Judul: Topic Analysis of Twitter User About Covid-19 Vaccination in Indonesia Using Latent Dirichlet Allocation
Abstrak: Pandemi Covid-19 mendorong banyak pihak agar mampu beradaptasi dengan kondisi terkini. Salah satu program yang diluncurkan pemerintah agar dapat mengatasi penyebaran Covid-19 adalah dengan menjalankan progam vaksinasi. Agar dapat mengetahui animo masyarakat terkait program vaksinasi Covid-19 yang diluncurkan, perlu dilakukan analisis topik. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui topik-topik terkait vaksin Covid-19 yang dibicarakan masyarakat di Twitter dan melakukan analisis sentimen pengguna Twitter terhadap vaksinasi corona. Untuk mendapatkan topik-topik pembicaraan terkait vaksin Covid-19 digunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). Metode penelitian yang dilakukan meliputi praproses data, pelabelan sentimen, penentuan jumlah, pemodelan topik, dan analisis topik. Hasil dari penelitian yang yang dilakukan adalah berupa topik-topik terkait vaksinasi Covid-19 yang sedang diperbincangkan di media Twitter di Indonesia. Tiga topik besar yang dibicarakan yaitu mengenai vaksinasi gratis oleh pemerintah Indonesia, sebab akibat mengikuti vaksinasi, dan varian vaksinasi., The Covid-19 pandemic has pushed many stakeholders to be able to adapt to the current conditions. One of the programs launched by the government to overcome the spread of Covid-19 is to run a vaccination program. To know the public's interest regarding the Covid-19 vaccination program that was launched, it is necessary to conduct a topic analysis. The purpose of this study was to find out the topics related to the Covid-19 vaccine that were discussed by the public on Twitter and to analyze the sentiments of Twitter users towards corona vaccination. To get topics of discussion related to the Covid-19 vaccine, Latent Dirichlet Allocation (LDA) method is used, while the Random Forest algorithm is used to carry out sentiment analysis. The research methods include data preprocessing, sentiment labeling, number determination, topic modeling, and topic analysis. The results of the research carried out are in the form of topics related to Covid-19 vaccination which are being discussed on Twitter media in Indonesia. The three major topics discussed were about free vaccination by the Indonesian government, the causes and effects of following vaccination, and vaccination variants.
Keyword: topic analysis, Covid-19, vaccination, LDA, Twitter

Judul: Impact Analysis of Influencer Credibility TikTok and Content Quality Dimensions on Behavioral Intentions (Case Study: Intentions in Covid-19 Booster Vaccines)
Abstrak: Program vaksin booster menjadi upaya utama untuk meningkatkan kekebalan tubuh dalam mengahdapi Covid-19 di Indonesia. Perilaku individu dapat dilihat dari minat melakukan vaksin Covid-19 yang penting untuk diteliti sebagai indikator keberhasilan dalam mencapai target vaksin di Indonesia. Influencer sebagai sarana komunikasi melalui media sosial TikTok dengan memberikan informasi dan himbauan terkait vaksin booster Covid-19. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak kredibilitas Influencer, kualitas konten, dan kepercayaan pada postingan terhadap minat masyarakat dalam melakukan vaksin booster Covid-19. Sampel penelitian ini sebanyak 185 pengguna TikTok dengan metode penentuan sampelnya yaitu non-probability sampling jenis convenience sampling. Diolah dengan analisis Structural Equation Modeling – Partial Least Square (SEM-PLS). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel Influencer credibility dan content quality mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap trust in post yang pada akhirnya dapat meningkatkan minat untuk melakukan vaksin booster (0.664)., The booster vaccine program is the main effort to increase the body's immunity in dealing with Covid-19 in Indonesia. Individual behavior can be seen from interest in taking the Covid-19 vaccine, which is important to research as an indicator of success in achieving vaccine targets in Indonesia. Influencers as a means of communication via social media on TikTok by providing information and advice regarding the Covid-19 booster vaccine. This research aims to analyze the impact of Influencer credibility, content quality, and trust in posts on people's intentions in taking the Covid-19 booster vaccine. The sample for this research was 185 TikTok users with the sample determination method, namely non-probability sampling, convenience sampling type. Processed using Structural Equation Modeling - Partial Least Square (SEM-PLS) analysis. The results of this research show that the Influencer credibility and content quality variables have a positive and significant influence on trust in post which in turn can increase intentions in taking the booster vaccine (0.664).
Keyword: Content Quality, Influencer Credibility, Trust in Post, Intentions, SEM-PLS

Judul: Kajian pemanfaatan tepung sorgum dalam pembuatan biskuit Marie
Abstrak: Sorgum adalah serealia kelima yang terpenting di dunia setelah gandum, beras,jagung dan barley. Sorgum dapat tumbuh di berbagai keadaan lingkungan dan pada umumnya lebih ekonomis. Lebih dari 35% sorgum ditanam secara langsung untuk konsumsi manusia. Sorgum memiliki kandungan gizi yang tidak kalah dibandingkan dengan serelia yang lain. Pengembangan komoditi sorgum sebagai bahan makanan dirasa sangat perlu, terutama dalam usaha diversifikasi pangan
Keyword: