Judul: Perbandingan Metode Support Vector Machine dan Regresi Logistik Biner dalam Mendeteksi Unsur Depresi pada Tweets Berbahasa Indonesia.
Abstrak: Prevalensi depresi di dunia naik lebih dari delapan kali lipat, dari sekitar 3% pada 2017 menjadi 28% pada tahun 2020. Depresi juga merupakan kontributor utama dari penyebab kematian tertinggi nomor dua di dunia. Kondisi kesehatan mental seseorang dapat dideteksi dari penggunaan media sosial, salah satunya Twitter dengan memanfaatkan teknik pembelajaran mesin. Support Vector Machine (SVM) menjadi metode yang sangat populer dalam melakukan klasifikasi pembelajaran mesin berbasis teks. Namun, Regresi Logistik juga masih sangat populer dalam melakukan klasifikasi dengan hasil biner. Penelitian ini membandingkan performa model terbaik dari metode SVM dan Regresi Logistik Biner menggunakan data kicauan (tweet) yang dikumpulkan dari Twitter API untuk mendeteksi unsur depresi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan performa terbaik didapatkan dari metode Regresi Logistik Biner pada kombinasi hyperparameter nilai C = 0,1 dan penalty L2. Nilai matriks konfusi akurasi = 0,78, precision = 0,65, recall = 0,67, dan f-1 score = 0,66, lebih tinggi dibandingkan metode SVM.
Keyword: Depresi, Pembelajaran Mesin, Regresi Logistik, Support Vector Machine, Twitter

Judul: Penerapan Metode Support Vector Machine dengan Pemilihan Fitur Khi-kuadrat pada Klasifikasi Sentimen Data Twitter
Abstrak: Debat Capres dan Cawapres yang diadakan menjelang Pilpres merupakan topik yang banyak diperbincangkan. Pengguna sosial media dianggap memiliki pengaruh besar pada Pilpres. Twitter merupakan salah satu media sosial yang paling sering digunakan di Indonesia. Opini publik yang terbentuk akan beragam, sehingga sentimen dalam setiap opini publik menarik untuk dianalisis. Penelitian ini menggunakan geovisualisasi untuk memetakan frekuensi tweets, social network untuk mengetahui persebaran kelompok perbincangan, dan awan kata untuk mengidentifikasi topik yang sering dibahas. Pengelompokan sentimen menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dengan pemilihan fitur yaitu pemberian bobot khi-kuadrat pada tiap kata. Tweets mengenai debat Capres Cawapres yang diambil dari tanggal 14 sampai 20 Januari 2019 menunjukkan Pulau Jawa sebagai wilayah teraktif melakukan tweet sebaliknya wilayah Indonesia bagian Timur sebagai wilayah paling tidak aktif melakukan tweet. Pemilik akun anggota tim sukses, saluran berita, dan penyelenggara polling adalah akun paling populer mendapat retweet. Pemodelan klasifikasi dengan SVM menunjukkan pemberian bobot khi-kuadrat dengan nilai maksimum memiliki macro average dari F-measure lebih tinggi daripada pembobotan khi-kuadrat dengan nilai rataan pada saat mengklasifikasikan data validasi, yaitu sebesar 67.07%. Prediksi data tweet menggunakan model ini menunjukkan sentimen netral selalu memiliki frekuensi tertinggi, sedangkan frekuensi sentimen negatif selalu lebih tinggi daripada sentimen positif.
Keyword: khi-kuadrat, support vector machine, twitter

Judul: Photovoltaic Effect In A CdS/P3HT-Chitosan Junction
Abstrak: A CdS/Polymer junction has been fabricated and it’s photovoltaic effect has been studied. The polymer is a blend of poly-3hexyltiophene (P3HT), chitosan and polyethileneglicol (PEG). Boron in situ doping of CdS using Chemical Bath Deposition (CBD) was investigated. The effect of B-doping and annealing on optical properties as well as on electrical and morphology of CdS film were studied. The structure and morphology of the film were detected by XRay Diffraction (XRD) and Scanning Electron Microscopy (SEM). The polymer film was sandwiched between the CdS semiconductor and an ITO glass to form an ITO/CdS/Polymer/ITO photovoltaic cell. Time constant (τ) and open circuit voltage (Voc) were investigated by using voltage censor. The bandgap of films were determined using absorbance edge method. The results of annealing optical bandgap of undoped CdS shifted from 2,49 eV down to 2,39 eV. Phase transition of CdS due to annealing temperature and induced lattice damage due to doping. The room temperature conductivity of polymer is 3,8 – 6,6 x 10-7 S/cm as function of frequency between 100 – 5000 Hz. The Voc of the fabricated cells ranges between 107 – 286 mV and time constant ranges between 2,5 to 43,75 s.
Keyword: