Judul: Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara Indonesia Menggunakan Metode Ensemble
Abstrak: Pada Maret 2019, pemerintah Indonesia memutuskan untuk memindahkan ibu kota negara Indonesia ke Pulau Kalimantan. Adanya keputusan ini ramai diperbincangkan di Twitter sehingga menimbulkan opini yang mengandung sentimen dari publik. Penelitian ini bertujuan menentukan sentimen dari opini masyarakat kedalam tiga kelas yaitu positif, netral dan negatif menggunakan model klasifikasi Ensemble. Model Ensemble ini dibangun dari empat base classifier yaitu Multinomial Naïve Bayes, Random Forest, SVM, dan Logistic Regression dengan menggunakan metode weighted soft voting. Analisis sentimen dilakukan dengan beberapa tahap yaitu pengambilan data, pelabelan data secara manual, praproses data, ekstraksi fitur, pembagian data menggunakan 10-Fold Cross Validation, hyperparameter tuning, pemodelan klasifikasi, dan evaluasi model dengan confusion matrix. Model klasifikasi Ensemble mendapatkan hasil terbaik dibandingkan dengan base classifier lainnya dengan akurasi sebesar 87.93% dan F-Score sebesar 85.61% untuk kelas negatif, 91.10% untuk kelas netral, dan 86.97% untuk kelas positif. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa kelas negatif, netral, dan positif berturut-turut memiliki data sebanyak 831, 368, dan 642 tweet dengan persentase berturut-turut sebesar 45%, 19%, dan 35%., In March 2019, the Indonesian Government decided to relocate the capital city of Indonesia to the island of Borneo. Topic about this relocation is widely discussed on Twitter, giving rise to pros and cons from the public. This study aims to determine the sentiment of the public's response on twitter into three categories which are positive, negative, and neutral using Ensemble classifier. This Ensemble model will be built from Multinomial Naïve Bayes, Random Forest, SVM, and Logistic Regression as a base classifier using a weighted soft voting method. Sentiment analysis will be performed with several phases, including data acquisition, data preprocessing, manual data labelling, feature extraction, data splitting using 10-Fold Cross Validation, hyperparameter tuning, classification modeling, and model evaluation. Ensemble classification model gets the best result compared to other base classifier with 87.93% accuracy with 85.61% F-score for negative class, 91.10% F-score for neutral class, and 86.97% F-Score for the positive class. The results of the sentiment analysis show that the negative, neutral, and positive classes consisted of 831, 368, and 642 tweets with a percentage of 45%, 19%, and 35% respectively.
Keyword: Sentiment Analysis, Classification, Ensemble, Relocation of Indonesian Capital

Judul: Analisis Sentimen pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Pemilihan Gubernur DKI Jakarta 2017).
Abstrak: Pemilihan umum Gubernur DKI Jakarta 2017 menjadi salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter. Tweet dan retweet yang beredar pada saat pemilu mengandung opini dari masyarakat kepada setiap pasangan calon Gubernur dan Wakil Gubernur DKI Jakarta. Penelitian ini memprediksi sentimen masyarakat kepada pasangan calon Gubernur dan Wakil Gubernur DKI Jakarta putaran kedua. Data yang diperoleh adalah tweet yang menyebut kata kunci @AhokDjarot dan @JktMajuBersama. Pengambilan data menggunakan library Tweepy dengan bahasa pemrograman Python 2.7 dilakukan pada tanggal 4, 12, 16, 17, 18, dan 19 April 2017. Penelitian ini membagi sentimen menjadi 3 kelas, yaitu positif, negatif dan netral. Pelabelan dilakukan secara manual kemudian dilakukan pemodelan menggunakan metode Naïve Bayes pada library NLTK. Pembuatan model menggunakan 400 data latih dan pengujian model menggunakan 200 data uji. Hasil penelitian diperoleh akurasi data uji sebesar 60.60% dengan tingkat sensitifitas tertinggi terdapat pada kelas positif dan spesifisitas tertinggi terdapat pada kelas netral.
Keyword: klasifikasi, Naïve Bayes, Pemilu DKI Jakarta 2017, Twitter

Judul: Electrophoretic Coating of Apatite Compouds on Stainless Steel 316L.
Abstrak: Stainless steel (SS) 316L is a metal which is used to bone plate. However, this metal still has low biocompatibility in a human body. The metal is coated by HAp in order to increase its biocompatibility. HAp on SS 316L is coated by electrophoretic deposition (EPD) method. We used two variables in EPD process, such as voltage and coating time to obtain the best coating. The XRD difractogram showed that SS 316L has been coated by HAp. Physical observation used by microscope optics showed that the best coating is achieved on 120V during 2 minutes.
Keyword: