Judul: Study of Rent-Seeking Activities in The Development of The Jakarta-Bandung High-Speed Railways
Abstrak: Kereta Cepat Jakarta-Bandung merupakan salah satu langkah yang dibuat pemerintah untuk mendorong pembangunan kawasan dan memaksimalkan potensi besar antara koridor Jakarta dan Bandung. Kereta cepat Jakarta Bandung dibangun sepanjang 142 km dari Jakarta hingga Bandung dengan melewati 4 stasiun yaitu Stasiun Halim, Stasiun Karawang, Stasiun Padalarang dan Stasiun Tegalluar. Pembangunan dimulai sejak 16 Oktober 2015 pembangunan yang ditargetkan mulai beroperasi pada tahun 2019 tidak tercapai, pembengkakan biaya turut menghambat pembangunan hingga akhirnya membebani APBN. Dengan demikian, tujuan utama penelitian adalah menganalisis pola perburuan rente yang terjadi dalam pembangunan kereta cepat Jakarta-Bandung. Penelitian menggunakan data primer dan data sekunder dengan metode analisis deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menyatakan bahwa pembangunan yang bermasalah bermula dari perencanaan yang tidak matang sehingga memicu pembengkakan biaya dan membebani APBN., The Jakarta-Bandung High-Speed Railways is one of the steps taken by the government to encourage regional development and maximize the great potential between the Jakarta and Bandung corridors. The Jakarta-Bandung high-speed railways was built along 142 km from Jakarta to Bandung by passing through 4 stations, namely Halim Station, Karawang Station, Padalarang Station and Tegalluar Station. Construction started on October 16, 2015 which was targeted to start operating in 2019 was not achieved, cost overruns also hindered development and eventually burdened the state budget. Thus, the main objective of the study is to analyze the pattern of rent-seeking that occurs in the construction of the Jakarta-Bandung high-speed railways. The study used primary data and secondary data with qualitative descriptive analysis methods. The results of the study stated that problematic development stems from immature planning, which triggers cost overruns and burdens the state budget.
Keyword: high-speed railways Jakarta-Bandung, ICOR, political economy, rent-seeking

Judul: Sentiment Analysis of the Public Towards the
Jakarta-Bandung High-Speed Train Service Using the Multiclass Support Vector
Machine Method
Abstrak: Penambahan volume kendaraan bermotor terutama kendaraan pribadi dapat menimbulkan berbagai dampak negatif. Saat ini pemerintah menghadirkan fasilitas transportasi publik terbaru yaitu kereta cepat Jakarta – Bandung sebagai salah satu solusi untuk mengatasi hal tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap layanan kereta cepat Jakarta – Bandung dan mengidentifikasi performa penggunaan metode Multiclass Support Vector Machine, serta mengidentifikasi topik dalam sentimen masyarakat terhadap layanan kereta cepat Jakarta – Bandung. Hanya sebanyak 40% data yang diberikan label sentimen secara manual yang digunakan dalam proses pelatihan model dan sisanya akan diprediksi menggunakan model terbaik. Hasil dari penelitian ini diperoleh model terbaik adalah algoritma One-Against-All kernel sigmoid dengan hyperparameter C = 1000, dan gamma = 0,0001. Performa yang dihasilkan yaitu akurasi sebesar 74,8% dan macro average f1-score sebesar 74,6%. Pelabelan menggunakan model terbaik terhadap 14.255 data diperoleh sentimen positif sebanyak 3.715, netral sebanyak 5.288, dan negatif sebanyak 5.252. Hasil clustering sentimen positif menunjukkan berbagai pujian dari masyarakat, serta rasa bangga karena merupakan kereta cepat pertama di Asia Tenggara. Masyarakat juga merasa kagum dengan kecepatan dan efisiensi waktu perjalanan kereta cepat. Sedangkan sentimen negatif menunjukkan kekecewaan biaya kereta cepat yang menggunakan APBN dan kritik bahwa kereta cepat tidak terlalu penting karena tidak ada urgensinya apalagi ibu kota Indonesia akan dipindahkan. Masyarakat juga mengkritik biaya kereta cepat yang terus membengkak hingga ratusan triliun dan stasiunnya yang hanya sampai di Padalarang., The increase in the volume of motorized vehicles, especially private vehicles, can lead to various negative impacts. Currently, the government has introduced a new public transportation facility, the Jakarta-Bandung high-speed train, as a solution to address these issues. This research aims to classify public sentiment towards the Jakarta - Bandung high-speed train service and identify the performance of the Multiclass Support Vector Machine method, as well as identifying topics in public sentiment towards the Jakarta - Bandung high-speed train service. Only 40% of the data manually labeled with sentiment was used in the model training process, with the remainder being predicted using the best model. The results of this research show that the best model is the One-Against-All algorithm with a sigmoid kernel, using hyperparameters C = 1000 and gamma = 0.0001. The performance achieved was an accuracy of 74.8% and a macro average F1-score of 74.6%. Labeling the remaining 14,255 data points using the best model resulted in 3,715 positive sentiments, 5,288 neutral sentiments, and 5,252 negative sentiments. Clustering of the positive sentiments revealed various praises from the public, including pride in having the first high-speed train in Southeast Asia and admiration for its speed and travel time efficiency. On the other hand, negative sentiments highlighted disappointment over the high-speed train's use of state budget funds, criticisms about its perceived lack of necessity given the upcoming relocation of Indonesia's capital, and concerns over the escalating costs exceeding hundreds of trillions, with the train only reaching Padalarang station.
Keyword: high speed rail, k-means clustering, multiclass support vector machine, sentiment analysis, twitter

Judul: Karakteristik Emulsifier dari otak sapi yang diekstrak dengan menggunakan pelarut yangberbeda
Abstrak: Brain is an animal by-product which has the highest phospholipids a ~cdho lesterol content. Phospholipids in brain consist of a polar head (phosphate acid) and nonpolar tail (lipid). Therefore, phospholipids can be used as an emulsifier in emulsion products such as cosmetics and pharmaceutical.
Keyword: