Judul: Metode Klasifikasi Decision Tree untuk Analisis Hoax.
Abstrak: Hoax merupakan informasi sesat yang dapat menyesatkan persepsi manusia dengan menyampaikan informasi palsu sebagai kebenaran (Chen et al. 2014). Perkembangan teknologi informasi turut serta mendorong penyebaran berita atau informasi hoax, sebanyak 127,9 juta orang menggunakan internet untuk mengakses berita (APJII 2016). Oleh karena itu pada penelitian ini melakukan klasifikasi berita hoax menggunakan metode Decision Tree dengan Algoritme C5.0. Klasifikasi berita hoax pada penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi berita Bahasa Indonesia dan melakukan klasifikasi berita dalam dua kelas yaitu HOAX dan NONHOAX lalu menganalisis hasil perbandingan antara metode Decision Tree dengan metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari penelitian ini 85.83% untuk metode klasifikasi Decision Tree dan Multinomial Naïve Bayes. Berdasarkan hasil dari paired sample t-test menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan akurasi antara Decision Tree dan Multinomial Naïve Bayes.
Keyword: Hoax, Klasifikasi, Decision Tree, Berita, Algoritme C5.0

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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: