Judul: Akuisisi Data pada Sistem Informasi Geografis Berbasis Twitter untuk Kasus Pertanian di Indonesia.
Abstrak: Media sosial memiliki banyak informasi beragam yang menyebar cepat, salah satunya informasi mengenai pertanian. Salah satu media sosial yang banyak digunakan adalah Twitter. Hal ini dapat digunakan untuk membangun sistem informasi geografis berbasis Twitter yaitu SIG Cabertwit. Twitter dapat digunakan sebagai sumber data. Oleh sebab itu, data perlu diakuisisi dari Twitter. Akuisisi data digunakan sebagai modul awal dalam tahapan pembuatan SIG Cabertwit. Akuisisi data mempermudah pengguna untuk pengambilan data Twitter dan mempermudah modul selanjutnya pada penelitian SIG cabertwit yaitu praproses data. Modul akuisisi data menggunakan data dari Twitter API dan dibangun dalam aplikasi berbasis web menggunakan framework Shiny. Pengembangan aplikasi akuisisi data Twitter menggunakan metode incremental. Data hasil akuisisi memiliki 19 atribut yang dapat dipilih sesuai kebutuhan dan dapat diunduh dalam CSV. Hasil dari penelitian ini mendapatkan tweets mengenai kasus pertanian di Indonesia dan membangun aplikasi akuisisi data Twitter berbasis web yang dapat mengategorikan data berdasarkan timeline, jumlah kata kunci, waktu, lokasi, dan gabungan ketiganya.
Keyword: akuisisi data, Shiny, SIG, 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: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: