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: 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: