Pemetaan dan Prediksi Tren Riset pada Publikasi Jurnal Internasional Menggunakan Graf dan Topic Modeling
Date
2021-11-25Author
Suyanto, Asep Herman
Djatna, Taufik
Wijaya, Sony Hartono
Metadata
Show full item recordAbstract
Ringkasan informasi seperti perkembangan riset, peta riset dan prediksi tren riset sangat diperlukan peneliti dan pengelola jurnal. Teknik pemetaan riset banyak menggunakan analisis bibliografi, akan tetapi untuk analisis satu jurnal belum optimal karena ruang lingkup terlalu terbatas. Penggunaan analisis isi dokumen berbasis topik dan kata/frasa mengatasi keterbatasan tersebut. Penelitian ini telah menghasilkan topik riset, peta riset, prediksi tren riset, dan visualisasinya sesuai dengan tujuan penelitian. Metode yang digunakan yaitu gabungan beberapa teknik/metode seperti text mining, topic modeling, cosine similarity, network analysis, graph theory, dan prediksi Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA).
Pengujian topic coherence menghasilkan jumlah topik yang optimal sebanyak 6. Hasil topik yang berbentuk kumpulan kata/frasa dievaluasi oleh pakar untuk diberikan label dan bidang fokus. Topic modeling juga menghasilkan distribusi topik pada tiap dokumen untuk pengelompokan dokumen sesuai topik riset. Identifikasi topik pada tiap dokumen digunakan untuk tahap pemetaan dan prediksi tren riset.
Pada hasil peta riset per topik didapatkan informasi riset yang menjadi tren, paling populer, menjadi pusat pada grup riset, dan penting pada perkembangan jalur grup. Teridentifikasi juga riset jenis pendahulu, pengembangan, dan research gap. Peta riset ini dapat digunakan untuk identifikasi, evaluasi, menganalisis relasi, dan mendapatkan informasi area riset potensial.
Prediksi tren riset yang didapatkan berbasis topik dan berbasis kata/frasa yang memberikan gambaran perbandingan perkembangan tren riset beberapa tahun kedepan. Prediksi tren riset berbasis topik menghasilkan tren topik riset setiap tahun dan prediksinya beberapa tahun kedepan. Prediksi tren riset berbasis kata/frasa yang menggunakan hasil TF-IDF dan n-gram dapat dijadikan perbandingan detail topik. Prediksi tren riset dapat digunakan untuk bahan pertimbangan rencana penelitian oleh peneliti. Pengelola jurnal juga dapat mengevaluasi artikel hasil riset yang akan diterima apakah relevan terhadap tren saat ini. Topik pada jurnal tidak dominan bisa menjadi perhatian dan catatan pengelola jurnal untuk mengisi topik yang masih kosong, agar menjadi lebih terarah sesuai tujuan jurnal.
Visualisasi dalam bentuk descriptive dan predictive berupa peta riset dalam bentuk graf dan prediksi tren dalam bentuk time series. Visualisasi ini dapat dimanfaatkan dan dieksplorasi peneliti dan pengelola jurnal sesuai dengan keperluan masing-masing.