Judul: Pengembangan Sistem Komunikasi Publik pada Twitter menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes
Abstrak: Kehadiran teknologi informasi dan komunikasi mendorong adanya perubahan manajemen organisasi secara keseluruhan termasuk komunikasi publik. Bentuk komunikasi publik tidak hanya dilakukan secara tatap muka, tetapi juga banyak dilakukan melalui media sosial seperti Twitter. Beberapa topik pembicaraan di Twitter dapat digolongkan menjadi kategori tertentu. Penggolongan tweet ke dalam kategori tertentu tersebut dapat dilakukan menggunakan metode Naïve Bayes. Manfaat mengelompokkan tweet ini untuk memudahkan penyebaran informasi kepada publik ke dalam topik tertentu. Penelitian ini mengklasifikasikan tweet dari akun Twitter Walikota Bogor Bima Arya. Twitter tersebut digunakan sebagai media komunikasi publik dengan masyarakat Kota Bogor. Penelitian ini menggunakan 5 kategori, yaitu event, infrastruktur, pendidikan, berita, dan uncategorized. Tweet dikelompokkan berdasarkan kemiripan antar tweet dalam setiap kategori. Tingkat akurasi dari hasil klasifikasi sebesar 64% dari 81 tweet yang diuji. Meskipun akurasi yang didapatkan belum cukup baik namun sistem sudah dapat menampilkan hasil dari tweet beserta kategorinya.
Keyword: klasifikasi naïve Bayes, komunikasi publik, Twitter

Judul: Analisis Sentimen Twitter dengan Klasifikasi Naïve Bayes menggunakan Seleksi Fitur Mutual Information dan Inverse Document Frequency
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi data tweet pada Twitter menjadi 3 sentimen yaitu positif, negatif, dan netral. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 3195 yang terdiri atas 1065 tweet positif, 1065 tweet negatif, dan 1065 tweet netral. Data dibagi menjadi dua subset data yang terdiri atas 80% data latih dan 20% data uji. Data latih akan digunakan dalam tahapan seleksi fitur dengan melakukan 5 kali percobaan sementara data uji digunakan untuk melakukan pengujian terhadap sistem klasifikasi yang telah dibuat dengan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes. Penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 71.89% untuk seleksi fitur Mutual Information dan 60.67% untuk seleksi fitur Inverse Document Frequency. Adapun nilai rata-rata akurasi tiap sentimennya untuk Mutual Information dan Inverse Document Frequency masing-masing yaitu 65.07% dan 50.33% untuk sentimen positif, 69.86% dan 50.52% untuk sentiment negatif, 80.84% dan 80.75% untuk sentimen netral.
Keyword: analisis sentimen, Inverse Document Frequency, klasifikasi, Multinomial Naïve Bayes, Mutual Information, tweet, Twitter

Judul: Essential Fatty Acid Requirements of Catfish (Clarias batrachus Linn.) for Broodstock Development
Abstrak: This experiment was conducted to determine essential fatty acid requirements of catfish (Clarias batrachus Linn.) for broodstock development. The basic diet supplied to the test fish had protein and fat content 46.51 - 48.29% and 5.8 - 5.96% respectively. The five test diets differed in the essential fatty acid (EFA) level. Diet A contained 0.21% (36-fatty acid and 0.03% S3-fatty acid; diet B 0.67% d6-fatty acid and 2.09%&3-fatty acid; diet C 2.24KU6-fatty acid and 0.07%&3-fatty acid; diet 0 1.85%(;36-fatty acid and 0.56% a3-fatty acid; diet E 0.26% a6 fatty acid and 1.68% d3-fatty acid. Most of US-fatty acid in diet B and D were 1$:3 (33, on the other hand those in diet E were 20:s c33 and 22:6 W3.
Keyword: