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: Kajian Perbandingan Metode K-Means dan K-Medoids untuk Menggerombolkan Data Twitter.
Abstrak: Data mining merupakan upaya menggali informasi yang tersembunyi dan berharga dari suatu kumpulan data yang sangat besar yang tersimpan dalam suatu data base. Untuk mengetahui informasi dari data base tersebut diperlukan teknik analisis data. Penggerombolan merupakan salah satu teknik deskripsi dari analisis data mining. Analisis gerombol merupakan salah satu teknik peubah ganda yang mempunyai tujuan utama untuk menggerombolkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimilikinya. Salah satu metode penggerombolan tak berhirarki yang populer digunakan adalah k-means. Metode k-means dikenal juga sebagai hard clustering yang dapat menggerombolkan objek dengan batasan yang jelas artinya dapat menggerombolkan objek menjadi anggota gerombol tertentu dan tidak menjadi anggota gerombol lainnya. Metode k-means merupakan metode berbasis partisi yang berusaha mempartisi data ke dalam dua atau lebih gerombol menggunakan nilai rata-rata sebagai pusat gerombol. Selain metode k-means juga ada metode k-medoids yang merupakan metode berbasis partisi yang menggunakan nilai medoids sebagai pusat gerombol. Penentuan kemiripan antarobjek menggunakan jarak euclidean memerlukan kebebasan antarpeubah. Penggerombolan yang dilakukan dengan kondisi adanya korelasi antarpeubah maka karakteristik dari gerombol yang terbentuk menjadi tidak optimal. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk mengatasi peubah berkorelasi yaitu menggunakan analisis komponen utama, yang selanjutnya dapat dianalisis menggunakan analisis gerombol. Metode statistika juga bermasalah ketika data besar. Inilah isu yang dibahas pada tesis ini menggunakan contoh data Twitter. Data berukuran besar akan menyebabkan noise juga besar. Jika noise besar akan berpengaruh terhadap hasil penggerombolan. Hal ini akan menyebabkan hasil penggerombolan menjadi tidak optimal. Salah satu cara yang dilakukan untuk mengatasi noise yang besar adalah melakukan prapemrosesan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penggerombolan data besar menggunakan metode k-means dan k-medoids. Hasil kajian simulasi menunjukkan bahwa secara umum tidak bisa dibedakan antara metode k-means dan metode k-medoids dari data simulasi yang dibangkitkan. Penggerombolan untuk data Twitter dilakukan berdasarkan pelabelan sentimen yang dilakukan secara manual yang bersifat objektif dengan kriteria pelabelan sebagai berikut, label pertama menunjukkan tweet yang berpihak pada Jokowi, label kedua menunjukkan tweet yang berpihak pada Prabowo dan label ketiga tweet yang menunjukkan opini lainnya. Hasil eksplorasi tweet yang diperoleh menunjukkan bahwa pulau Jawa memiliki frekuensi tweet tertinggi. Perbedaan prapemrosesan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yaitu adanya pembersihan data duplikat serta melakukan normalisasi. Prapemrosesan pada penelitian ini bertujuan untuk mentransformasi data tidak terstruktur menjadi data terstruktur sehingga analisis lebih lanjut dapat dilakukan. Dari hasil yang diperoleh terlihat bahwa ada gerombol yang memihak pada dua label. Hal ini terlihat dari tidak ada persentase yang mayoritas. Sedangkan gerombol yang menghasilkan nilai persentase yang lebih dari 50% pada pelabelan menunjukkan bahwa gerombol tersebut memihak pada label tersebut.
Keyword: Data mining, gerombol, k-means, k-medoids, Twitter

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: