Judul: Pengembangan Sistem Akuisisi Data Twitter Berbasis Web menggunakan Twitter Streaming Api
Abstrak: Twitter menyediakan layanan API yang dapat digunakan untuk diintegrasikan dengan aplikasi lain sehingga mempermudah dalam proses akuisisi data Twitter, di antaranya Search API, Streaming API, dan Twitter Firehose. Penelitian sebelumnya telah mengembangkan sistem akuisisi data Twitter menggunakan Search API yang sifat akuisisi datanya belum real-time. Twitter Streaming API mengakomodasi akuisisi data secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan sistem akuisisi data Twitter menggunakan Streaming API. Pengembangan sistem akuisisi data Twitter dapat mempermudah pengguna dalam mengakuisisi data tweets menggunakan Streaming API. Pengembangan sistem akuisisi data Twitter dibangun menggunakan metode Waterfall. Sistem akuisisi data Twitter dibangun berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP. Sistem dapat mengakuisisi data tweets dengan fungsi filter kata kunci, lokasi, bahasa, dan durasi streaming. Selain itu, sistem dapat memvisualisasikan hasil akuisisi data ke dalam bentuk peta dan mendaftarkan frekuensi hashtag yang terdapat dalam tweets. Hasil akuisisi data tweets dapat diunduh dalam format CSV dan JSON. Perbandingan hasil akuisisi data dengan Search API menghasilkan nilai precision sebesar 0.523, sedangkan Streaming API menghasilkan nilai precision sebesar 0.403.
Keyword: akuisisi data, Search API, Streaming API, Twitter

Judul: Praproses Data Teks Twitter pada Sistem Informasi Geografis untuk Kasus Pertanian di Indonesia
Abstrak: Twitter merupakan salah satu jejaring sosial yang populer di kalangan pengguna internet saat ini. Hal ini menyebabkan cepatnya pertumbuhan data yang dihasilkan oleh Twitter. Sebagian besar data yang dihasilkan oleh Twitter berupa data teks. Data teks Twitter berisi informasi yang sangat luas terkait berbagai hal, bisa berupa fakta, peristiwa, perasaan, ataupun pandangan pribadi pengguna terhadap suatu hal, sehingga data teksnya masih banyak mengandung noise, katakata yang tidak bermakna, tidak terstruktur dan tidak baku. Penelitian ini bertujuan melakukan praproses data pada data teks Twitter dengan menerapkan metode text mining yang terdiri atas normalisasi teks dan seleksi fitur. Jumlah kata unik yang didapatkan dari hasil praproses pada data tweet dan data konten URL masing-masing sebanyak 84 kata dan 705 kata. Sedangkan persentase jumlah kata terkait pertanian untuk data tweet dan data konten URL masing-masing sebesar 48.80% dan 23.12%. Hasil praproses disajikan dalam bentuk term document matrix yang kemudian diubah ke dalam bentuk yang sesuai untuk penyimpanan data di MongoDB. Data tersebut selanjutnya dapat digunakan untuk analisis cluster dalam pembangunan sistem informasi geografis.
Keyword: data preprocessing, feature selection, text normalization, Twitter, Pemisahan datateks twitter, Penghapusan stop word, Stemming, Pembuatan TDM, Term document matrix

Judul: Sifat Pulp Campuran antara Pulp Asli Bambu dan Pulp Karton Bekas (Old Corrugated Containers)
Abstrak: OCC was soaked for 7 days and disintegrated afterward. Soda pulping of bamboo was carried out following the pulping parameters of 35% NaOH charge, L/W of 4/1, maximum temperature of 170 oC and total cooking time of 3 hours. Kappa number and pulping yield were determined based on TAPPI T236 cm-85 standard. Bamboo and OCC pulp was bleached following the method of D0ED1D2. Bleached bamboo pulp was beaten up to the freeness of 100, 200, 300, and 400 ml CSF. While that of OCC was up to 400 ml CSF only. The composisitions of bamboo/OCCpulp mixture (B/K) were 0/100, 20/80, 40/60, 60/40, 80/20 and 100/0. Physical and optical properties of pulp mixture were determined based on TAPPI T205 sp-02 standard. The pulp composition of (B/K) 20/80 at freeness level of 400 ml CSF was resulted in the highest strength properties based on Duncan scoring. Pulp beating was able to decrease the composition of bamboo pulp in pulp mixture while retaining the strength properties
Keyword: