Judul: Text Clustering Online Learning Opinion in Indonesia during COVID-19 Pandemic using Twitter Data
Abstrak: Dalam Surat Edaran Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 36962/MPK.A/HK/2020 pada tanggal 17 Maret 2020, dihimbau bahwa kegiatan pembelajaran dilakukan secara dalam jaringan (daring) serta bekerja dari rumah dalam rangka mencegah penyebaran corona virus disease (COVID-19). Pembatasan sosial diberlakukan termasuk pada kegiatan belajar mengajar di sekolah yang menuai pro dan kontra di tengah masyarakat. Opini terkait pembelajaran daring banyak tersebar terutama pada media sosial twitter melalui tulisan pada tweet yang dapat digunakan untuk mengekstrak informasi terkait topik yang dibicarakan tentang pembelajaran daring selama pandemi di Indonesia. Kumpulan tweet tersebut dapat dimanfaatkan dengan metode Text clustering yang merupakan bagian dari text mining di mana metode ini menerapkan algoritma Unsupervised Machine Learning untuk mengelompokkan data tekstual (tweet) ke dalam gerombol-gerombol yang memiliki karakteristik yang sama. K-Means banyak digunakan serta memiliki performa yang baik pada area text clustering. Namun, permasalahan sering terjadi pada proses Text Clustering di mana jumlah data tekstual yang tersedia biasanya sangat besar (big data) serta memiliki peubah (fitur) berdimensi tinggi yang mengakibatkan komputasi yang sulit dan lama. Hasil gerombol yang diperoleh akan tidak efisien dan rumit untuk diinterpretasikan sehingga pengaplikasian konsep percontohan digunakan untuk mereduksi dimensi pada data. Percontohan tersebut bertujuan untuk menjawab permasalahan dari pereduksian data secara objek maupun peubah tanpa mengurangi tingkat semantik dalam kumpulan tweet yang diperoleh, sehingga manfaat dari penyederhanaan tersebut dapat menghasilkan penggerombolan yang lebih bermakna dan memiliki akurasi yang sama tanpa harus menggunakan keseluruhan data. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi metode percontohan dalam pembuatan gerombol dibandingkan dengan menggunakan keseluruhan data teks dengan metode penggerombolan K-Means. Penelitian ini berfokus untuk mengeksplorasi bagaimana permasalahan data berdimensi tinggi dari kumpulan tweet dapat diselesaikan menggunakan metode percontohan yang dapat menggambarkan sebaran opini dari masyarakat Indonesia terhadap fenomena pembelajaran daring selama pandemi COVID-19. Pengambilan contoh dari 28300 tweet dilakukan pada enam ukuran contoh yaitu 250, 500, 2500, 10000, 15000 dan 20000 yang selanjutnya dilakukan prapemrosesan yang terdiri dari pembersihan tweet, tokenization, case-folding, nonstandard word handling dan stopword removal. Hasil pra-pemrosesan diubah menjadi bentuk document-term-matrix yang memuat bobot TF.IDF dari setiap kata per tweet dan menjadi input untuk algoritma penggerombolan. Optimasi pada jumlah k gerombol dilakukan pada nilai k = 2 hingga k = 10 masing-masing sebanyak 10 kali dengan melihat nilai sillhouette yang menghasilkan standar deviasi paling minimum. Gerombol optimum kemudian divisualisasikan dengan wordcloud untuk mengidentifikasi topik yang terbentuk. Proses tersebut dilakukan pada setiap ukuran contoh yang diulang sebanyak 10 kali. Persentase kemunculan topik di atas 50% dari total 10 ulangan dipertimbangkan sebagai gerombol yang representatif. Dari 10 ulangan, ukuran contoh 250 dan 500 hanya mampu menangkap 1 dari 10 topik, ukuran contoh 2500 dan 10000 menghasilkan 4 dari 10 topik, ukuran contoh 15000 menghasilkan 8 dari 10 topik dan ukuran contoh 20000 menghasilkan 7 dari 10 topik. Ukuran contoh yang diambil kurang dari 50% dari keseluruhan data cenderung memiliki persentase kemunculan topik yang lebih rendah yaitu sekitar 26%-39%. Persentase kemunculan topik tidak memiliki perubahan pada ukuran contoh yang terambil mulai dari 50% ke atas sehingga penggunaan ukuran contoh yang lebih kecil lebih efisien untuk digunakan. Secara waktu eksekusi, ukuran contoh 15000 lebih cepat dibandingkan dengan ukuran contoh 20000
Keyword: K-Means, Online Learning, Sampling, Text Clustering, 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: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: