Hasil analisis menunjukkan bahwa optuna optimization dan genetic algorithm memiliki nilai akurasi dan F1 score yang lebih baik dibandingkan dengan metode optimisasi lainnya. Dari hasil evaluasi, optuna optimization dianggap sebagai metode terbaik dalam konteks ini tanpa menggunakan bootstrapping. Hasil analisis menunjukkan bahwa optuna optimization memiliki nilai akurasi yang stabil, dengan nilai F1 score yang menurun ketika menggunakan bootstrapping, The use of smartphones has driven the popularity of mobile games, enabling the development of the sub-sector of application and game developers in Indonesia. However, indie game developers face a lack of promotional resources, which results in a lack of review data to build a good classification model. Classifying game reviews with high dimensions poses significant statistical challenges, such as overfitting. This study aims to evaluate the best hyperparameter optimization method in support vector machines (SVM) classification to determine the best sentiment classification model. Specifically, the goal is to evaluate the best hyperparameter optimization method based on the accuracy value of SVM classification results on high-dimensional data and apply bootstrapping to the best hyperparameter optimization method to obtain the best model accuracy value. The analysis results show that optuna optimization and genetic algorithm have better accuracy values and F1 scores compared to other optimization methods. From the evaluation results, optuna optimization is considered the best method in this context without using bootstrapping. The analysis results show that optuna optimization has a stable accuracy value, with an F1 score value that decreases when using bootstrapping.
Keyword: Mobile Games, Bootstrapping, Sentiment Classification, Hyperparameter Optimization, Support Vector Machines (SVM)

Judul: Implementation of Support Vector Machine Algorithm for Sentiment Analysis of Flip Application Reviews on Google Play Store Site
Abstrak: Flip merupakan start-up kreasi pemuda Indonesia yang memiliki popularitas dan rating tinggi pada situs Google Play Store. Hal tersebut membuat tuntutan terhadap mutu pelayanan aplikasi juga semakin meningkat, sehingga muncul beragam komentar di kolom ulasan. Analisis sentimen merupakan salah satu cara untuk mengetahui polaritas opini yang memungkinkan klasifikasi ulasan ke dalam kelas bersentimen positif, netral, atau negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perbedaan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) menggunakan kernel linear, kernel polynomial, dan kernel Radial Basis Function (RBF) pada tiga fitur n-gram (unigram, bigram, dan trigram) serta melakukan analisis sentimen terhadap ulasan para pengguna aplikasi Flip. Algoritma Multi-Class SVM One Against All (OAA) diterapkan karena terdapat tiga kelas sentimen. Selain itu, algoritma Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) diterapkan untuk mengatasi ketidakseimbangan pada data. Pemodelan SVM menggunakan kernel RBF pada fitur unigram menghasilkan performa terbaik dalam mengklasifikasikan sentimen dengan nilai akurasi dan macro average F1-score yang didapat sebesar 89% dan 70%. Secara keseluruhan, kernel linear dan RBF pada ketiga fitur n-gram memberikan hasil klasifikasi terbaik. Sebaliknya, kernel polynomial memberikan hasil klasifikasi terendah. Fitur unigram memberikan hasil klasifikasi terbaik dan fitur trigram memberikan hasil klasifikasi terendah untuk ketiga kernel., Flip is a start-up created by Indonesian youth that has high popularity and ratings on the Google Play Store site. This makes the demands on the quality of application services also increase, thus various comments appear in the review column. Sentiment analysis is one way to find out the polarity of opinions that allows the classification of reviews into classes that have positive, neutral or negative sentiments. This study aims to identify differences in the performance of the Support Vector Machine (SVM) algorithm using a linear kernel, a polynomial kernel, and a Radial Basis Function (RBF) kernel on three n-gram features (unigram, bigram, and trigram) and to conduct sentiment analysis on the reviews of Flip application users. The Multi-Class SVM One Against All (OAA) algorithm is applied because there are three sentiment classes. In addition, the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) algorithm was applied to overcome the data imbalance. SVM modeling using the RBF kernel on the unigram feature produces the best performance in classifying sentiment with an accuracy value and a macro average F1-score obtained at 89% and 70%. Overall, the linear kernel and RBF kernel on the three n-gram features give the best classification results. On the other hand, the polynomial kernel gives the lowest classification result. The unigram feature gives the best classification result and the trigram feature gives the lowest classification result for the three kernels.
Keyword: flip, kernel, n-gram, sentiment analysis, support vector machine

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: