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: Sentiment Analysis Of Twitter Users On COVID-19 Vaccination In Indonesia Using Support Vector Machine Algorithm
Abstrak: Kebijakan vaksinasi COVID-19 di Indonesia menimbulkan pro dan kontra. Pemerintah harus mengevaluasi alasan masyarakat yang kontra terhadap kebijakan tersebut, agar program vaksinasi dapat berjalan dengan lancar. Analisis sentimen sebagai cara untuk melihat polaritas opini, memungkinkan untuk mengklasifikasi tanggapan positif, negatif maupun netral di Twitter terkait kebijakan vaksinasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tanggapan masyarakat terhadap vaksinasi COVID-19 dengan melihat distribusi kata dan membuat model klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Analisis sentimen terdiri dari beberapa tahapan yaitu pengumpulan data, praproses data, pembobotan data, analisis data, pembagian data, pemodelan klasifikasi, hyperparameter tuning dan evaluasi model. Model yang dihasilkan menunjukkan performa yang cukup optimal dalam mengklasifikasi sentimen dengan akurasi, presisi, recall dan f1-score sebesar 90%. Hasil analisis yang diperoleh ialah berupa gagasan, keluhan dan saran terhadap vaksinasi COVID-19., The COVID-19 vaccination policy in Indonesia turns out to be both pros and cons. The government has to evaluate the underlying reason of why some people's are against the policy, so that the vaccination program can run smoothly. Sentiment analysis as a way to see the polarity of opinion, makes it possible to classify positive, negative or neutral responses on Twitter regarding the vaccination policy. This study aims to determine the public's response to COVID-19 vaccination by examining word distribution and creating an Support Vector Machine (SVM) classification model. Sentiment analysis consists of several stages, namely data collection, data preprocessing, data weighting, data analysis, data sharing, classification modeling, hyperparameter tuning and model evaluation. The results of this study are a model with a relatively optimal performance in classifying sentiment with an accuracy, precision, recall and f1-score of 90%. The results of the sentiment analysis obtained are in the form of ideas, complaints and suggestions for the COVID-19 vaccination.
Keyword: COVID-19, Sentiment Analysis, Support Vector Machine, Vaccination

Judul: Reproduksi Ikan "Shirogisu" Sillago japonica (Temminck dan Schlegel) di Perairan Teluk Omura, Nagasaki, Jepang
Abstrak: Ikan S. japonica pertama kali matang gonad pada ukuran kelas panjang 185 - 198 mm dan frekuensi terbesar pada ikan jantan pada selang kelas rata-rata 220 mm (100 %) dan ikan betina pada selang kelas rata-rata 234 mm (100 %). Melalui histologi gonad ikan betina, pada TKG II terdapat sel oogonia dimana sel telur belum matang (perinucleolus) yaitu inti sel mulai membesar dan membran sel yang tebal. Pada TKG III, sel telur berkembang menjadi oocyte primer dan kemudian menjadi oocyte sekunder dimana sel telur telah matang (ripe eggs), butiran kuning telur telah terbentuk dan membran sel mulai menipis. Pada TKG IV, sel telur berkembang menjadi ootid, dimana terjadinya penyatuan butiran kuning telur yang menuju salah satu kutub anima (Fusion of yolk globule) dan terdapat membran sel yang menipis pada sel telur yang matang (Oolema of ripe eggs). Pada TKG V, sel telur berkembang menjadi ovum yang akan dikeluarkan pada saat pemijahan, mulai berkurangnya ootid dan terdapat folikel yang kosong. Sedangkan pada testes ikan jantan, TKG I ditunjukkan adanya sel spermatogonia yang berada di dalam kantung tubulus seminifer. Pada TKG I1 sel berkembang menjadi sel spermatogonia. Pada TKG III sel spermatogonia berkembang menjadi spermatocytes primer dimana terjadi pembelahan sel secara miosis (pembelahan pertama) dan kemudian berkembang menjadi spermatocytes sekunder dimana terjadi pembelahan sel yang kedua. Pada TKG IV sel spermatocytes berkembang menjadi sel spermatid, dan pada TKG V sel spermatid herkembang menjadi spermatozoa yang akan dikeluarkan pada saat pemijahan.
Keyword: