Judul: Analisis Sentimen terhadap Ulasan Aplikasi BCA mobile pada  Google Play Store
Abstrak: BCA mobile ialah aplikasi yang digunakan oleh pelanggan Bank BCA untuk melakukan transaksi mobile. Sejak Maret 2023 terhitung ada lebih dari 10 juta pengguna yang mengunduh aplikasi ini. Banyak permintaan pengguna untuk meningkatkan kualitas aplikasi pada kolom ulasan aplikasi di Google Play Store. Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen dari ulasan yang ditulis pengguna untuk aplikasi BCA mobile. Analisis sentimen berguna untuk mengambil informasi subjektif dari teks dokumen. Sentimen pada ulasan akan dikategorikan menjadi sentimen negative, netral dan positif menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Decision Tree. Ulasan pengguna dari tanggal 1 Januari - 28 Februari 2023 dijadikan sumber data pada penelitian ini. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa Decision Tree lebih baik performanya dibandingkan KNN dengan rata-rata F1-score 0.637. Model belum cukup baik untuk mengklasifikasikan ulasan dengan sentimen netral. Penanganan data tidak seimbang tidak terlalu berpengaruh terhadap nilai precision sentimen netral., BCA mobile is an application that used for banking transaction specifically for BCA customers. Per March 2023 BCA mobile is downloaded by more than 10 million users. There is a higher demand for high-quality services due to many users of the application in the Google Play Store's review section. Thus, this study will observe the sentiments of BCA mobile user review on Google Play Store. Data is obtained from the results of scraping user reviews of BCA mobile application. Sentiment analysis is valuable to extract the useful subjective information out of text documents. The sentiment were classified into negative, neutral and positive opinions using K-Nearest Neighbor (KNN) and Decision Tree algorithm. The reviews from 1 January – 28 February 2023 will used for this study. The result showed that Decision Tree produces more good model with 0.637 average F1-score. Model is not good enough to classify reviews with neutral sentiment. Handling unbalanced data did not have much effect on precision value of neutral sentiment.
Keyword: bca mobile, Decision Tree, KNN, sentiment

Judul: Perbandingan Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes,  Lexicon-Based, dan Hybrid pada Ulasan Pengguna Aplikasi Livin’ by Mandiri
Abstrak: Perkembangan teknologi mengalami peningkatan yang sangat pesat hampir di seluruh sektor kehidupan manusia, salah satunya peningkatan inovasi perbankan dalam menghadirkan akses layanan transaksi digital. Analisis sentimen digunakan untuk menganalisis serta mengklasifikasikan ulasan pengguna aplikasi yang bertujuan menentukan kebijakan atau evaluasi pada pengembangan aplikasi. Penelitian ini membandingkan performa analisis sentimen berbasis Naive Bayes, Lexicon-based, dan Hybrid dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi Livin’ by Mandiri pada Google Play Store. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes menghasilkan model dengan performa terbaik dengan nilai akurasi dan macro avg F1-score sebesar 0,96. Model Naive Bayes menggunakan information gain sebagai seleksi kata dan stratified k-fold cross validation sebagai ukuran validasi. Mayoritas ulasan pada rentang waktu yang diamati pada penelitian ini memiliki sentimen positif. Keluhan utama dari pengguna aplikasi Livin’ by mandiri adalah frekuensi pembaruan yang terlalu sering serta memiliki rentang waktu yang berdekatan. Meskipun pada penelitian ini model Hybrid bukan merupakan model terbaik, namun model ini dapat menjadi model alternatif yang mudah dan cepat untuk menganalisis sentimen., Development of technology has advanced very rapidly in almost all sectors of human life, and one of them is the advancement of banking innovation, which provides access to digital transaction services. Sentiment analysis can be used to analyze and classify user reviews of applications, aiming to determine policies or evaluate application development. This study compared the performance of Naive Bayes-based, Lexicon-based, and Hybrid-based sentiment analysis to classify the sentiment of user reviews of the Livin' by Mandiri application on the Google Play Store. The results of this study showed that the Naive Bayes method produced the model with the best performance, achieving an accuracy and macro avg F1-score of 0.96. The Naive Bayes model used information gain as the basis for word selection and stratified k-fold cross validation as a validation measure. The majority of reviews during the study period showed positive sentiments. The main complaint from users of the Livin' by Mandiri application was the frequency of updates, which were considered too frequent and had a short time frame. Although the Hybrid model was not the best in this study, it could serve as an easy and fast alternative for analyzing sentiment.
Keyword: hybrid, lexicon-based, livin' by mandiri, naive bayes, sentiment analysis, analisis sentimen

Judul: Koksidiosis pada Sapi Disebabkan Eimeria Zuernii (Rivolta,1887)
Abstrak: Koksidia merupakan parasit intraseluler yang menyerang traktus digestiyus terutama bagian USUS. Penyebab penyakit ini adalah dari genus Eimeria. Koksidia yang paling patogen terhadap ternak sapi adalah Eimeria Ziuernii (Rivolta, 1887 dalam Todd dan Ernst, 1977). Siklus hidup Eimeria zuernii terdiri dari fase eksogen yang disebut juga dengan tahap sporogoni dan fase endogen yang terdiri dari tahap skizogoni dan tahap gametogoni (Soulsby, 1982).
Keyword: