Judul: Normalisasi Teks pada Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritme Jarak String pada R
Abstrak: Data tweet yang ada pada Twitter sering digunakan untuk keperluan text mining. Salah satu contohnya adalah untuk klasifikasi. Namun, data tweet tersebut sering menggunakan kata yang tidak baku sesuai bahasa Indonesia sehingga sulit digunakan untuk text mining. Oleh karena itu perlu dibangun sebuah fungsi yang dapat mengubah setiap kata yang tidak baku tersebut menjadi kata baku. Implementasi dalam pengubahan kata tidak baku menjadi baku pada penelitian ini menggunakan algoritme jarak string yang ada dalam pemrograman R. Data yang digunakan berupa yang kamus berisi kata slang dan perbaikannya beserta kamus yang berisi kata baku. Algoritme jarak string bekerja untuk membandingkan dua string dalam menentukan perbedaan jarak sehingga diperoleh jarak kedua string. Namun, pengubahan string pada penelitian ini tidak hanya berdasarkan jarak antar string, tetapi juga melakukan perubahan kata berdasarkan kamus kata slang. Penelitian ini melakukan normalisasi tweet dalam bahasa Indonesia. Terdapat 200 kata tidak baku dari Twitter yang digunakan untuk pengujian fungsi. Hasil menunjukkan bahwa nilai akurasi tertinggi pada penelitian ini adalah 69% dengan menggunakan metode longest common substring (lcs) dan kamus korpus Kompas yang sesuai KBBI.
Keyword: jarak string, kata baku, kata tidak baku, pengubahan kata, 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: Insecticidal Activity of Essential Oils Leaves of Cinnamomum spp. (Lauraceae) against Crocidolomia pavonana and Their Phytotoxicity on Broccoli Seedlings
Abstrak: Essential oils from leaves of 13 species of Cinnamomum were tested for their insecticidal activity on the cabbage head caterpillar Crocidolomia pavonana with leaf immerse method. The results showed that the treatment with 1% (w/v) essential oils leaves of C. celebicum, C. multiflorum, C. sintoc, and C. verum caused 21.45, 93.65, 60.30, and 76.10% mortality, respectively. Based on the results of phytotoxicity and insecticidal activity tests, C. multiflorum oil was further tested at 6 concentration levels. In all treatments, larval mortality has occurred at 24 hours after treatment (HAT) and increased at 48 HAT. LC50 of C. multiflorum oil at 24 and 48 HAT was 0.504 and 0.396%, respectively. The treatment with C. multiflorum oil at ≤0.31% did not inhibit the development of C. pavonana larvae. Determination of the chemical constituents of Cinnamomum oils were carried out by gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). Totally, 345 compounds were identified. Methyleugenol constituted the main component (49.4%) of leaf essential oil of C. multiflorum and was assumed to be responsible for the insecticidal activity of the oil against C. pavonana larvae. LC50 of pure methyleugenol obtained at 0.365% (48 HAT) and 0.363% (72 HAT). The results showed that C. multiflorum was more effective with LC50 value equivalent to methyleugenol content of 0.32% (24 HAT) and 0.24% (48 HAT).
Keyword: