Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: 

Judul: Sentiment analysis with naïve bayes classification on twitter data using balanced data
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi data tweet menjadi 3 sentimen yaitu positif, negatif, dan netral menggunakan data seimbang. Data yang digunakan terdiri atas 8 entitas berbeda dengan masing-masing entitas setiap sentimennya terdiri atas 80-90 data. Pengklasifikasian data tweet menggunakan metode naïve Bayes dengan Multinomial dan Bernoulli. Sebelum klasifikasi, dilakukan beberapa tahap praproses seperti normalisasi dan pembuangan stopwords. Pengujian dilakukan pada 60 data setiap entitas per sentimennya untuk mendapatkan model terbaik menggunakan 3-fold cross validation. Setelah itu, data yang tersisa pada setiap entitas per sentimennya dianggap menjadi data baru. Data baru tersebut akan dilakukan klasifikasi dengan menggunakan data latih dari model terbaik pada 3-fold cross validation. Hasil klasifikasi pada data baru menunjukkan, metode naïve Bayes memberikan nilai akurasi sebesar 71.09% untuk Multinomial dan 66.42% untuk Bernoulli. Adapun nilai akurasi tiap sentimennya untuk model Multinomial dan Bernoulli masing-masing yaitu 58.62% dan 64.53% untuk sentimen positif, 77.42% dan 65.53% untuk sentimen negatif, 64.40% dan 84.18% untuk sentimen netral, The purpose of this research is to classify tweet data into 3 sentiments, i.e., positive, negative, and neutral using balanced data. The data consists of 8 different entities where each entity consists of 80-90 tweets for each sentiment. Data classification uses naïve Bayes with Multinomial and Bernoulli method. Before classification, preprocessing includes normalization and stopword removal. Evaluation is conducted on 60 data of each entity per sentiment to get the best model using 3-fold cross validation. After that, the remaining data from previous evaluation is considered to be new data. The new data will be classified using the training data of the best models in the 3-fold cross validation. Classification results on new data shows, that naïve Bayes method gives an accuracy rate of 71.09% and 66.42% for the Multinomial and Bernoulli. The accuracy rate of each sentiment for Multinomial and Bernoulli models respectively are 58.62% and 64.53% and for the positive sentiment, 77.42% and 65.53% for the negative sentiment, 64.40% and 84.18% for the neutral sentiment. Keywords: Balanced Data, Classification, Naïve Bayes, Sentiment Analyst, Twitter.
Keyword: Analisis sentimen, data seimbang, klasifikasi, naïve bayes, twitter

Judul: The freshwater atyid shrimps of the genus Caridina (Crustacea: Decapoda: Caridea) from Lake Lindu, Central Sulawesi, Indonesia
Abstrak: Udang air tawar endemik Danau Lindu, Caridina linduensis pertama kali dideskripsi lebih dari satu abad yang lalu oleh J. Roux berdasarkan koleksi milik naturalis dari Swiss, Paul dan Fritz Sarasin (Roux 1904). Dalam tulisan ini dideskripsi ulang C. linduensis berdasarkan specimen baru yang diperoleh dari Danau Lindu yang merupakan type locality dari spesies tersebut. Hasil penelitian ini juga mengungkapkan adanya dua spesies udang air tawar endemik lain yang belum pernah dideskripsi sebelumnya, yaitu Caridina sp A dan Caridina sp B, kedua spesies tersebut dideskripsi dan dibuat ilustrasinya dalam tulisan ini. Ketiga spesies Caridina danau Lindu dapat dibedakan terutama berdasarkan bentuk rostrum dan struktur mandibulanya. Caridina linduensis memiliki rostrum yang panjang dengan ujung rostrum mencapai atau sedikit melewati ujung segmen ketiga antennular pedunclenya. Spesies ini memiliki rostrum yang paling panjang dibandingkan dengan kedua spesies Caridina yang lain. Rostrum Caridina sp B lebih pendek dengan ujung rostrum melewati ujung segmen basal tetapi tidak pernah mencapai ujung segmen kedua dari antennular peduncle. Caridina sp A dapat dibedakan dari kedua spesies lainnya berdasarkan bentuk rostrum yang sangat pendek, hanya mencapai ujung distal segmen basal dari antennular peduncle. Bentuk rostrum yang sangat pendek ini membuatnya sangat berbeda dari kedua caridina yang lain. Disamping itu Caridina sp A memiliki ukuran tubuh yang lebih besar dibanding kedua spesies yang lain. Panjang carapas individu betina bertelur Caridina sp A mencapai 6.8 mm sementara C. linduensis hanya 4.9 mm dan 5.4 mm pada Caridina sp B. Struktur mandibula pada Caridina sp A dan Caridina sp B memiliki kemiripan dengan adanya 6 gigi pada incisor process dengan 2 deret granula yang tidak beraturan di antara gigi, molar process lurus. Struktur ini sangat berbeda dengan C. linduensis, yang memiliki lebih banyak gigi pada incisor processnya yaitu 16-18 gigi dengan struktur molar process yang melengkung. Ketiga spesies Caridina tidak hanya berbeda secara morfologi, tetapi juga berbeda dalam pemilihan habitat serta distribusinya. C. linduensis ditemukan menggantung di akar tanaman air di daerah littoral danau dan ditemukan juga di permukaan serasah dan ranting ranting kayu yang sudah lapuk di tepi outlet danau yang memiliki arus lambat cenderung stagnan. Caridina sp B ditemukan di bagian danau yang berada tidak jauh dari inlet, dan juga ditemukan di inlet dengan air keruh dengan arus yang lambat cenderung stagnan. Spesies ini menggantung di akar tumbuhan pakis atau tanaman air yang terdapat di tepi danau atau sungai.. Caridina sp A hanya dapat ditemukan di sungai ataupun selokan kecil berair jernih dengan substrate baru kerikil dan kerakal serta aliran air yang cukup deras. Spesies ini melimpah di sungai-sungai yang terletak di bagian barat danau, dimana kemiringan lahan berkisar antara 15 hingga 40 derajat. Distribusi Caridina di Danau Lindu dan sungai-sungai sekitarnya menunjukkan tidak adanya tumpang tindih di antara satu spesies dengan spesies yang lain, dan tampaknya distribusinya dipengaruhi oleh temperatur dan adanya ikan-ikan introduksi seperti mas (Cyprinus carpio) dan mujair (Oreochromis mossambicus), serta adanya udang introduksi (Macrobrachium lanchesteri). Fauna akuatik introduksi ini, baik yang disengaja maupun tidak, merupakan ancaman serius bagi kelangsungan hidup Caridina terutama spesies yang hidup di danau karena berpotensi sebagai predator maupun kompetitor bagi Caridina. Semua spesies Caridina Danau
Keyword: Caridina, spesies baru, distribusi, Danau Lindu, Sulawesi