Judul: Analisis Data Publikasi Dengan Pendekatan Bibliometriks dan Text Clustering Untuk Menentukan Kriteria Tingkat Keparahan Karhutla
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia telah menjadi isu lingkungan selama dua dekade terakhir, dengan dampaknya yang melibatkan berbagai aspek. Penilaian dampak kebakaran terutama dilakukan untuk penelitian, perencanaan rehabilitasi hutan, konservasi, dan penegakan hukum. Namun, standar penilaian dampak kebakaran yang digunakan sebagai acuan pengendalian karhutla masih sangat beragam. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kriteria untuk mengukur tingkat keparahan kebakaran hutan dengan menerapkan algoritma Bibliometriks dan text mining. Selain itu, analisis bibliometriks akan dibandingkan dengan hasil dari analisis clustering. Penelitian ini membandingkan beberapa algoritma clustering seperti Regular K-Means, Bisecting K-Means, dan unweighted pair group method with rithmetic mean (UPGMA) Clustering untuk menganalisis data artikel literatur dari tahun 2013 hingga 2023. Setiap algoritma dievaluasi menggunakan silhouette score dan jumlah cluster yang berbeda. Regular K-Means menghasilkan 10 cluster dengan silhouette score 0,138. Bisecting K-Means menghasilkan silhouette score 0,067 dengan jumlah cluster sebanyak 9. UPGMA Clustering menghasilkan silhouette score 0,138 dengan 10 cluster. Analisis bibliometriks menunjukan burned area dan peatland menjadi kriteria yang muncul pada hasil bibliometriks dengan masing-masing berada di kuadran yang beririsan antara 1 dan 4, dan kuadran 1 yang memiliki arti bahwa kriteria terkait merupakan tema yang penting untuk penelitian dikarenakan banyaknya jumlah penelitian terkait dan terdapat hubungan yang besar dengan penelitian lainnya dan kuadran 4 memiliki arti bahwa kriteria terkait merupakan kriteria yang tidak banyak diteliti akan tetapi banyak hubungannya dengan penelitian lainnya. Analisis hasil clustering menunjukan kriteria dan indikator berupa burned area, peatland, dan vegetation sebagai kriteria dan indikator terbanyak untuk hasil dari metode Bibliometriks dan clustering, Forest and land fires in Indonesia have been an environmental issue for the past two decades, with their impacts involving various aspects. Fire impact assessments are mainly conducted for research, forest rehabilitation planning, conservation and law enforcement. However, fire impact assessment standards used as a reference for forest and land fire control are still very diverse. This research aims to identify criteria for measuring the severity of forest fires by applying Bibliometrics and text mining algorithms. In addition, the bibliometric analysis will be compared with the results of clustering analysis. This research compares several clustering algorithms such as Regular K-Means, Bisecting K-Means, and unweighted pair group method with arithmetic mean (UPGMA) Clustering to analyze literature article data from 2013 to 2023. Each algorithm was evaluated using different silhouette scores and number of clusters. Regular K-Means resulted in 10 clusters with a silhouette score of 0.138. Bisecting K-Means produced a silhouette score of 0.067 with a cluster count of 9. UPGMA Clustering produced a silhouette score of 0.138 with 10 clusters. Bibliometric analysis shows that burned area and peatland are the criteria that appear in the bibliometric results with each being in quadrants that intersect between 1 and 4, and quadrant 1 which means that related criteria are important themes for research due to the large number of related studies and there is a large relationship with other studies and quadrant 4 means that related criteria are criteria that are not widely researched but have a lot to do with other studies. Analysis of the clustering results shows criteria and indicators such as burned
Keyword: k-means clustering, clustering, kebakaran hutan dan lahan, text mining, Bibliometriks

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: