Judul: Pengembangan Sistem Komunikasi Publik pada Twitter menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes
Abstrak: Kehadiran teknologi informasi dan komunikasi mendorong adanya perubahan manajemen organisasi secara keseluruhan termasuk komunikasi publik. Bentuk komunikasi publik tidak hanya dilakukan secara tatap muka, tetapi juga banyak dilakukan melalui media sosial seperti Twitter. Beberapa topik pembicaraan di Twitter dapat digolongkan menjadi kategori tertentu. Penggolongan tweet ke dalam kategori tertentu tersebut dapat dilakukan menggunakan metode Naïve Bayes. Manfaat mengelompokkan tweet ini untuk memudahkan penyebaran informasi kepada publik ke dalam topik tertentu. Penelitian ini mengklasifikasikan tweet dari akun Twitter Walikota Bogor Bima Arya. Twitter tersebut digunakan sebagai media komunikasi publik dengan masyarakat Kota Bogor. Penelitian ini menggunakan 5 kategori, yaitu event, infrastruktur, pendidikan, berita, dan uncategorized. Tweet dikelompokkan berdasarkan kemiripan antar tweet dalam setiap kategori. Tingkat akurasi dari hasil klasifikasi sebesar 64% dari 81 tweet yang diuji. Meskipun akurasi yang didapatkan belum cukup baik namun sistem sudah dapat menampilkan hasil dari tweet beserta kategorinya.
Keyword: klasifikasi naïve Bayes, komunikasi publik, Twitter

Judul: Analisis Sentimen Twitter dengan Klasifikasi Naïve Bayes menggunakan Seleksi Fitur Mutual Information dan Inverse Document Frequency
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi data tweet pada Twitter menjadi 3 sentimen yaitu positif, negatif, dan netral. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 3195 yang terdiri atas 1065 tweet positif, 1065 tweet negatif, dan 1065 tweet netral. Data dibagi menjadi dua subset data yang terdiri atas 80% data latih dan 20% data uji. Data latih akan digunakan dalam tahapan seleksi fitur dengan melakukan 5 kali percobaan sementara data uji digunakan untuk melakukan pengujian terhadap sistem klasifikasi yang telah dibuat dengan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes. Penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 71.89% untuk seleksi fitur Mutual Information dan 60.67% untuk seleksi fitur Inverse Document Frequency. Adapun nilai rata-rata akurasi tiap sentimennya untuk Mutual Information dan Inverse Document Frequency masing-masing yaitu 65.07% dan 50.33% untuk sentimen positif, 69.86% dan 50.52% untuk sentiment negatif, 80.84% dan 80.75% untuk sentimen netral.
Keyword: analisis sentimen, Inverse Document Frequency, klasifikasi, Multinomial Naïve Bayes, Mutual Information, tweet, Twitter

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: