Hypergraph-Partitioning Pada Co-Authorship Graph Untuk Pengelompokan Penulis Berdasarkan Topik Penelitian

Swanjaya, Daniel (2015) Hypergraph-Partitioning Pada Co-Authorship Graph Untuk Pengelompokan Penulis Berdasarkan Topik Penelitian. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
5112201022-Master Thesis.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Topik Penelitian dapat diketahui dari Abstraksi dokumen penelitian, misalnya laporan Karya Tulis Ilmiah (KTI) berupa Tugas Akhir, Tesis dan Disertasi. Topik Penelitian dari KTI merupakan kumpulan kata-kata penting yang menunjukkan area/bidang penelitian dari KTI tersebut. Sebuah KTI dibimbing beberapa Dosen pembimbing, dan seorang Dosen biasanya akan membimbing beberapa topik tertentu. Beberapa Dosen yang memiliki bidang penelitian yang sama membentuk grup riset dalam lingkup Jurusan, tetapi beberapa Jurusan terdapat Dosen yang memiliki kesamaan atau kemiripan bidang penelitian. Pada Tesis ini diusulkan metode untuk mengelompokkan Penulis (Dosen) berdasarkan kesamaan topik penelitian pada Co-Authorship Graph menggunakan Hypergraph Partitioning, sehingga memungkinkan untuk membuat grup riset dalam lingkup antar Jurusan atau tingkat perguruan tinggi. Metode dibagi menjadi empat tahap yaitu praproses, ekstraksi topik penelitian, pembentukan Co-Authorship Graph, dan pengelompokan Penulis. Ekstraksi topik penelitian, mendapatkan topik dari KTI berdasarkan Judul dan Abstraksi menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Pembentukan Co-Authorship Graph, dimana node adalah Penulis, edge adalah hubungan kolaborasi dan kesamaan/kemiripan topik penelitian, dan bobot edge adalah nilai jaccard dan cosine similary topik penelitian antar Penulis. Pengelompokkan Penulis pada Co-Authorship Graph menggunakan Hypergraph Partitioning. Uji coba metode menggunakan data Penelitian dari Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) ITS Surabaya. Hasil pengelompokkan divalidasi menggunakan Silhouette dan Entropy. Hasil akhir pengelompokkan menunjukkan bahwa telah terbentuk kelompok Penulis yang anggotanya berasal dari Jurusan atau bidang yang berbeda, dengan kesamaan topik yang tinggi. =============================================================================================== Research topics are able to be known from the abstract section of research document, for example the document of literature, final project, thesis and dissertation. Research topics from literature are group of important word which are referred to the field of its literature. A literature is guided by some advisors and an advisor will handle some research topics. Advisors who have same research topics will form a research group in the faculty. In this thesis, a method is proposed to form group of researchers based on their topics with Co-Authorship Graph, it uses Hypergraph-Partitioning so it will possible to form research group in faculty or university. The method is divided to four phases, pre-processing, extracting research topic, forming Co-Authorship Graph and dividing authors. Research topic extraction, the topic is obtained from the title and the abstract using Latent Dirichlet Allocation (LDA). Co-Authorship Graph is formed, the node is author, the edge is collaboration and similarity research topic, and node’s weight is jaccard value and cosine similarity of researcher topic. The authors agglomeration in Co-Authorship Graph use Hypergraph Partitioning. The testing method use the data from Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) ITS Surabaya. The result is validated by silhouette and entropy and it shows the agglomeration of authors. The member is obtained from the faculty or different field with high similarity topics.

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTIf 004.22 Swa h
Uncontrolled Keywords: Graph Clustering, Latent Dirichlet Allocation, Co-Authorship Graph, Hypergraph Partitioning.
Subjects: T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1637 Image processing--Digital techniques
Divisions: Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > (S2) Master Theses
Depositing User: Mr. Tondo Indra Nyata
Date Deposited: 19 Jun 2017 06:59
Last Modified: 19 Jun 2017 06:59
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/41741

Actions (login required)

View Item View Item