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: Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pandemi COVID-19 di Indonesia Menggunakan Algoritme Klasifikasi Multinomial Naive Bayes
Abstrak: Twitter sebagai situs jejaring sosial memiliki keunikan di mana fokusnya adalah berbagi pendapat dan informasi daripada interaksi sosial timbal-balik. Pada Maret 2020 WHO mengumumkan COVID-19 sebagai pandemi. Media sosial membuat pertukaran informasi dan opini pada masa pandemi berjalan dengan cepat. Dalam opini publik ini terdapat sentimen masyarakat. Analisis sentimen pada masa pandemi perlu dilakukan untuk memperlambat penyebaran virus COVID-19 dan mengurangi beban pada sistem kesehatan. Maka, perlu sebuah model yang dapat memprediksi bagaimana sentimen masyarakat terhadap COVID-19. Pengumpulan opini publik dilakukan melalui media sosial Twitter menggunakan bahasa Indonesia. Tweet kemudian diberikan label secara otomatis menggunakan library polyglot pada Python 3. Model dibangun menggunakan algoritme klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dengan 10-fold cross validation. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tweet berbahasa Indonesia dari tanggal 2 Maret hingga 9 November 2020. Model berhasil memprediksi sentimen tweet dengan akurasi 67,66% dan nilai f1-score untuk kelas negatif 0,7184, kelas netral 0,5538, dan kelas positif 0,7308., Twitter as a social network site has a uniqueness where its focus is to share opinions and information instead of reciprocal social interaction. In March 2020 WHO announced the COVID-19 pandemic. Social media makes information and opinion trading during the pandemic fast. In these public opinions, there is public sentiment. Sentiment analysis during the pandemic is necessary to slow down the spread of the COVID-19 virus and to reduce the strain on the healthcare system. Therefore, there needs to be a model that can predict the public sentiment to COVID-19. Public opinion gathering is done through Twitter social media using Indonesian. A tweet is then given a label automatically using the library polyglot on Python 3. The model is using a Multinomial Naïve Bayes classification algorithm with 10-fold cross-validation. Data used in this research is tweet data in Indonesian from March 2nd to November 9th 2020. Model successfully predicted tweet sentiment with accuracy of 67,66% and f1-score for negative class 0,7184, neutral class 0,5538, and positive class 0,7308.
Keyword: COVID-19, Multinomial Naive Bayes, sentiment analysis

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: