Analisa sentimen merupakan bagian dari proses opinion mining yang termasuk di lingkup kerja pemrosesan bahasa alami dalam domain kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan untuk analisa sentimen ini digunakan untuk mengotomasikan proses analisa sentimen yang biasa dilakukan manusia, namun sudah tidak memungkinkan lagi karena jumlah data yang sagat besar. Dengan teknologi pemrosesan bahasa alami, analisa sentimen dapat dilakukan secara otomatis meskipun banyak data. Teknologi analisa sentimen ini sayangnya menghadapi tantangan serius seperti adanya negasi kata atau kalimat yang membalik makna pesan. Jika negasi tidak diatasi, maka analisa sentimen menjadi tidak valid. Karena itu penelitian ini berupaya menangani negasi kata atau kalimat dalam proses analisa sentimen. Metode yang digunakan berupa proses pembalikan nilai menggunakan fungsi invers jika dalam sebuah kata atau kalimat memuat pesan negasi. Selain inversi juga ditambahkan mekanisme reduksi nilai untuk penanda negasi numeral tak tentu. Penggunaan inversi atau reduksi ditentukan berdasarkan klasifikasi jenis negasinya. Setelah negasi ditangani, didapati bahwa metode yang diusulkan dapat meningkatkan akurasi analisa sentimen.

Pandemi virus Covid menjadi dasar kebijakan pembelajaran yang dilakukan secara daring untuk menghentikan dan mencegah adanya cluster baru virus Covid 19. Pengambilan kebijakan pembelajaran daring menjadi sebuah polemik jika matakuliah yang sedang disajikan berupa matakuliah praktikum. Hal ini disebabkan oleh tidak adanya izin akses penggunaan alat praktikum yang tersedia di Laboratorium. Dengan adanya kendala yang dialami selama pembelajaran praktikum, maka manajemen menghimbau untuk menggunakan Virtual Laboratory sebagai media pembelajaran. Jenis Virtual Laboratory yang digunakan adalah Simulator Packet Tracer dari CISCO. Dengan adanya penggunaan Packet Tracer selama pembelajaran Praktikum Jaringan, urgency penelitian adalah melihat dan menganalisis bagaimana User Experience mahasiswa selama menggunakan Simulator Packet Tracer. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana persepsi mahasiswa, yang dianalisis menggunakan User Experience Testing Honeycomb Model dengan 7 indikator. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah statistic deskriptif kuantitatif dengan skala likert. Hasil dari penelitian ini bahwa aplikasi Cisco Packet Tracer dapat digunakan sebagai Open Networking Virtual Laboratory pengganti peralatan praktikum pada masa pandemi. Hasil uji User Experience Honeycomb Model Testing  dengan metode analisa kuantitatif deskriptif menunjukkan bahwa Aplikasi telah digunakan secara optimal dengan menerapkan kaidah 7 User Experience Honeycomb

AbstrakMenyesuaikan tingkat kesulitan dengan perilaku pemain pada permainan menjadi penunjang agar pemain tidak berhenti bermain karena permainan yang dirasa terlalu sulit. Algoritma Genetika dapat digunakan sebagai metode untuk penyesuaianya. Metode ini berkerja dengan menyesuaikan tingkat kesulitan permainan sesuai dengan nilai fitness seorang pemain. Sayangnya, jika target nilai fitness mendekati ambang batas maksimal, algoritma ini membutuhkan proses iterasi yang banyak, bahkan memungkinkan terjadinya konvergensi prematur. Konvergensi prematur ini terjadi karena kurangnya keragaman populasi, sehingga nilai fitness minimal yang ditetapkan tidak memungkinkan untuk dicapai. Penelitian ini mencoba menginterupsi konvergensi prematur pada algoritma genetika agar tidak terjadi pengulangan iterasi yang tak berkesudahan dengan menetapkan dan menghitung batas keragamanya menggunakan Shanon-Wiener Diversity Index. Hasilnya, ketika ambang batas keragaman tercapai, nilai fitness saat keadaan itu diambil sebagai nilai paling optimum, sehingga tidak terjadi pengulangan iterasi yang tak berujung. Kata kunci-Konvergensi prematur, algoritma genetika, Shanon-Wiener Diversity Index AbstractAdjusting the level of difficulty with the behavior of players in the game to be supportive so that players do not stop playing because the game is considered too difficult. Genetic Algorithms can be used as a method for adjustments. This method works by adjusting the difficulty level of the game according to the value of a player's fitness. Unfortunately, if the target fitness value approaches the maximum threshold, this algorithm requires a lot of iteration processes, even allowing premature convergence to occur. This premature convergence occurs because of a lack of population diversity, so the minimum fitness value that is set is not possible to achieve. This study attempts to interrupt premature convergence of genetic algorithms to avoid endless iterations by setting and calculating diversity limits using the Shanon-Wiener Diversity Index. As a result, when the diversity threshold is reached, the fitness value when the state is taken as the most optimum value, so that there are no endless iterations.

Departemen Penerangan dibubarkan pada era presiden Abdurrahmah Wahid. Pembubaran Departemen Penerangan waktu itu dimaksudkan untuk meberikan kebebasan berpikir kepada masyarakat, dengan cara mengalihkan kontrol media kepada masyarakat secara langsung sesuai dengan amanat Undang-undang (UU) Pers Tahun 1999. Dalam UU Pers tersebut, masyarakat dapat melakukan kegiatan memantau dan melaporkan pelanggaran hukum, etika, dan kekeliruan teknis pemberitaan kepada Dewan Pers. Masyarakat yang melek media mengunakan mandat dari UU Pers tersebut untuk melaporkan berita-berita di media yang kerap kali melakukan objektifikasi terhadap perempuan dalam bentuk eksploitasi seksual atau cabul. Guna menunjang aktifitas masyarakat yang melek media tersebut, pengabdian masyarakat ini berupaya membantu membuat media monitoring tools  yang dapat mengkurasikan berita-berita terindikasi melakukan praktik objektifikasi terhadap perempuan secara otomatis, serta penyuluhan terkait objektifikasi perempuan. Hasilnya, Dewan Pers dan masyarakat melek media sebagai penerima manfaat pengabdian dapat melakukan pemantauan  berita-berita terindikasi objektifikasi perempuan yang telah terkurasi dalam satu wadah di https://distorsimediamonitoring.web.app/.

No abstract