Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: 

Judul: Sentiment analysis with naïve bayes classification on twitter data using balanced data
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi data tweet menjadi 3 sentimen yaitu positif, negatif, dan netral menggunakan data seimbang. Data yang digunakan terdiri atas 8 entitas berbeda dengan masing-masing entitas setiap sentimennya terdiri atas 80-90 data. Pengklasifikasian data tweet menggunakan metode naïve Bayes dengan Multinomial dan Bernoulli. Sebelum klasifikasi, dilakukan beberapa tahap praproses seperti normalisasi dan pembuangan stopwords. Pengujian dilakukan pada 60 data setiap entitas per sentimennya untuk mendapatkan model terbaik menggunakan 3-fold cross validation. Setelah itu, data yang tersisa pada setiap entitas per sentimennya dianggap menjadi data baru. Data baru tersebut akan dilakukan klasifikasi dengan menggunakan data latih dari model terbaik pada 3-fold cross validation. Hasil klasifikasi pada data baru menunjukkan, metode naïve Bayes memberikan nilai akurasi sebesar 71.09% untuk Multinomial dan 66.42% untuk Bernoulli. Adapun nilai akurasi tiap sentimennya untuk model Multinomial dan Bernoulli masing-masing yaitu 58.62% dan 64.53% untuk sentimen positif, 77.42% dan 65.53% untuk sentimen negatif, 64.40% dan 84.18% untuk sentimen netral, The purpose of this research is to classify tweet data into 3 sentiments, i.e., positive, negative, and neutral using balanced data. The data consists of 8 different entities where each entity consists of 80-90 tweets for each sentiment. Data classification uses naïve Bayes with Multinomial and Bernoulli method. Before classification, preprocessing includes normalization and stopword removal. Evaluation is conducted on 60 data of each entity per sentiment to get the best model using 3-fold cross validation. After that, the remaining data from previous evaluation is considered to be new data. The new data will be classified using the training data of the best models in the 3-fold cross validation. Classification results on new data shows, that naïve Bayes method gives an accuracy rate of 71.09% and 66.42% for the Multinomial and Bernoulli. The accuracy rate of each sentiment for Multinomial and Bernoulli models respectively are 58.62% and 64.53% and for the positive sentiment, 77.42% and 65.53% for the negative sentiment, 64.40% and 84.18% for the neutral sentiment. Keywords: Balanced Data, Classification, Naïve Bayes, Sentiment Analyst, Twitter.
Keyword: Analisis sentimen, data seimbang, klasifikasi, naïve bayes, twitter

Judul: Sifat Fisis Mekanis Balok Laminasi Bambu Andong (Gigantochloa verticiala Munro) Bebas Buku
Abstrak: Produksi kayu dari hutan semakin menurun. Sebagai konsekuensi menurunnya produksi kayu menyebabkan semakin sedikitnya pasokan dan meningkatnya harga bahan baku. Karenanya diperlukan suatu upaya untuk menghasilkan bahan baku pengganti kayu yang lebih menjamin terpenuhinya bahan baku kayu untuk industri pengolahan hasil hutan. Semenlara itu kebutuhan bahan baku kayu bagi industri pengolahan kayu dari waktu ke waktu menunjukkan kecenderungan untuk terus meningkat, terutama untuk bahan baku furniture.
Keyword: