Judul: Analisis Berita Hoax Menggunakan Klasifikasi Multinomial Naive Bayes dengan Fitur N-Gram.
Abstrak: Hoax merupakan informasi yang menyesatkan dan dapat merusak kredibilitas dan citra seseorang. Pembuat hoax biasanya menggunakan ancaman untuk mengajak atau memanipulasi orang lain untuk mencegah melakukan suatu tindakan. Penyebaran berita hoax akan menjadi penghambat untuk pertumbuhan manusia. Salah satu cara yang dapat dilakukan dalam bidang Information Retrieval untuk membedakan berita hoax dan non-hoax adalah dengan klasifikasi teks. Penelitian ini akan menggunakan klasifikasi multinomial naive bayes untuk membedakan berita hoax dan non-hoax. Fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah fitur n-gram yang merupakan sekuen kata yang dipotong dari awal sampai akhir dokumen. Fitur n-gram yang digunakan terdiri dari unigram, bigram, dan trigram. Metode yang digunakan untuk menyeleksi fitur adalah idf. Akurasi dari hasil klasifikasi akan dibandingkan berdasarkan n-gram yang digunakan. Nilai idf untuk seleksi fitur yang memungkinkan untuk digunakan adalah 0.13 sebagai batas bawah dan 2.44 sebagai batas atas untuk proses klasifikasi yang menghasilkan rata – rata akurasi sebesar 86.67% untuk unigram, 82.17% untuk bigram, dan 61.67% untuk trigram.
Keyword: n-gram, hoax, naive bayes, klasifikasi, seleksi fitur, idf

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: