Abstrak — Jurnal  memiliki  peranan  penting  dalam meningkatkan  pemahaman  mengenai  ilmu  berdasarkan  review dari  ilmuwan.  Karakteristik  jurnal  seperti  update  berkaitan dengan teori dibandingkan buku, pembahasan yang lebih ringkas, sebagai  referensi  alternative,  aplikasi  dan  implementasi  dunia nyata. Jurnal yang telah dibuat dalam bentuk digitalisasi memiliki istilah  lain  yaitu  file  atau  soft  copy  dengan  memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi, yang saat ini menjadi salah satu koleksi perpustakaan digital. Data yang di gunakan berasal dari  ScienceDirect.  ScienceDirect  adalah  database  yang  berisi kumpulan  dokumen  full-text  yang  berkualitas  yang  telah diperiksa  oleh  peer-review  Elsevier.  Dokumen  abstrak  dari sciencedirect  tersebut  nantinya  akan  dilakukan  pre  processing terlebih  dahulu. Kemudian di lanjutkan  dengan  association rule dan  pearson  correlation  setelahnya.  Pada  association  rule  term kata  jika  menggunakan  min  support  2  %  maka  di  dapatkan frequent itemset sebanyak 72, closed frequent itemset sebanyak 55, dan remove subset sebanyak 41 itemset. Kemudian saat di lakukan analisis  korelasi  pada  itemset  remove  subset.  Di  dapatkan bayesian,model  yaitu  itemset  yang  paling  banyak  memiliki hubungan.  Kemudian  pada  topic  community  dengan  cfinder terbagi  menjadi  dua  komunitas  dan  terdapat  irisan  sebanyak  6 itemset.
Kata Kunci— Association Rule, E-Jurnal, Pearson Correlation, Pre processing, ScienceDirect

## I. PENDAHULUAN
urnal  adalah  publikasi  yang  membahas  berbagai  macam ilmu  pendidikan  serta  penelitian  yang  memiliki  interval jangka  waktu  terbit  berkesinambungan.  Sedangkan elektronik jurnal adalah publikasi jurnal yang sudah dikemas dalam  bentuk  digitalisasi.  Jurnal  memiliki  peranan  penting dalam meningkatkan pemahaman mengenai ilmu berdasarkan review dari ilmuwan. Karakteristik jurnal seperti update  berkaitan  dengan  teori  dibandingkan  buku, pembahasan yang lebih ringkas, sebagai referensi alternative, aplikasi dan implementasi dunia nyata. Berbicara e-journals dalam bukunya Putu Laxman Pendit dijelaskan, Tahun 1990- an  e-journals  masih  dalam  tahap  eksperimental  dan  masih sesuatu  mimpi,  tapi  sekarang  terbukti  semua  itu  bukan  lagi mimpi telah menjadi kenyataan diluar negeri seperti EBSCO, OCLC,  PROQUEST,  I-GROUPS  adalah  perusahaan- perusahaan  yang  mengelola  informasi  jurnal  menjadi  lebih menarik dan mudah diakses.
E-Jurnal  merupakan  bentuk  digitalisasi  istilah  lain  file atau soft copy dengan memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi,  yang  saat  ini  menjadi  salah  satu  koleksi perpustakaan  digital.  Pengadaan  koleksi  tersebut  di  sebuah perpustakaan  tujuan  akhirnya  adalah  untuk  kepuasan pengguna  khususnya  anggota.  Yaitu  dengan  memberikan layanan  yang  tidak  terbatas  oleh  ruang  dan  waktu  dengan media  internet.  Bentuk  elektronik  jurnal  di  akses  dengan media internet untuk di kampus maupun di luar kampus, dan
mengantisipasi koneksi internet down, telah disediakan akses offline di kampus [2].
Penelitian  sebelumnya  mengenai  penelitian  dokumen abstak  pernah  di  lakukan  oleh  Jose  L.  Hurtado,  Ankur Agarwal  dan  Xingquan  Zhu  yang  berjudul Topic  discovery and future trend forecasting for texts . Dalam jurnal tersebut di  lakukan  dengan  mengumpulkan  topik  dari  sekumpulan dokumen,  seperti  jurnal  penelitian,  hak  cipta,  dan  laporan teknis,  yang  sangat  membantu  untuk  meringkas  data dokumen dalam skala besar juga membantu meramalkan tren topik di masa depan. Bermanfaat juga bagi banyak aplikasi, seperti memodelkan evolusi arah penelitian dan meramalkan tren  masa  depan  industri  teknologi  informasi.  Penelitian tersebut  menggunakan  analisis  asosiasi  dan  peramalan ensemble  untuk  secara  otomatis  menemukan  topik  dari serangkaian  dokumen  teks  dan  memperkirakan  tren  topik yang  berkembang  dalam  waktu  dekat.  Pengumpulan publikasi  tersebut  berasal  dari  area  penelitian, data  mining , dan machine  learning sebagai  domain  data.  Jadi  pertama- tama  di  lakukan  mengidentifikasi  serangkaian  topik  untuk analisis  asosiasi,  diikuti  oleh  analisis  korelasi  untuk membantu menemukan korelasi antar topik, dan mengidentifikasi jaringan topik dan komunitas.
Dokumen  abstrak  bersumber  dari ScienceDirect yang nantinya  akan  di  Analisa  menggunakan association  rule . Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data  mining  untuk  menemukan  aturan  asosiatif antara suatu kombinasi item. Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu  teknik  data  mining  yang  menjadi  dasar  dari  salah  satu teknik  data mining  lainnya. Secara khusus, salah satu  tahap analisis  asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak  peneliti untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien,  yaitu  analisis pola frekuensi tinggi (frequent pattern mining) [5].
Detail  dokumen  abstrak  pada ScienceDirect tersebut nantinya  akan  dilakukan pre  processing terlebih  dahulu, adapun  tahapannya  dari text pre  processing adalah tokenization yaitu memecah berita menjadi kata per kata dan case folding untuk mengubah semua teks dengan huruf kecil serta menghilangkan tanda  baca , removing stops words and small  words,  part  of  speech  tagger  (POS) yaitu pengkatogorian kata , removing verbs, stemming (menemukan kata dasar  dari sebuah  kata), dan lemmatization (menghasilkan  kata  dasar  dengan  memperhatikan  kamus) . Kemudian  setelah  dilakukan text pre processing maka  di lanjutkan dengan association rule mining untuk menemukan aturan  asosiatif  antara  suatu  kombinasi  item  juga  untuk mencari  kandidat  topik.  Kemudian  dari  kandidat  topik tersebut  dilakukuan  metode closed  frequent  itemset supaya topiknya  terdiri  dari  jumlah  maksimum  kata  kunci  umum yang ada di semua dokumen dan analisis pearson correlation untuk  mengetahui  hubungan  antara  satu  variabel  dengan variabel  yang  lain  secara  linier.  Kemudian  dari  korelasi

## Topic Discovery pada Dokumen Abstrak Jurnal Penelitian di Science Direct Menggunakan Association Rule
Mochammad Farros Fatchur Roji dan Irhamah Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : irhamah@statistika.its.ac.id
J
tersebut  bisa  terbentuk topic  network  &  community yang kemudian di lanjut dengan regresi trend.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Text Preprocessing
Data  prepocessing merupakan  tahapan-tahapan  yang dilakukan  sebelum  mengolah  data  yang  telah  diperoleh  agar  bisa dilakukan analisis lebih lanjut. Text preprocessing bertujuan untuk mengubah  data  textual  yang  tidak  berstruktur  ke  dalam  data  yang terstruktur dan disimpan dalam basis data. Adapun tahapan-tahapan praproses data adalah sebagai berikut.
1. Tokenization dan case conversion
Tokenization adalah  proses  untuk  membagi  teks  input menjadi unit-unit kecil yang disebut token [4]. Token atau biasa disebut juga term bisa berupa suatu kata, angka atau tanda baca. Pada  penelitian  ini  tanda  baca  dihilangkan  sehingga  tidak dianggap  sebagai  token. Sedangkan Case  folding dilakukan untuk  menghilangkan  karakter  selain  huruf  dan  mengubah seluruh huruf menjadi lowercase.
2. Removing stops words and small words.
Stopword merupakan  kata  yang  sering  muncul  dalam dokumen  seperti  “between”,  “and”,  “this”,  “on”,  “an”,  “a”, “the”,  dll.  kata-kata  yang  masuk  dalam  stopword  seringkali dianggap tidak memiliki makna, sehingga kata yang tercantum dalam  daftar  ini  dibuang  dan  tidak  ikut  diproses  pada  tahap selanjutnya.
3. Part of speech Tagger (POS)
Proses  pengelompokan  kata  ke  dalam part  of  speech dan pelabelan yang sesuai dikenal sebagai Part of Speech Tagging. part  of  speech juga dikenal  sebagai  kelas  kata  atau  kategori leksikal. Algoritma yang digunakan dalam melakukan labelling kata adalah menggunakan Natural Language Toolkit (NTLK).
4. Removing verbs.
Removing verbs adalah menghapus kata dengan label verb. verb membantu  dalam  menggambarkan action atau  tindakan tetapi tidak menjelaskan topik itu sendiri dan karena itu verb / kata kerja dihapus.
5. Stemming (reduce to word stem). Untuk alasan tata Bahasa atau dalam Bahasa Inggris disebut grammar ,  dalam  satu  dokumen  akan  menggunakan  berbagai bentuk kata, seperti organize, organizes, dan organizing. Selain itu ada kelompok kata yang merupakan turunan dari kata dasar yang  mempunyai  makna  yang  sama,  seperti democracy, democratic, dan democratization .    Dalam  banyak  situasi, pencarian  kata  dasar  untuk  kata-kata  yang  mempunyai  makna yang sama akan sangat berguna [4].
Stemming merupakan  suatu proses  untuk  menemukan  kata dasar dari sebuah kata. Dengan menghilangkan semua imbuhan ( affixes )  baik  yang  terdiri  dari  awalan  ( prefixes ),  sisipan ( infixes ), akhiran ( suffixes ) dan confixes (kombinasi dari awalan dan akhiran) pada kata turunan. NLTK menyediakan beberapa interface stemmers terkenal, seperti Porter stemmer , Lancaster Stemmer , Snowball Stemmer dan lain-lain.
6. Lemmatization Lemmatization hampir  sama  seperti stemming ,  yang membedakan  adalah  pada stemming lebih  banyak  memotong akhir  kata,  dan  sering  juga  membuang  imbuhan  tetapi  pada lemmatization menghasilkan kata dasar dengan memperhatikan kamus.  Sebagai  contoh  kata  “studies”  pada stemming menghasilkan  output  “studi”  sedangkan  pada lemmatization menghasilkan output “study”.

## B. Association Rule
Analisis  asosiasi  atau association  rule  mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item. Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu teknik data mining yang menjadi dasar dari salah satu  teknik  data  mining  lainnya.  Secara  khusus,  salah  satu
tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien,  yaitu analisis pola frekuensi tinggi (frequent pattern mining) [10].
Secara umum association rule mempunyai bentuk : LHS =>  RHS  dimana  LHS  dan  RHS  tersebut  adalah  himpunan item;  jika  setiap  item-item  dalam  LHS  terdapat  dalam transaksi  maka  item-item  dalam  RHS  juga  terdapat  dalam transaksi.
Aturan  asosiasi  biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk sesuai persamaan (1):
{ , } => { } ( ( , ) = 10%, ( , ) =  50%). (1)
Support dari  suatu association  rule adalah  presentasi kombinasi  item  tersebut  dalam  database,  dimana  jika mempunyai kata   dan kata   maka support adalah proporsi dari transaksi dalam database yang mengandung kata   dan kata  . Rumus untuk menghitung nilai support dari dua kata tersebut adalah sesuai persamaan (2) dan (3):
Support ( , ) = (   ∩ ) , (2) ( , ) = ∑  !"#$"%$& '(#)"#*+#) , *"# - ∑  !"#$"%$& . (3)
Confidence dari association  rule adalah  ukuran ketepatan  suatu rule ,  yaitu  presentasi  dalam  database  yang mengandung kata   dan mengandung kata  . Dengan adanya confidence kita  dapat  mengukur  kuatnya  hubungan  antar- item dalam association rule . Rumus untuk menghitung nilai confidence dari  dua  item  tersebut  adalah  sesuai  persamaan (2.4) dan (2.5)[6]: ( , ) = ( | ) ,
(4)
( , ) = ∑  !"#$"%$& '(#)"#*+#) , *"# - ∑  !"#$"%$& '(#)"#*+#) , (5)
1. Apriori Algoritma  apriori  adalah  langkah  untuk  proses menemukan frequent-itemset dengan melakukan iterasi pada data. Dimana itemset adalah himpunan item-item yang  berada  di  dalam  himpunan  yang  diolah  oleh sistem, sedangkan frequent-itemset menunjukan itemset yang  memiliki  frekuensi  kemunculan  lebih  dari  nilai minimum  yang  telah ditentukan (ф). Pada iterasi  ke- k , semua itemset yang  ditemukan  yang  memiliki k item disebut k-itemset .  Setiap  iterasi  terdiri  dari  dua  tahap yaitu pembangkitan kandidtat dan pembangkitan rule .
Pada  tahap  pembangkitan  kandidat  ( candidat generation )  dimana  himpunan  semua frequent ( /– 1 )- itemset 1 %23 yang  digunakan  pada  pass  ke-( / − 1 ) digunakan  untuk  membangkitkan  kandidat itemset % .
Prosedur  pembangkitan  kandidat  menjamin  bahwa % adalah  superset  dari  himpunan.  Kemudian  di-scan dalam  tahap  perhitungan support  (support  counting) .
Pada  akhir  pass % diperiksa  untuk  menentukan kandidat  mana  yang  muncul,  menghasilkan 1 % . Perhitungan support berakhir  ketika % atau %53 kosong.
Pada  tahap  membangkitkan rule ,  akan  dibangkitkan lebih  dahulu candidate  rule . Candidate  rule berisi semua  kemungkinan rule yang  memiliki support > minimum support karena inputan candidate rule adalah frequent-itemset . Kemudian candidate rule akan di-join dengan  table  F  untuk  menemukan support antecedent . Confidence rule dihitung dengan cara membandingkan support  rule dengan support  antecendent  rule .  Hanya rule yang  mempunyai confidence > minimum confidence yang disimpan dalam table rule (table R)[7].
2. Closed Frequent Keyword-sets as Topics Closed frequent itemset atau penutupan frekuensi set kata kunci sebagai topik untuk efisiensi dari association rules [9].  Pada  penelitian  ini,  terdapat  rangkaian  topik yang sering muncul. Topik tersebut berasal dari set kata kunci  yang  sama.  Dalam  algoritme  ini,  kita  dapat memperoleh  set  kata  kunci  topik  yang  sering  tidak ditutup. Misalnya, ABCD dan ABC mungkin memiliki makna  topik  yang  sama  dalam  kelompok  tersebut. Dalam hal ini kita dapat menghapus ABC karena sudah memiliki  informasi  yang  dimiliki  oleh  ABCD.  Topik kita  harus  terdiri  dari  jumlah  maksimum  kata  kunci umum yang ada di semua dokumen tersebut. Karenanya kita  harus  menutup  beberapa  set  kata  kunci  sebagai topik. Misal adalah melalui perhitungan dari rangkaian kata kunci yang sering dalam mode top-down dalam satu pemindaian.  Jadi  kita  tidak  dapat  menghilangkan  set kata  kunci  yang  tidak  tertutup  dalam  prosedur  1  itu sendiri.
Untuk menghilangkan set kata kunci yang sering tidak ditutup maka di  lakukan pengulangan level-wise dalam daftar  set  kata  kunci  yang  sering.  Dilakukan penyimpanan  set  kata  kunci  yang  sering  dalam level- wise ,  dengan  jumlah  kata  kunci  dalam  set  kata  kunci yang  mewakili tingkatnya. Untuk setiap set kata kunci dengan panjang i, maka dilakukan daftar set kata kunci dengan panjang (i + 1) dan jika set kata kunci i-length adalah substring dari (i + 1) panjang kata kunci-set dan dukungan  sama  untuk  keduanya,  maka  dilakukan penghapusan  set  kata  kunci  i- length ,  karena  tidak tertutup [10].
(Sumber : https://www.computer.org/csdl/trans/tk/2006/01/k0021.html) Gambar 1 Closed Frequent Keyword-sets as Topics

## C. Pearson Correlation
Analisis  korelasi  Pearson (Correlate  Bivariate) digunakan  untuk mengetahui  hubungan  antara  satu  variabel dengan variabel yang lain secara linier. Data yang digunakan berskala interval atau rasio. Nilai korelasi ( r ) adalah 0 sampai 1, semakin mendekati 1 hubungan yang terjadi semakin kuat. Sebaliknya, nilai semakin mendekati 0 maka hubungan yang terjadi semakin lemah [8]. Rumus ini disebut juga koefisien korelasi  Pearson  ( Pearson’s  product  moment  coefficient  of correlation ). = # ∑ 6 7 8 7 2∑ 6 7 ∑ 8 7 9 7:; 9
7:; 9 7:; <# ∑ 6 7 = 9 7:; 2>∑ 6 7 = 9 7:; ? = <# ∑ 8 7 = 9 7:; 2>∑ 8 7 = 9 7:; ? = (6)
Dengan
@&A+#) = !√#2C D32! = (7) A"E(F = G H = ,#2CI (8)
Pengujian menggunakan distribusi t sebagai uji statistiknya. Prosedur pengujiannya adalah :
1. Menentukan formula hipotesis
H 0 : ρ = 0 (tidak ada hubungan antara X dan Y) H 1 : ρ ≠ 0 (ada hubungan antara X dan Y)
2. Menentukan taraf nyata ( J ) 3. Menentukan kriteria penolakan Jika P-value yang dihasilkan lebih dari J maka gagal tolak H o artinya tidak ada hubungan antara variabel X dan Y sebab nilai t hitung kurang dari nilai t tabel. Jika P-value yang  dihasilkan  kurang  dari J maka tolak H o artinya ada hubungan antara variabel X dan Y sebab nilai t hitung lebih dari nilai t tabel.
4. Membuat kesimpulan Menyimpulkan H 0 gagal tolak atau ditolak Nilai koefisien korelasi ini digunakan untuk menentukan kumpulan topik-topik yang mempunyai korelasi tinggi atau saling berhubungan. Koefisien korelasi antar topik digunakan  untuk Network  Analysis, dengan  masing-masing node menyatakan topik dan edge antar node menyatakan nilai koefisien  korelasi  antara  dua  topik  yang  mempunyai  nilai diatas threshold . Gambar 2 merupakan contoh dari Network Analysis untuk menentukan pengelompokan topik-topik yang mempunyai korelasi tinggi[1].

## Gambar 2 Topic Network and Community
D. Analisis Regresi Analisis  regresi  bertujuan  untuk  mengestimasi  atau menduga suatu hubungan antara variabel tahun, misalnya Y =  f(x).  Kedua,  melakukan  peramalan  atau  prediksi  nilai variabel  terikat  (tidak  bebas)  atau  dependent  variable berdasarkan
nilai
variabel terkait (variabel independen/bebas).
Pendugaan  parameter.  Bila  diberikan  data  contoh  {( x i ,y i ); i =1,2,.....,n}. Dapat diperoleh dari rumus (9) dan (10)
K = # ∑ L 7 M 7 9 7:; 2>∑ L 7 9 7:; ?>∑ M 7 9 7:; ? # ∑ L 7 = 9 7:; 2>∑ L 7 9 7:; ? = (9) N =  OP − KQ̅
(10)
Keterangan: b   = nilai dugaan kuadrat terkecil bagi parameter x i = nilai data x ke-i. y i = nilai data y ke-i. n   = banyaknya data.
Jika  ditaksir  oleh  a  dan  b,  maka  regresi  linier berdasarkan sampel pada rumus (11).
OS = N T KQ
(11) Keterangan : OS =  nilai  yang  diukur/dihitung  pada  variabel  tidak  bebas x   = nilai tertentu dari variabel bebas a   = intersep/perpotongan garis regresi dengan  sumbu y. b   =  koefisien  regresi/kemiringan  dari  garis  regresi/untuk mengukur kenaikan atau penurunan y untuk setiap perubahan satu-satuan x / untuk mengukur besarnya pengaruh x terhadap y kalau x naik satu unit[11].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Sumber data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah  dokumen  abstrak  yang  berasal  dari  jurnal-jurnal  di sciencedirect.com dengan pengambilan keyword yang di cari adalah data mining karena topik tersebut memiliki hubungan dengan metode yang di bahas pada penelitian ini yaitu tentang text  mining. Kemudian waktu terbit jurnal  yang di  gunakan adalah sebelas tahun (2008-2018).

## B. Variabel Penelitian
Variabel  yang  di  peroleh  setelah  dilakukan crawling dari website ScienceDirect.com adalah terdiri dari label, tipe, penulis, tahun terbit, judul, tema, volum, isu, jumlah halaman, abstrak, DOI, kata kunci, ISSN, dan URL Langkah Analisis Langkah  analisis  digunakan  untuk  menggambarkan langkah-langkah penelitian yang akan dilakukan secara urut. Langkah analisis yang digunakan adalah sebagai berikut.
1. Menyiapkan  data keywords yang  di  ambil  dari abstrak ScienceDirect.com .  Melakukan  login  akun ScienceDirect terlebih  dahulu  supaya  mampu mengunduh  banyak  abstrak  sekaligus  dalam melakukan web crawling.
2. Mencari topik dengan association rule menggunakan  1-kata sebagai 1-  item dengan langkah-langkah sebagai berikut. a. Melakukakn case  folding,  remove  specific number, & remove punctuation , yaitu memecah berita menjadi  kata  per  kata  dan  mengubah semua teks dengan huruf kecil serta menghilangkan tanda baca serta angka spesifik.
b. Menghapus kata yang mengandung stopwords ,
c. Melakukan Lemmatization, hampir sama seperti stemming ,  yang  membedakan  adalah  pada stemming lebih  banyak  memotong  akhir  kata, dan sering juga membuang imbuhan tetapi pada lemmatization menghasilkan  kata  dasar  dengan memperhatikan kamus.
d. Melakukan visualisasi menggunakan wordcloud setelah di lakukan preprocessing serta menggunakan wordcloud n-gram  yang  terdiri atas  4  yaitu wordcloud 1-gram  hingga  4-gram. Ditampilkan  juga bar-chart untuk  mengetahui frekuensi kata yang paling banyak. e. Melakukan association  rule untuk  menemukan aturan  asosiatif  antara  suatu  kombinasi  item dengan tujuan mencari kandidat topik menggunakan algortima apriori . f. Melakukan closed  frequent  itemset untuk mendapatkan  efisiensi  dari  kandidat  topik  yang di  dapatkan  dari association  rule ditambah dengan remove  subset untuk  menghapus himpunan bagian dari itemset dan mengekstrasinya.
g. Melakukan  analisis  korelasi  pearson (Correlate Bivariate) untuk  mengetahui  hubungan  antara satu  variabel  dengan  variabel  yang  lain  secara linier.
h. Visualisasi hasil korelasi ke dalam bentuk topic network dan topic community
i. Melakukan  analisis  regresi  untuk  mengetahui pola trend pertahunnya.
3. Mencari topik dengan association rule menggunakan  1-kata sebagai 1-  item dengan langkah-langkah: a. Melakukakan case  folding untuk  mengubah semua teks dengan huruf kecil.
b. Melakukan association  rule untuk  menemukan aturan  asosiatif  antara  suatu  kombinasi  item untuk  mencari  kandidat topik dengan algortima apriori.
c. Ekstrasi keywords hasil dari association rule.
4. Membuat kesimpulan hasil analisis.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Tata Cara Pengambilan Data Keyword
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari 2826 jurnal yang diambil dari jurnal-jurnal di ScienceDirect repository .  Sebelum  melakukan  analisis,  perlu  dijelaskan terlebih dahulu bagaimana cara melakukan pengambilan data keyword karena  banyak  orang  yang  masih  belum  tahu. Berikut  merupakan  tata  cara  pengambilan  abstrak  di ScienceDirect repository.
1. Buka  alamat  website  di  https://ScienceDirect.org sehingga menampilkan dashboard pada Gambar 3.
Gambar 3. Dashboard Website DataScience
2. Klik pada tombol login terlebih dahulu di pojok kanan atas  dengan  pendaftarannya  secara  gratis  sebab  agar mampu mendownload banyak abstrak sekaligus harus login  terlebih  dahulu.  Dengan  tampilan dashboard login pada Gambar 4.
Gambar 4. Dashboard Login . 3. Ketikkan alamat email dan password di kolom login. Isi dengan benar kemudian di klik pada tombol sign in hingga  keluar dashboard pada  Gambar  5  yang menandakan bahwa kita telah berhasil login .
Gambar 5. Dashboard Website setelah Login
4. Kita isikan  pada  kotak Journal/book title yaitu topik jurnal yang ingin di cari. Pada penelitian kali ini yang menjadi topik adalah Computational Statistics & Data Analysis .  Kemudian  setelah  topik  jurnal  sudah  di inputkan  kita  klik  tombol search warna  biru  di samping  kanannya  agar  di  proses  oleh  website ScienceDirect.com  dengan  tampilan  selanjutnya  bisa di lihat pada Gambar 6 berikut.
Gambar 6. Dashboard hasil pencarian
5. Centang  kotak-kotak  atas  data  yang  kita  pilih  yaitu pada  tahun  dan  juga  jenis  artikel  yaitu research articles pada  letak  kiri  dari  tampilan  website ScienceDirect.org serta kita klik kotak dialog kecil di samping  tulisan Download  selected  articles untuk mendownload  semua  jurnal  yang  terletak  pada halaman  tersebut  kemudian  kita  klik  pada  tombol export dengan tampilan pada Gambar 7.
Gambar 7. Dashboard checklist pada jurnal. 6. klik  pada  tombol Export sehingga  muncul  kotak dialog seperti Gambar 8.
Gambar 8. Dashboard Export Jurnal Penelitian.
7. Setelah  itu  kita  pilih Export  citation  to  RIS karena pada  penelitian  ini  menggunakan  bantuan Software Mendeley  Desktop .  Kemudian  file  yang  di  butuhkan
akan  di  download  secara  otomatis.  Adapaun  hasil download tersebut menghasilkan data pada Tabel 1
Tabel 1 Contoh Output Download Journal Label Zhang_2008_CS.DA_a Type JOUR Author Zhang, Chun-Xia and Zhang, Jiang-She Year 2008 Title A local boosting algorithm for solving classification problems Journal Computational Statistics & Data Analysis Tabel 1 Contoh Output Download Journal (lanjutan) Volume 52 Issue 4 Pages 1928-1941 Abstract Based on the boosting-by-resampling version of Adaboost, a local boosting algorithm for dealing with classification tasks is proposed in this paper. Its main idea is that in each iteration, a local error is calculated for every training instance and a function of this local error is utilized to update the probability that the instance is selected to be part of next classifier's training set. When classifying a novel instance, the similarity information between it and each training instance is taken into account. Meanwhile, a parameter is introduced into the process of updating the probabilities assigned to training instances so that the algorithm can be more accurate than Adaboost. The experimental results on synthetic and several benchmark real-world data sets available from the UCI repository show that the proposed method improves the prediction accuracy and the robustness to classification noise of Adaboost. Furthermore, the diversity-accuracy patterns of the ensemble classifiers are investigated by kappa-error diagrams. © 2007 Elsevier B.V. All rights reserved.. . . Doi 10.1016/j.csda.2007.06.015 Keyword s Adaboost; Classification noise; Kappa-error diagram; Local boosting; Weak learning algorithm ISSN 0167-9473 URL http//www.sciencedirect.com/science/article/pii/S01 67947 B. Preprocessing Data pada Term Perkata
Berbagai  ragam  kata  kunci  yang  telah  dikumpulkan kemudian dilakukan praroses data dengan tahap case folding, remove number, remove punctuation, remove stopwords dan verb,  lemmatization, dan tokenizing .  Berikut  dilakukan praproses  data  pada  dokumen  abstrak  dari  salah  satu dokumen.  Data  hasil  simulasi  praproses  ditunjukan sebagaimana pada Tabel 2.
Tabel 2 Praproses Data keywords Association  analysis  and  Biclustering and  Biplots  and  Cluster  analysis  and Correspondence  analysis  and  Data visualisation and Dimension reduction and Finite mixture and Fuzzy clustering and Multidimensional scaling Case Folding, Remove Number, & Remove Punctuation
association  analysis  and  biclustering and  biplots  and  cluster  analysis  and correspondence  analysis  and  data visualisation and dimension reduction and finite mixture and fuzzy clustering and multidimensional scaling Remove Stopwords association  analysis    biclustering biplots cluster analysis
correspondence analysis data visualisation    dimension  reduction finite  mixture    fuzzy  clustering multidimensional scaling Lemma-tization association analysis biclustering biplots cluster analysis correspondence analysis data visualisation dimension reduction finite
mixture
fuzzy cluster multidimensional scale
Setelah dilakukan praproses data pada seluruh dokumen keywords maka proses selanjutnya yaitu membuat visualisasi Word  Cloud untuk  mengetahui  kata  yang  paling  sering muncul  dari keyword dengan  hasil  yang  bisa  di  lihat  pada Gambar  9.
Gambar 9. Word Cloud data keywords
Pada Gambar 9 di atas dapat diketahui bahwa frekuensi kata  terbanyak  adalah model ,  yang  diikuti  dengan data , distribution dan kata setelahnya. Untuk kata model , data , dan distribusi pada  diagram  pareto  ditampilkan  frekuensi kemunculan  kata  berturut-turut  sebesar  773,  429,  dan  296 dengan  frekuensi  kumulatifnya  berturut-turut  yaitu  sebesar 3,52%; 5,48%; dan 6,83% dari keseluruhan jumlah kata  yang terlampir  di  buku.  Kemudian  di  lanjutkan  untuk  membuat wordcloud bigram  (dua  kata)  dengan  visualisasi wordcloud pada Gambar 4.9.
Gambar 10. Word Cloud bigram Pada  wordcloud  Gambar  10  dapat  diketahui  bahwa frekuensi  kata  terbanyak  adalah monte  carlo, kemudian  di susul  oleh maximum  likelihood,  markov  chain, dan  kata
bigram  setelahnya.  Kemudian  untuk  nilainya  sendiri  yaitu frekuensi  kemunculan  berturut-turut  pada  kata monte  carlo, maximum  likelihood,  dan  markov  chain berturut  memiliki nilai  143,  111,  dan  97  dan  dengan  persentase  kumulatifnya berturut-turut  adalah  0,67%;  1,2%;  dan  1,65%  dilihat  dari diagram  pareto  yang  terlampir  di  buku    Kemudian  di lanjutkan wordcloud trigram dengan  visualisasi wordcloud pada Gambar 11.
Gambar 11. Word Cloud trigram Gambar 11 menunjukkan bahwa frekuensi kata trigram terbanyak adalah markov chain monte dan chain monte carlo, dilanjutkan  dengan  kata  selanjutnya.  Untuk  detail  nilainya kata  tersebut  berturut-turut  memiliki  frekuensi  kemunculan yang  sama  yaitu  83  dengan  persentase  satu  satu  dari keseluruhan sebesar 0,43% berdasarkan diagram pareto yang terlampir dalam buku. Kemudian untuk wordcloud quadgram dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Word Cloud quadgram
Gambar 12 menunjukkan bahwa wordcloud quadgram di  dominasi  oleh  topik markov  chain  monte  carlo di  mana kata  terebut  merupakan  kata  yang  paling  menonjol  di bandingkan  dengan  kata  kata  yang  lain.    Nilai  frekuensi kemunculan  yang  di  miliki  kata markov  chain  monte  carlo memiliki  nilai  sebanyak  83  kali  kemunculan  dengan persentase dari keseluruhan quadgram sebesar 0,48% dilihat dari digram pareto yang terlampir pada buku .
Kemudian  dilanjutkan  untuk  menginput  data  menjadi data  transaksi  karena  hendak  di  proses  dengan Association Rule .
C. Association Rule pada Term Kata Secara umum association rule mempunyai bentuk LHS dan RHS. Namun aturan tersebut di pakai jika menggunakan atribut support dan confidence. Namun pada kasus ini di pilih
frequent  itemset karena  pada  penelitian  ini  LHS  dan  RHS pada transaksi tidak ada makna yang berbeda. Misal transaksi regression => linear sama saja dengan linear => regression. Sehingga hanya atribut support saja yang di gunakan.
Karena  besarnya  item  yang  dihasilkan  maka  untuk menentukan  sebuah  Topik  bermakna  maka  digunakanlah c losed  frequent  itemset sebagai  salah  satu  kriteria.  c losed frequent  itemset digunakan  untuk  mengurangi  jumlah frequent itemset yang dihasilkan, sebagai contoh association mining dan association  rule  mining mungkin  mengandung makna itemset yang  sama.  Dalam  hal  ini  kita  dapat menghapus  salah  satu itemset karena  salah  satunya merupakan closed frequent itemset dengan catatan memiliki jumlah  frekuensi  yang  sama.  Dan  ada    metode  lebih  lanjut dalam  penghapusan itemset tersebut  yaitu remove  subset supaya  menjadi  lebih  efisien  dengan  menghapus  himpunan bagiannya.  Bedanya  dengan  closed  frequent  itemset  adalah subset rules tidak memandang frekuensi dari itemset tersebut. Maka untuk itu di lakukan perbandingan dari ketiga metode tersebut  dengan  nilai  support  yang  berbeda  sehingga menghasilkan jumlah itemset yang berbeda seperti yang dapat di lihat pada tabel 3.
Tabel 3 Perbandingan jumlah  itemset pada tiga metode
min_support Frequent itemset Closed Frequent Itemset Remove Subset 2 % 72 55 41 1 % 286 247 179 0,5 % 1.135 932 612 0,25 % 3.999 3009 1814 0,01 % 18.354.804 9.726.924 -
Tabel  3  merupakan  perbandingan  banyaknya    itemset antara frequent  itemset,  closed  frequent  itemset dan remove subset dengan nilai support yang berbeda. Dari tabel tersebut dapat di lihat bahwa yang paling memiliki nilai terkecil dari perbandingan  tiap min  support adalah remove  subset dari frequent  itemset. Maka  berikut  hasil  output  dari  remove subset dengan nilai min support 2,5% yang ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4 Perbandingan Association Rule pada min support = 2%
No Itemset Support F re q u e n t
It em se t C lo se d R em o ve S u b se t 1 data,model 0,073502 v v v 2 carlo,monte 0,066948 v v 3 linear,model 0,063202 v v 4 bayesian,model 0,057116 v v v 5 model,regression 0,056648 v v v 6 likelihood,maximum 0,055243 v v v 7 model,selection 0,049625 v v v 8 chain,markov 0,04588 v v 9 mixture,model 0,045412 v v v 10 generalize,model 0,044944 v v …
… … … … … 72 maximum,model 0,020131 v v v
D. Correlation, Topic Network & Community Setelah  dilakukan association  rule maka  di  lakukan korelasi antar tiap itemset untuk mencari pola hubungannya.
Pada  korelasi  ini  di  gunakan  data  yang  telah  di  lakukan remove subset karena data tersebut lebih mewakili himpunan itemset daripada frequent itemset dan closed frequent itemset pada  support  2  %.  Data  yang  dibandingkan  adalah  data banyaknya jurnal  yang  mengandung itemset tersebut di tiap tahunnya  yaitu  dari  tahun  2008-2018  yang  telah  di  proses pada rumus excel dan hasilnya bisa di lihat pada Tabel 4.
Tabel  4  menunjukkan  ada  sebanyak  41  variabel  yang akan  di  lakukan  korelasi  berdasarkan  frekuensi  jurnal  yang mengandung itemset pertahunnya di mana setelah di lakukan analisis  korelasi  menggunakan  program  R  maka  akan  di hasilkan  hasil  output  analisis pearson  correlation yang dimana di dapatkan p-value dari tiap hubungan antar variabel. Maka hubungan variabel yang di gunakan adalah hanya pada yang p-value nya  kurang  dari  nilai alpha yaitu  0,05  karena jika  p<0,05  maka  menandakan  bahwa  hubungan  variabel tersebut  berpengaruh  secara  signifikan.  Sehingga  akan  di lakukan  visualisai  pada  program gephi untuk  membentuk topic  network di  mana  variabel  yang  memiliki  hubungan signifikan  akan  terbentuk  garis.  Visualisasi  topic  network tersebut  dapat  di  lihat  pada  gambar  4.9  yang  berada  pada lembar selanjutnya.
Tabel 5 Frekuensi jurnal yang mengandung itemset kata pertahunnya.
V ar 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8
x 1 7 0 3 18 17 16 32 10 16 20 18 x 2 6 0 7 13 22 10 19 8 13 12 12 x 3 6 0 5 17 15 15 17 8 11 14 13 x 4 10 0 5 17 14 16 15 8 17 8 8 x 5 5 0 6 12 13 13 18 6 10 8 15 x 6 7 0 8 11 8 3 22 7 16 9 6 x 7 5 0 1 14 15 8 15 8 11 3 11 x 8 6 0 5 17 13 13 12 5 8 5 6 x 9 4 0 5 9 12 13 9 5 10 10 13 … … … … … … … … … … … … x 41 3 0 1 5 5 8 3 5 8 2 3 Tabel 6. Keterangan nama itemset tiap kata. Var Itemset Var Itemset x 1 data,model x 22 model,random x 2 bayesian,model x 23 method,model x 3 model,regression x 24
data,regression
x 4
likelihood,maximum x 25
bayesian,inference
x 5 model,selection x 26 data,likelihood x 6 mixture,model x 27 linear,regression x 7 analysis,data x 28 data,longitudinal x 8 distribution,model x 29 data,functional x 9 estimation,model x 30 model,time x 10 likelihood,model x 31 series,time x 11 selection,variable x 32 model,process x 12 analysis,model x 33 cluster,data x 13 mix,model x 34 effect,random x 14 effect,model x 35
component,principal
x 15 generalize,linear,model x 36 less,square x 16 model,test x 37
inference,model
x 17 estimation,likelihood x 38 algorithm,em,model x 18 data,estimation x 39 model,markov,chain,monte,carlo
x 19
model,variable
x 40
maximum,model x 20 distribution,likelihood x 41 estimation,maximum x 21 density,estimation
Kemudian  keterangan  nama  itemset  tiap  kata  per variabelnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  6.  Selanjutnya,  topic network menggunakan Gephi dapat dilihat pada gambar 17 .
Gambar 12. Topic Network
Gambar  12  di  atas  merupakan  visualisasi  hubungan pada tiap-tiap itemset yang di dapatkan dari association rule menggunakan remove  subset frequent  itemset yang  saling terhubung  melalui  analisis  korelasi  sebelumnya.  Terdapat sebanyak  41 nodes yang  tersebar  dan  saling  terhubung  satu sama  lain.  Semakin  besar  nilai  korelasinya  maka  garis penghubung antar itemset semakin besar. Begitu juga warna node yang semakin gelap menunjukkan bahwa node tersebut memiliki  semakin  banyak  hubungan  dengan  itemset  yang lainnya.  Visualisasi  tersebut  menggunakan software  gephi dengan layout penyebaran nodes menggunakan Fruchterman Reingold. dimana layout tersebut  menggunakan  gravitasi sehingga mampu membentuk seperti bola yang teratur. Untuk topic community bisa di lihat pada Gambar 18 menggunakan clique percolation method (CPM) pada software CFinder.
Gambar 13. Topic Community
Tabel 7 Analisis regresi pada 7 sampe variabel
Gambar  13  merupakan  visualisasi topic  community menggunakan  CPM.  Jadi  garis-garis  yang  saling  terhubung tersebut  menunjukkan  bahwa  adanya  hubungan  yang signifikan  dengan  menggunakan pearson  correlation. Kemudian  terdapat  dua  sebaran  komunitas  itemset.  Adanya irisan  menunjukkan  bahwa  terdapat overlaping atau hubungan  yang  bertumpukan  antar  komunitas  itemset  atau
topik. Untuk  analisis  regresinya  adalah  dengan  variabel prediktornya  yaitu  tahun  dan  variabel  responnya  adalah frekuensi  jurnal  yang  mengandung  itemset  tersebut  dengan hasil outputnya yang bisa dilihat pada Tabel 7.
Dari  Tabel  7  dapat  diketahui  persamaan  regresi beedasarkan  tiap  tahunnya  di  atas.  Pada  nilai R-square adsjusted nilai  tertingggi  ada  pada  variabel  x 1 yaitu “data,model”  dimana  nilai  27,15%  tersebut  menjelaskan berapa persen nilai pengaruh pergantian tahun yang di miliki terhadap hubungan trend kenaikan itemset tersebut.
E. Preprocessing Data pada Term Keywords Berbagai  ragam  kata  kunci  yang  telah  dikumpulkan kemudian  dilakukan  praroses  data  dengan  tahap case folding, saja karena keywords tersebut sudah menjadi bentuk term secara  keseluruhan  dalam keywords tersebut,  sehingga tidak perlu melakukan penghapusan angka, tanda baca, kata kerja,  dan lemmatizatioin . Berikut dilakukan praproses  data pada  dokumen  abstrak  dari  salah  satu  dokumen.  Data  hasil simulasi  praproses  ditunjukan  sebagaimana  pada  Tabel  8 berikut.
Tabel 8. Praproses Data pada Term Keywords keywords Association analysis and Biclustering and Biplots and  Cluster  analysis  and  Correspondence analysis  and  Data  visualisation  and  Dimension reduction  and  Finite  mixture  and  Fuzzy clustering and Multidimensional scaling Case  Folding,
Remove Number, & Remove Punctuation
association analysis and biclustering and biplots and cluster analysis and correspondence analysis and  data  visualisation  and  dimension  reduction and  finite  mixture  and  fuzzy  clustering  and multidimensional scaling
Kemudian kata “and” di atas merupakan pemisah tiap term  keywordsAssociation  Rule pada Term  Keywords. Pada term  keywords ini  juga  menggunakan frequent  itemset menggunakan remove subset sebagai berikut.
Tabel 9. Frequent itemset pada min support = 0,15%. Var Itemset support n x 1 missing data,multiple imputation 0.003280 7 x 2 asymptotic normality,consistency 0.003280 7 x 3 bayesian inference,markov chain monte carlo 0.002812 6 x 4 sensitivity,specificity 0.002812 6 x 5 em algorithm,mixture models 0.001874 4 x 6 dimension reduction,variable selection 0.001874 4 x 7 dimension reduction,sliced inverse regression 0.001874 4 x 8 birnbaumsaunders distribution,fatigue life distribution,lifetime data 0.001874 4 x 9 markov chain monte carlo,state space model 0.001874 4 x 10 aic,bic 0.001874 4 x 11 classification,regression trees 0.001874 4 x 12 kurtosis,skewness 0.001874 4 x 13 classification,linear discriminant analysis 0.001874 4 x 14 power,sample size 0.001874 4 x 15 generalized estimating equations,longitudinal data 0.001874 4 x 16 em algorithm,robust regression 0.001874 4 x 17 em algorithm,proportional hazards model 0.001874 4 x 18 outliers,robust estimation 0.001874 4 x 19 mixture models,model-based clustering 0.001874 4
x 20 gibbs sampling,markov chain monte carlo 0.001874 4 tahun Persamaan Regresi R-sq R-sq(adj) Sparklines x 1 -3152 + 1,573 tahun 34,3% 27,15% x 2 -1508 + 0,755 tahun 17,07% 7,85% x 3 -1691 + 0,845 tahun 25,53% 17,25% x 4 -740 + 0,373 tahun 4,99% 0% x 5 -1582 + 0,791 tahun 25,43% 17,15% x 6 -1107 + 0,555 tahun 9,46% 0% x 7 -1090 + 0,545 tahun 10,98% 1,08%
Var Itemset support n x 21 quantile regression,variable selection 0.001874 4 x 22 em algorithm,random effects 0.001874 4 x 23 bootstrap,simulation 0.001874 4 x 24 bayesian inference,mcmc 0.001874 4
Frekuensi tiap tahunnya dapat dilihat pada Tabel  9.
Tabel 9. Frequent itemset pada min support = 0,15%. V ar 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 x 1 0 0 2 0 1 0 1 1 1 1 0 x 2 0 0 0 3 1 1 1 0 1 0 0 x 3 1 0 0 2 1 1 2 0 0 0 0 x 4 0 0 0 0 2 0 1 1 0 1 1 x 5 0 0 0 1 0 0 2 0 1 1 1 x 6 0 0 0 0 0 2 1 1 0 1 1 x 7 0 0 0 1 0 2 1 0 0 0 0 x 8 0 0 0 3 0 1 0 0 0 0 0 x 9 0 0 0 0 2 0 2 0 0 0 0 x 10 1 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 x 11 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 x 12 2 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 x 13 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 2 x 14 0 0 0 2 0 1 1 0 0 0 0 x 15 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 x 16 0 0 0 0 2 0 1 0 0 1 0 x 17 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 x 18 0 0 0 0 0 1 0 1 0 2 0 x 19 0 0 0 0 0 0 2 0 2 0 0 x 20 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 x 21 0 0 0 0 0 0 2 0 1 0 1 x 22 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 x 23 2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 x 24 1 0 0 0 1 0 0 0 2 0 0
Pada  Tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  itemset missing data,multiple imputation
dan asymptotic normality,consistency merupakan  itemset  terbanyak  dengan nilai  support  0,003280225  dan  jumlah  itemset  masing- masing sebanyak 7.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan  pada  bab  4,  maka  diperoleh  kesimpulan  sebagai berikut
1. Pada  saat  setelah  di  lakukan  preprocessing  term  kata pada keywords kemudian  di  visualisasikan  dengan wordcloud maka  kata-kata  yang  paling  sering  muncul adalah model , data ,  dan distribution. Pada  worcloud bigram,  dua  kata  yang  paling  sering  muncul  adalah monte  carlo,  maximum  likelihood, dan markov  chain. Sedangkan  pada  wordcloud  trigram  tiga  kata  yang paling sering muncul adalah markov chain monte, chain monte  carlo, dan generalize  linear  model .  Sedangkan wordcloud  quadgram  didominasi  oleh markov  chain monte carlo . 2. Pada association rule term kata jika menggunakan min support  2  %  maka  di  dapatkan frequent  itemset sebanyak 72, closed frequent itemset sebanyak 55, dan remove  subset sebanyak  41  itemset.  Kemudian  saat  di
lakukan analisis korelasi pada itemset remove subset. Di dapatkan bayesian,model yaitu  itemset  yang  paling banyak  memiliki  hubungan.  Kemudian  pada topic community dengan cfinder terbagi  menjadi  dua komunitas dan terdapat irisan sebanyak 6 itemset . 3. Pada association rule term keywords jika menggunakan apriori  dengan  min  support  1,5  %  maka  di  dapatkan sebanyak 27 itemset yang terlampir.
4. Metode association  rule ini  mampu  mencari  kandidat  topik dari  sekumpulan  kata  yang  dalam  penelitian  ini  adalah gabungan dari banyak keyword yang di analisa, namun dengan catatan topik tersebut terdiri dari lebih dari satu item, karena metode tersebut mencari kata yg sering berhubungan dan topik seringkali  bersifat  demikian,  seperti  kata markov yang senantiasa berdampingan dengan kata chain , monte , dan carlo.

## B. Saran
Berdasarkan kesimpulan yang diperoleh, dapat dirumuskan saran sebagai pertimbangan penelitian selanjutnya  adalah  pengoptimalan  tema  data  pada  jurnal penelitian  yang  di  ambil  untuk  memudahkan  dalam pemahaman terkait topik yang ada dalam jurnal tersebut serta di butuh analysis platform yang mumpuni guna meringankan beban komputasi untuk analisis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   L. H. Jose, A. Ankur and Z. Xingquan, Topic discovery and future  trend  forecasting  for  texts,  Florida:  Department  of Computer and Electrical Engineering and Computer Science Florida Atlantic University, 2016.
[2]   U. Setyawati, 2008. [Online].
Available: https://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse. [3]   Elsevier, 2015. [Online]. Available: http://digilib.undip.ac.id/v2/wpcontent/uploads/2016/.
[Accessed 23 January 2019].
[4]   D.  M.  Christopher,  P.  R.  and  S.  Hinrich,  Introduction  to Information  Retrieval  1st  Edition,  England:  Cambridge University Press, 2008.
[5]   Z.  Chengqi,  Association  Rule  Mining :  Models  and Algorithms, 2002.
[6]   L. E. T. Kusrini, Algoritma Data Mining, Yogyakarta.: Andi, 2009.
[7]   D. Kusumo, M. Bijaksana and D. Darmantoro, "Data Mining Dengan  Algoritma  Apriori  Pada  RDBMS  Oracle," Jurnal Penelitian, p. 1–5, 2016.
[8]   Priyanto and D., Mandiri Belajar Analisis Data Dengan SPSS, Yogyakarta: Mediakom, 2013.
[9]   N. Pasquier, Y. Bastide, R. Taoull and L. Lakhal, "Efficient Mining of Association Rules Using Closed Itemset Lattices," Information Systems, 1999.
[10] L.  Zhuang  and  H.  Dai,  "A  Maximal  Frequent  Itemset Approach  for  Web  Document  Clustering,"  in 4th International  Conference  on  Computer  and  Information Technology , 2004.
[11] R. Walpole, Intoduction to Statistics, New York: Macmillan Publishing Co. Inc, 1995.