Judul: Analisis Sentimen pada Twitter untuk Memprediksi Hasil Pilkada Menggunakan Rule-Based Classification Berbasis Sentimen Leksikon Indonesia.
Abstrak: Media sosial telah digunakan sebagai kampanye pilkada, salah satunya adalah Twitter. Setiap tweet yang beredar pada saat pemilu mengandung opini dari masyarakat terhadap pilkada yang sedang berlangsung. Penelitian ini akan menganalisis sentimen pada opini yang terdapat pada Twitter untuk memprediksi hasil Pilgub di Jawa Barat 2018. Pengambilan data tweet dilakukan pada tanggal 24 Februari – 4 April 2018 (masa kampanye) menggunakan library Tweepy dengan bahasa pemrograman Python 2.7. Analisis ini menggunakan pendekatan semantik berdasarkan sentimen leksikon Indonesia dan metode klasifikasi rule-based classification yang mempertimbangkan kata negatif, penghubung, dan tanda baca. Sentimen dibagi menjadi 3 kelas, yaitu positif, negatif, dan netral. Setiap sentimen yang dikirimkan oleh pengguna Twitter dianalisis sehingga menghasilkan perhitungan dukungan. Perhitungan dukungan tersebut mempertimbangkan jumlah followers paslon dan hasil analisis sentimen. Pengujian akurasi dilakukan dengan mengambil sampel sebesar 7 404 data berdasarkan perhitungan dengan menggunakan rumus Slovin. Pelabelan dilakukan secara manual pada data sampel sebagai pembanding dari hasil klasifikasi. Akurasi pada data sampel tersebut sebesar 68.76%. Hasil prediksi menunjukkan kesesuaian dengan hasil perolehan suara pada Pilgub Jabar 2018 dalam menentukan pasangan calon yang unggul.
Keyword: analisis sentimen, Pilgub Jawa Barat 2018

Judul: Analisis Sentimen pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Pemilihan Gubernur DKI Jakarta 2017).
Abstrak: Pemilihan umum Gubernur DKI Jakarta 2017 menjadi salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter. Tweet dan retweet yang beredar pada saat pemilu mengandung opini dari masyarakat kepada setiap pasangan calon Gubernur dan Wakil Gubernur DKI Jakarta. Penelitian ini memprediksi sentimen masyarakat kepada pasangan calon Gubernur dan Wakil Gubernur DKI Jakarta putaran kedua. Data yang diperoleh adalah tweet yang menyebut kata kunci @AhokDjarot dan @JktMajuBersama. Pengambilan data menggunakan library Tweepy dengan bahasa pemrograman Python 2.7 dilakukan pada tanggal 4, 12, 16, 17, 18, dan 19 April 2017. Penelitian ini membagi sentimen menjadi 3 kelas, yaitu positif, negatif dan netral. Pelabelan dilakukan secara manual kemudian dilakukan pemodelan menggunakan metode Naïve Bayes pada library NLTK. Pembuatan model menggunakan 400 data latih dan pengujian model menggunakan 200 data uji. Hasil penelitian diperoleh akurasi data uji sebesar 60.60% dengan tingkat sensitifitas tertinggi terdapat pada kelas positif dan spesifisitas tertinggi terdapat pada kelas netral.
Keyword: klasifikasi, Naïve Bayes, Pemilu DKI Jakarta 2017, Twitter

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: