Judul: Normalisasi Teks pada Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritme Jarak String pada R
Abstrak: Data tweet yang ada pada Twitter sering digunakan untuk keperluan text mining. Salah satu contohnya adalah untuk klasifikasi. Namun, data tweet tersebut sering menggunakan kata yang tidak baku sesuai bahasa Indonesia sehingga sulit digunakan untuk text mining. Oleh karena itu perlu dibangun sebuah fungsi yang dapat mengubah setiap kata yang tidak baku tersebut menjadi kata baku. Implementasi dalam pengubahan kata tidak baku menjadi baku pada penelitian ini menggunakan algoritme jarak string yang ada dalam pemrograman R. Data yang digunakan berupa yang kamus berisi kata slang dan perbaikannya beserta kamus yang berisi kata baku. Algoritme jarak string bekerja untuk membandingkan dua string dalam menentukan perbedaan jarak sehingga diperoleh jarak kedua string. Namun, pengubahan string pada penelitian ini tidak hanya berdasarkan jarak antar string, tetapi juga melakukan perubahan kata berdasarkan kamus kata slang. Penelitian ini melakukan normalisasi tweet dalam bahasa Indonesia. Terdapat 200 kata tidak baku dari Twitter yang digunakan untuk pengujian fungsi. Hasil menunjukkan bahwa nilai akurasi tertinggi pada penelitian ini adalah 69% dengan menggunakan metode longest common substring (lcs) dan kamus korpus Kompas yang sesuai KBBI.
Keyword: jarak string, kata baku, kata tidak baku, pengubahan kata, Twitter

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: Insecticidal Activity of Essential Oils Leaves of Cinnamomum spp. (Lauraceae) against Crocidolomia pavonana and Their Phytotoxicity on Broccoli Seedlings
Abstrak: Essential oils from leaves of 13 species of Cinnamomum were tested for their insecticidal activity on the cabbage head caterpillar Crocidolomia pavonana with leaf immerse method. The results showed that the treatment with 1% (w/v) essential oils leaves of C. celebicum, C. multiflorum, C. sintoc, and C. verum caused 21.45, 93.65, 60.30, and 76.10% mortality, respectively. Based on the results of phytotoxicity and insecticidal activity tests, C. multiflorum oil was further tested at 6 concentration levels. In all treatments, larval mortality has occurred at 24 hours after treatment (HAT) and increased at 48 HAT. LC50 of C. multiflorum oil at 24 and 48 HAT was 0.504 and 0.396%, respectively. The treatment with C. multiflorum oil at ≤0.31% did not inhibit the development of C. pavonana larvae. Determination of the chemical constituents of Cinnamomum oils were carried out by gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). Totally, 345 compounds were identified. Methyleugenol constituted the main component (49.4%) of leaf essential oil of C. multiflorum and was assumed to be responsible for the insecticidal activity of the oil against C. pavonana larvae. LC50 of pure methyleugenol obtained at 0.365% (48 HAT) and 0.363% (72 HAT). The results showed that C. multiflorum was more effective with LC50 value equivalent to methyleugenol content of 0.32% (24 HAT) and 0.24% (48 HAT).
Keyword: