Judul: Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor untuk Analisis Hoax.
Abstrak: Hoax adalah informasi sesat dan berbahaya yang dapat menyesatkan persepsi manusia dengan menyampaikan informasi palsu sebagai kebenaran. Hoax mampu mempengaruhi banyak orang dengan menodai suatu citra dan kredibilitas. Salah satu cara dalam bidang Information Retrieval yang dapat digunakan untuk membedakan berita hoax dan non-hoax adalah dengan menggunakan metode klasifikasi teks. Metode klasifikasi yang akan digunakan pada penelitin ini adalah metode K-Nearest Neighbor dan dibandingkan dengan Multinomial Naive Bayes. Data pada penelitian ini berupa 300 dokumen hoax dan 300 dokumen non-hoax. Data dibagi menjadi 10 model pengujian menggunakan metode k-fold cross validation. Hasil akurasi tertinggi dari klasifikasi K-Nearest Neighbor sebesar 81.67% sedangkan Multinomial Naive Bayes menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 93.33%. Hasil akurasi rata-rata dari klasifikasi K-Nearest Neighbor sebesar 77.50% dan Multinomial Naive Bayes sebesar 85.83%.
Keyword: hoax, klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Multinomial Naive Bayes

Judul: Metode Klasifikasi Rocchio untuk Analisis Hoax
Abstrak: Hoax adalah informasi sesat dan berbahaya karena menyesatkan persepsi manusia dengan menyampaikan informasi palsu sebagai kebenaran. Hoax sendiri dapat bertujuan untuk mempengaruhi pembaca dengan informasi palsu sehingga pembaca mengambil tindakan sesuai dengan isi hoax. Untuk mengetahui informasi yang tersebar, maka diperlukan klasifikasi untuk mengetahui apakah informasi tersebut hoax atau bukan. Klasifikasi yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi Rocchio, dimana hasil klasifikasi Rocchio akan dibandingkan dengan Multinomial Naive Bayes. Evaluasi pada penelitian ini menggunakan confusion matrix, dimana akurasi Rocchio didapatkan sebesar 83.501% sedangkan Multinomial Naive Bayes sebesar 65.835%.
Keyword: Hoax, Non-Hoax, Klasifikasi, Rocchio, Multinomial Naive Bayes, confusion matrix

Judul: Macroalgae development as feeding stimulants for the adult sea urchin (Tripneustes gratilla Linnaeus 1758)
Abstrak: Development of artificial feed for somatic growth and gonad quality is one of the focus of research on sea urchin aquaculture activities. Palatability is important factor when developing artificial feed for aquaculture diets. This study investigated the effects of macroalgae (Sargassum polycystum, Gracilaria lichenoides, and Ulva reticulata) as feeding stimulants to artificial diets consumption and gonad profile for the adult sea urchin Tripneustes gratilla, by three feeding trials. Previously starved T. gratilla were held in replicated (3X) 50 L aquaria with recirculation water system (in the first feeding trial) and flow through water system (in the second and third feeding trial). In the first feeding trial, preference of T. gratilla for dried macroalgae was assessed in choice feeding experiment. T. gratilla displayed significant preference for the agar containing dried U. reticulata at 20% agar weight over nine other diets treatment when they were offered simultaneously. Total protein, energy and the ratio of protein to energy in the dried macroalgae had no correlation on agar consumption by T. gratilla. Three artificial diets were made by incorporating one of each of these dried macroalgae at 5% feed weight used in the second feeding trial. Although no significant difference in artificial diets containing dried macroalgae, urchins fed diets containing dried macroalgae consumed more than basal diet when they were offered as single diet. These results indicate that dried macroalgae added to the artificial diets act as feeding stimulants and increasing the acceptability of artificial sea urchin diets. The third feeding trial used dried U. reticulata as feeding stimulant to artificial diet. Data suggest that artificial diet containing 10% dried U. reticulata boosting feed consumption and significantly increasing nutrient accumulation, gonad index, egg diameter and fix gonad color.
Keyword: