Judul: Implementation of Support Vector Machine Algorithm for Sentiment Analysis of Flip Application Reviews on Google Play Store Site
Abstrak: Flip merupakan start-up kreasi pemuda Indonesia yang memiliki popularitas dan rating tinggi pada situs Google Play Store. Hal tersebut membuat tuntutan terhadap mutu pelayanan aplikasi juga semakin meningkat, sehingga muncul beragam komentar di kolom ulasan. Analisis sentimen merupakan salah satu cara untuk mengetahui polaritas opini yang memungkinkan klasifikasi ulasan ke dalam kelas bersentimen positif, netral, atau negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perbedaan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) menggunakan kernel linear, kernel polynomial, dan kernel Radial Basis Function (RBF) pada tiga fitur n-gram (unigram, bigram, dan trigram) serta melakukan analisis sentimen terhadap ulasan para pengguna aplikasi Flip. Algoritma Multi-Class SVM One Against All (OAA) diterapkan karena terdapat tiga kelas sentimen. Selain itu, algoritma Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) diterapkan untuk mengatasi ketidakseimbangan pada data. Pemodelan SVM menggunakan kernel RBF pada fitur unigram menghasilkan performa terbaik dalam mengklasifikasikan sentimen dengan nilai akurasi dan macro average F1-score yang didapat sebesar 89% dan 70%. Secara keseluruhan, kernel linear dan RBF pada ketiga fitur n-gram memberikan hasil klasifikasi terbaik. Sebaliknya, kernel polynomial memberikan hasil klasifikasi terendah. Fitur unigram memberikan hasil klasifikasi terbaik dan fitur trigram memberikan hasil klasifikasi terendah untuk ketiga kernel., Flip is a start-up created by Indonesian youth that has high popularity and ratings on the Google Play Store site. This makes the demands on the quality of application services also increase, thus various comments appear in the review column. Sentiment analysis is one way to find out the polarity of opinions that allows the classification of reviews into classes that have positive, neutral or negative sentiments. This study aims to identify differences in the performance of the Support Vector Machine (SVM) algorithm using a linear kernel, a polynomial kernel, and a Radial Basis Function (RBF) kernel on three n-gram features (unigram, bigram, and trigram) and to conduct sentiment analysis on the reviews of Flip application users. The Multi-Class SVM One Against All (OAA) algorithm is applied because there are three sentiment classes. In addition, the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) algorithm was applied to overcome the data imbalance. SVM modeling using the RBF kernel on the unigram feature produces the best performance in classifying sentiment with an accuracy value and a macro average F1-score obtained at 89% and 70%. Overall, the linear kernel and RBF kernel on the three n-gram features give the best classification results. On the other hand, the polynomial kernel gives the lowest classification result. The unigram feature gives the best classification result and the trigram feature gives the lowest classification result for the three kernels.
Keyword: flip, kernel, n-gram, sentiment analysis, support vector machine

Judul: Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Female Daily Menggunakan Support Vector Machine: Evaluasi Leksikon Sentistrenghtid dan InSet
Abstrak: Female Daily merupakan sebuah aplikasi kecantikan yang menyediakan wadah bagi sesama penggunanya untuk berdiskusi tentang produk kecantikan. Aplikasi ini dapat diunduh salah satunya melalui Google Play dimana penggunanya dapat memberikan ulasan yang berupa komentar positif, netral, maupun negatif. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Female Daily, serta mengidentifikasi perbedaan performa penggunaan kamus dari leksikon sentistrenghtid dan InSet untuk proses pelabelan data pada algoritma Support Vector Machine. Data yang digunakan merupakan data ulasan hasil scrapping dari Google Play dalam rentang waktu Januari 2019 hingga Desember 2023. Grid search digunakan untuk mencari kombinasi fungsi kernel dan hyperparameter (C, ?, P) yang optimal. Pemodelan dilakukan menggunakan metode multi-class Support Vector Machine (SVM) dengan menerapkan algoritma One Against All (OAA). Model SVM pertama dibentuk menggunakan data hasil pelabelan sentistrenghtid dengan fungsi kernel RBF serta nilai C = 5 dan gamma = ’scale’. Selanjutnya, model SVM kedua dibentuk menggunakan data hasil pelabelan InSet dengan fungsi kernel linear serta nilai C = 1. Hasil evaluasi kedua model menggunakan data uji memperlihatkan nilai akurasi model sebesar 78% dan 76%. Selanjutnya, kedua model diterapkan ke seluruh data lalu dievaluasi menggunakan sentimen nilai rating. Akurasi yang didapatkan yaitu sebesar 65% dan 57%., Female Daily is a beauty application that provides a forum for fellow users to discuss beauty products. This application can be downloaded via Google Play, where users can provide reviews in the form of positive, neutral, or negative comments. This research aims to conduct sentiment analysis on the reviews of Female Daily application users and to identify the differences between the performance of using the dictionary from sentistrenghtid and InSet lexicon for data labeling process in the Support Vector Machine algorithm. The data used is review data scraped from Google Play from January 2019 to December 2023. Grid search is used to find the optimal combination of kernel function and hyperparameters (C, ?, P). Modeling was done using the multi-class Support Vector Machine (SVM) method by applying the One Against All (OAA) algorithm. The first SVM model was formed using data from the sentristrenghtid labeling with the RBF kernel function and the values C = 5 and gamma = 'scale'. Then the second SVM model was formed using data from the InSet labeling with the Linear kernel function and the value C = 1. Evaluation results of the two models using test data showed model accuracy values of 78% and 76%. Furthermore, when the two models were applied to all data and then evaluated using the sentiment of rating value, the accuracy obtained was 65% and 57%.
Keyword: analisis sentimen, SVM, grid search, InSet, sentistrenghtid

Judul: Produksi Ikan Corydoras Corydoras aenus pada Padat Penebaran 8, 12 dan 16 Ekor/liter dalam Sistem Resirkulasi.
Abstrak: Salah satu ikan hias yang berprospek untuk dikembangkan adalah ikan corydoras (Corydoras aeneus). Permintaan ikan corydoras dari beberapa negara Eropa dan Asia cukup tinggi yaitu sebanyak 10.000 – 20.000 ekor/bulan, akan tetapi permintaan tersebut belum mampu dipenuhi produksi dalam negeri (Marliani, 2007). Hal ini disebabkan oleh rendahnya produktivitas para pembudidaya yang masih menggunakan sistem tradisional dengan padat penebaran yang rendah, yaitu kurang dari 3 ekor/liter yang dipelihara pada bak-bak semen di luar ruangan. Upaya intensifikasi budidaya ikan corydoras dapat dilakukan dengan meningkatkan padat penebaran dan pengelolaan lingkungan perairan yang baik dengan sistem resirkulasi. Kepadatan yang optimal dapat memaksimalkan produksi. Penentuan kepadatan yang optimal merupakan langkah awal yang penting pada kegiatan budidaya.
Keyword: