Judul: Pemilian Akun Berpengaruh Pada Data Twitter Menggunakan Skyline Query Dalam Mapreduce Framework
Abstrak: Twitter merupakan salah satu aplikasi jejaring dan media sosial yang sangat populer di Indonesia. Twitter di Indonesia banyak digunakan sebagai media penyebaran opini dan propaganda. Setiap pengguna Twitter menyampaikan opini dan propaganda dengan batasan 140 karakter disebut dengan tweet. Tweet yang berupa opini dan propaganda banyak ditemukan pada massa pemilihan umum dan pemasaran suatu produk. Pada pemilihan umum propaganda dilakukan terkait tokoh nasional atau calon pemimpin. Sedangkan pada bidang pemasaran propaganda berhubungan dengan merek suatu produk. Teknik propaganda yang menggunakan media sosial Twitter disebut dengan viral marketing. Salah satu konsep yang digunakan untuk mengoptimalkan viral marketing adalah pengetahuan akun berpengaruh. Akun berpengaruh merupakan akun pada media sosial Twitter yang mampu mempengaruhi akun lain dalam penentuan keputusan. Akun berpengaruh disebut juga opinion leader (OL). Fitur yang digunakan untuk mengidentifikasi akun berpengaruh di antaranya adalah matriks Twitter (MT) dan analisis isi tweet. MT merupakan matriks yang menyediakan informasi tentang akun dan aktifitasnya dengan akun lain pada jejaring sosial Twitter dalam nilai numerik. Sedangkan analisis isi tweet melihat pengaruh yang ditimbulkan dari tweet yang disampaikan akun. Sentimen reply terhadap tweet yang disampaikan akun dapat menunjukan pengaruh akun tersebut. Analisis isi tweet yang digunakan adalah analisis sentimen. Di sisi lain, penggunaan algoritme pembelajaran mesin pada mengidentifikasi akun berpengaruh sangat tergantung pada variasi data. Data yang bebeda memungkinkan ketidakakuratan dalam menentukan akun berpengaruh. Skyline query merupakan algoritme untuk mendapatkan objek yang tidak didominasi objek lain dalam suatu data. Sehingga algoritme tersebut tidak terpengaruhi oleh variasi data. Oleh sebab itu, pada penelitian ini mencoba menggunakan fitur MT dan analisis isi tweet untuk identifikasi dan pemilihan akun berpengaruh dengan skyline query berbasis pada karakteristik OL. Karakteristik penting OL yang digunakan adalah komunikasi eksternal, aksesibilitas dan inovasi. Pada Twitter nilai karakteristik tersebut tidak terdapat langsung data Twitter. Di samping itu, data Twitter terus meningkat dalam ukuran data. Pengolahan data Twitter untuk mendapatkan nilai karakteristik tersebut tidak dapat dilakuakan dengan pendekatan konvensional, seperti menggunakan satu komputer dan model pemrogrman berorientasi objek. MapReduce framework dalam kelompok komputer merupakan solusi masalah tersebut. Sehingga penelitian menggunakan MapReduce framework untuk mengoptimalkan proses identifikasi dan pemilihan akun berpengaruh. Hasil identifikasi dan pemilihan akun berpengaruh menunjukan bahwa penggunaan MapReduce framework dapat mengoptimalkan waktu eksekusi proses identifikasi dan pemilihan. Skyline query dapat menunjukan akun yang berperngaruh pada data.
Keyword: akun berpengaruh, skyline query, MapReduce framework, opinion leader

Judul: Praproses Data Teks Twitter pada Sistem Informasi Geografis untuk Kasus Pertanian di Indonesia
Abstrak: Twitter merupakan salah satu jejaring sosial yang populer di kalangan pengguna internet saat ini. Hal ini menyebabkan cepatnya pertumbuhan data yang dihasilkan oleh Twitter. Sebagian besar data yang dihasilkan oleh Twitter berupa data teks. Data teks Twitter berisi informasi yang sangat luas terkait berbagai hal, bisa berupa fakta, peristiwa, perasaan, ataupun pandangan pribadi pengguna terhadap suatu hal, sehingga data teksnya masih banyak mengandung noise, katakata yang tidak bermakna, tidak terstruktur dan tidak baku. Penelitian ini bertujuan melakukan praproses data pada data teks Twitter dengan menerapkan metode text mining yang terdiri atas normalisasi teks dan seleksi fitur. Jumlah kata unik yang didapatkan dari hasil praproses pada data tweet dan data konten URL masing-masing sebanyak 84 kata dan 705 kata. Sedangkan persentase jumlah kata terkait pertanian untuk data tweet dan data konten URL masing-masing sebesar 48.80% dan 23.12%. Hasil praproses disajikan dalam bentuk term document matrix yang kemudian diubah ke dalam bentuk yang sesuai untuk penyimpanan data di MongoDB. Data tersebut selanjutnya dapat digunakan untuk analisis cluster dalam pembangunan sistem informasi geografis.
Keyword: data preprocessing, feature selection, text normalization, Twitter, Pemisahan datateks twitter, Penghapusan stop word, Stemming, Pembuatan TDM, Term document matrix

Judul: Evaluation of Pasteurization Process Adequacy for Nata de coco in Polyethylene Plastic Bag
Abstrak: Nata de coco 2 kg in light syrup in polyethylene plastic bag is generally processed through pasteurization in water bath conveyor pasteurizer at temperature of 97-100oC for 20 minutes. The product is classified as a high acid food with pH less than of 4.0. The objective of this study was to evaluate pasteurization process adequacy of nata de coco based on its pasteurization value (Po). Pasteurization process adequacy was determined by comparing Po of the process to 6D80, 3D80 and 2D80. Microorganism targets were Lactobacillus sp., vegetative cell, mold, yeast and Byssoclamys fulva and Byssoclamy nivea, which were more heat resistant. Based on calculated Po, the pasteurization process was sufficient to inactivate 6D80 of vegetative cells, Byssoclamys fulva, and B. nivea and B coagulan, but was not sufficient to kill (6D80) B pasteurianum, B polymyxa, B. macerans and Alicyclobacillus acidoterrestris. The pasteurization process was sufficient to kill 3D80 and 2D80 of B pasteurianum, B polymyxa, B. macerans for initial temperature more than 80oC. The above pasteurization process was sufficient to kill 2D80 of Alicyclobacillus acidoterrestris. The initial temperature should be not less than 82oC to kill 3D80 of Alicyclobacillus acidoterrestris
Keyword: