Judul: Social Network Listening Kasus Kebakaran Hutan di Indonesia pada Instagram menggunakan Graph Clustering
Abstrak: Social network listening merupakan metode dalam melakukan analisis social network dengan mengidentifikasi dan mengumpulkan informasi yang dapat dijadikan sumber data pada kasus tertentu. Analisis ini menggunakan data hashtag dari Instagram sebagai data uji yang digunakan. Penelitian ini melakukan analisis pada kasus kebakaran hutan yang terjadi di Indonesia. Analisis ini dilakukan untuk mendapatkan ringkasan informasi menggunakan graph clustering pada Gephi. Graph clustering dilakukan dengan dua tahap proses yaitu modularity dan fitering. Penelitian ini menghasilkan jumlah node sebanyak 36 dengan persentase 0.68% dari jumlah node awal sebanyak 5280 dan jumlah edge sebanyak 553 dengan persentase 0.92% dari jumlah edge awal sebanyak 64969. Proses analisis menghasilkan lima kluster yang merepresentasi ringkasan informasi dari hasil analisis graph clustering. Kluster yang terbentuk kemudian dianalisis dan divisualisasikan dalam aplikasi berbasis web untuk dilakukan identifikasi terhadap node yang merepresentasikan isu lain yang muncul pada kasus kebakaran hutan di Indonesia.
Keyword: graph clustering, hashtag, kebakaran hutan, social network listening

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: Karakteristik Spermatozoa Domba Selama Proses Pembekuan dengan Medium Pengencer yang Ditambahkan Glutation
Abstrak: after freezing evaluated. Motility of spermatozoa in 3 mM 6 hours after thawing, higher than the control and 1 mM (p<0.05). Plasma membrane integrity of spermatozoa immediately after semen dilution and after diequilbration did not differ among treatments (p>0.05). Plasma membrane integrity immediately after thawing in the 1 mM GSH group higher than 3 mM GSH group (p<0.05). Three hours after thawing, plasma membrane integrity of spermatozoa in the 3 mM GSH group was higher than control group and 1 mM GSH groups (p<0.05), but 6 hours after thawing the integrity did not differ among treatment groups (p>0.05). Olthough there are differences in sperm viability among treatment groups immediately after semen dilution (p<0.05), but there were no significant differences in the viability of spermatozoa between the treatment groups after the equilibration and after thawing (p>0.05). No significant difference was found in the morphology of spermatozoa among the group (p>0.05). The addition of 3 mM glutathione to the freezing extender affected the motility of spermatozoa after 6 hours post-thawing and the plasma membrane integrity intact after 3 hours post-thawing.
Keyword: