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: Asosiasi dan Geovisualisasi antara Data Tweet Terkait Kebakaran Hutan dengan Data Cuaca di Provinsi Riau dan Kepulauan Riau
Abstrak: Twitter merupakan sebuah microblogging yang menjadi wadah pertukaran informasi bagi pengguna Internet. Fitur geolocation pada Twitter memungkinkan pengguna untuk menandai tweet dengan lokasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis asosiasi dengan algoritme Apriori terhadap data tweet terkait isu kebakaran hutan dengan data cuaca di Provinsi Riau dan Kepulauan Riau serta menyajikan informasi terkait hubungan kedua data tersebut menggunakan geovisualisasi yang direpresentasikan melalui peta. Penelitian ini memanfaatkan fitur geolocation pada tweet yang berada di Provinsi Riau dan Kepulauan Riau terkait isu kebakaran hutan. Hasil asosiasi yang didapat dengan menggunakan nilai minimum support 10% dan minimum confidence 75%. Kemudian dihasilkan 63 aturan setelah proses reduksi aturan redundant. Pola asosiasi antar term dengan kondisi cuaca yang sering muncul yaitu term lawan dan asap dengan kondisi suhu [27°C, 28°C), kelembaban [85%, 90%), curah hujan [0 mm, 5 mm), dan lama penyinaran [0 jam, 2 jam). Tingginya jumlah tweet kemungkinan terjadi akibat adanya kabut asap yang disebabkan oleh kejadian kebakaran hutan di Provinsi Riau dilihat dari kondisi cuaca yang muncul pada hasil asosiasi.
Keyword: asosiasi, cuaca, geovisualisasi, kebakaran hutan, tweet mining

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: