Judul: A Sentiment Knowledge Discovery Model In Twitter’s Tv Content Using Stochastic Gradient Descent Algorithm.
Abstrak: Penggunaan media sosial yang eksplosif dapat menjadi sumber yang kaya untuk data mining. Sementara itu, perkembangan program televisi semakin meningkat dan beragam sehingga memotivasi orang untuk memberi komentar melalui akun media sosial. Data sosial media memilki informasi yang melimpah tetapi tidak terstruktur, heterogen, berdimensi tinggi dan banyak noise. Data yang melimpah dapat menjadi sumber yang kaya informasi tetapi sulit diidentifikasi secara manual. Kontribusi dari penelitian ini adalah untuk melakukan praproses dalam mengatasi data yang tidak terstrukur, banyak noise dan sangat beragam; menemukan pola informasi dan pengetahuan kegiatan pengguna sosial media dalam bentuk sentimen positif dan negatif pada Twitter TV konten. Beberapa metodologi dan teknik digunakan untuk melakukan praproses. Metodologi tersebut adalah menghilangkan tanda baca dan simbol, menghilangkan nomor, mengganti nomor ke huruf, menterjemahankan kata-kata Alay, menghilangkan stop word, dan Algoritma Stemming Porter. Metodologi untuk menemukan pola sentimen dalam penelitian ini menggunaka Stochastic Gradient Descent (SGD). Teks yang telah melalui preprocessing menghasilkan teks lebih terstruktur, mengurangi noise dan mengurangi keragaman teks. Jadi, praproses berdampak pada akurasi klasifikasi dan waktu proses. Hasil percobaan menunjukkan bahwa penggunaan SGD dalam penemuan sentimen positif dan negatif cenderung lebih cepat untuk data yang besar atau stream data. Persentasi maksimum akurasi untuk menemukan pola sentimen sebesar 88%.
Keyword: Stochastic Gradient Descent, opinion mining, sentimen analisis, Stemming Porter, stream data mining

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: Biology and ecology of the buffalo fly, haematobia exigua de meijere (diptera:muscidae)
Abstrak: The life history of the buffalo fly was observed at room temperature of 27°-29.5°C and at a relative humidity of 48-68 percent. The eggs hatched after 17-22 hours, with an average of 18 hours. First instar larvae measured 1.25 + 0.16 mm long and 0.27 + 0.037 mm wide. reach the second larval stage. It took 6-12 hours to the second instar larvae measured 2.676 +0.187 mm long and 0.353 +0.028 mm wide. The second instar took about 12-24 hours to reach the third larval stage. The third instar measured 6.833 + 0.189 mm long and 0.919 + 0.051 mm wide. It took about 2-3 days for the third instar to become pupae. Duration of the pupal stage was about 5-7 days before the adults emerged. Under laboratory condition, the buffalo fly completed its life cycle in 9.5 to 10.5 days, whereas under field condition it took 9-14 days with an average of 10.5 days. The growth ratio which was based on the measurements of the cephalo-pharyngeal skeleton of each instar was 1.797. The preoviposition period was 8-12 days and mating usually occurred on the 6th or 7th day. The longevity of the male was 29 days, whereas it was 32 days in the female. The range of egg production under laboratory condition was between 20-139 per female fly. The belly and hind legs of the carabao were the most preferred habitat either during cloudy and cool dry or shiny and warm day. When the weather was clear and the carabao was in the shade, the flies tended to be more distributed particularly on the shoulder, dewlap, back and horns. The carabaos had relatively fewer Musca sp. and Stomoxys calcitrans than cattle; never the less carabaos had a higher infestation of buffalo fly than cattle. Oviposition occured either during the day or night but the buffalo flies were more active during the night than in the day time. The effect of various lengths of exposure time of manure in relation to the oviposition was profound. observed, the maximum number of the buffalo flies was occurred when the dung was exposed for 30 minutes. With increasing time of exposure the number and variety of insects also increase. It was evident that Sepsidae and psychodidae were the most dominant insects emerging from the dung. The number of buffalo flies also increased with increasing
Keyword: