Judul: Perbandingan klasifikasi rocchio dan multinomial naive bayes pada analisis sentimen data twitter bahasa indonesia
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui isu tertentu dari data Twitter Bahasa Indonesia dan melakukan klasifikasi sentimen dalam 3 jenis yaitu positif, negatif dan netral menggunakan metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan Rocchio. Penelitian ini menganalisis hasil perbandingan antara metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dengan metode klasifikasi Rocchio. Rata-rata akurasi hasil klasifikasi menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes adalah sebesar 72.193% menunjukkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan Rocchio yaitu sebesar 70.673%. Selanjutnya dilakukan proses pelabelan ulang sentimen dengan bantuan clustering. Hasil klasifikasi setelah pelabelan ulang adalah sebesar 85.399% untuk Mulltinomial Naïve Bayes dan sebesar 96.283% untuk Rocchio dengan waktu komputasi Rocchio lebih cepat sebesar 35.70%.
Keyword: Analisis Sentimen, Klasifikasi, Naïve Bayes, Rocchio

Judul: Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes pada Data Twitter Bahasa Indonesia.
Abstrak: Penelitian ini mengklasifikasi analisis sentimen dalam 3 jenis yaitu positif, negatif, dan netral pada data Twitter Bahasa Indonesia yang terkait dengan Institut Pertanian Bogor, IPB, dan Bogor Agricultural University menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Klasifikasi analisis pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui isu tertentu dan melakukan perbandingan hasil akurasi antara metode klasifikasi Multinomial Naive Bayes dan metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari penelitian ini sebesar 73.84% untuk metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan 74.77% untuk metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes. Adanya peningkatan hasil akurasi dari penelitian sebelumnya sebesar 7.42% untuk metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan 3.68% untuk metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes, peningkatan yang terjadi dikarenakan penggunaan pemilihan fitur Tf-idf dalam penelitian ini. Pemilihan fitur Tf-idf memiliki peran untuk menambah akurasi dari klasifikasi.
Keyword: Analisis Sentimen, Klasifikasi, Naïve Bayes, Pemilihan Fitur, Twitter

Judul: Sifat Kimia dan Struktur Jaringan Daging Ikan Sidat (Anguilla sp.) Hasil Budidaya dan Tangkap
Abstrak: Ikan sidat merupakan ikan konsumsi bernilai ekonomis tinggi, khususnya di pasar internasional. Pasokan ikan sidat saat ini mengandalkan dari 2 sektor pembesaran yang berbeda, yaitu budidaya dan tangkap. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan sifat kimia dan struktur jaringan daging ikan sidat (Anguilla sp.) hasil budidaya dan tangkap Daging sidat tangkap mengandung kadar proksimat tertinggi untuk semua parameter, kecuali kadar karbohidrat. Kadar air sidat tangkap diperoleh sebesar 72,11%, kadar protein 18,85%, kadar lemak 4,13%, serta kadar abu 3,35%. Jenis mineral yang paling banyak ditemukan dalam daging sidat adalah kalsium. Asam glutamat ditemukan dalam jumlah tertinggi pada daging sidat budidaya dan tangkap, sedangkan asam lemaknya didominasi oleh asam oleat. Asam glutamat dan asam oleat tertinggi didapatkan dari daging sidat budidaya sebesar 3,72% w/w dan 34,95% w/w. Total EPA dan DHA tertinggi diperoleh dari daging sidat budidaya yaitu sebesar 6,36% w/w. Lapisan lemak pada tubuh sidat bagian tengah lebih tebal dibandingkan tubuh bagian belakang. Jaringan stratum compactum pada sidat tersusun atas serat-serat yang memanjang rapi dan di antaranya ada yang berbentuk khas berupa tegak lurus terhadap lapisan epidermis.
Keyword: fish meat, eel, cultivated eel, wild eel