Judul: Visualisasi Hasil Clustering Data Berbasis Media Sosial untuk Kasus Pertanian di Indonesia
Abstrak: Pertanian merupakan sektor yang signifikan dalam peningkatan kesejahteraan sebagian masyarakat Indonesia. Sektor ini memiliki cakupan yang luas sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang mampu mengelola, menyimpan, dan menampilkan informasi bereferensi geografis. Penelitian ini bertujuan membangun sebuah aplikasi web untuk memvisualisasikan hasil clustering data media sosial yang telah dilakukan dalam penelitian-penelitian sebelumnya. Aplikasi ini dibangun menggunakan framework Shiny dan bahasa pemrograman R. Visualisasi yang dihasilkan berupa peta cluster, dendrogram, dan wordcloud. Data teks Twitter yang digunakan berjumlah 51 tweet yang terbagi ke dalam 11 cluster dengan 7 kata kunci yang merepresentasikan sektor pertanian. Visualisasi data teks menampilkan kata kunci yang paling dominan muncul pada data teks Twitter yang digunakan. Adapun peta cluster menampilkan hasil data clustering dengan warna titik yang berbeda pada setiap cluster.
Keyword: Clustering, Shiny, Twitter, Wordcloud, Data tweet, Pembuatan model clustering, Cluster data tweet, Hasil clustering, Pembuatan model wordeloud, Framework shiny

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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: