Judul: Application of Sentiment Analysis on Evaluation of Teaching and Learning Process Suggestion at IPB University Using IndoBERT and LDA
Abstrak: Evaluasi Proses Belajar Mengajar menjadi kunci dalam meningkatkan kualitas pembelajaran dan mendukung perkembangan mahasiswa. Namun, permasalahan dalam evaluasi sering terkait dengan ketidakseimbangan antara hasil belajar dan kualitas proses pembelajaran. Analisis sentimen diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam terhadap saran mahasiswa pada proses belajar mengajar dengan menggunakan IndoBERT dan Latent Dirichlet Allocation. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan analisis sentimen ke dalam kategori positif, negatif, dan netral serta mengidentifikasi topik utama yang sering dibicarakan dan menjadi permasalahan serta relevan pada saran evaluasi proses belajar mengajar. Tahapan dari penelitian ini meliputi pengumpulan data, pra proses data, pelabelan data, pembagian data, pemodelan, evaluasi serta pemodelan topik. Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa model IndoBERT mampu mengklasifikasikan sentimen dengan tingkat akurasi 94% sementara pemodelan topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation mampu mengidentifikasi topik utama dari saran-saran mahasiswa pada setiap kategori., Evaluation of the Teaching and Learning Process is key in improving the quality of learning and supporting student development. However, problems in evaluation are often related to the imbalance between learning outcomes and the quality of the learning process. Sentiment analysis is expected to provide in-depth insight into student suggestions on the teaching and learning process using IndoBERT and Latent Dirichlet Allocation. This research aims to classify sentiment analysis into positive, negative, and neutral categories and identify the main topics that are often discussed and become problems and relevant to the evaluation of the teaching and learning process. The stages of this research include data collection, data pre-processing, data labeling, data sharing, modeling, evaluation and topic modeling. From this research, it is found that the IndoBERT model is able to classify sentiment with 94% accuracy while topic modeling using Latent Dirichlet Allocation is able to identify the main topics of student suggestions in each category.
Keyword: indobert, lda, sentiment anaylsis, teaching and learning process evaluation

Judul: Evaluasi Kinerja Dosen Institut Pertanian Bogor Berdasarkan Data Indeks Kinerja Dosen (IKD) Dan Evaluasi Proses Belajar Mengajar (EPBM)
Abstrak: Institut Pertanian Bogor merupakan salah satu institusi pendidikan terbesar di Indonesia. Banyak dari dosen Institut Pertanian Bogor (IPB) yang merupakan lulusan dari perguruan tinggi ternama baik di dalam maupun di luar negeri. Hal yang bisa dilakukan untuk menjaga kualitas dari kinerja para dosennya yaitu dengan diadakannya evaluasi kinerja dosen setiap semesternya. Data IKD dan data EPBM dapat digunakan sebagai acuan untuk melakukan evaluasi kinerja dosen- dosen. Metode biplot dapat digunakan untuk mengatahui hal-hal apa saja yang tidak harus dan harus diperbaiki dari kinerja dosen-dosen IPB karena dengan metode ini kita dapat menyajıkan secara simultan n objek pengamatan terhadap p peubah dalam ruang dua dimensi, sehingga ciri- ciri peubah yang berhubungan dengan objek pengamatan serta posisi relatif antara objek yang diamati dapat dianalisis dengan mudah. Metode biplot diterapkan pada data IKD dan data EPΒΜ. Evaluasi dengan metode biplot diterapkan secara dua tahap pada masing-masing data tersebut. Pertama digunakan untuk melihat hubungan antara fakultas dengan peubah penilaian pada masing- masing data dan yang kedua digunakan untuk melihat hubungan antara departemen dengan setiap peubah penilaian pada masing-masing fakultas. Setelah dilakukan analisis biplot kemudian digunakan plot antara EPBM dengan IKD untuk melihat posisi relatif setiap fakultas dan departemen berdasarkan kedua data tersebut. Hasilnya untuk data EPBM secara keseluruhan penilaian dosen sudah relatif baik. Semua peubah penilaian memiliki nilai yang relatif baik serta memiliki korelasi positif yang cukup kuat untuk setiap peubah pada masing-masing departemen dan fakultas. Begitupun untuk data IKD secara keseluruhan sudah relatif baik, ditandai dengan nilai untuk semua peubah penilaian sudah relatif baik pada masing-masing fakultas dan departemen. Sedangkan untuk plot antara IKD dengan EPBM terlihat bahwa hanya Fakultas Ekologi Manusia (Fema) yang memiliki nilai di atas rata-rata pada kedua indikator penilaian. Sebagian besar fakultas dan departemen hanya memiliki nilai di atas rata-rata hanya pada satu indikator penilaian saja. Namun, secara keseluruhan penilaian setiap fakultas dan departemen sudah relatif baik pada kedua indikator penilaian tersebut…
Keyword: Biplot Analysis, Lecturer performance index, Teaching evaluation

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: