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: The Impact Analysis  of Haze from Forest and Land Fires using a Text Mining Approach
Abstrak: Kebakaran Hutan dan Lahan (Karhutla) merupakan kejadian terbakarnya hutan dan lahan secara alami maupun akibat perbuatan manusia. Banyak sekali kerugian yang ditimbulkan dari kejadian karhutla, meliputiaspek ekologi, ekonomi, sosial budaya serta politik. Karhutla menjadi salah satu masalah lingkungan yang sering terjadi di Indonesia, salah satunya di Provinsi Riau yang pada tahun 2019 mengalami karhutla dengan luas kebakaran hingga 90.233 Ha. Kejadian ini berdampak pada kondisi lingkungan, kesehatan manusia dan ekonomi masyarakat. Kabut Asap menjadi salah satu dampak yang ditimbulkan dari Karhutla yang menjadi salah satu kegelisahan warga hingga muncul trending topic di media sosial Twitter dengan berbagai macam pembicaraan. Pembicaraan di Twitter disebut tweet, data tersebut dapat dianalisis lebih lanjut dengan menggunakan teknik Text Mining. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan dan menganalisis dari data Twitter tentang kejadian kabut asap serta memverifikasi titik kejadian karhutla dan kabut asap berdasarkan konten Twitter terkait dampak kabut asap dari karhutla menggunakan citra Sentinel-2. Data yang digunakan yaitu data tweet dengan menggunakan hashtag #IndonesiaDaruratAsap, #RiauDibakarBukanTerbakar, dan #HukumPembakarHutan. Data yang diambil dimulai dari tanggal 11 September 2019 hingga 17 September 2019 di beberapa daerah Kabupaten/Kota di Provinsi Riau dengan Indeks Standard Pencemar Udara (ISPU) dengan kategori tidak sehat. Data tweet dilakukan praproses yaitu cleaning, stemming, tokenizing dan pembobotan, yaitu proses perhitungan bobot dari setiap term yang mewakili isi tweet. Setelah praproses dilakukan proses clustering menggunakan Agglomerative hierarchical clustering dengan beberapa percobaan jarak antar cluster yaitu single linkage, complete linkage, average linkage, dan ward. Hasil percobaan kemudian dihitung validitas cluster menggunakan silhouette index untuk mendapatkan cluster optimal. Hasil clustering menunjukkan bahwa validitas cluster tertinggi memiliki silhouette index sebesar 0,3339 dengan jarak antar cluster menggunakan ward. Hasil cluster menunjukkan bahwa terdapat tiga cluster yang dominan pembahasannya terkait kabut asap. Data Twitter pada ketiga cluster tersebut memiliki ciri istilah atau term yang berkaitan dengan kabut asap antara lain "kabut", "asap", dan "udara". Cluster tweet yang membahas topik kebakaran hutan dan lahan serta kabut asap terdapat di wilayah Pekanbaru dan Bengkalis, Provinsi Riau. Hasil perbandingan konten atau tweet yang dibahas pada media sosial Twitter juga sudah sesuai dengan lokasi daerah yang terdampak kabut asap. Salah satu daerah dengan tweet terbanyak yaitu Kota Pekanbaru yang terdampak kabut asap karena kiriman dari daerah sekitarannya yang mengalami kejadian kebakaran hutan dan lahan sesuai dengan citra Sentinel-2. Hasil clustering menunjukkan bahwa dampak yang diterima atau dirasakan oleh masyarakat berdasarkan media sosial Twitter yaitu masalah kesehatan serta kualitas udara yang terlihat dari term yang muncul pada setiap hasil cluster. Penelitian ini dapat menjadi salah satu upaya dalam pengendalian karhutla yaitu memprediksi penyebaran kabut asap sebagai dampak negatif dari karhutla.
Keyword: Air, Clustering, Sentinel-2, Twitter, Trending Topic

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: