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: Verifikasi Pola Trajectory Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut Menggunakan Data Twitter
Abstrak: Salah satu cara mengetahui reaksi masyarakat terhadap dampak kebakaran hutan dan lahan gambut adalah dengan melihat status yang dipublikasikan di media sosial seperti Twitter. Data Twitter dapat digunakan untuk verifikasi dispersi kabut asap. Penelitian ini bertujuan untuk memverifikasi pola dispersi kabut asap di pulau Sumatra. Penelitian ini menggunakan teknik information retrieval (IR) untuk mendapatkan data Twitter dan diverifikasi menggunakan analisis spasial. Data yang digunakan adalah data trajectory kabut asap dan data tweet yang mengandung hastag kabut asap sesuai dengan periode dari trejactory kabut asap. Hasil penelitian ini memperoleh term yang berkaitan dengan kabut asap dan kebakaran lahan gambut dengan frekuensi tertinggi hingga terendah yaitu melawanasap, kabutasap, asap, dan kabut. Hasil visualisasi dan analisis data kabut asap berdasarkan data Twitter pada radius 5.544 km, 8.242 km, dan 11.142 km kabut asap di wilayah Sumatra Selatan paling banyak dirasakan oleh masyarakat. Hal ini dibuktikan dengan banyaknya jumlah titik kabut asap dari lokasi tweet yang merasakan dampak kabut asap di wilayah Sumatra Selatan.
Keyword: analisis spasial, information retrieval, kabut asap, trajectory pattern mining, Twitter

Judul: Kolonisasi dan proliferasi sel testikular ikan nila putih yang ditransplantasikan ke ikan nila hitam triploid
Abstrak: The technology of fish testicular cells transplantation had been established to create a surrogate broodstock. This technology can also be utilized to generate YY-progenies that are useful to produce all-male fish. In this study, as a first step towards all-male tilapia production, white Nile tilapia testicular cells was transplanted into peritoneal cavity of triploid black tilapia larvae. A specific primer was designed to identify colonization and proliferation of transplanted cells in recipient fish using PCR method. Analysis of gonadosomatic index (GSI) was also performed to determine the transplanted cells proliferation in recipient gonad. The result of PCR analysis showed a specific DNA amplification product in the gonad of transplanted fish. The specific DNA donor was detected on the recipient gonad 90 dpt (days post transplantation) and it was not detected on 30 and 60 dpt. The GSI analysis showed that GSI recipient was increased and relatively similar with diploid non-transplanted Nile tilapia and it was higher than triploid non-transplanted Nile tilapia. These results showed that the donor cell could be colonized and proliferated in triploid black tilapia gonad. Thus, it is likely to obtain a broodstock that is able to produce donor-derived gamete in the near future.
Keyword: