Judul: Penerapan Metode Support Vector Machine dengan Pemilihan Fitur Khi-kuadrat pada Klasifikasi Sentimen Data Twitter
Abstrak: Debat Capres dan Cawapres yang diadakan menjelang Pilpres merupakan topik yang banyak diperbincangkan. Pengguna sosial media dianggap memiliki pengaruh besar pada Pilpres. Twitter merupakan salah satu media sosial yang paling sering digunakan di Indonesia. Opini publik yang terbentuk akan beragam, sehingga sentimen dalam setiap opini publik menarik untuk dianalisis. Penelitian ini menggunakan geovisualisasi untuk memetakan frekuensi tweets, social network untuk mengetahui persebaran kelompok perbincangan, dan awan kata untuk mengidentifikasi topik yang sering dibahas. Pengelompokan sentimen menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dengan pemilihan fitur yaitu pemberian bobot khi-kuadrat pada tiap kata. Tweets mengenai debat Capres Cawapres yang diambil dari tanggal 14 sampai 20 Januari 2019 menunjukkan Pulau Jawa sebagai wilayah teraktif melakukan tweet sebaliknya wilayah Indonesia bagian Timur sebagai wilayah paling tidak aktif melakukan tweet. Pemilik akun anggota tim sukses, saluran berita, dan penyelenggara polling adalah akun paling populer mendapat retweet. Pemodelan klasifikasi dengan SVM menunjukkan pemberian bobot khi-kuadrat dengan nilai maksimum memiliki macro average dari F-measure lebih tinggi daripada pembobotan khi-kuadrat dengan nilai rataan pada saat mengklasifikasikan data validasi, yaitu sebesar 67.07%. Prediksi data tweet menggunakan model ini menunjukkan sentimen netral selalu memiliki frekuensi tertinggi, sedangkan frekuensi sentimen negatif selalu lebih tinggi daripada sentimen positif.
Keyword: khi-kuadrat, support vector machine, twitter

Judul: Analisis Sentimen Twitter Pemilihan Calon Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia 2019 Menggunakan Metode Neural Network.
Abstrak: Pemilihan umum adalah masalah politik yang berkaitan dengan pergantian pemimpin. Pada Twitter dapat dilakukan penggalian informasi mengenai sentimen masyarakat terhadap calon kandidat dalam pemillu, salah satunya dalam pemilihan Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia 2019. Salah satu teknik penggalian informasi pada Twitter adalah analisis sentimen. Pada penelitian ini, data Twitter dikumpulkan dengan menggunakan API Twitter. Selanjutnya, dilakukan pelabelan data pada setiap tweet. Label data yang diberikan yaitu positif, negatif, dan netral. Pemodelan klasifikasi menggunakan metode Neural Network untuk memprediksi sentimen terhadap data tweet. Data tweet diberikan pembobotan dengan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan algoritme Neural Network yang menggunakan semua term menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 82.84%, nilai sensitivitas sebesar 97% pada sentimen positif, dan nilai spesifisitas tertinggi sebesar 96.51% pada sentimen netral. Nilai akurasi yang cukup tinggi menandakan bahwa model klasifikasi Neural Network mampu memprediksi sentimen pada data Twitter dengan baik.
Keyword: election day, Neural Network, sentimen analysis, tf-idf, Twitter

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: