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: Clustering Data Teks Twitter Untuk Kasus Pertanian Di Indonesia
Abstrak: Mayoritas pengguna internet di Indonesia mengakses media sosial. Hal tersebut menyebabkan masyarakat dapat memperoleh informasi dan menyebarkannya dengan lebih cepat. Informasi yang beredar melalui media sosial sangat beragam, termasuk di dalamnya topik pertanian. Hal ini dapat dimanfaatkan untuk menganalisis kasus pertanian di Indonesia, dengan melakukan clustering data teks Twitter untuk kasus pertanian di Indonesia. Data yang digunakan yaitu data teks Twitter berjumlah 102 data. Data teks Twitter terbagi menjadi 2 jenis, yaitu data tweet sejumlah 51 data dan data konten uniform resource locator sejumlah 51 data. Kedua jenis data tersebut dibandingkan dan dikelompokkan dengan algoritme hierarchical clustering untuk mendapatkan cluster terbaik. Data teks tersebut diukur kemiripannya dengan metode cosine similarity. Hasil cluster terbaik yang diperoleh yaitu jenis data konten uniform resource locator pada complete linkage yang terbagi ke dalam 12 cluster, dengan nilai sum of squared error 0.1499 pada ketinggian 0.032. Data konten uniform resource locator lebih baik karena memiliki jumlah term yang lebih banyak sehingga lebih merepresentasikan isi topik dari data. Jumlah data konten uniform resource locator yang diberi label berjumlah 50 data yang terbagi ke dalam 11 cluster.
Keyword: clustering, cosine similarity, hierarchical clustering, twitter

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: