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 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: Optimization of Alginate-Chitosan Microcapsules Formation for Leydig Cells Encapsulation
Abstrak: Hypogonadism is a clinical condition characterized by low concentrations of testosterone. It is caused by malfunction of Leydig cells in producing testosterone. Encapsulation method will protect the transplanted cells from the immune system rejection. The aims of this study was to optimize the formation of microcapsules for Leydig cells encapsulation. The microcapsules were made of alginate and chitosan as the first and the second coating agents, respectively. The result showed that the minimum concentration of alginate was 1.5% (w/v) with a viscosity of 33.8 cPs, resulted spherical microcapsules with diameters of 230-270 µm. The optimum concentration of chitosan as the second coating agent was 0.5% (w/v), resulted spherical microcapsule with mechanical stability in 4 hours. Leydig cells can be trapped inside the capsule with a density that proportional with concentration of cells used in the encapsulation.
Keyword: