Judul: Penggunaan Twitter sebagai Penyedia Peubah Penyerta dalam Pendugaan Area Kecil (Studi Kasus Pendugaan Elektabilitas Pasangan Calon Presiden dan Calon Wakil Presiden Pilpres 2019).
Abstrak: Suatu survei tentang elektabilitas pasangan calon presiden dan calon wakil Presiden pada Pilpres 2019 dirancang untuk menduga elektabilitas pada tingkat nasional. Ketika data hasil survei digunakan untuk menduga elektabilitas pada tingkat provinsi data terlalu sedikit bahkan pada beberapa provinsi contoh yang diambil hanya ada sebanyak 20 dari sekian ratus ribu pemilih. Padahal, elektabilitas pada tingkat provinsi sangat diperlukan untuk mengetahui bagaimana peta kekuatan masing-masing pasangan calon. Strategi dalam pemilu akan bisa diatur jauh lebih efektif jika elektabilitas pada tingkat provinsi dapat diketahui. Memperbesar ukuran contoh pada masing-masing provinsi tentu dapat dilakukan tetapi hal tersebut sangat tidak efektif dari segi waktu, biaya, dan tenaga. Metode pendugaan area kecil dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini. Pendugaan dilakukan secara tidak langsung melalui suatu pemodelan yang memanfaatkan informasi dari berbagai sumber. Sumber lain yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari Twitter. Orang-orang menjadi sangat tertarik pada topik pembicaraan elektabilitas menjelang Pemilihan Presiden 2019. Pemilihan presiden menjadi topik yang ramai diperbincangkan di media sosial. Topik pembicaran pada Twitter dapat memuat hal-hal yang bersifat positif ataupun negatif sehingga menarik untuk dilihat bagaimana sentimennya. Ketika elektabilitas pasangan calon presiden dan wakil presiden dikaitkan dengan topik pembicaraan di Twitter dan akan menjadi sangat menarik jika ternyata kedua hal tersebut saling berhubungan. Informasi yang diekstrak dari media sosial dapat sangat berguna sebagai informasi tambahan dalam pendugaan area kecil untuk menduga elektabilitas pasangan calon presiden pada setiap provinsi. Pendugaan area kecil dengan memanfaatkan Twitter sebagai informasi tambahan ini merupakan sesuatu hal yang baru sehingga diperlukan suatu kajian terlebih dahulu untuk mengetahui apakah Twitter mampu dijadikan sumber informasi tambahan dalam pendugaan area kecil. Material yang diekstrak untuk memperoleh sentimen adalah kicauan masyarakat yang berisi masing-masing topik pembicaraaan pasangan calon presiden dan wakil presiden. Proses yang dilakukan adalah menghitung skor sentimen untuk setiap kicauan lalu menghitung rata-ratanya untuk setiap provinsi. pada dasarnya skor sentimen untuk setiap kicauan dihitung hanya mencocokkan kata negatif dan kata positif. Pendugaan area kecil menggabungkan data survei dan sentimen masyarakat dari Twitter melalui suatu pemodelan. Tidak semua populasi pemilih merupakan pengguna Twitter sehingga diperlukan pengukuran kesalahan dalam pemodelan. Berdasarkan hasil survei yang dilaksanankan pada Februari 2019, Pasangan Calon nomor urut 01 lebih unggul dari Pasangan Calon nomor urut 02 dalam skala nasional. Hal ini juga diikuti dengan lebih baiknya sentimen pasangan Pasangan Calon nomor urut 01 pada tingkat nasional. Sentimen yang diperoleh dari setiap provinsi cukup mampu menggambarkan pergerakan elektabilitas paslon di masing-masing provinsi. Skor sentimen pada tingkat provinsi mampu memprediksi dengan benar pasangan mana yang akan menang pada Pilpres 2019 pada 23 dari 33 provinsi di Indonesia. Skor sentimen pada tingkat nasional mampu memprediksi dengan benar pasangan mana yang akan menang pada Pilpres 2019. Nilai koefisien korelasi Pearson antara nilai dugaan tidak langsung elektabilitas pada setiap provinsi dengan hasil perolehan suara Pilpres 2019 pada setiap provinsi adalah sebesar 0.7212. Nilai tersebut menandakan bahwa pendugaan elektabilitas menggunakan metode pendugaan area kecil dengan memanfatkan Twitter sebagai penyedia peubah penyerta cukup mampu menggambarkan perolehan suara Pilpres 2019 karena memiliki korelasi yang kuat.
Keyword: elektabilitas, media sosial, pendugaan area kecil, sentimen, twitter

Judul: Analisis Sentimen Twitter Pemilihan Calon Presiden dan Wakil Presiden Tahun 2019 Menggunakan Metode Naïve Bayes
Abstrak: Setiap pasangan calon pemimpin rakyat melaksanakan kampanye agar dipilih ketika menjelang pemilihan umum. Terdapat beragam cara untuk melakukan kampanye, salah satunya melalui media sosial Twitter. Opini melalui tweet dapat dimanfaatkan untuk mengukur sentimen yang muncul mengenai opini seseorang terhadap kandidat wakil rakyat sebagai Calon Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia tahun 2019. Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat yang berkaitan pasangan Calon Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia tahun 2019. Pengambilan data Twitter menggunakan API Twitter pada tanggal 19-26 November 2018 dan 3-10 Desember 2018. Penelitian ini menggunakan data Twitter sebanyak tiga mention milik masing-masing pasangan Capres Cawapres dan sebanyak lima tagar trending topic yang berkaitan dengan isu pemilihan umum. Penelitian ini membagi sentimen menjadi 3 kelas, yaitu positif, negatif, dan netral. Pemodelan klasifikasi menggunakan algoritme Naïve Bayes. Penelitian ini memperoleh akurasi yang baik sebesar 74.31% sebagai hasil dari pemodelan klasifikasi. Pengembangan pada penelitian selanjutnya diharapkan pengumpulan data dilakukan pada momen-momen yang berkaitan dengan pelaksanaan pemilu.
Keyword: naïve bayes, presidential election, sentiment analysis, twitter

Judul: Studi Keragaman Genetik Kerang Darah (Anadara granosa) Berdasarkan Cytochrome Oxydase Subunit I (COI)
Abstrak: Blood Cockle (Anadara granosa, Linneaus 1758) is a cosmopolitan bivalve inhabiting intertidal zone with sandy mud sediment. As a filter feeding organism, the blood cockle uptakes both organic and inorganis materials, including heavy metals. Heavy metal may cause genetic changes; consequently, those give rise to genetic diversity. This research is aimed at analyzing genetic variations based on Cytochrome Oxidase Subunit I (COI) gene in blood cockle (A. granosa) from Banten coastal waters. DNA extraction procedure used CTAB (Chloroform Isoamil Alkohol) methods, followed by amplification using specific primers and sequencing. Sequencing product of A. granosa samples was 606 bp. A. granosa and other bivalve COI gene sequences were aligned. Bivalves from Family Arcidae such as Tegillarca granosa, Anadara diluvii, Anadara crebricosata, Anadara vellicata, Anadara sativa, Anadara pilula, Diluvarca ferruginea and Scapharca globosa were used as ingroup, while others such as Cucullaea labiata, Didimacar tenebrica, and Glycymeris rotunda were treated as outgroup. Those groups were acquired from GenBank. Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 4 (MEGA 4.0) program was applied for alignment procedure. Phylogenetic tree showed a distict cluster between ingroup (A. granosa, T. granosa, A. diluvii, A. crebricosata, A. vellicata, A. sativa, A. pilula, D. ferruginea, S. globosa) and outgroup (C. labiata, D. tenebrica, G. rotunda). There were 17 diagnostic nucleotide characterized A. granosa.
Keyword: