Judul: Analisis Gerombol Film Box Office Dengan Algoritme Partition Aroundmedoids Berdasarkan Text Mining Terjemahan Bahasa Indonesia
Abstrak: Indonesia termasuk dalam daftar 20 negara dengan pendapatan dari distribusi film Hollywood terbesar di dunia tahun 2015 sebagai satu-satunya negara Asia Tenggara dengan jumlah pendapatan dari distribusi semua film Hollywood mencapai US$300 juta. Film-film tersebut menargetkan konsumen dari semua rentang umur melalui beberapa sarana yang sangat lekat dengan kehidupan masyarakat sehari-hari sehingga mudah diakses oleh siapapun termasuk anak-anak. Penonton anak-anak ini perlu mendapatkan pendampingan dari orang dewasa saat menonton film-film Hollywood agar tidak memiliki pemahaman yang keliru atas informasi dari film yang mereka tonton. Rendahnya kesadaran orang dewasa dalam pendampingan anak saat menonton film mengakibatkan mereka bisa menonton film apapun bahkan yang tidak sesuai dengan umur mereka. Meskipun sudah digolongkan berdasarkan kelompok umur melalui proses sensor dan disertai dengan terjemahan Bahasa Indonesia, masih terdapat kelompok kata di dalam teks terjemahan yang meresahkan jika dibaca oleh anak-anak Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh gerombol film-film Hollywood dengan jumlah gerombol optimal menggunakan Algoritme Partition Around Medoids yang tidak terlalu sensitif pada pencilan, berdasarkan karakteristik kelompok kata, pendapatan fillm, rating dan genre film, sehingga bisa menjadi salah satu acuan orang dewasa untuk memilih tontonan yang tepat untuk anak-anak. Text mining digunakan untuk mengekstrak kata dari teks terjemahan dan menghitung frekuensi kemunculan kata-kata yang termasuk ke dalam 3 kelompok kata (kata kasar, kata seksual, kata teror). Matriks jarak disusun menggunakan ukuran kemiripan Gower yang cocok digunakan untuk gugus data dengan tipe data yang berbeda-beda. Jumlah gerombol optimal dipilih dari perbandingan nilai kebaikan silhouette yang tertinggi. Sebanyak 1274 film yang rilis dari 1 Januari 2006 sampai 31 Juli 2016 digerombolkan berdasarkan karakteristik-karakteristik yang ada dan didapat 5 gerombol sebagai jumlah gerombol optimal dengan nilai kebaikan silhouette yang paling besar (0.31). Film populer dengan genre Kartun, Petualangan dan Komedi seperti pada gerombol 5 adalah yang disarankan untuk ditonton bersama anak-anak. Sedangkan film-film yang tidak terlalu populer dengan genre Komedi seperti pada gerombol 4 sangat disarankan untuk dihindari ditonton. Sebaiknya apapun film yang ditonton oleh anak-anak, harus selalu dilakukan pendampingan karena bahkan film-film yang terlihat cocok ditonton anak-anak pun masih memiliki kemunculan kata-kata yang meresahkan jika dibaca anak-anak.
Keyword: film hollywood, gower, partition around medoids, ukuran silhouette, text mining

Judul: Text Clustering Online Learning Opinion in Indonesia during COVID-19 Pandemic using Twitter Data
Abstrak: Dalam Surat Edaran Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 36962/MPK.A/HK/2020 pada tanggal 17 Maret 2020, dihimbau bahwa kegiatan pembelajaran dilakukan secara dalam jaringan (daring) serta bekerja dari rumah dalam rangka mencegah penyebaran corona virus disease (COVID-19). Pembatasan sosial diberlakukan termasuk pada kegiatan belajar mengajar di sekolah yang menuai pro dan kontra di tengah masyarakat. Opini terkait pembelajaran daring banyak tersebar terutama pada media sosial twitter melalui tulisan pada tweet yang dapat digunakan untuk mengekstrak informasi terkait topik yang dibicarakan tentang pembelajaran daring selama pandemi di Indonesia. Kumpulan tweet tersebut dapat dimanfaatkan dengan metode Text clustering yang merupakan bagian dari text mining di mana metode ini menerapkan algoritma Unsupervised Machine Learning untuk mengelompokkan data tekstual (tweet) ke dalam gerombol-gerombol yang memiliki karakteristik yang sama. K-Means banyak digunakan serta memiliki performa yang baik pada area text clustering. Namun, permasalahan sering terjadi pada proses Text Clustering di mana jumlah data tekstual yang tersedia biasanya sangat besar (big data) serta memiliki peubah (fitur) berdimensi tinggi yang mengakibatkan komputasi yang sulit dan lama. Hasil gerombol yang diperoleh akan tidak efisien dan rumit untuk diinterpretasikan sehingga pengaplikasian konsep percontohan digunakan untuk mereduksi dimensi pada data. Percontohan tersebut bertujuan untuk menjawab permasalahan dari pereduksian data secara objek maupun peubah tanpa mengurangi tingkat semantik dalam kumpulan tweet yang diperoleh, sehingga manfaat dari penyederhanaan tersebut dapat menghasilkan penggerombolan yang lebih bermakna dan memiliki akurasi yang sama tanpa harus menggunakan keseluruhan data. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi metode percontohan dalam pembuatan gerombol dibandingkan dengan menggunakan keseluruhan data teks dengan metode penggerombolan K-Means. Penelitian ini berfokus untuk mengeksplorasi bagaimana permasalahan data berdimensi tinggi dari kumpulan tweet dapat diselesaikan menggunakan metode percontohan yang dapat menggambarkan sebaran opini dari masyarakat Indonesia terhadap fenomena pembelajaran daring selama pandemi COVID-19. Pengambilan contoh dari 28300 tweet dilakukan pada enam ukuran contoh yaitu 250, 500, 2500, 10000, 15000 dan 20000 yang selanjutnya dilakukan prapemrosesan yang terdiri dari pembersihan tweet, tokenization, case-folding, nonstandard word handling dan stopword removal. Hasil pra-pemrosesan diubah menjadi bentuk document-term-matrix yang memuat bobot TF.IDF dari setiap kata per tweet dan menjadi input untuk algoritma penggerombolan. Optimasi pada jumlah k gerombol dilakukan pada nilai k = 2 hingga k = 10 masing-masing sebanyak 10 kali dengan melihat nilai sillhouette yang menghasilkan standar deviasi paling minimum. Gerombol optimum kemudian divisualisasikan dengan wordcloud untuk mengidentifikasi topik yang terbentuk. Proses tersebut dilakukan pada setiap ukuran contoh yang diulang sebanyak 10 kali. Persentase kemunculan topik di atas 50% dari total 10 ulangan dipertimbangkan sebagai gerombol yang representatif. Dari 10 ulangan, ukuran contoh 250 dan 500 hanya mampu menangkap 1 dari 10 topik, ukuran contoh 2500 dan 10000 menghasilkan 4 dari 10 topik, ukuran contoh 15000 menghasilkan 8 dari 10 topik dan ukuran contoh 20000 menghasilkan 7 dari 10 topik. Ukuran contoh yang diambil kurang dari 50% dari keseluruhan data cenderung memiliki persentase kemunculan topik yang lebih rendah yaitu sekitar 26%-39%. Persentase kemunculan topik tidak memiliki perubahan pada ukuran contoh yang terambil mulai dari 50% ke atas sehingga penggunaan ukuran contoh yang lebih kecil lebih efisien untuk digunakan. Secara waktu eksekusi, ukuran contoh 15000 lebih cepat dibandingkan dengan ukuran contoh 20000
Keyword: K-Means, Online Learning, Sampling, Text Clustering, Twitter

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: