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: Antibody Responses against Newcastle Disease and Evaluation of Infectious Bronchitis Maternal Derived Antibody on Vaccinated Layers.
Abstrak: Information of maternal derived antibody (MDA) and onset of immunity after vaccination is important to determine appropriate vaccination programme of chickens. The aim of this study was to evaluate duration of Infectious Bronchitis (IB) MDA and evaluate onset of immunity Newcastle Disease (ND) vaccination among layers. All layers were vaccinated using live ND and Infectious Bursal Disease (IBD) at one day old age, and received Avian Rhinotracheitis (AR) vaccine at 4 day old age. Serum samples were collected at various ages: 7, 10, 14, 20, 22, 24, 29 and 35 day old. The presence of ND antibodies was measured by the hemagglutination inhibition (HI) test, whilst the presence of IB antibodies was measured by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Our study showed that ND antibodies were at positive level until 24 day old age, and reached protective level ≥ 25 only at 7 day old age, whilst IB MDA were positive up to 17 day old age. This result indicating the needs of ND booster vaccination at least at 24 day old and IB vaccination at 17 day old age.
Keyword: antibody, Infectious Bronchitis, layers, Newcastle Disease, vaccination