Judul: Analisis Klasifikasi Sentimen Twitter Terhadap Kinerja Layanan Provider Telekomunikasi Menggunakan Varian Naïve Bayes
Abstrak: Pengguna telekomunikasi di Indonesia dari tahun ke tahun terus tumbuh dengan pesat. Seiring dengan kebutuhan publik yang terus meningkat akan komunikasi baik melalui layanan sms, telepon, maupun datamengakibatkan terjadi persaingan para provider telekomunikasi untuk menarik atau mempertahankan pelanggannya. Opini Pelanggan menunjukkan tingkat kualitas layanan yang dilakukan oleh provider. Berbagai opini yang dikemukakan oleh pelanggan tentang provider telekomunikasi dapat diketahui melalui media sosial Twitter. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk menganalisis opini ini adalah dengan melakukan klasifikasi pada data mentah dari Twitter. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan adalah Multinomial Naive Bayes Tree. Metode Multinomial Naïve Bayes Tree merupakan adaptasi dari Metode Multinomial Naïve Bayes dan Metode Decision Tree. Metode Multinomial Naïve Bayes merupakan metode Naïve Bayes untuk menangani teks atau dokumen. Multinomial naïve bayes mengembangkan klasifikasi teks di setiap node pada pohon keputusan. Dokumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah komentar dari pengguna Twitter tentang provider telekomunikasi GSM Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes Tree untuk mengkategorikan opini sentimen pelanggan terhadap penyedia telekomunikasi di Indonesia. Analisis sentimen hanya mencakup kelas positif, negatif dan netral. Hasil analisis klasifikasi sentimen Twitter terhadap penyedia layanan kinerja telekomunikasi menggunakan Multinomial Naïve Bayes Tree menghasilkan akar pohon keputusan pada kata "Aktif" di mana probabilitas dari kata "Aktif" dalam metode Multinomial Naive Bayes diperoleh pada kelas positif. Tingkat akurasi tertinggi dalam mengevaluasi hasil klasifikasi sentimen Twitter / evaluasi dengan menggunakan dataset yang sama menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes Tree (MNBTree) pada 145 fitur adalah 16,26 % sedangkan metode Multinomial Naïve Bayes (MNB) memberikan akurasi tertinggi pada data keseluruhan 1665 fitur yaitu 73,15%. Manfaat yang diharapkan dalam penelitian ini bahwa penyedia telekomunikasi dapat mengevaluasi kinerja dan layanan untuk mencapai kepuasan pelanggan dari berbagai keluhan yang dihadapi.
Keyword: Kinerja layanan, Multinomial Naïve Bayes Tree, Naïve Bayes, Opini Sentimen, Provider Telekomunikasi Indonesia, Twitter.

Judul: Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes pada Data Twitter Bahasa Indonesia.
Abstrak: Penelitian ini mengklasifikasi analisis sentimen dalam 3 jenis yaitu positif, negatif, dan netral pada data Twitter Bahasa Indonesia yang terkait dengan Institut Pertanian Bogor, IPB, dan Bogor Agricultural University menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Klasifikasi analisis pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui isu tertentu dan melakukan perbandingan hasil akurasi antara metode klasifikasi Multinomial Naive Bayes dan metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari penelitian ini sebesar 73.84% untuk metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan 74.77% untuk metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes. Adanya peningkatan hasil akurasi dari penelitian sebelumnya sebesar 7.42% untuk metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan 3.68% untuk metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes, peningkatan yang terjadi dikarenakan penggunaan pemilihan fitur Tf-idf dalam penelitian ini. Pemilihan fitur Tf-idf memiliki peran untuk menambah akurasi dari klasifikasi.
Keyword: Analisis Sentimen, Klasifikasi, Naïve Bayes, Pemilihan Fitur, 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: