Judul: Analisis Sentimen pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Pemilihan Gubernur DKI Jakarta 2017).
Abstrak: Pemilihan umum Gubernur DKI Jakarta 2017 menjadi salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter. Tweet dan retweet yang beredar pada saat pemilu mengandung opini dari masyarakat kepada setiap pasangan calon Gubernur dan Wakil Gubernur DKI Jakarta. Penelitian ini memprediksi sentimen masyarakat kepada pasangan calon Gubernur dan Wakil Gubernur DKI Jakarta putaran kedua. Data yang diperoleh adalah tweet yang menyebut kata kunci @AhokDjarot dan @JktMajuBersama. Pengambilan data menggunakan library Tweepy dengan bahasa pemrograman Python 2.7 dilakukan pada tanggal 4, 12, 16, 17, 18, dan 19 April 2017. Penelitian ini membagi sentimen menjadi 3 kelas, yaitu positif, negatif dan netral. Pelabelan dilakukan secara manual kemudian dilakukan pemodelan menggunakan metode Naïve Bayes pada library NLTK. Pembuatan model menggunakan 400 data latih dan pengujian model menggunakan 200 data uji. Hasil penelitian diperoleh akurasi data uji sebesar 60.60% dengan tingkat sensitifitas tertinggi terdapat pada kelas positif dan spesifisitas tertinggi terdapat pada kelas netral.
Keyword: klasifikasi, Naïve Bayes, Pemilu DKI Jakarta 2017, 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: 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: