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 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: 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: