Judul: Identifikasi Isu Strategis Tangerang Selatan Melalui Analisis Perbincangan di Media Sosial dengan Latent Dirichlet Allocation
Abstrak: Pemerintah Kota Tangerang Selatan telah merumuskan Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD) untuk periode 2021-2026. Dalam realisasinya, perlu dilakukan monitoring dan evaluasi terhadap RPJMD sehingga diperlukan isu strategis dari setiap sektor pembangunan di wilayah Tangerang Selatan. Salah satu platform yang dapat menjaring segala bentuk aspirasi dan keresahan masyarakat terhadap Tangerang Selatan ialah media sosial X. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi topik yang yang banyak diperbincangkan oleh masyarakat Tangerang Selatan terkait isu strategis pembangunan kota. Pendekatan metode penelitian menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dengan tokenisasi unigram dan bigram yang mempertimbangkan pengaruh stemming maupun tanpa stemming. Pembobotan sebagai input LDA juga turut dipertimbangkan dengan menggunakan Bag-of-Words (BoW) dan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk menentukan model terbaik. Data diperoleh dari proses pengumpulan data berupa crawling media sosial X dari periode 1 Agustus 2022 hingga 31 Agustus 2023. Jumlah tweet hasil crawling sebanyak 12.326 tweet yang kemudian setelah praproses menjadi 3.617 tweet. Hasil penelitian menyatakan bahwa pembobotan BoW lebih baik digunakan dibandingkan dengan pembobotan TF-IDF. LDA bigram dengan stemming menggunakan pembobotan BoW menjadi model terbaik dengan 4 topik optimal dan nilai koherensi sebesar 0,744. Nilai koherensi didapat atas hasil tuning parameter untuk K sehingga optimisasi parameter memberikan pengaruh dalam peningkatan nilai koherensi. Topik utama yang banyak dibahas oleh pengguna media sosial X yang berkaitan dengan isu strategis Tangerang Selatan meliputi transportasi umum, polusi udara, dan kemacetan., The South Tangerang City Government has formulated a Regional Medium-Term Development Plan (RPJMD) for the 2021-2026 period. In its realization, it is necessary to monitor and evaluate the RPJMD so that strategic issues from each development sector in the South Tangerang area are needed. One of the platforms that can capture all forms of aspirations and concerns of the community towards South Tangerang is X social media. This study aims to identify topics that are widely discussed by the people of South Tangerang related to strategic issues of city development. The research method approach uses Latent Dirichlet Allocation (LDA) with unigram and bigram tokenization that considers the effect of stemming and without stemming. Weighting as LDA input is also considered using Bag-of-Words (BoW) and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) to determine the best model. Data was obtained from the data collection process in the form of crawling social media X from the period August 1, 2022 to August 31, 2023. The number of tweets from crawling was 12.326 tweets which were then preprocessed into 3.617 tweets. The results state that BoW weighting is more suitable for use compared to TF-IDF weighting. LDA bigram with stemming using BoW weighting is the best model with 4 optimal topics and a coherence value of 0,744. The coherence value is obtained from the results of parameter tuning for K so that parameter optimization has an influence in increasing the coherence value. The main topics that are widely discussed by X social media users related to South Tangerang strategic issues include public transportation, air pollution, and congestion.
Keyword: bigram, lda, south tangerang, strategic issues, unigram, x

Judul: Aplikasi Latent Dirichlet Allocation pada Respon Pengguna Twitter Terhadap Penggunaan Kendaraan Listrik di Indonesia.
Abstrak: Indonesia berkomitmen mencapai target emisi nol bersih pada tahun 2060. Sejalan dengan hal tersebut, pemerintah berupaya mendukung percepatan penggunaan kendaraan listrik melalui peraturan perundang-undangan dan penetapan subsidi pembelian. Hal ini memunculkan berbagai tanggapan di masyarakat, salah satunya melalui unggahan di Twitter. Penelitian ini bertujuan mengetahui topik utama yang dibahas terkait penggunaan kendaraan listrik di Indonesia. Metode penelitian yang digunakan adalah Latent Dirichlet Allocation (LDA) dengan tokenisasi unigram dan bigram baik dengan maupun tanpa stemming. Data diambil selama periode 13 September 2022 hingga 28 Februari 2023 menggunakan Python. Jumlah tweet yang diperoleh sebanyak 67124 tweet dan setelah dilakukan proses pembersihan menjadi 14051 tweet. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LDA bigram lebih baik daripada LDA unigram karena mampu mengelompokkan kata menjadi topik yang lebih sedikit sehingga lebih mudah untuk diinterpretasikan. LDA bigram menghasilkan topik yang lebih stabil dibandingkan dengan LDA unigram. Banyaknya topik pada LDA bigram baik dengan ataupun tanpa stemming adalah 8 topik, sedangkan LDA unigram menghasilkan 44 topik dengan stemming dan 47 topik tanpa stemming. Nilai koherensi yang dihasilkan oleh LDA bigram juga lebih tinggi dibandingkan dengan LDA unigram. Proses stemming baik diterapkan pada LDA bigram namun tidak pada LDA unigram. Optimisasi parameter K,α, dan β juga berpengaruh dalam peningkatan nilai koherensi. LDA bigram dengan stemming memiliki nilai koherensi tertinggi sebesar 0,639 dan menghasilkan sebanyak 8 topik utama. Topik utama yang dibahas pada masalah penggunaan kendaraan listrik di Indonesia meliputi subsidi pembelian, kendaraan listrik merek Esemka, dan peralihan ke kendaraan listrik., Indonesia is committed to achieving a net zero emission by 2060. In line with this, the government is trying to support the accelerated use of electric vehicles by establishing laws and stipulating subsidies for purchasing. This gave rise to various public responses and conveyed one of which was on Twitter. This study aims to discover the main topics regarding the use of electric vehicles in Indonesia. The research method used is Latent Dirichlet Allocation (LDA) with unigram and bigram tokenization, both with and without stemming. Data were retrieved from 13 September 2022 to 28 February 2023 using Python. The retrieved tweets in this period were 67124 tweets and after the cleaning process, there were 14051 tweets left. The results showed that bigram LDA was better than unigram LDA because it could group words into fewer topics, making it easier to interpret. Bigram LDA produces more stable topics than unigram LDA. Unigram LDA (44 topics with stemming; 47 topics without stemming) has more topics than bigram LDA (8 topics). The coherence score produced by bigram LDA is higher than unigram LDA. Stemming makes bigram LDA better but not for unigram LDA. Optimization of the parameters K, α, and β also increase the coherence score. The bigram LDA with stemming has the highest coherence score of 0,639 and produces 8 main topics. The main topics discussed on the issue of the use of electric vehicles in Indonesia are subsidies of purchasing, Esemka electric vehicles, and switching to electric vehicles.
Keyword: bigram, electric vehicle, latent dirichlet allocation, twitter, unigram

Judul: Babesiosis pada kuda
Abstrak: Babesiosis pada kuda adalah penyakit menular yang di- sebabkan oleh Babesia caballi dan Babesia equi, yaitu pa- rasit protozoa perusak sel darah yang termasuk dalam genus Babesia. B. equi diduga oleh beberapa ahli termasuk dalam genus Theileria. Karena itu klasifikasi genus Babesia di- bicarakan dan siklus hidup B. caballi dan B. equi diulas. Kuda pada semua umur dapat terserang oleh dua parasite tersebut di atas. Tetapi kuda-kuda yang sudah dewasa (tua) lebih rentan jika dibandingkan dengan kuda-kuda yang masih muda. Kasus-kasus yang paling sering dijumpai adalah kasus-kasus yang bersifat akut walaupun kasus-kasus yang bersifat perakut, subakut dan kronik kadang-kadang terlihat. Serangan oleh parasit Babesia biasanya menyebabkan kerusаkan sel darah merah yang hebat sehingga kuda-kuda yang terserang menderita anemia hebat yang dapat menyebabkan kematian bila tidak segera diobati. Untuk mengatasi hal tersebut perlu dilakukan diagnosis yang tepat dan sedini mungkin. Diagnosis dapat dilakukan dengan cara memeriksa gejala-gejala klinik, preparat ulas darah, inokulasi hewan lain dan dengan mengadakan pemeriksaan secara serologik. Gejala-gejala klinik babesiosis pada kuda yang bersifat akut yang paling sering terlihat, ialah : nafsu makan menurun/hilang, lesu, bulu suram dan tidak mau bergerak. Kuda yang dilepaskan di padang rumput akan mengasingkan diri dan jalan sempoyongan. Faeces yang keluar berwarna cok- lat gelap, diselaputi lendir yang berwarna kekuningan dan urimenya berwarna merah tua. Temperatur tubuh meningkat menjadi 39.5 - 41°C dan pulsus meningkat. Terlihat dispnoe, perdarahan petechi pada mukosa membrana nictitans dan conjunctiva yang lebih pucat dari normal dan juga icteris. Kasus-kasus yang bersifat subakut gejala-gejalanya lebih ringan, tetapi bila tidak segera diobati maka gejala- gejala tersebut secara cepat menjadi hebat. Persendian lutut dan persendian gelang puyuh membengkak dan padanya ter- lihat oedema. Pada abdomen, dada dan kepala juga dapat di- temukan oedema. Gejala-gejala klinik yang terlihat pada kasus kronik adalah penurunan kondisi tubuh kuda secara progresif walaupun diberi makan yang banyak. Perubahan temperatur tidak jelas, nafsu makan berubah-ubah, icterus tidak jelas dan anemia mungkin hanya dapat dideteksi dengan menghitung sel darah merah dan kadar hematocrit…dst
Keyword: