Judul: Pengembangan Sistem Akuisisi Data Twitter Berbasis Web menggunakan Twitter Streaming Api
Abstrak: Twitter menyediakan layanan API yang dapat digunakan untuk diintegrasikan dengan aplikasi lain sehingga mempermudah dalam proses akuisisi data Twitter, di antaranya Search API, Streaming API, dan Twitter Firehose. Penelitian sebelumnya telah mengembangkan sistem akuisisi data Twitter menggunakan Search API yang sifat akuisisi datanya belum real-time. Twitter Streaming API mengakomodasi akuisisi data secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan sistem akuisisi data Twitter menggunakan Streaming API. Pengembangan sistem akuisisi data Twitter dapat mempermudah pengguna dalam mengakuisisi data tweets menggunakan Streaming API. Pengembangan sistem akuisisi data Twitter dibangun menggunakan metode Waterfall. Sistem akuisisi data Twitter dibangun berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP. Sistem dapat mengakuisisi data tweets dengan fungsi filter kata kunci, lokasi, bahasa, dan durasi streaming. Selain itu, sistem dapat memvisualisasikan hasil akuisisi data ke dalam bentuk peta dan mendaftarkan frekuensi hashtag yang terdapat dalam tweets. Hasil akuisisi data tweets dapat diunduh dalam format CSV dan JSON. Perbandingan hasil akuisisi data dengan Search API menghasilkan nilai precision sebesar 0.523, sedangkan Streaming API menghasilkan nilai precision sebesar 0.403.
Keyword: akuisisi data, Search API, Streaming API, 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: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia