Judul: Kajian Perbandingan Metode K-Means dan K-Medoids untuk Menggerombolkan Data Twitter.
Abstrak: Data mining merupakan upaya menggali informasi yang tersembunyi dan berharga dari suatu kumpulan data yang sangat besar yang tersimpan dalam suatu data base. Untuk mengetahui informasi dari data base tersebut diperlukan teknik analisis data. Penggerombolan merupakan salah satu teknik deskripsi dari analisis data mining. Analisis gerombol merupakan salah satu teknik peubah ganda yang mempunyai tujuan utama untuk menggerombolkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimilikinya. Salah satu metode penggerombolan tak berhirarki yang populer digunakan adalah k-means. Metode k-means dikenal juga sebagai hard clustering yang dapat menggerombolkan objek dengan batasan yang jelas artinya dapat menggerombolkan objek menjadi anggota gerombol tertentu dan tidak menjadi anggota gerombol lainnya. Metode k-means merupakan metode berbasis partisi yang berusaha mempartisi data ke dalam dua atau lebih gerombol menggunakan nilai rata-rata sebagai pusat gerombol. Selain metode k-means juga ada metode k-medoids yang merupakan metode berbasis partisi yang menggunakan nilai medoids sebagai pusat gerombol. Penentuan kemiripan antarobjek menggunakan jarak euclidean memerlukan kebebasan antarpeubah. Penggerombolan yang dilakukan dengan kondisi adanya korelasi antarpeubah maka karakteristik dari gerombol yang terbentuk menjadi tidak optimal. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk mengatasi peubah berkorelasi yaitu menggunakan analisis komponen utama, yang selanjutnya dapat dianalisis menggunakan analisis gerombol. Metode statistika juga bermasalah ketika data besar. Inilah isu yang dibahas pada tesis ini menggunakan contoh data Twitter. Data berukuran besar akan menyebabkan noise juga besar. Jika noise besar akan berpengaruh terhadap hasil penggerombolan. Hal ini akan menyebabkan hasil penggerombolan menjadi tidak optimal. Salah satu cara yang dilakukan untuk mengatasi noise yang besar adalah melakukan prapemrosesan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penggerombolan data besar menggunakan metode k-means dan k-medoids. Hasil kajian simulasi menunjukkan bahwa secara umum tidak bisa dibedakan antara metode k-means dan metode k-medoids dari data simulasi yang dibangkitkan. Penggerombolan untuk data Twitter dilakukan berdasarkan pelabelan sentimen yang dilakukan secara manual yang bersifat objektif dengan kriteria pelabelan sebagai berikut, label pertama menunjukkan tweet yang berpihak pada Jokowi, label kedua menunjukkan tweet yang berpihak pada Prabowo dan label ketiga tweet yang menunjukkan opini lainnya. Hasil eksplorasi tweet yang diperoleh menunjukkan bahwa pulau Jawa memiliki frekuensi tweet tertinggi. Perbedaan prapemrosesan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yaitu adanya pembersihan data duplikat serta melakukan normalisasi. Prapemrosesan pada penelitian ini bertujuan untuk mentransformasi data tidak terstruktur menjadi data terstruktur sehingga analisis lebih lanjut dapat dilakukan. Dari hasil yang diperoleh terlihat bahwa ada gerombol yang memihak pada dua label. Hal ini terlihat dari tidak ada persentase yang mayoritas. Sedangkan gerombol yang menghasilkan nilai persentase yang lebih dari 50% pada pelabelan menunjukkan bahwa gerombol tersebut memihak pada label tersebut.
Keyword: Data mining, gerombol, k-means, k-medoids, Twitter

Judul: Text Clustering Online Learning Opinion in Indonesia during COVID-19 Pandemic using Twitter Data
Abstrak: Dalam Surat Edaran Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 36962/MPK.A/HK/2020 pada tanggal 17 Maret 2020, dihimbau bahwa kegiatan pembelajaran dilakukan secara dalam jaringan (daring) serta bekerja dari rumah dalam rangka mencegah penyebaran corona virus disease (COVID-19). Pembatasan sosial diberlakukan termasuk pada kegiatan belajar mengajar di sekolah yang menuai pro dan kontra di tengah masyarakat. Opini terkait pembelajaran daring banyak tersebar terutama pada media sosial twitter melalui tulisan pada tweet yang dapat digunakan untuk mengekstrak informasi terkait topik yang dibicarakan tentang pembelajaran daring selama pandemi di Indonesia. Kumpulan tweet tersebut dapat dimanfaatkan dengan metode Text clustering yang merupakan bagian dari text mining di mana metode ini menerapkan algoritma Unsupervised Machine Learning untuk mengelompokkan data tekstual (tweet) ke dalam gerombol-gerombol yang memiliki karakteristik yang sama. K-Means banyak digunakan serta memiliki performa yang baik pada area text clustering. Namun, permasalahan sering terjadi pada proses Text Clustering di mana jumlah data tekstual yang tersedia biasanya sangat besar (big data) serta memiliki peubah (fitur) berdimensi tinggi yang mengakibatkan komputasi yang sulit dan lama. Hasil gerombol yang diperoleh akan tidak efisien dan rumit untuk diinterpretasikan sehingga pengaplikasian konsep percontohan digunakan untuk mereduksi dimensi pada data. Percontohan tersebut bertujuan untuk menjawab permasalahan dari pereduksian data secara objek maupun peubah tanpa mengurangi tingkat semantik dalam kumpulan tweet yang diperoleh, sehingga manfaat dari penyederhanaan tersebut dapat menghasilkan penggerombolan yang lebih bermakna dan memiliki akurasi yang sama tanpa harus menggunakan keseluruhan data. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi metode percontohan dalam pembuatan gerombol dibandingkan dengan menggunakan keseluruhan data teks dengan metode penggerombolan K-Means. Penelitian ini berfokus untuk mengeksplorasi bagaimana permasalahan data berdimensi tinggi dari kumpulan tweet dapat diselesaikan menggunakan metode percontohan yang dapat menggambarkan sebaran opini dari masyarakat Indonesia terhadap fenomena pembelajaran daring selama pandemi COVID-19. Pengambilan contoh dari 28300 tweet dilakukan pada enam ukuran contoh yaitu 250, 500, 2500, 10000, 15000 dan 20000 yang selanjutnya dilakukan prapemrosesan yang terdiri dari pembersihan tweet, tokenization, case-folding, nonstandard word handling dan stopword removal. Hasil pra-pemrosesan diubah menjadi bentuk document-term-matrix yang memuat bobot TF.IDF dari setiap kata per tweet dan menjadi input untuk algoritma penggerombolan. Optimasi pada jumlah k gerombol dilakukan pada nilai k = 2 hingga k = 10 masing-masing sebanyak 10 kali dengan melihat nilai sillhouette yang menghasilkan standar deviasi paling minimum. Gerombol optimum kemudian divisualisasikan dengan wordcloud untuk mengidentifikasi topik yang terbentuk. Proses tersebut dilakukan pada setiap ukuran contoh yang diulang sebanyak 10 kali. Persentase kemunculan topik di atas 50% dari total 10 ulangan dipertimbangkan sebagai gerombol yang representatif. Dari 10 ulangan, ukuran contoh 250 dan 500 hanya mampu menangkap 1 dari 10 topik, ukuran contoh 2500 dan 10000 menghasilkan 4 dari 10 topik, ukuran contoh 15000 menghasilkan 8 dari 10 topik dan ukuran contoh 20000 menghasilkan 7 dari 10 topik. Ukuran contoh yang diambil kurang dari 50% dari keseluruhan data cenderung memiliki persentase kemunculan topik yang lebih rendah yaitu sekitar 26%-39%. Persentase kemunculan topik tidak memiliki perubahan pada ukuran contoh yang terambil mulai dari 50% ke atas sehingga penggunaan ukuran contoh yang lebih kecil lebih efisien untuk digunakan. Secara waktu eksekusi, ukuran contoh 15000 lebih cepat dibandingkan dengan ukuran contoh 20000
Keyword: K-Means, Online Learning, Sampling, Text Clustering, Twitter

Judul: Essential Fatty Acid Requirements of Catfish (Clarias batrachus Linn.) for Broodstock Development
Abstrak: This experiment was conducted to determine essential fatty acid requirements of catfish (Clarias batrachus Linn.) for broodstock development. The basic diet supplied to the test fish had protein and fat content 46.51 - 48.29% and 5.8 - 5.96% respectively. The five test diets differed in the essential fatty acid (EFA) level. Diet A contained 0.21% (36-fatty acid and 0.03% S3-fatty acid; diet B 0.67% d6-fatty acid and 2.09%&3-fatty acid; diet C 2.24KU6-fatty acid and 0.07%&3-fatty acid; diet 0 1.85%(;36-fatty acid and 0.56% a3-fatty acid; diet E 0.26% a6 fatty acid and 1.68% d3-fatty acid. Most of US-fatty acid in diet B and D were 1$:3 (33, on the other hand those in diet E were 20:s c33 and 22:6 W3.
Keyword: