Judul: Klasifikasi Dokumen Bahasa Indonesia Menggunakan Semantic Smoothing dengan Ekstraksi Ciri Chi-square
Abstrak: One of supervised learning methods for document classification is Naive Bayes classifier. A common problem that often occurs on simple method like naive bayes is data sparsity. This problem especially occurs when the size of training and testing data is too small. Smoothing technique is a method for handling the sparsity problem; one method of smoothing technique is semantic smoothing. This research is intended to implement chi-square term extraction on document classification using semantic smoothing and to compare the classification accuracy rate with previous research. Chisquare term extraction was used to make the classifier work efficiently and to increase classification accuracy. Agriculture Research Journal Document of holticulture domain are used for this research, consisting of three classes. The average for accuracy of document classification on semantic smoothing with chi-square term extraction is 96%. The results of the classification using semantic smoothing with chi-square Term extraction have been able to classify Agriculture Research Journal Documents in the holticultural domain.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Dokumen Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Semantic Smoothing
Abstrak: The first supervised learning method for document classification is Naive Bayes classifier. A common problem that often occurs on simple methods like Naive Bayes is data sparsity. This problem especially occurs when the size of training and testing data is too small. Smoothing technique is a method for handling the sparsity problem, one method from smoothing technique is Semantic Smoothing. Document Agricultural Research Journal of holticulture domain is used for this research, this document contains of three classes. The average for accuracy of document classification on Semantic Smoothing is 92.88%. Results of the classification with Semantic Smoothing has been able to classify document of Agriculture Research Journal at holticulture domain.
Keyword: 

Judul: Dinamika dan Emisi Mikroplastik di Teluk Jakarta
Abstrak: Mikroplastik merupakan partikel dengan kisaran 1-5000 µm yang tersusun atas bahan polimer sintetis. Berbagai aktifitas (sanitasi, emisi lalu lintas, industri, pertanian, perikanan) merupakan sumber mikroplastik di alam. Mikroplastik tersebut kemudian mengalami transport ke perairan, melalui run off, aliran sungai, bahkan melayang di udara (mikroplastik atmosferik). Mikroplastik tersebut merupakan partikel padat dengan berbagai macam komposisi. Komponen utama mikroplastik adalah polimer yang kemudian diberi zat aditif sesuai peruntukan penggunaan plastik ketika berada dalam bentuk makro. Salah satu perairan yang mengalami tekanan mikroplastik dari sumber dan transportasi tersebut adalah Teluk Jakarta. Informasi keberadaan mikroplastik di Teluk Jakarta telah dilaporkan pada penelitian sebelumnya. Namun penelitian-penelitian tersebu masih bersifat dasar dan belum terintegrasi dengan baik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dan menganalisis bagaimana dinamika dan neraca mikroplastik, serta mendeteksi kandungan zat aditif (phthalate) pada mikroplastik di Teluk Jakarta. Sampling mikroplastik dilakukan terhadap mikroplastik atmosferik, mikroplastik di permukaan perairan dan sedimen. Sampling mikroplastik atmosferik dilakukan selama 12 bulan (Maret 2018 – Februari 2019) di atap gedung Pusat Penelitian Oseanografi - Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) Ancol. Sampling menggunakan manual raingauge yang dipasang selama 96 jam setiap bulannya, dengan 3 kali pengulangan. Sampling mikroplastik di perairan dan sedimen pada bulan Agustus 2020 pada sembilan muara sungai di sekitar Teluk Jakarta (Sungai Dadap, Sungai Angke, Sungai Pluit, Sungai Ciliwung, Sungai Kali Item, Sungai Koja, Sungai Cilincing, Sungai Marunda, dan Sungai Bekasi). Sembilan muara sungai tersebut berada pada Daerah Aliran Sungai (DAS) yang berbeda-beda, dengan kepadatan penduduk yang berbeda pula. Pengambilan sampel dilakukan menggunakan round net dan vanven grab, dengan 3 kali pengulangan pada setiap stasiun. Neraca mikroplastik di Teluk Jakarta dianalisis dengan mempertimbangkan factor lingkungan seperti curah hujan, kecepatan angin, debit air sungai, jumlah partikel pada masin-masing stasiun, dan laju sedimentasi. Hasil perhitungan emisi dan perbandingan dominasi karakteristik mikroplastik digunakan dalam memprediksi fluks mikroplastik. Zat phthalate yang terkandung pada mikroplastik dideteksi menggunakan Micro-Raman Spectroscopic pada 25 sampel di perairan dan sedimen yang telah teridentifikasi sebagai mikroplastik. Mikroplastik atmosferik tertangkap pada raingauge setiap bulan, dengan kelimpahan rata-rata 1,83 partikel/bulan. Kelimpahan mikroplastik yang diperoleh pada musim hujan lebih tinggi dibandingkan musim kemarau. Hal ini diduga karena adanya pengaruh intensitas cahaya matahari, angin dan curah hujan yang berbeda antara kedua musim tersebut. Meski demikian, secara statistik tidak ditemukan adanya perbedaan nyata pada kelimpahan mikroplastik setiap bulannya (p>0,05). Karakteristik yang mendominasi mikroplastik atmosferik di Ancol adalah bentuk fiber, rentang ukuran 300-500 µm, dan jenis polimer polyester (PET). Dominasi karakteristik tersebut mengindikasikan bahwa mikroplastik atmosferik yang ditemukan berasal dari emisi lokal penduduk sekitarnya. Perairan dan sedimen muara sungai juga berkontribusi terhadap pencemaran mikroplastik untuk Teluk Jakarta. Kelimpahan mikroplastik di permukaan air pada 9 muara sungai berkisar 9,729 – 89,164 partikel/m3, dengan rata-rata 48,179 ± 21,960 partikel/m3. Kelimpahan mikroplastik tertinggi diperoleh di Sungai Dadap (Stasiun 1), dan terendah pada Muara Sungai Angke (Stasiun 2). Secara statistik, setiap muara sungai tidak memberikan kelimpahan yang berbeda nyata (p>0,05). Berdasarkan lokasi secara administratif, mikroplastik yang masuk dari wilayah Tangerang (Stasiun 1) memiliki kelimpahan lebih besar (67,777 ± 5,656 partikel/m3) dibandingkan Jakarta Utara (Stasiun 2-8) (47,715 ± 4,207 partikel/m3) dan Bekasi (Stasiun 9) (31,834 ± 2,503 partikel/m3).
Keyword: Atmosferik, DAS, Fluks, Muara Sungai, Permukaan Air, Sedimen