Judul: Sentiment Mining Pada Kegiatan Program Pengembangan Masyarakat Berbasis Media Sosial
Abstrak: Sentiment mining merupakan bagian dari text mining yang melakukan ekstraksi dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi dalam suatu kalimat opini yang dianalisis untuk melihat kecenderungan opini terhadap sebuah masalah atau objek oleh seseorang, apakah cenderung beropini positif, negatif atau netral. Pengembangan masyarakat merupakan gerakan yang dirancang untuk meningkatkan taraf hidup keseluruhan masyarakat melalui partisipasi aktif dan inisiatif dari masyarakat. Permasalahan yang sering timbul yaitu pada proses implementasi dan evaluasi program pengembangan masyarakat dan penelitian yang banyak dilakukan dengan menggunakan metode kuantitatif dan kualitatif berdasarkan kuisioner dan belum memanfaatkan media sosial. Twitter adalah media sosial yang saat ini aktif digunakan masyarakat Indonesia dalam menyampaikan opini, keluhan, saran bahkan kritik tentang permasalahan atau kegiatan yang menjadi trending topic, user yang paling banyak diantaranya adalah remaja atau anak usia sekolah berdasarkan survei Onavo Insight dan APJII. Objek penelitian ini adalah kegiatan pada program pengembangan masyarakat yang berhubungan dengan remaja yaitu kegiatan PIK-Remaja (Pusat Informasi dan Konseling Remaja) dan GenRe (Generasi Berencana) yang berada di wilayah Bogor. Berdasarkan survei kegiatan tersebut sudah didukung Twitter dalam sosialisasi samapi implementasi kegiatan sehingga menarik untuk diteliti. Data tweet hasil crawling dari Twitter tidak terstruktur dan belum diketahui kelas sentiment. Sehingga perlu dilakukan praproses meliputi filter, case folding, token dan parsing, pemeriksaan kelas sentiment dengan lexicon based serta pembobotan term/kata dengan term frequency. Tahapan selanjutnya, mereduksi fitur dengan PCA dengan tujuan mencari nilai PC (principal component) tertinggi untuk memudahkan dan meningkatkan akurasi pada proses klasifikasi sentiment dengan tiga kelas yaitu kelas positif, negatif dan netral menggunakan SVM Sebelum klasifikasi, parameter c dan γ yang akan digunakan pada evaluasi model di estimasi untuk menghasilkan akurasi tertinggi. Penelitian ini menganalisis kebutuhan model sentiment mining, mengevaluasi model dan merancangan pengembangan model menggunakan diagram-diagram UML. Hasil penelitian menunjukan kegiatan yang penyebaran informasi terbaik adalah kegiatan GenRe dibandingkan kegiatan PIK-Remaja dimana persentase sentiment positif lebih tinggi dari persentase sentiment negatif. Estimasi parameter c dan γ yang menghasilkan akurasi tertinggi adalah kombinasi 0.8 dan 0.8, 0.8 dan 0.9, 0.9 dan 0.8, serta 0.9 dan 0.9, dimana kombinasi parameter tersebut digunakan dalam pengujian model. Akurasi klasifikasi sentiment menunjukkan hasil yang cukup baik jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yaitu sebesar 88.64% pada kegiatan GenRe dan sebesar 82.78% pada kegiatan PIK-Remaja, tingkat akurasi tidak dipengaruhi pembagian data latih dan data uji tapi dipengaruhi praproses data dan estimasi parameter (c dan γ).
Keyword: GenRe, kegiatan, masyarakat, PIK-Remaja, sentiment mining, tweet

Judul: Indonesian Sentiment Analysis on Twitter Using a Lexicon-Based Tree Structure
Abstrak: Jumlah opini publik yang tersebar di berbagai media semakin meningkat seiring berkembangnya teknologi, informasi, dan komunikasi. Melihat hal tersebut, tidak mungkin untuk membaca setiap opini yang disampaikan satu per satu untuk mendapatkan sentimen yang disampaikan oleh masyarakat. Analisis sentimen atau biasa disebut opinion mining dapat dijadikan suatu solusi untuk mendapatkan sentimen publik. Analisis sentimen dapat mengklasifikasikan teks yang mengandung opini sebagai kelas positif, negatif, atau netral secara otomatis. Analisis sentimen berbasis leksikon adalah salah satu pendekatan yang dapat menghasilkan performa yang baik pada lintas topik pembicaraan, dapat dengan mudah ditingkatkan dengan berbagai sumber pengetahuan, dan tidak memerlukan pelatihan lebih lanjut. Secara umum, pendekatan dalam analisis sentimen terbagi ke dalam dua hal, yaitu pendekatan berbasis corpus dan pendekatan berbasis leksikon. Pendekatan berbasis corpus memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan pendekatan berbasis leksikon. Namun, pendekatan berbasis corpus sangat bergantung pada kualitas dan jumlah data pelatihan. Sebaliknya, metode berbasis leksikon menghasilkan performa yang baik pada lintas topik pembicaraan, dapat dengan mudah ditingkatkan dengan berbagai sumber pengetahuan, dan tidak memerlukan pelatihan lebih lanjut. Penelitian analisis sentimen berbasis leksikon pada bahasa Indonesia telah banyak dilakukan. Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya menjelaskan bahwa sentimen leksikon Indonesia lebih cocok digunakan pada analisis sentimen bahasa Indonesia dibandingkan sentimen leksikon Inggris seperti SentiWordNet. Pada penelitian-penelitian sebelumnya, analisis sentimen berbasis leksikon hanya menghitung frekuensi kemunculan kata berdasarkan sentimen leksikon saja tanpa memperhatikan makna dalam hubungan antarkata. Selain itu, kekurangan lainnya pada penelitian sebelumnya adalah belum dapat menangani bahasa tidak baku dan sentimen leksikon Indonesia yang digunakan masih relatif sedikit. Hubungan antarkata merupakan suatu hal yang penting dalam analisis sentimen. Jika hubungan antarkata tidak diperhatikan, dapat menyebabkan hilangnya informasi pada hubungan setiap kata. Adapun hubungan antarkata dapat mengubah polaritas sentimen (positif, negatif, atau netral) pada teks. Hubungan antarkata dalam suatu teks dapat direpresentasikan dengan baik menggunakan struktur tree sebagai suatu hirarki pembentukan kalimat. Penelitian analisis sentimen berbasis tree sebelumnya hanya memanfaatkan struktur tree sebagai ekstraksi fitur yang hasilnya kemudian digunakan pada pelatihan berbasis machine learning dan deep learning. Namun, penelitian tersebut memiliki biaya komputasi yang lebih besar dibandingkan analisis sentimen berbasis leksikon karena melakukan konstruksi tree sekaligus pelatihan data. Oleh karena itu, struktur tree digunakan pada pendekatan berbasis leksikon untuk memperkecil biaya komputasi. Berdasarkan permasalahan pada penelitan sebelumnya, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa analisis sentimen berbasis leksikon sebelumnya dengan menangani kata tidak baku, menambahkan kata pada sentimen leksikon, dan menggunakan struktur tree sebagai interpretasi hubungan antarkata dalam suatu teks. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan model analisis sentimen berbasis leksikon yang memiliki performa tinggi dan stabil pada berbagai lintas topik tanpa pelatihan. Penelitian ini menggunakan dua metode yaitu metode tanpa tree dan berbasis tree. Metode tanpa tree hanya menghitung frekuensi kemunculan kata dalam penentuan hasil klasifikasi. Adapun hasil klasifikasinya ditentukan berdasarkan perbandingan frekuensi kemunculan kata positif dan negatif. Jika frekuensi kata positif lebih besar, klasifikasinya bernilai positif. Hal tersebut berlaku sebaliknya. Namun, jika frekuensi kata positif dan negatif bernilai sama, hasil klasifikasinya bernilai netral. Sedangkan metode berbasis tree, menggunakan struktur tree sebagai interpretasi kata dalam suatu teks. Pembentukan tree diawali dengan membuat subtree pada klausa. Jika teks termasuk ke dalam kalimat
Keyword: lexicon-based, lexicon addition, sentiment analysis, tree structure, Twitter

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: