Judul: Social Network Listening Kasus Kebakaran Hutan di Indonesia pada Instagram menggunakan Graph Clustering
Abstrak: Social network listening merupakan metode dalam melakukan analisis social network dengan mengidentifikasi dan mengumpulkan informasi yang dapat dijadikan sumber data pada kasus tertentu. Analisis ini menggunakan data hashtag dari Instagram sebagai data uji yang digunakan. Penelitian ini melakukan analisis pada kasus kebakaran hutan yang terjadi di Indonesia. Analisis ini dilakukan untuk mendapatkan ringkasan informasi menggunakan graph clustering pada Gephi. Graph clustering dilakukan dengan dua tahap proses yaitu modularity dan fitering. Penelitian ini menghasilkan jumlah node sebanyak 36 dengan persentase 0.68% dari jumlah node awal sebanyak 5280 dan jumlah edge sebanyak 553 dengan persentase 0.92% dari jumlah edge awal sebanyak 64969. Proses analisis menghasilkan lima kluster yang merepresentasi ringkasan informasi dari hasil analisis graph clustering. Kluster yang terbentuk kemudian dianalisis dan divisualisasikan dalam aplikasi berbasis web untuk dilakukan identifikasi terhadap node yang merepresentasikan isu lain yang muncul pada kasus kebakaran hutan di Indonesia.
Keyword: graph clustering, hashtag, kebakaran hutan, social network listening

Judul: Clustering Dan Geovisualisasi Data Teks Twitter Dengan Algoritme K-Means Untuk Kasus Kebakaran Hutan Dan Bencana Alam
Abstrak: Twitter merupakan microblogging yang mampu menyebarkan informasi penting pada masyarakat pengguna internet. Twitter memiliki fitur tweet yang berisi data teks, longitude, latitude, dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering dengan algoritme K-Means pada data teks Twitter terkait isu kebakaran hutan dan bencana alam di Indonesia. Data penelitian ini berupa data tweet yang dikumpulkan berdasarkan hashtag tentang kebakaran hutan dan bencana alam. Penelitian ini juga menyajikan hasil clustering data teks Twitter dengan geovisualisasi yang direpresentasikan pada peta. Algoritme K-Means berhasil diimplementasikan pada Term Document Matrix dari praproses data Teks Twitter dengan pemograman R. Proses geovisualisasi berhasil diimplementasikan pada data Twitter dengan framework R Shiny. Hasil implementasi algoritme K-Means pada data teks Twitter menggunakan nilai k sebesar 7 dan nilai sum squared error (SSE) yang dihasilkan 5693.169. Geovisualisasi hasil clustering data teks Twitter menyebar di seluruh Indonesia berdasarkan longitude dan latitude tiap data tweet tersebut. Tidak semua kategori bencana membentuk cluster sendiri, melainkan masuk pada cluster yang dominan.
Keyword: clustering, tweet, geovisualisasi

Judul: Karakteristik Spermatozoa Domba Selama Proses Pembekuan dengan Medium Pengencer yang Ditambahkan Glutation
Abstrak: after freezing evaluated. Motility of spermatozoa in 3 mM 6 hours after thawing, higher than the control and 1 mM (p<0.05). Plasma membrane integrity of spermatozoa immediately after semen dilution and after diequilbration did not differ among treatments (p>0.05). Plasma membrane integrity immediately after thawing in the 1 mM GSH group higher than 3 mM GSH group (p<0.05). Three hours after thawing, plasma membrane integrity of spermatozoa in the 3 mM GSH group was higher than control group and 1 mM GSH groups (p<0.05), but 6 hours after thawing the integrity did not differ among treatment groups (p>0.05). Olthough there are differences in sperm viability among treatment groups immediately after semen dilution (p<0.05), but there were no significant differences in the viability of spermatozoa between the treatment groups after the equilibration and after thawing (p>0.05). No significant difference was found in the morphology of spermatozoa among the group (p>0.05). The addition of 3 mM glutathione to the freezing extender affected the motility of spermatozoa after 6 hours post-thawing and the plasma membrane integrity intact after 3 hours post-thawing.
Keyword: