Judul: Analisis Hoax Menggunakan Seleksi Fitur Chi Square dengan Relevance Feedback
Abstrak: Hoax merupakan informasi tidak benar dan berbahaya karena dapat merubah persepsi seseorang dengan menyampaikan informasi palsu sebagai kebenaran dan dapat mengurangi kredibilitas. Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menganalisa sebuah berita merupakan hoax atau non hoax. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan berita hoax menggunakan 600 dokumen berita yang terdiri dari 300 berita hoax dan 300 berita non hoax. Data latih dan data uji dibagi berdasarkan pengujian metode 10-fold cross validation lalu menggunakan seleksi fitur Chi Square yang akan dibandingkan dengan Inverse Document Frequency dengan klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan menggunakan Incremental Naïve Bayes untuk menghitung nilai Relevance Feedback. Penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 94.5% untuk seleksi fitur Chi Square dan 83.5% untuk IDF. Setelah menggunakan Relevance Feedback rata-rata akurasi bertambah menjadi 97.5% untuk seleksi fitur Chi Square dan 97% untuk seleksi fitur Inverse Document Frequency.
Keyword: chi square, hoax, incremental naïve bayes, inverse document frequency, multinomial naïve bayes, relevance feedback

Judul: Analisis Berita Hoax Menggunakan Klasifikasi Multinomial Naive Bayes dengan Fitur N-Gram.
Abstrak: Hoax merupakan informasi yang menyesatkan dan dapat merusak kredibilitas dan citra seseorang. Pembuat hoax biasanya menggunakan ancaman untuk mengajak atau memanipulasi orang lain untuk mencegah melakukan suatu tindakan. Penyebaran berita hoax akan menjadi penghambat untuk pertumbuhan manusia. Salah satu cara yang dapat dilakukan dalam bidang Information Retrieval untuk membedakan berita hoax dan non-hoax adalah dengan klasifikasi teks. Penelitian ini akan menggunakan klasifikasi multinomial naive bayes untuk membedakan berita hoax dan non-hoax. Fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah fitur n-gram yang merupakan sekuen kata yang dipotong dari awal sampai akhir dokumen. Fitur n-gram yang digunakan terdiri dari unigram, bigram, dan trigram. Metode yang digunakan untuk menyeleksi fitur adalah idf. Akurasi dari hasil klasifikasi akan dibandingkan berdasarkan n-gram yang digunakan. Nilai idf untuk seleksi fitur yang memungkinkan untuk digunakan adalah 0.13 sebagai batas bawah dan 2.44 sebagai batas atas untuk proses klasifikasi yang menghasilkan rata – rata akurasi sebesar 86.67% untuk unigram, 82.17% untuk bigram, dan 61.67% untuk trigram.
Keyword: n-gram, hoax, naive bayes, klasifikasi, seleksi fitur, idf

Judul: Perencanaan Lanskap Jalan Western By Pass di Kotamadya Denpasar, Bali
Abstrak: Jalan Western By Pass dengan panjang keseluruhan .t 13 km merupakan salah satu jalan yang akan dibangun di wilayah Denpasar bagian barat, digunakan untuk menghubungkan daerah-daerah di sebelah utara (Tabanan, Kintamani, Sangeh, dll) dan selatan Denpasar (Kuta dan Nusa Dua). Jalan yang berfungsi sebagai jalan Arteri Primer ini bersama-sama dengan Northern dan Southern By Pass akan membentuk jaringan Outer Ring Road yang mengelilingi Kotamadya Denpasar dan direncanakan selesai serta mulai beroperasi secara optimal pada tahun 2002.
Keyword: