Judul: Sentiment Mining Pada Kegiatan Program Pengembangan Masyarakat Berbasis Media Sosial
Abstrak: Sentiment mining merupakan bagian dari text mining yang melakukan ekstraksi dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi dalam suatu kalimat opini yang dianalisis untuk melihat kecenderungan opini terhadap sebuah masalah atau objek oleh seseorang, apakah cenderung beropini positif, negatif atau netral. Pengembangan masyarakat merupakan gerakan yang dirancang untuk meningkatkan taraf hidup keseluruhan masyarakat melalui partisipasi aktif dan inisiatif dari masyarakat. Permasalahan yang sering timbul yaitu pada proses implementasi dan evaluasi program pengembangan masyarakat dan penelitian yang banyak dilakukan dengan menggunakan metode kuantitatif dan kualitatif berdasarkan kuisioner dan belum memanfaatkan media sosial. Twitter adalah media sosial yang saat ini aktif digunakan masyarakat Indonesia dalam menyampaikan opini, keluhan, saran bahkan kritik tentang permasalahan atau kegiatan yang menjadi trending topic, user yang paling banyak diantaranya adalah remaja atau anak usia sekolah berdasarkan survei Onavo Insight dan APJII. Objek penelitian ini adalah kegiatan pada program pengembangan masyarakat yang berhubungan dengan remaja yaitu kegiatan PIK-Remaja (Pusat Informasi dan Konseling Remaja) dan GenRe (Generasi Berencana) yang berada di wilayah Bogor. Berdasarkan survei kegiatan tersebut sudah didukung Twitter dalam sosialisasi samapi implementasi kegiatan sehingga menarik untuk diteliti. Data tweet hasil crawling dari Twitter tidak terstruktur dan belum diketahui kelas sentiment. Sehingga perlu dilakukan praproses meliputi filter, case folding, token dan parsing, pemeriksaan kelas sentiment dengan lexicon based serta pembobotan term/kata dengan term frequency. Tahapan selanjutnya, mereduksi fitur dengan PCA dengan tujuan mencari nilai PC (principal component) tertinggi untuk memudahkan dan meningkatkan akurasi pada proses klasifikasi sentiment dengan tiga kelas yaitu kelas positif, negatif dan netral menggunakan SVM Sebelum klasifikasi, parameter c dan γ yang akan digunakan pada evaluasi model di estimasi untuk menghasilkan akurasi tertinggi. Penelitian ini menganalisis kebutuhan model sentiment mining, mengevaluasi model dan merancangan pengembangan model menggunakan diagram-diagram UML. Hasil penelitian menunjukan kegiatan yang penyebaran informasi terbaik adalah kegiatan GenRe dibandingkan kegiatan PIK-Remaja dimana persentase sentiment positif lebih tinggi dari persentase sentiment negatif. Estimasi parameter c dan γ yang menghasilkan akurasi tertinggi adalah kombinasi 0.8 dan 0.8, 0.8 dan 0.9, 0.9 dan 0.8, serta 0.9 dan 0.9, dimana kombinasi parameter tersebut digunakan dalam pengujian model. Akurasi klasifikasi sentiment menunjukkan hasil yang cukup baik jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yaitu sebesar 88.64% pada kegiatan GenRe dan sebesar 82.78% pada kegiatan PIK-Remaja, tingkat akurasi tidak dipengaruhi pembagian data latih dan data uji tapi dipengaruhi praproses data dan estimasi parameter (c dan γ).
Keyword: GenRe, kegiatan, masyarakat, PIK-Remaja, sentiment mining, tweet

Judul: A Sentiment Knowledge Discovery Model In Twitter’s Tv Content Using Stochastic Gradient Descent Algorithm.
Abstrak: Penggunaan media sosial yang eksplosif dapat menjadi sumber yang kaya untuk data mining. Sementara itu, perkembangan program televisi semakin meningkat dan beragam sehingga memotivasi orang untuk memberi komentar melalui akun media sosial. Data sosial media memilki informasi yang melimpah tetapi tidak terstruktur, heterogen, berdimensi tinggi dan banyak noise. Data yang melimpah dapat menjadi sumber yang kaya informasi tetapi sulit diidentifikasi secara manual. Kontribusi dari penelitian ini adalah untuk melakukan praproses dalam mengatasi data yang tidak terstrukur, banyak noise dan sangat beragam; menemukan pola informasi dan pengetahuan kegiatan pengguna sosial media dalam bentuk sentimen positif dan negatif pada Twitter TV konten. Beberapa metodologi dan teknik digunakan untuk melakukan praproses. Metodologi tersebut adalah menghilangkan tanda baca dan simbol, menghilangkan nomor, mengganti nomor ke huruf, menterjemahankan kata-kata Alay, menghilangkan stop word, dan Algoritma Stemming Porter. Metodologi untuk menemukan pola sentimen dalam penelitian ini menggunaka Stochastic Gradient Descent (SGD). Teks yang telah melalui preprocessing menghasilkan teks lebih terstruktur, mengurangi noise dan mengurangi keragaman teks. Jadi, praproses berdampak pada akurasi klasifikasi dan waktu proses. Hasil percobaan menunjukkan bahwa penggunaan SGD dalam penemuan sentimen positif dan negatif cenderung lebih cepat untuk data yang besar atau stream data. Persentasi maksimum akurasi untuk menemukan pola sentimen sebesar 88%.
Keyword: Stochastic Gradient Descent, opinion mining, sentimen analisis, Stemming Porter, stream data mining

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: