Judul: Clustering Data Teks Twitter Untuk Kasus Pertanian Di Indonesia
Abstrak: Mayoritas pengguna internet di Indonesia mengakses media sosial. Hal tersebut menyebabkan masyarakat dapat memperoleh informasi dan menyebarkannya dengan lebih cepat. Informasi yang beredar melalui media sosial sangat beragam, termasuk di dalamnya topik pertanian. Hal ini dapat dimanfaatkan untuk menganalisis kasus pertanian di Indonesia, dengan melakukan clustering data teks Twitter untuk kasus pertanian di Indonesia. Data yang digunakan yaitu data teks Twitter berjumlah 102 data. Data teks Twitter terbagi menjadi 2 jenis, yaitu data tweet sejumlah 51 data dan data konten uniform resource locator sejumlah 51 data. Kedua jenis data tersebut dibandingkan dan dikelompokkan dengan algoritme hierarchical clustering untuk mendapatkan cluster terbaik. Data teks tersebut diukur kemiripannya dengan metode cosine similarity. Hasil cluster terbaik yang diperoleh yaitu jenis data konten uniform resource locator pada complete linkage yang terbagi ke dalam 12 cluster, dengan nilai sum of squared error 0.1499 pada ketinggian 0.032. Data konten uniform resource locator lebih baik karena memiliki jumlah term yang lebih banyak sehingga lebih merepresentasikan isi topik dari data. Jumlah data konten uniform resource locator yang diberi label berjumlah 50 data yang terbagi ke dalam 11 cluster.
Keyword: clustering, cosine similarity, hierarchical clustering, 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: Enhancement of photon absorbtion on BaxSr1-xTiO3 thin films semiconductor using photonic crystals.
Abstrak: In this research, has been conducted BaxSr1-xTiO3 (BST) thin films manufacturing for mole fraction x = 0.25, 0.35, 0.45, and 0.55; and concentration of 1 molar using chemical solution depositon (CSD) method. The materials, which are used in this research, are barium acetate [Ba(CH3COO)2, 99%], strontium acetate [Sr(CH3COO)2, 99%], titanium isopropoxide [Ti(C12O4H28), 97.999%], gallium trioxide [Ga2O3], 2-methoxyethanol [H3COOCH2CH2OH, 99%] and 1 x 1 cm of transparent conductive oxide (TCO) glass as substrate. Two BST thin films are made that for BST thin films which are doped by 10% galium (BGST) as p-type layer and pure BST solution as n-type. BST solution is made by reacting barium acetate [Ba(CH3COO)2, 99%], strontium acetate [Sr(CH3COO)2, 99%] and titanium isopropoxide [Ti(C12O4H28)] into 2-methoxyethanol solvent [H3COOCH2CH2OH, 99%] in accordance with mass gram for each x value. While, BGST solution is made in the same way as BST solution, plus adding gallium at 10% of the mass of BST. Once all materials are reacted, then vibrated using ultrasonic for 90 minutes, and followed by coating BGST / BST on the TCO substrate. Once the layer is formed, then annealed for 15 hours at temperature of 500 °C with increasing rate of 1.67 oC/minute. Characterizations of BST thin films with or without photonic crystals include the absorbance and transmittance in the visible light spectrum, as well as the electrical photoconductivity characterizations. From BST thin films without photonic crystals indicate that our thin films have light absorption area on almost the entire range of the visible light spectrum even to the infrared range with absorption value over than 67.6%, in addition, it can be seen that the maximum absorbance of BST thin films for all mole fractions lie in blue to green light spectrum region, 457 nm ≤ λ ≤ 570 nm and the minimum in yellow to red light spectrum region, 570 nm ≤ λ ≤ 678 nm. The largest absorbance is found at x = 0.25 with average absorbance value of 92.04% and maximum and minimum absorbance peaks at wavelength of 500.89 and 657.72 nm, respectively. At x = 0.35, average absorbance value decreased to 83.55% with maximum and minimum peaks at 505.73 and 613.68 nm, respectively. Then increased to 91.16% at x = 0.45 with maximum and minimum peaks at 506.04 and 618.56 nm, respectively. At x = 0.55, average absorbance value decreased to 80.12% with maximum and minimum peaks at 507.85 and 608.79 nm, respectively. Moreover, it can be seen that the addition of barium mole fraction leads to wider maximum absorbance or minimum transmittance peaks and narrower minimum absorbance or maximum transmittance peaks in the same range of the green and blue & red light spectrums, respectively. BST thin films with photonic crystals show increasing in absorption for all x values in the range of 3.04 into 13.33%. At x = 0.25, average absorbance percentage increased 3.96% from 92.4 into 95.68%, for x = 0.35 average percentage increased 7.07% into 89.45 from 83.55%. Furthermore, average absorbance of BST thin films at x = 0.45 increased 3.04% from 91.16 into 93.93% and x = 0.55 has
Keyword: