Judul: Analisis Topik Data Media Sosial Twitter Menggunakan Model Topik Latent Dirichlet Allocation
Abstrak: Media sosial merupakan sebuah platform yang penggunanya dapat berbagi pandangan, ide, perasaan, dan emosi mengenai suatu konteks peristiwa atau hal yang sedang terjadi saat itu. Dengan adanya media sosial Twitter, para pengguna dapat menyampaikan pendapatnya dengan mengikuti isu terkini yang sedang berkembang. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis topik menggunakan metode pemodelan topik Latent Dirichlet Allocation (LDA) sehingga diperoleh topik utama yang sedang ramai diperbincangkan. Pemodelan topik menghasilkan distribusi kata yang membentuk topik dan kumpulan dokumen dengan topik tertentu. Jumlah topik yang digunakan berbeda untuk masing-masing data yang diolah, berdasarkan pada konteks dari kumpulan tweet yang diakuisisi. Pemodelan topik menggunakan parameter yang sama untuk semua data kecuali parameter jumlah topik. Analisis topik dilakukan berdasarkan data keluaran hasil pemodelan topik dengan LDA. Analisis topik menghasilkan deskripsi topik yang dapat mewakili isi dari topik tersebut. Deskripsi topik dapat dimanfaatkan oleh pembaca atau pengguna Twitter dalam memahami segala perkembangan isu terkini.
Keyword: latent dirichlet allocation, pemodelan topik, Twitter

Judul: Latent Dirichlet Allocation to Identify Indonesia’s  Twitter Response on Covid-19 in 2020-2021
Abstrak: Covid-19 merupakan penyakit yang sangat meresahkan masyarakat Indonesia. Memahami pendapat masyarakat Indonesia sangat diperlukan untuk mencari solusi serta mengevaluasi kinerja pemerintah terhadap penanganan Covid-19. Data tweet pada Twitter dapat digunakan untuk mengidentifikasi pendapat masyarakat terhadap suatu fenomena. Data tweet pada Twitter merupakan big data berbentuk teks sehingga diperlukan penarikan contoh dan text mining agar data tersebut dapat diproses dengan efisien. Stratified random sampling diaplikasikan dengan pengulangan sebanyak 20 kali dan asumsi hari sebagai strata kemudian pemodelan topik dengan latent Dirichlet allocation (LDA). Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pendapat masyarakat Indonesia terkait Covid-19 serta perkembangannya dari waktu ke waktu. Selain itu, ingin diketahui pengaruh penarikan contoh dalam data tweet menggunakan teknik stratified random sampling. Oleh karena itu, hasil pemodelan topik perlu ditransformasikan menjadi bentuk data deret waktu dan memerhatikan keragaman pola yang terbentuk. Kemudian, hasil transformasi tersebut akan dieksplorasi dan diinterpretasikan. Penelitian ini mengemukakan perbincangan terkait Covid-19 dibagi menjadi empat topik dari pemodelan pertama, yaitu: “Vaksin”, “Orang positif atau terkena covid”, “Protokol kesehatan”, serta “Indonesia” dan sembilan topik dari pemodelan kedua, yaitu: “Vaksin”, “Doa”, “Protokol Kesehatan”, “Bantuan sosial dan korupsi”, “Orang terkena Covid”, “Ekonomi Indonesia”, “Kerja”, “Ajakan memakai masker”, dan “Keinginan untuk menonton”. Selain itu, kuantitas perbincangan topik terkait Covid-19 di Indonesia memuncak apabila terdapat kejadian besar di Indonesia. Kemudian, penelitian ini juga membuktikan bahwa pengulangan stratified random sampling sebanyak 20 kali dapat mendapatkan hasil yang cukup baik., Covid-19 is a very troubling disease in Indonesia. Therefore, understanding public opinion is required to find solutions and evaluate the government performance in handling the pandemic. Twitter can be helpful to identify the public opinion of significant events. Twitter’s tweet is a large dimension text-based big data. It requires text sampling and text mining to be processed efficiently and effectively. Stratified random sampling with 20 repetitions applied to assume days as strata followed by topic modeling with latent Dirichlet allocation (LDA). This research aims to find out public opinion regarding Covid-19 and its growth over time. Other than that, this research also aims to find out sampling effects on tweet data using stratified random sampling. Therefore, the extracted topics will be transformed into time-series data and considering the variety of the pattern made. Afterward, the transformation results will be explored and interpreted. This research suggests that discussions related to Covid-19 are divided into four topics by the first model, namely: “Vaccine”, “Positive or affected people”, “Health protocol”, and “Indonesia” then nine topics by the second model, namely: “Vaccine”, “Prayer”, “Health protocol”, “Social aid and corruption”, “Affected people”, “Indonesian economy”, “Work”, “Persuading to wear mask”, and “Willing to watch”. Furthermore, some topics peak whenever a significant event occurs in Indonesia. Afterward, this research suggests that 20 repetitions of stratified random sampling could provide good results.
Keyword: Covid, Latent Dirichlet allocation, Text mining, Text sampling, Twitter

Judul: Mud Crab’s (Scylla serrata Forskal 1775) Response to Different Decaying Level of Gold Snail (Pomacea canaliculata Lamarck 1822) Bait.
Abstrak: Mud crab is well known as omnivorous-vigorous-voracious-opportunistic-scavenger. These intertidal animals applies mainly chemoreception in their predatory behaviour. It has been commonly assumed that non fresh gold snail bait is better than fresh bait in stimulating the mud crab. This research's aim is to analyze mud crab response to different decaying level of gold snail bait. Their response were observed as time required to touch the bait and pattern and direction of the mud crab in approaching the baits. The different decaying level of gold snail baits were shown on Total Volatile Base Nitrogen (TVBN) as 16.3 mg/100g (0 day); 534.1 mg/100g (3 days); and 887.4 mg/100g (6 days). The research was conducted from July 2009 until February 2011. The TVBN test for gold snail baits were conducted at Laboratory of BBPPHP Jakarta. The experiment was conducted in Pemalang. The result showed that the average period of mud crabs to touch the baits were 52.14 minutes; 61.57 minutes and 52.57 minutes. Anova test concluded no sufficient evidence of significant effect of TVBN content of gold snail bait on mud crab’s feeding behaviour. Movement pattern B, i.e. left and right deviation followed by straight forward movement to the bait, was commonly exhibited by the crabs. Consequences of time period required by the mud crab to approach the bait on fishing operation is discussed.
Keyword: