Judul: Penerapan N-gram dan Multi Minimum Support untuk Asosiasi Data Tweet Kebakaran Hutan dengan Data Cuaca dan Data Sosial Ekonomi
Abstrak: Penelitian mengenai asosiasi data tweet dengan data cuaca dan data sosial ekonomi sudah dilakukan sebelumnya. Penelitian sebelumnya menggunakan single minimum support. Penggunaan single minimum support tidak efektif karena setiap item memiliki frekuensi kemunculan yang berbeda. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan multi minimum support. Penelitian ini juga menggunakan fitur Ngram untuk mendapatkan frase kata yang sering muncul bersama. Metode association rule mining yang digunakan adalah algoritme multi minimum support Apriori dengan kombinasi nilai support. Nilai minimum support yang digunakan pada data tweet adalah 5, 10, 15, dan 20, sedangkan nilai minimum support yang digunakan pada data cuaca dan data sosial ekonomi adalah 55, 60, 65, dan 70. Nilai minimum confidence yang digunakan adalah 75. Jumlah aturan yang dihasilkan adalah 80 aturan, 41 aturan merupakan hasil asosiasi data cuaca, sedangkan 39 aturan lainnya merupakan hasil asosiasi data sosial ekonomi. Jumlah aturan yang didapat pada penelitian ini lebih sedikit dibandingkan dengan penelitian sebelumnya. Namun, menghasilkan aturan yang lebih spesifik.
Keyword: apriori, association, kebakaran hutan, multi minimum support, n-gram, tweet

Judul: Analisis Asosiasi Data Tweet terkait Kebakaran Hutan dan Kabut Asap Dengan Data Sosial Ekonomi di Provinsi Riau
Abstrak: Pengguna jejaring sosial berkembang dengan pesat. Salah satu jejaring sosial yang populer adalah Twitter. Percakapan pengguna Twitter menunjukkan isu yang ramai diperbincangkan, seperti kebakaran hutan dan kabut asap. Bahkan kebakaran hutan yang ramai diperbincangkan sempat menjadi Trending Topic World Wide. Kebakaran hutan yang terjadi dapat disebabkan oleh beberapa faktor sosial ekonomi masyarakat seperti jumlah penduduk, sumber penghasilan, dan jumlah sekolah. Pada penelitian ini, data tweet disaring berdasarkan kata kunci kebakaran hutan dan kabut asap, yang berlokasi di Provinsi Riau. Selanjutnya data tweet diasosiasikan dengan data sosial ekonomi di Provinsi Riau dan dilakukan analisis asosiasi menggunakan Association Rule Mining dengan algoritme Apriori. Minimum support 10% dan minimum confidence 80% menghasilkan 342 aturan yang masih redundan, dan setelah direduksi didapatkan 28 aturan yang tidak redundan. Aturan yang berkorelasi positif dengan term pada data tweet adalah sumber penghasilan jasa, perdagangan besar, jumlah terjadinya kebakaran sedikit, dan jumlah sekolah yang berkategori banyak. Tweet yang berkorelasi positif tersebut banyak terdapat di daerah perkotaan Provinsi Riau.
Keyword: algoritme Apriori, association rule mining, kebakaran hutan, tweet mining

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: