Abstrak — Penelitian  merupakan  salah  satu  hal  yang  penting dalam  pengembangan  bidang  keilmuan  sehingga  dinilai  perlu diciptakan sebuah visualisasi Peta Keterkaitan Antar Topik Riset Penelitian,  agar  mampu  memberikan  ide  dan  gambaran  bagi calon  peneliti  dari  Indonesia  tentang  potensi  Topik  Penelitian yang  dapat  dikembangkan.  Pada  penelitian  kali  ini,  akan digunakan Data Penelitian Studi dari Resits.its.ac.id sebagai data input.  Pemrosesan  Data  Mining  pada  data  teks  seringkali memiliki  kendala  dalam  kata-kata  yang  terdapat  pada  corpus terlalu kotor atau biasa disebut stopwords, dan besarnya dimensi fitur  yang  didapat  dari  data  teks  sangat  besar.  Maka  dari  itu, perlu  dilakukan  preprocessing  pada  data  teks  yang  digunakan meliputi  Stopwords  Removal,  dan  Tokenizing.  Setelah  melalui preprocessing,  dilakukan  Ekstraksi  Fitur  menggunakan  Term Frequency  –  Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF).  Reduksi fitur  menggunakan  Principal  Component  Analysis  (PCA) dikenakan  guna  mereduksi  fitur  dari  Data  Input  yang  dinilai terlalu  banyak.  Setelah  itu,  Data  Input  dilatih  dan  dipetakan  ke dalam  2  dimensi  menggunakan  metode  Unsupervised  Learning Self-organizing  Maps  (SOM).  Terakhir,  Teknik  Clustering Kombinasi K-means dan Hierarchical Clustering dikenakan pada Jaringan  Peta  SOM  guna  mengelompokkan neuron-neuron yang terbentuk.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  ilaha  Peta  Visualisasi Similaritas  Topik  Penelitian.  Berdasarkan  hasil  uji  coba,  dapat disimpulkan  bahwa  ekstraksi  fitur  dan  Teknik  cluster  yang digunakan sudah tepat divalidasi dengan Silhouette Score sebesar 0.5215,  dan  Cophenet  Correlation  Coefficient  sebsar  0.977.  Uji coba  diatas  menunjukkan  bahwa  K-means  Clustering  yang digunakan  menghasilkan  Cluster  yang  Cohesive  dan  Separable ditandai dengan hasil Silhouette Score dan Cophenet Correlation Coefficient yang besar.
Kata  Kunci — Hierarchical  Clustering;  K-means  Clustering; Self-organizing  Maps;  Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency (TF-IDF); Text Mining; Visualisasi.

## I. PENDAHULUAN
EMRINTAH  memberikan  perhatian  penuh  terutama kepada  para  kalangan  akademisi  untuk  melakukan penelitian,  seperti  dukungan  dana  serta  lomba-lomba keilmiahan. Kegiatan ekstrakurikuler keilmiahan juga dikembangkan  mulai  pendidikan  tingkat  menengah  hingga perguruan  tinggi.  Sebagai  salah  satu  perguruan  tinggi  di Indonesia,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS) Surabaya  dengan  para  peneliti  yang  ada  di  dalamnya  aktif memberikan  kontribusi  terhadap  dunia  penelitian  Indonesia
melalui  publikasi  jurnal  dan  seminar  penelitian  secara  rutin setiap  tahunnya.  [1]  Para  peneliti  dalam  kapasitasnya  sebagai penyedia  iptek  harus  turut  serta  berperan  dalam  inovasi nasional.  Kegiatan  penelitian/riset  selama  ini  sering  terjadi antara satu dengan lain tidak ada keterkaitan. Perlu diusahakan agar  kegiatan  penelitian  dapat  dilakukan secara holistik, lebih fokus,  lebih  kontekstual  dan  ada  kerjasama  antar-peneliti dalam  penentuan  topik  penelitian.  [2]  Selain  itu,  menurut survey  yang  dilakukan  Menteri  Riset,  Teknologi  dan Pendidikan  Tinggi  (Menristekdikti)  jumlah  publikasi  yang ditelurkan peniliti Indonesia masih sangat sedikit. Pada survey yang  dilakukan  per  Maret  2016,  tercatat  hanya  4.500  hingga 5.500  karya  yang  berhasil  dipublikasikan.  Jumlah  tersebut tergolong  kecil  jika  dibandingkan  dengan  jumlah  penduduk Indonesia yang mencapai 250 juta jiwa.
Saat  ini  ITS  sudah  memiliki  Sistem  Repositori  Peneliti. Sistem  Repositori  Peneliti  merupakan  sistem  informasi  yang secara  khusus  memberikan  informasi  kepada  masyarakat seputar dunia penelitian yang ada di ITS. Beberapa fitur yang terdapat  dalam  sistem  tersebut  yaitu  pengguna  dapat melakukan pencarian peneliti dengan kriteria tertentu, melihat daftar  publikasi  jurnal  penelitian  terakhir,  serta  fitur  lainya. Pada  sistem  informasi  tersebut  pengguna  dapat  melakukan pencarian  peneliti  berdasarkan  pengelompokan  area  peneliti (fakultas). Pada sistem informasi tersebut juga sudah memiliki visualisasi  data  kerjasama  peneliti  dalam  bentuk  graph  yang menarik  dan  mudah  dipahami.  Namun,  Sistem  Repositori Peneliti  ini  belum  memiliki  visualisasi  peta  yang  mampu menggambarkan  keterkaitan  topik  antar  disiplin  ilmu.  Oleh karena itu dalam studi ini akan dibuat sebuah modul yang akan menjadi bagian dari fitur Sistem Informasi Repositori Peneliti. Modul  yang  akan  dibuat  ini  akan  berfokus  pada  visualisasi peta  keterkaitan  topik  antar  disiplin  ilmu.  Dengan  adanya visualisasi  tersebut,  keterkaitan  antar  disiplin  ilmu  dapat ditampilkan secara informatif dan menarik.
Data  teks  seringkali  memiliki  jumlah  fitur  yang  sangat banyak,  sedangkan  pada  Studi  ini  Data  Dokumen  Penelitian ingin  divisualisasikan  ke  dalam  peta  2  dimensi. Self- organizing  Maps (SOM)  adalah  salah  satu  tipe  dari  jaringan saraf  tiruan  yang  dilatih  menggunakan unsupervised learning untuk  mendapatkan  representasi  data  dengan  dimensi  yang sedikit [3]

## Visualisasi Similaritas Topik Penelitian dengan Pendekatan Kartografi Menggunakan Self- Organizing Maps (SOM)
Budi Pangestu, Diana Purwitasari dan Chastine Fatichah Depatemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : diana @if.its.ac.id
P
.  SOM  merupakan  alat  bantu  yang  efisien  untuk merepresentasikan  data  dengan  dimensi  yang  tinggi  direduksi menjadi  2  dimensi  saja  [4].  SOM  merupakan  algoritma jaringan saraf tiruan yang umum digunakan untuk permasalahan ini.
Dalam  studi  ini  akan  digunakan  data  dokumen  penelitian yang  tersedia  pada  Sistem  Repositori  Peneliti  ITS.  Kemudian ditentukan keyword dari  tiap  dokumen  tersebut  yang  akan dimasukkan  ke  dalam vector-space  model. Kemudian,  dari pemodelan  tersebut  dapat  diketahui  kemiripan  antar  dokumen dengan  mengamati  frekuensi  munculnya  kata-kata  yang  sama antar  dokumen.  Data vector-space  model dokumen  ini digunakan  sebagai  input  untuk  membangun Self-organizing Maps. Terakhir, dilakukan K-means Clustering dan Hierarchical  Clustering terhadap  map  yang  telah  dibentuk untuk menyederhanakan visualisasi peta tersebut.
Harapan  yang  ingin  dicapai  dalam  studi  ini,  para  peneliti, mahasiswa  ataupun  masyarakat  umum  dapat  mengetahui keterkaitan topik antar disiplin ilmu sehingga dapat digunakan sebagai acuan dalam pembuatan penelitian di masa yang akan datang.

## II. METODOLOGI
Gambar  1.    Gambaran  umum  alur  dan  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini.

## A. Praproses
Praproses adalah suatu proses/langkah yang dilakukan untuk membuat  data  mentah  menjadi  data  yang  berkualitas  (input yang baik untuk proses data mining). Berikut adalah langkah- langkah dalam praproses:

## 1) Pengambilan Data Mentah Resits.its.ac.id
Proses  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengelola  data mentah  yang  didapat  dari repository riset  Studi  milik  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  menjadi  data  yang  dapat digunakan pada sistem Visualisasi Topik Penelitian menggunakan Self-organizing Maps (SOM) dan Kombinasi K- means  Clustering dan Hierarchical  Clustering .  Data repository ini  sudah  tersimpan  dalam database dan berformat SQL.  Langkah-langkah  untuk  mengambil  data  tersebut  ke dalam Sistem adalah sebagai berikut:
A) Gunakan library  SQL  Connector  for  Python untuk menghubungkan Python kepada database MySQL.
B) Lakukan query untuk  mengambil  kolom  Judul  dan Abstrak dari data yang tersimpan.
C) Inisialisasi  sebuah dictionary untuk  meyimpan  indeks dokumen, judul, dan abstrak dari dokumen tersebut. . 2) Tokenisasi Data
Proses  berikutnya  adalah  Judul  dan  Abstrak  dari  data  yang didapat  pada  langkah  1  ditokenisasi  guna  mempermudah proses berikutnya. Tokenisasi adalah proses untuk memisahkan  sebuah  kalimat  menjadi  bagian  unit  yang  lebih kecil  atau  kata-kata.  Hasil  dari  Langkah  berikut  adalah kumpulan kata-kata dari kalimat pada Judul dan Abstrak.
(1)
(2)
3) Stopwords Removal Proses  berikutnya  yaitu  melakukan stopwords  removal untuk  membersihkan  data  dari  kata-kata  yang  menjadi  noise pada  proses training. Daftar  kata-kata  yang  termasuk stopwords merupakan kata-kata penghubung yang diambil dari Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  dan  penambahan  kata-kata manual  yang  sering  diamati  muncul  dan  tidak  bermakna  pada corpus yang  digunakan.  Kata-kata  yang  telah  ditokenisasi dicek  apakah  termasuk  dalam  daftar stopwords, jika  kata tersebut  meruapakan stopwords, maka  kata  tersebut  akan dihilangkan  dan  tidak  dipakai.  Hasil  dari  langkah  ini  adalah sebagai berikut.
(1) (2)
B. Ekstraksi Fitur menggunakan Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency (TF-IDF) merupakan  salah  satu  metode  pembobotan  fitur  yang  umum digunakan  dalam  mengolah  data  teks  [5].  Pada  dasarnya,  TF- IDF  menghitung  frekuensi  suatu  kata  muncul  dalam  satu
dokumen dibandingkan dengan proporsi inverse dari frekuensi kata  tersebut  muncul  pada corpus dokumen  keseluruhan. Dengan  pembobotan  ini,  kita  dapat  menghitung  seberapa relevan kata tersebut dengan dokumen terkait. Kata-kata yang sering muncul pada sedikit dokumen akan memiliki nilai yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  kata-kata  yang  sering muncul pada banyak dokumen.
Jika terdapat corpus dokumen D, sebuah kata w, dan sebuah dokumen d є D, rumus TF-IDF adalah sebagai berikut :
(3) dimana, adalah  bobot  kata  w  pada  dokumen  d, adalah  frekuensi  kemunculan  kata  w  pada  dokumen  d, adalah jumlah total dokumen pada corpus D, dan adalah frekuensi kemunculan kata w pada corpus D. Langkah-langkah dalam proses perhitungan TF-IDF adalah sebagai berikut: 1) Perhitungan TF
Untuk setiap term pada Token Abstrak untuk tiap dokumen dicek pada list kata kunci. Tiap occurrence term tersebut pada dokumen  ke  i,  nilai  TF term tersebut  pada  dokumen  ke  i ditambahkan.
2) Perhitungan Document Frequency
Dilakukan  perhitungan Document  Frequency dengan  cara mengecek kemunculan untuk tiap term yang ada pada list kata kunci muncul pada dokumen dalam corpus. Tiap term tersebut ditemukan  pada  dokumen  ke  i,  nilai Document  Frequency ditambahkan.
3) Perhitungan Inverse Document Frequency
Mengubah  hasil Document  Frequency dari  langkah  2 menjadi Inverse  Document  Frequency dengan  rumus dimana fw,D adalah Document  Frequency dari  term w dan adalah  jumlah  dokumen  pada corpus  D . Berikut adalah contoh hasil dari proses TF-IDF.

## C. Self-organizing Maps (SOM)
Self-organizing  Maps  (SOM)  adalah  metode unsupervised learning yang  digunakan  pada  Studi  ini.  Tujuan  utama penggunaan SOM adalah
kemampuannya untuk merepresentasikan  data  dengan  dimensi  fitur  yang  besar menjadi 2 dimensi saja, sehingga lebih mudah divisualisasikan.
Secara garis besar, tahapan training SOM dibagi menjadi 2 tahap yaitu:
Gambar 2.  Visualisasi metode training jaringan SOM
1. Rough  Training:  Fase  training  awal  dimana  weight  dari tiap  neuron  dan  juga  nilai  Mean  Square  Error  (MSE) masih belum konvergen.
2. Fine Tuning: Fase training akhir dimana weight dari tiap neuron  dan  juga  nilai  Mean  Square  Error  (MSE)  sudah konvergen.  Guna  dari  fase  ini  adalah  menstabilkan bentuk  jaringan  yang  sudah  terbentuk.Modifikasi Penghitungan TF
Setiap proses training SOM dibagi kedalam 3 tahap [6] yaitu: 1. Inisialisasi
2. Sampling dan Matching
3. Updating
1. Diilustrasikan  ada  4  dokumen  input  dengan  20  fitur kata  kunci.  Inisialisasi  Jaringan  Peta Neuron dengan size 2x2.  Maka  terbentuk  4 Neuron dengan  masing- masing Neuron memiliki weight berdimensi  20  juga. Inisialisasi Weight  Neuron berdasarkan Eigenvectors dengan Eigenvalue tertinggi  dari  PCA.  Radius Ketetanggan Awal dinisialisasi dengan nilai 2.

## Gambar 3.  Visualisasi inisialisasi jaringan SOM
2. Lakukan perhitungan Neuron Pemenang terhadap Data Input Dokumen C
Didapatkan Neuron  Pemenang untuk  Data  Input  C  adalah Neuron  C dengan  jarak  2.963.  Maka Weight dari Neuron Pemenang dan  Tetangganya diupdate. Karena  Radius ketetanggan saat ini adalah 2, maka hanya neuron 1 dan 2 yang dianggap tetangga dari neuron 3.

## III. UJI COBA
A. Penghitungan Map Size Optimal pada konfigurasi SOM
Self-organizing  Maps (SOM) adalah  metode  jaringan Kohonen  Neural  Network yang  bekerja  dengan  cara memetakan  data input dengan dimensi yang besar ke dalam 2 dimensi  ( Many  to  few  mapping) .  Salah  satu  cara  yang  umum digunakan  untuk  metode many  to  few  mapping adalah perhitungan Quantization  Error.  Quantization  Error adalah besaran  yang  merupakan  perhitungan  dari  selisih  dari  data input yang  asli  terhadap  data  dengan value yang  sudah disesuaikan  pada  dimensi  peta  SOM  yang  digunakan  atau biasa disebut dengan round-off error. Hasil uji coba untuk tiap percobaan nilai Map Size dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 1. Nilai Quantization Error pada tiap percobaan Map Size
(5)
Kesimpulan  dari  hasil  uji  coba  pada  Tabel  1  adalah  Peta berukuran 50x50 paling optimal dikenakan terhadap data input sebanyak 13.324 Dokumen dengan Quantization Error 8.641.

## B. Perhitungan Silhouette Score pada cluster yang terbentuk dari K-means
Skenario  Uji  Coba  ketiga  ialah  perhitungan  performa menggunakan  Silhouette  Scoring  pada  percobaan  jumlah cluster  pada  metode  K-means  Clustering.  Silhouette  Scoring memiliki  rentang  nilai  dari  -1  sampai  1,  dimana  nilai  negatif umumnya  menandakan  bahwa  prediksi  data  untuk  cluster tersebut  banyak  yang  tidak  tepat.  Sedangkan  nilai  0 menandakan  bahwa  cluster  yang  terbentuk  masih  ambigu, dimana  tiap  cluster  yang  terbentuk  masih  memiliki  tingkap kesamaan yang tinggi antar cluster dan nilai positif jika cluster yang  dibentuk  sudah  sesuai  dengan  data  input  dan  memiliki jarak  yang  rendah  antar  tiap  data  pada  cluster  yang  sama (Cohesivity) serta cluster-cluster yang terbentuk memiliki jarak yang  jauh  antar  sesama  cluster  (Separability).  Percobaan dilakukan terhadap 4 jumlah cluster:
1. 10 Cluster dengan Silhouette Score 0.4797 2. 12 Cluster dengan Silhouette Score 0.5215 3. 15 Cluster dengan Silhouette Score 0.419 4. 20 Cluster dengan Silhouette Score 0.00525
Berdasarkan  uji  coba  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai Silhouette  Score tertinggi  didapatkan  dengan  jumlah  12 Cluster .

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  dapat    diambil  didapatkan  berdasarkan hasil  uji  coba  Visualisasi  Similaritas  Topik  Penelitian  dengan Pendekatan  Kartografi  menggunakan Self-organizing  Maps (SOM) adalah sebagai berikut:
1. Metode  TF-IDF  dan Self-organizing  Maps dapat digunakan  sebagai  metode  ekstraksi  fitur  dan unsupervised  learning yang  baik  untuk  data  teks ditunjukkan  dengan  hasil  nilai Cophenet  Correlation Coefficient yang tinggi yaitu 0.977. 2. Berdasarkan hasil uji coba, metode K-means Clustering pada  jaringan  SOM  yang  sudah  terlatih  menghasilkan nilai  rata-rata  terbesar  untuk  penggunaan  12  jumlah cluster. Nilai Silhouette  Score yang  dihasilkan  untuk jumlah cluster 12 adalah 0.5215
3. Implementasi Term  Frequency (TF)  dianggap  lebih cocok  untuk  menentukan  label  dari  tiap cluster dibandingkan Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency (TF-IDF) dikarenakan label yang dihasilkan lebih merepresentasikan tiap karakteristik dari cluster.
4. Teknik K-means Clustering dan Hierarchical
Clustering dinilai  mampu  menyderhanakan  jaringan peta  SOM  yang  telah  terbentuk  sehingga  lebih  mudah divisualisasikan.  Uji  Validasi  algoritma clustering diatas  menggunakan Silhouette  Scoring dengan  nilai 0.5215  dan Cophenet  Correlation  Coefficient dengan nilai 0.977.
5. Peta  Visualisasi  Similaritas  Topik  Penelitian  yang dihasilkan  dinilai  sudah  memberikan  makna  dan informasi  yang  jelas  dengan  73%  Responden menyatakan  demikian.  Peta  Visualisasi  yang  terbentuk juga  dinilai  sudah  menarik  untuk  dilihat  oleh  81% Responden.
6. Metode Hierarchical  Clustering dinilai  bermanfaat oleh  100%  Responden  dalam  memberikan  informasi tambahan pada peta yang telah terbentuk.
7. Peta  Visualisasi  yang  terbentuk  dari  data  penelitian rumpun yang lebih spesifik dinilai memberikan separasi antar  topik  lebih  jelas  oleh  69%  dari  Responden.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  metode Self-organizing  Maps memiliki  performa  yang  lebih  baik  ketika  dataset memiliki lebih sedikit variasi.
Saran  dari  penulis  untuk  penelitian  ini  ialah,  perlu diimplementasikan Rapid  Automatic  Keyword  Indexing sebagai metode pelabelan cluster yang lebih informatif

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  (Direktorat  J.  P.  Tinggi),  “http://www.dikti.go.id/kolokium-di- australia-kerjasama-antar-penelitisemakin-dibutuhkan-di- indonesia/.” . [2] K. R. dan T. R. Indonesia, “http://www1.ristek.go.id/?module=News%20News&id=8705,” ristek.go.id . [Online]. Available: http://www1.ristek.go.id/?module=News News&id=8705. [3] A.  Skupin,  “A  Cartographic  Approach  to  Visualizing  Conference Abstracts,” 2013.
[4] J. A. Bullinaria, Self Organizing Maps: Fundamentals . 2004.
[5]
J.  Ramos,  “Using  TF-IDF  to  Determine  Word  Relevance  in Document Queries,” 2007.
[6] dan  J.  O.  I.  Valova,  G.  Georgiev,  N.  Gueorguieva,  “Initialization Issues in Self-organizing Maps,” Sci. Direct , 2013. Map Size Quantization Error 25 x 25 49.641 40 x 40 19.752 50 x 50 8.641 75 x 75 11.264