<p class="Abstrak">Dewasa ini, media sosial berkembang pesat di internet, salah satu yang banyak digemari adalah Twitter. Berbagai topik ramai diperbincangkan di Twitter mulai dari ekonomi, politik, sosial, budaya, hukum dan lain-lain. Salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter adalah terkait isu pemindahan ibu kota Indonesia. Namun dibalik hal tersebut terdapat kontroversi dari  pihak yang merasa  pro dan kontra, masing-masing memiiki sudut pandang yang berbeda.  Hal ini menyebabkan munculnya fenomena perdebatan khususnya di Twitter yang sebenarnya menunjukkan perhatian kolektif mengenai wacana publik tersebut. Analisis sentimen adalah proses mengekstraksi, memahami dan mengolah data berupa teks yang tidak terstruktur secara otomatis guna mendapatkan informasi sentimen yang terdapat pada sebuah kalimat pendapat atau opini. Dalam penerapan analisis sentimen menggunakan metode <em>machine learning</em> terdapat beberapa metode yang sering digunakan. Dalam penelitian ini diusulkan metode <em>Support Vector Machine</em> (SVM) untuk diterapkan pada <em>tweets</em> topik pemindahan ibu kota Indonesia untuk tujuan klasifikasi kelas sentimen pada media sosial <em>twitter</em>. Teknis klasifikasi  dilakukan dengan cara mengklasifikasikan menjadi 2 kelas yakni positif dan negatif. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan terhadap <em>tweets</em> sentimen pemindahan ibu kota dari media sosial twitter sebanyak 1.236 <em>tweets</em> (404 positif dan 832 negatif) menggunakan SVM diperoleh akurasi =96,68%, <em>precision=</em>95.82%, <em>recall</em>=94.04% dan AUC = 0,979.</p><p class="Abstrak"> </p><p class="Abstrak"><em><strong>Abstract</strong></em></p><p class="Abstrak"><em><em>Today, social media is growing fast on the internet<span lang="EN-GB">.</span><span lang="EN-GB">On</span>e of the most popular<span lang="EN-GB"> social media</span> is Twitter. Many topics are discussed on Twitter such as economic, politic, socia<span lang="EN-GB">l</span>, cultur<span lang="EN-GB">e</span>, <span lang="EN-GB">and l</span>aw<span lang="EN-GB">.</span> One of the hot topics discussed on Twitter is the issue of relocating Indonesia's capital city. However<span lang="EN-GB">, </span>there is controversy from supporters and opponents<span lang="EN-GB">. They</span> have different views. <span lang="EN-GB">This issue leads to</span> a phenomenon of debate on Twitter <span lang="EN-GB">that </span>actually show<span lang="EN-GB">s a </span>collective concern about the public discourse. Sentiment analysis is a process of extracting, understand<span lang="EN-GB">ing </span>and process<span lang="EN-GB">ing</span> unstructured data to get sentiment information which is<span lang="EN-GB"> found</span> in an opinion sentence. Application of sentiment analysis using machine learning methods<span lang="EN-GB"> shows that</span> there are several methods that are often used. In this study, the Support Vector Machine (SVM) method is proposed to be applied to tweets on the topic of relocating Indonesia's capital city for sentiment classification on social media twitter. The classification technique is carried out into 2 classes, namely positive and negative. Based on testing on the sentiment of relocating Indonesia's capital city from social media twitter from 1,116 tweets (404 positive and 832 negative) using SVM obtained accuracy = 96.68%, precision = 95.82%, recall = 94.04% and AUC = 0.979.</em></em></p>

President Joko Widodo decided to move the capital city of the country outside Java. The relocation of the capital city is contained in the 2020-2024 National Medium-Term Development Plan. Community response to this has been mixed through national television and social media, especially Twitter. The tendency of Twitter users to respond to the government discourse can be seen with sentiment analysis. Sentiment analysis is one of the areas of Natural Language Processing (NLP) that builds systems for recognizing and extracting opinions. In this study, the Feature Selection PSO algorithm in the classification of the SVM model is proposed to improve the resulting accuracy in the sentiment analysis of moving capital cities. Experiments on the data of 1,319 tweets (457 positive sentiments and 862 negative sentiments) indicate an increase in accuracy by 2.09% from 79.06% to 81.15%, with the classification category is “Good Classification”.

Ananda Purwokerto Hospital already has system such as hospital information system (SIRUS), website and  mobile application. but in the process of using information technology there are still many obstacles and prevention of problems that have not been well documented resulting in losses. This research is about design  business continuity plan that functions to maintain the business continuity of the company so that it continues to run when information technology in the company is disrupted, where this study uses the 22301 international standard organization framework. This standard will greatly help the company in the process of develop business continuity plan with an identification methodology and analysis of the use information technology and the risks that will arise in the company. The evaluation results have not yet implemented the overall business continuity plan and many employees have not yet realized the importance of business continuity plan in the use of information technology. From the analysis, it turns out that there is no business continuity plan process implemented so that business continuity plan is designed that refers to international standard organization 22301, cluase 4: context of organization, cluase 5: leadership, cluase 6: planning, clause 7: support.

Abstrak -Hewan Kambing merupakan salah satu hewan yang banyak diminati oleh masyarakat untuk keperluan upacara agama atau dikonsumsi, permintaan hewan kambing meningkat pada saat menjelang hari raya idul adha untuk keperluan qurban. Untuk mendapatkan hewan kambing pembeli mencari di pasar hewan yang hanya buka 2 kali dalam satu minggu. Adanya biaya operasional dan Calo menjadikan harga dipembeli menjadi mahal, kurangnya media untuk mengetahui informasi peternak kambing dan harga kambing belum ada menjadikan pembeli mendapatkan harga yang mahal. Tujuan penelitian ini membangun aplikasi m-commerce berbasis android sebagai media informasi dan penjualan kambing yang dapat mempertemukan antara pembeli dan peternak kambing, sehingga pembeli mendapatkan harga yang murah, terhindar dari Calo dan pembeli mendapatkan kambing yang berkualitas. Metode yang digunakan untuk pengembangan perangkat lunak menggunakan model sekuensial linier dengan tahapan analisis, desain, kode, dan pengujian. Hasil dari penelitian ini aplikasi m-commerce yang digunakan sebagai media informasi dan penjualan kambing, aplikasi m-commerce dilakukan pengujian Blackbox dinyatakan aplikasi ini dapat digunakan. Pengujian selanjutnya untuk mengetahui kelayakan oleh pengguna dengan kuesioner yang dibagikan kepada 30 orang responden, Hasil peritungan memperoleh rating scale sebesar 71,5%, dengan demikian aplikasi sudah layak untuk digunakan. Kata kunci -M-Commerce, android, sekuensial linier, penjualan. PENDAHULUAN Hewan Kambing merupakan salah satu hewan yang banyak diminati oleh masyarakat untuk keperluan upacara agama atau dikonsumsi, permintaan hewan kambing meningkat pada saat menjelang hari raya idul adha untuk keperluan qurban [1]. Pada tahun 2014 konsumsi daging segar per kapita mengalami peningkatan sebesar 6,65% [2]. Untuk mendapatkan hewan kambing pembeli mencari di pasar hewan, namun pembeli yang membutuhkan kambing hanya di hari tertentu saja dikarenakan pasar hewan hanya buka 2 kali dalam satu minggu. Biaya operasional yang dikeluarkan oleh peternak untuk membawa kambing ke pasar dan adanya Calo dipasar hewan menjadikan harga yang ada dipasar menjadi naik, sehinga menjadikan petani mendapat keuntungan yang kecil [3]. Dari penelitian yang dilakukan oleh [4] disebutkan bahwa rata-rata biaya yang dikeluarkan untuk memasarkan seekor ternak domba jantan dari pedagang kecil sampai konsumen akhir adalah Rp. 128.813,38/ekor. Kemudian penelitian yang dilakukan oleh [5] diperoleh kesimpulan bahwa penambahan nilai pemasaran pada rantai pasok sebesar Rp. 200.000/ekor. Dari kedua penelitian tersebut ditemukan fakta bahwa pihak yang memeproleh keuntungan terbesar adalah calo.Agar terhindar dari Calo, pembeli dapat membeli secara langsung kepada peternak, namun mengalami kesulitan karena kurangnya media informasi mengenai tempat peternak kambing. Selain itu, tidak adanya informasi harga kambing menjadi kendala pembeli untuk dapat membeli kambing dengan harga yang ideal serta untuk mencari hewan kambing yang berkualitas dengan perkiraan harga serta detail in...

Teknologi komunikasi dan informasi mempengaruhi perkembangan platform media sosial yang beredar di masyarakat. Penggunaan media sosial memiliki dampak negatif dan dampak positif. Saat ini siswa juga sudah menggunakan media sosial, namun konten video atau foto yang diupload pada media sosial masih banyak ditemui yang tidak sesuai dengan etika dan mengarah cyberbullying pada media sosial. Berdasarkan obeservasi dan wawancara siswa MTs Ushriyyah Purbalingga belum mengetahui etika dalam penggunaan medisa sosial. Tim pengabdian Universitas Amikom Purwokerto melakukan kegiatan pengabdian masyarakat sosialisasi etika penggunaan media sosial untuk mencegah cyberbullying. Tujuan kegiatan pengabdian ini memberikan edukasi kepada siswa mengenai etika dalam Penggunan Media sosial untuk menumbuhkan kesadaran siswa agar tidak melakukan bullying pada media sosial. Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan dengan memberikan pertanyaan secara langsung dan dalam bentuk soal, siswa dapat menjawab semua pertanyaan yang diberikan secara langung, rata-rata siswa juga dapat menjawab dengan benar 7 soal dari 10 soal yang diberikan. Maka dapat disimpulkan bahwa siswa sudah memahami etika penggunaan media sosial dan memahami tindakan yang mengarah pada cyberbullying.