## pISSN: 2442-3386 eISSN: 2442-4293
Vol 1 No 1 January 2015, 61 - 72

## HYPERGRAPH-PARTITIONING PADA CO-AUTHORSHIP GRAPH UNTUK
PENGELOMPOKAN PENULIS BERDASARKAN TOPIK PENELITIAN
Daniel Swanjaya 1 ,  Chastine Fatichah 2 , Diana Purwitasari 3
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri swanjayadaniel@email.com
2, 3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya chastine.fatichah@email.com , diana.purwitasari@email.com

## ABSTRAK
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 tiga tahap yaitu ekstraksi topik penelitian, pembentuksn 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.
Kata kunci: Graph Clustering, Latent Dirichlet Allocation, Co-Authorship Graph, Hypergraph Partitioning

## Abstract
Research topics can be seen from Abstraction research documents, for example, reports Scientific Writing (KTI) in the form of Final Project, Thesis and Dissertation. Research Topics of KTI is a collection of important words that indicate the area / field of study of the KTI. A guided KTI some supervisor, and a lecturer normally would guide some particular topic. Some lecturers have the same field of research formed a research group within the Department, but some courses are lecturers who exhibit similarities field of research. At this thesis proposed a method  for  classifying  Writer  (Lecturer)  based  on  common  research  topics  in  Co-Authorship  Graph  using  the Hypergraph Partitioning, making it possible to create a research group within the scope of inter Programs or college level. The method is divided into three stages: extraction of research topics, pembentuksn Co-Authorship Graph, and grouping author. Extraction of research topics, get the topic of EI by Title and Abstract using Latent Dirichlet  Allocation  (LDA).  Formation  of  Co-Authorship  Graph,  where  the  nodes  are  the  author,  edge  is  the collaborative relationship and similarity / resemblance of research topics, and the weighting edge is Jaccard and cosine  values similary  research  topics  between  author.  Grouping  Writers  on  Co-Authorship  Graph  using  the Hypergraph Partitioning. Test method uses data from the Research Institute of Research and Community Service (LPPM) ITS. Grouping the results are validated using the Silhouette and Entropy. The final results showed that the grouping has been formed group Authors whose members come from the Department or a different field, with high similarity topic.
Keywords: Graph Clustering, Latent Dirichlet Allocation, Co-Authorship Graph, Hypergraph Partitioning

## I. P ENDAHULUAN
Setiap  karya  tulis  pasti  memiliki  topik pembicaraan, demikian pula  dengan  Karya  Tulis Ilmiah (KTI)  di  perguruan  tinggi yang memiliki
minimal satu topik, yang umumnya disebut sebagai topik  penelitian.  Karya  yang termasuk  KTI  adalah Skripsi/Tugas Akhir, Tesis dan Disertasi. Pada karya tulis, umumnya  diberikan  informasi kata  kunci (keyword) untuk  merepresentasikan  kata  penting

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 62 - 72
dalam karya tulis tersebut, tetapi informasi tersebut belum dapat dijadikan  acuan sebagai  topik penelitian, kata  kunci  umumnya  hanya  digunakan untuk  membantu  pencarian  KTI  pada  sistem informasi  perpustakaan.  Untuk  menemukan  topik pada KTI pembaca harus  membaca  keseluruhan isi karya tulis, tetapi hal tersebut membutuhkan waktu yang lama. Selain kata kunci terdapat juga informasi Abstraksi  yang  berisi  uraian  singkat dari  isi penelitian secara menyeluruh. Topik penelitian bisa dapat  ditemukan  pada  Abstraksi,  tetapi  untuk menemukan topik penelitian karya tersebut pembaca juga harus membaca abstraksi sepenuhnya, padahal terkadang  pembaca  tidak  mempunyai  waktu  yang singkat.
Informasi topik penelitian pada karya tulis dalam bentuk  digital  dapat  diperoleh  dengan  beberapa metode. Penelitian  [5] mengusulkan  metode  untuk identifikasi topik menggunakan Hypergraph Partitioning.  Ekstraksi  topik  dilakukan  untuk mengumpulkan kata-kata kunci yang ada pada suatu koleksi  dokumen  sehingga  dapat  digunakan  untuk mengenali topik. Hubungan antar kata dalam koleksi dokumen  dimodelkan  menjadi suatu Hypergraph dengan  kata-kata  sebagai  node  dan  kekuatan hubungan  antar  kata  sebagai edge yang  memiliki bobot  (weighted edge).  Partisi  dilakukan  dengan metode Hypergraph Partitioning dengan memotong graph yang ada menjadi sub-sub graph yang berisi kata-kata  kunci  (keyword)  untuk  mengenali  topik. Uji  coba  dilakukan  untuk  mengukur  tingkat ketepatan  identifikasi  topik  menggunakan  data  set standard  20  Usenet  newsgroups milik UCI  KDD Archive,  sejumlah  108  dokumen  berbahasa  Inggris dengan  4  kategori  topik  dan  8  kategori  subtopik. Hasilnya  pada  tiap  partisi  dapat  dikenali  topik  apa yang sedang dibicarakan. Penentuan topik dari suatu dokumen  secara  otomatis  dapat  dilakukan  dengan metode  ekstraksi  topik,  beberapa  penelitian  berita berbahasa Indonesia ataupun asing sebagai percobaannya.
Penelitian [8] menggunakan Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) untuk mengelompokkan kata-kata ke dalam topik-topik yang belum diketahui (latent), kemudian menggunakannya untuk mengklasterkan dokumen. [1] menggunakan Latent Semantic  Analysis  (LSA)  dan  Singular  Value Decomposition  (SVD)  untuk  mengekstraksi  topik- topik  utama  harian  dari  kumpulan  dokumen  berita online berbahasa Indonesia.
Penelitian  [9] mengusulkan  metode  untuk pengurutan  kalimat  berdasarkan  topik  kata  kunci menggunakan  LDA.  Metode  yang  diusulkan
memiliki  tiga  tahapan.  Pertama,  mengelompokkan kalimat-kalimat pada setiap dokumen menggunakan similarity  histogram  clustering (SHC).  Kedua, merangking cluster yang  terbentuk  menggunakan cluster  importance.  Ketiga,  menyusun  kalimat representatif  yang  dipilih  dan  disusun  berdasarkan indentifikasi  topik  menggunakan  LDA.  Pengujian metode menggunakan data DUC 2004 dan dianalisa menggunakan  ROUGE-1  dan  ROUGE-2.  Kalimat ringkasan yang dihasilkan koheren (bertalian secara logis)  sehingga  waktu  untuk  membaca  ringkasan lebih singkat.
Dosen  pembimbing  yang  membimbing  Tugas Akhir/Skripsi,  Tesis  atau  Disertasi  membimbing sesuai  dengan  keahlian  mereka.  Pada  karya  yang dihasilkan  oleh  Mahasiswa,  Dosen  Pembimbing juga dianggap sebagai Penulis. Beberapa karya tulis merupakan  gabungan  dari  beberapa  disiplin  ilmu, sehingga  melibatkan beberapa Dosen Pembimbing, kerjasama  ini  sering  disebut  sebagai  kolaborasi. Kolaborasi  yang terjalin  ini  memiliki  konsistensi, dimana  masing-masing  memiliki  pasangan  yang tetap sesuai dengan bidang penelitian yang diminati. Dosen-dosen  yang  memiliki  kesamaan/kemiripan keahlian  dan  sering  berkolaborasi  ini  membentuk kelompok  penelitian  atau  grup riset  dalam  lingkup Jurusan.  Tetapi  di  beberapa  Jurusan  lain  pada perguruan  tinggi  yang  sama  juga  terdapat  topik penelitian  atau  bidang  riset  yang  sama  atau  mirip, sehingga  memungkinkan  untuk  membentuk  grup riset antar Jurusan.
Untuk  menggambarkan  hubungan antar  Dosen dalam  hal  penulisan  karya  tulis,  digunakan  Graf dimana node-nya  Penulis  dan edge-nya  adanya karya  tulis  yang  pernah  ditulis  bersama,  Graf  ini disebut Co-Authorship  Graph.  Pada  tahun  2008, penelitian [12] membuat Co-Authorship Graph yang disebut  graf  komunikasi,  data  yang  digunakan adalah  Jurnal  Penelitian  dan  Pengembangan Pertanian (Jurnal Litbang Pertanian) serta Indonesian  Journal  of  Agricultural  Science (IJAS) tahun 2005-2006, dimana informasi yang digunakan adalah  nama  penulis  dan  makalah  yang  dihasilkan oleh  minimal  dua  penulis.  Pada  hasil  penelitian diketahui  tingkat  kolaborasi  peneliti  bidang pertanian  dan  peneliti  yang  sering  berkolaborasi merupakan  peneliti  yang  produktif  dan  merupakan titik sintetis bila dibandingkan dengan peneliti yang jarang atau  tidak berkolaborasi, serta  menunjukkan bahwa  jaringan  komunikasi  antar  peneliti  melalui artikel  ilmiah  yang  dipublikasikan  pada  Jurnal Litbang Pertanian dan IJAS tergolong tinggi/produktif.

## pISSN: 2442-3386 eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 63 - 72
Nhut T.H, dkk (2013) memanfaatkan Co-Authorship Graph untuk  memprediksi  topik  dari  sebuah makalah  (paper).  Mereka  memiliki  asumsi  bahwa makalah  yang  bertetanggaan  pada Co-Authorship Graph memiliki topik yang sama dan topik makalah yang  akan  dipresiksi  bergantung  pada  topik-topik makalah  yang  terhubung  dengan  makalah  tersebut. Dengan  menggunakan  data  ILPnet2  yang  berisi tentang informasi makalah dari ILP (Inductive Logic Programming)  tahun  1970  sampai  dengan  2003. Dari Co-Authorship Graph yang terbentuk diketahui adanya komunitas ilmiah atau grup riset dari penulis makalah tersebut, pasangan penulis yang produktif. Tetapi  keberhasilan  metode Fast  Algorithm ini sangat dipengaruhi oleh tingkat kepadatan ketetanggaan pada Co-Authorship Graph.

## Pengelompokkan  Penulis  pada Co-Authorship
Graph dapat  dilakukan  dengan  metode clustering yang ada, diantaranya Qi Y (2011) menganalisa dan mengekstrak  grup  riset  dari co-authorship  network pada Oncology di  Cina.  Dengan  menggunakan centrality,  component analysis,  K-Core,  M-Slice, Hierarchical Clustering analysis dan Multidimensional  Scaling  analysis.  Pengujian menggunakan data dari 10 Core Chinese Oncology journals antara tahun 2000 sampai 2009. Tujuannya untuk  menganalisa  kerja  sama  grup  riset  pada co- authorship  network Chinese  Oncology,  memilih kelompok  penelitian  yang  paling  produktif  dan setiap individu dalam grup riset Chinese Oncology. Manfaat  metode  ini  adalah  memberikan  saran kepada pembuat kebijakan untuk membangun sistem yang lebih efisien untuk mengelolan dan membiayai penelitian Chinese Oncology ke depannya.
Penelitian  [2]  mencari  komunitas  penulis  dan hubungannya  berdasarkan co-authorship  network, menggunakan  dua  dataset,  CiNii,  informasi bibliografi  tentang  publikasi  ilmiah  Jepang  sejak tahun 1886,  dan  DBLP,  informasi  bibliografi publikasi  ilmiah  di  bidang  Ilmu  Komputer  tahun 1986 sampai dengan 2012. Informasi yang ada pada masing-masing  bibliografi  adalah  nama  publikasi, nama  penulis,  nama  jurnal,  tanggal  publikasi  dan kutipannya.  Dari  data  tersebut  dibangun  masing- masing co-authorship  network-nya dengan  tidak mengikutsertakan  penulis  yang  memiliki  jumlah karya  kurang  dari t.  Kemudian  menggunakan metode yang dikembangkan oleh [4] yaitu heuristic method berdasarkan  pada modularity  optimization, untuk menemukan komunitas penulis yang ada pada kedua co-authorship  network tersebut.  Hasilnya
didapatkan  bahwa  aspek  yang  mempengaruhi karakteristik sebuah komunitas adalah total ukuran, diameter,  radius, density, average  degree,  jumlah sisi  dalam  grup,  jumlah  sisi  luar  grup,  rasio InDegree-OutDegree, identifikasi node yang paling penting  berdasarkan  degree-nya,  mengidentifikasi bidang studi dan Identifikasi penulis.
Pengelompokkan  Penulis  yang  ada  sampai  saat ini hanya berdasarkan kolaborasi Penulis, kesamaan atribut karya yang dibuat (jaccard), hasil pengelompokkan hanya beranggotakan Penulis yang pernah  berkolaborasi  saja,  tetapi  dari  hasil  tersebut terdapat  juga  beberapa  Penulis  yang  memiliki kesamaan  topik  karya  tulis,  yang  tersebar  pada beberapa  kelompok.  Diharapkan  apabila  Penulis- Penulis  yang  memiliki  kesamaan  topik  dapat dikelompokkan  maka  dapat  dibuat  grup  riset  atau grup  Penulis  baru  sehingga  dapat  meningkatkan produktifitas  Penulis  dan  mencegah  terjadinya kesamaan karya tulis.
Topik  Penelitian  pada  beberapa  Jurusan  atau Program  Studi  memiliki  kemiripan  atau  kesamaan, sehingga  memungkinkan  untuk  mengelompokkan Dosen  yang  memiliki  topik  penelitian  yang  mirip sehingga didapatkan grup penelitian yang merupakan kolaborasi antar jurusan. Pada Tesis ini diusulkan  penggunaan Hypergraph Partition pada Co-Authorship  Graph untuk  mengelompokkan Penulis  berdasarkan  topik  penelitian.  Usulan  ini dibagi menjadi tiga tahap, ektraksi topik penelitian, pembentukan
Co-Authorship Graph dan pengelompokkan
Penulis menggunakan Hypergraph-Partitioning. Pada tahap ekstraksi topik penelitian  dilakukan  proses  pembersihan  pada  data Dokumen (Judul dan Abstraksi KTI) yang kemudian diekstraksi  menggunakan  LDA  sehingga  didapat probabilitas  topik  Dokumennya,  kemudian  dibuat representasi  probabilitas  topik  dari  tiap  Penulis berdasarkan data Penulis Dokumen dan probabilitas topik  dokumen.  Pada  tahap  pembentukan Co- Authorship  Graph,  koefisien  Jaccard  antar  Penulis, yang  merepresentasikan  kolaborasi  atau kerjasama, dan  similaritas  topik  penelitian  antar  Penulis digunakan untuk menentukan bobot hubungan antar Penulis, yang kemudian digunakan untuk membuat Co-Authorship  Graph dimana node-nya  adalah Penulis dan edge-nya adalah adanya kesamaan/kemiripan  antar penulis.  Pada  tahap pengelompokkan  Penulis, Hypergraph-Partitioning multilevel digunakan  untuk  mempartisi node-node pada co-aouthorship  graph,  sehingga  terbentuk

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 64 - 72
kelompok-kelompok Penulis.  Data  yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  data  Karya  Tulis  Ilmiah Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat (LPPM) ITS Surabaya sebanyak 10.722 KTI dari 22 Jurusan, dan evaluasi hasil pengelompokan menggunakan entropy dan Silhouette coefficient.

## II. D ATASET
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data  Karya  Tulis  Ilmiah  yang  ada  di  Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) ITS Surabaya,  yang  terdiri  dari  lima  Fakultas  yaitu, Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan (FMIPA),  Fakultas  Teknologi  Industri  (FTI), Fakultas  Teknik  Sipil  dan  Perencanaan  (FTSP), Fakultas  Teknologi  Kelautan  (FTK),  Fakultas Teknologi  Informasi  (FTIF). Informasi  KTI  yang digunakan  adalah  Judul  karya  tulis  (Title),  Dosen Pembimbing  1  (Author_1),  Dosen  Pembimbing  2 (Author_2),  Dosen  Pembimbing  3  (Author_3), Abstraksi karya tulis (Abstact).
Seperti  yang  ditunjukkan  Tabel  1  dan  Tabel  2, banyaknya  karya  tulis  yang  digunakan  berjumlah 10.722  data  yang  berasal  dari  22  Jurusan,  dimana ada  6.809  karya  tulis  yang  dibimbing  oleh  seorang dosen, 3.859 oleh 2 dosen dan 54 oleh 3 dosen.

## III. D ASAR T EORI
Pada  bagian  ini  menjelaskan  dasar  teori  yang berhubungan  dengan  penelitian  yang  diusulkan meliputi, Latent Dirichlet Allocaton dan Hypergraph Partitioning.

## A. Latent Dirichlet Allocaton
Beberapa  metode  untuk  mengekstrak  topik adalah Latent Semantic Analysis (LSA),

## Probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA) dan
Latent  Dirichlet  Allocation (LDA).  Pada  metode LSA  saat  mengekstraksi  topik  memperhatikan adanya sinonim (arti kata sama) dan polisemi (kata yang  mempunyai  banyak  arti),  hal  ini  menjadi kelemahan  dari  LSA  karena  harus  membangun kamus  sinonim  dan  polisemi  terlebih  dahulu. Metode  pLSA  adalah  perkembangan  dari  LSA, dengan  menambahkan  model  probabilistik,  tetapi untuk  menggunakan  pLSA  kita  harus  menyusun urutan dokumen dengan benar, apabila tertukar akan memberikan hasil yang berbeda. LDA menyempurnakan pLSA dengan membuang ketergantungan  pada  urutan  dokumen.  Permodelan LDA terdapat pada Gambar 1.

## T ABEL I

## BANYAK KARYA TULIS PADA TIAP JURUSAN DI ITS SURABAYA
Jurusan Banyak Karya Tulis Fisika 270 Matematika 328 Statistika 615 Kimia 299 Biologi 151 Teknik Mesin 1.026 Teknik Elektro 1.544 Teknik Kimia 575 Teknik Fisika 558 Teknik Industri 581 Teknik Material Dan Metalurgi 200 Teknik Sipil 1.145 Arsitektur 423 Teknik Lingkungan 424 Desain Produk 347 Teknik Geomatika 159 Perencanaan Wilayah Kota 170 Teknik Perkapalan 282 Teknik Sistem Perkapalan 358 Teknik Kelautan 299 Teknik Informatika 639 Sistem Informasi 329 Total 10.722
Pada level pertama, terdapat parameter α dan β. Parameter  α  merupakan  distribusi Dirichlet untuk distribusi  toipik  pada  satu  dokumen,  secara  umum nilainya adalah 50/K, dimana K adalah banyak topik. Parameter  β  merupakan  distribusi Dirichlet untuk distribusi  kata  dalam  satu  topik.  Parameter- parameter  tersebut  di-sample satu  kali  pada  saat proses  me-generate corpus.  Pada  level  kedua, variabel  θ  menunjukkan  distribusi  masing -masing

## pISSN: 2442-3386 eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 65 - 72
topik  pada  masing-masing  dokumen.  Pada  level ketiga,  variabel  z  merupakan  topik-topik  yang terdapat  di  dalam corpus,  sedangkan  variabel  w merupakan kata-kata yang terdapat di dalam corpus. Variabel-variabel  tersebut  di-sample satu  kali  pada masing-masing kata dan masing-masing dokumen.

## B. Hypergraph Partitioning
Proses membagi sebuah graf G menjadi beberapa himbpunan yang saling lepas. Jika graf G = {V, E} dan partisi P = {S 1 , S 2 , S 3 , ... , S n } dimana S adalah himpunan yang berisikan n partisi, maka representasi dari v terhadap p didefinisikan sebagai r(v|p)  =  (d(v,S 1 ),  d(v,S 2 ),  d(v,S 3 ), ...  d(v,S n )).  Pada graf yang memiliki jumlah node banyak, tidak dapat dilakukan secara langsung karena akan mengakibatkan  kompleksitas  perhitungan  akan sangat  tinggi,  oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  tiga tahap  untuk  melakukan  proses  partisi  pada  graf berukuran besar, seperti pada Gambar 2.

## T ABEL II
B ANYAK KARYA TULIS BERDASARKAN
BANYAKNYA PENULIS , TANPA MAHASISWA Jumlah Penulis Jumlah Karya 1 6.809 2 3.859
3 54 Total 10.722 α θ Z W β topic distribution topic word word distribution N M

## Gambar 1. Permodelan LDA

## C. Hypergraph Partitioning
Proses membagi sebuah graf G menjadi beberapa himbpunan yang saling lepas. Jika graf G = {V, E} dan partisi P = {S 1 , S 2 , S 3 , ... , S n } dimana S adalah himpunan yang berisikan n partisi, maka representasi dari v terhadap p didefinisikan sebagai r(v|p)  =  (d(v,S 1 ),  d(v,S 2 ),  d(v,S 3 ),  ...  d(v,S n )).  Pada
graf yang memiliki jumlah node banyak, tidak dapat dilakukan secara langsung karena akan mengakibatkan  kompleksitas  perhitungan  akan sangat  tinggi,  oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  tiga tahap  untuk  melakukan  proses  partisi  pada  graf berukuran besar, seperti pada Gambar 2.
Pertama,  fase  coarsening,  Graf  G  disederhakan menjadi  dua  bagian  menggunakan  algoritma Maxima  Matching,  Kedua  dilakukan  proses  Partisi menggunakan algoritma Fiduccia-Mattheyeses sehingga edge yang terpotong seminimal  mungkin, Terakhir  fase uncoarsening ,  pada  tahap  ini  node hasil  dari  fase  coarsening  yang  telah  terkelompok dibuka kembali.
1. Maxima Matching (Greedy) Algoritma Maxima  Matching didefinisikan sebagai berikut:
 Untuk  tiap  node cari  tetangga  yang  memiliki bobot paling tinggi, dimana node tetangga bukan node pasangan dari node lainnya.
 Kelompokkan node yang berpasangan.
Hitung  bobot  antar  kelompok,  bobot  terbesar  dari bobot antar node yang berpasangan.
 Lakukan  hingga  tidak  ada kelompok  yang  bisa dikelompokkan atau terbentuk dua kelompok.
Corpus Documents Document Word-1 Word-2
Word-3 ... Word-n Words
Gambar 2. Hubungan Corpus, Documents, Document dan Words.
2. Algoritma Fiduccia-Mattheyeses Algoritma Fiduccia-Mattheyeses, FM [6] adalah algoritma bisection Partitioning yang  bersifat heuristic.  Algoritma  ini  menerapkan  konsep menukar  per-satu node pada  setiap  iterasinya.  FM dimulai  dengan initial Partitioning, node – node dengan algoritma Gredy dikelompokkan menjadi 2. Pada awal proses semua node bebas untuk bergerak (unlocked),  dan  setiap  kemungkinan  pergerakan ditandai  dengan gain.  Secara  berulang, node yang memiliki gain terbesar dengan status unlocked akan dipindah  posisi  partisinya  dan  kemudian  dikunci (locked),  kemudian  hitung  ulang  nilai gain semua node. Langkah-langkahnya :
a. Inisiasi semua node = unlocked.
b. Beri label pada kedua partisi, KIRI dan KANAN.
c. Selama ada node = unlocked, lakukan,
1) Hitung nilai gain ( ∆ ) tiap node pada partisi KIRI, untuk setiap node yang unlocked.

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 66 - 72
2) Cari  node  yang  memiliki  nilai  gain  terbesar pada partisi pertama, misal α.
3) Pindahkan α ke partisi KANAN.
4) α = locked.
5) Hitung  nilai  gain  tiap  node  pada  pastisi KANAN, untuk setiap node yang unlocked.
6) Cari  node  yang  memiliki  nilai  gain  terbesar pada partisi kedua, misal β.
7) Pindahkan β ke partisi KIRI.
8) β = locked.
9) Hitung  jumlah  bobot  dari edge yang terpotong, akibat perpindahan α dan β.
d. Solusi adalah kondisi saat α dan β yang memiliki jumlah  bobot  dari edge yang  terpotong  paling besar ditukar.
Dimana :
Nilai gain tiap node. ∆ =
−
. FS(α) =  jumlah  bobot  dari edge yang menghubungkan  node  α  dengan  node - node yang  ada di luar partisi dimana node α berada.
TE(α) =  jumlah  bobot  dari edge yang menghubungkan  node  α  dengan  node - node  yang  ada  di  dalam  partisi  dimana node α berada.

## 3. Uncoarsening
Pada  tahap  coarsening  setahap  demi  setahap dilakukan  penggabungan  hingga  terbentuk  dua kelompok atau partisi, setelah dilakukan Balancing dengan Algoritma Fiduccia-Mattheyeses, dilakukan uncoarsening yaitu kebalikan dari coarsening, yaitu melakukan penyesuaian akibat dari proses Balancing, pertukaran node, untuk semua pengelompokkan  pada  tahap  coarsening,  setelah proses  penyesuaian  selesai  dilakukan,  maka dilakukan  proses Balancing untuk  child  dari kelompok induknya.

## IV. M ETODOLOGI
Pada  penelitian  ini  diusulkan  penggunaan Hypergraph Partition pada Co-Authorship  Graph untuk  mengelompokkan  Penulis  berdasarkan  topik penelitian.  Usulan  ini  dibagi  menjadi  tiga  tahap, ektraksi topik penelitian, pembentukan Co- Authorship  Graph dan  pengelompokkan  Penulis menggunakan Hypergraph-Partitioning.
1. Ekstraksi topik penelitian dengan LDA Pada praproses seperti yang ditunjukan Gambar
3,  Dokumen  yang  berupa  teks  dibersihkan  dengan cara Case  folding,  Filtering, Stemming, Stoplist removal, Terms extraction, Weighting.
Langkah  berikutnya  adalah  ekstraksi  topik  dari Dokumen-Dokumen yang telah dibersihkan menggunakan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA),
sehingga  dihasilkan  probabilitas  setiap term terhadap topik dan probabilitas setiap topik terhadap Dokumen.  Dari  probabilitas  setiap term terhadap topik,  didapatkan term yang  dominan  pada  tiap topik,  dan  dari  probabilitas  setiap  topik  terhadap Dokumen  didapat  Topik  dominan  dari  tiap Dokumen. Berdasarkan informasi Penulis Dokumen dan  probabilitas  setiap  topik  terhadap  Dokumen, didapatkan  representasi  probabilitas  topik  terhadap Penulis.  Probabilitas  topik  dari  tiap  Penulis didapatkan  dari  jumlah  probabilitas  topik  tiap Dokumen  yang  ditulis  oleh  Penulis  tersebut, kemudian  jumlah  probabilitas  topik  dinormalisasi sehingga  total  dari  probabilitas  tiap  topik  dari seorang Penulis adalah satu.
2. Pembentukan Co-Authorship Graph Co-Authorship Graph
digunakan untuk menggambarkan  hubungan  antar  Penulis,  dimana Penulis  sebagai node dan  hubungan  antar  penulis sebagai edge.  Bobot edge ditentukan  dari  nilai kesamaan  (cosine  similarity)  antar  topik  penelitian Penulis  dan  koefisien  Jaccard  kerjasama  antar Penulis.  Koefisien jaccard penulis  adalah  nilai perbandingan  jumlah  karya  tulis  hasil  kolaborasi kedua  Penulis  dengan  total  jumlah karya  tulis masing-masing  penulis.  Pada  persamaan  1  formula jaccard dimodifikasi dengan menambahkan konstanta,  1,  untuk  menghindari  adanya  nilai  0 akibat  dari  tidak  adanya  kerjasama  antar  Penulis. Kesamaan topik dari kedua penulis didapatkan dari nilai cosine similarity dari vector probabilitas topik terhadap Penulis dari masing-masing Penulis.
Gambar 3. Proses ekstraksi Topik Penelitian

## pISSN: 2442-3386 eISSN: 2442-4293
Vol 1 No 1 January 2015, 67 - 72
Probabilitas Topik Penulis (topik x penulis) Bobot Edge Dokumen & Penulis Jaccard Jaccard Penulis Coauthorship graph Cosine Similarity Normalisasi Matriks Cosine Simimilarity Normalisasi Matriks Jaccard Gambar 4. Pembentukan Co-Authorship Graph. ( , )
= ( ) ( ) + ( ) − ( ) + 1 (1 ) ( , ) = .
| | | | (2 )
( , ) = × ( , )
+ (1 − ) × ( , )
(3 )
Sebelum menentukan bobot edge, nilai Similarity dan Jaccard dinormalisasi terlebih dahulu, sehinnga nilainya mempunyai jangkauan 0 hingga 1. Kemudian dipilih sebuah nilai konstanta, c, sebagai nilai perbandingan komposisi antara kesamaan topik dengan  kerjasama.  Dengan  menggunakan  nilai konstanta, c,  similaritas  dan  jaccard  yang  sudah dinormalisasi  didapatkan  nilai  bobot edge yang merepresentasikan nilai relasi antar Penulis, seperti pada  Persamaan  3.  Pembentukan  Co-Authorship Graph terdapat pada Gambar 4.
3. Pengelompokkan menggunakan Hypergraph- Partitioning
Proses  pengelompokkan  Penulis  terdiri  dari  3 tahap.  Coarsening,    inisiasi  partisi  dimana  semua node dikelompokkan menjadi 2 kelompok atau lebih jika  pada  saat  pengelompokkan  terdapat  beberapa
kelompok yang tidak memiliki hubungan. Balancing menggunakan algoritma Fiduccia-Mattheyses, meminimalis  banyak edge yang  terpotong  setelah dilakukan  inisiasi  partisi. Uncoarsening ,  dengan merujuk  pada  tahapan  Coarsening  dilakukan Balancing pada  setiap  pasangan  partisi  dengan penyesuaian  dari  proses Balancing dari  partisi sebelumnya.  Setelah  tahap Uncoarsening selesai, berikutnya  menentukan  maksimal  banyak  anggota dari  tiap  kelompok,  untuk  mendapatkan  kelompok Penulis. Proses ini ditunjukan pada Gambar 5.

## V. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian penelitian ini dilakukan dengan tiga pengujian dan dievaluasi menggunakan Entropy dan Silhouette Coefficient.

## A. Entropy
Entropy adalah suatu parameter yang menunjukkan tingkat kemurnian dari klaster yang terbentuk. Entropy (Zhao, 2001) dihitung berdasarkan matriks confusion hasil klasterisasi dalam persamaan :
( ) = − 1 log log (4)
= ( )
(5)
Dimana,
( ) : Nilai Entropy Cluster ke-i
: Banyak class pada GroudTruth.
: Banyak anggota cluster ke-i yang termasuk class ke-j
: Banyak anggota cluster ke-i
: Banyak seluruh anggota.
: Banyak cluster.
Semakin  tinggi  nilai  Entropy,  maka  semakin  baik kualitas kelompok yang terbentuk

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 68 - 72

## Gambar 5. Pengelompokkan Penulis menggunakan Hypergraph-Partitioning

## B. Silhouette
Silhouette  coefficient mengkombinasikan  ide cohesion  dan separation  untuk  validasi  hasil klastering. Cohesion digunakan  untuk  mengukur seberapa  dekat  hubungan  objek-objek  pada  klaster yang sama. Sedangkan separation digunakan untuk mengukur seberapa berbeda atau terpisahnya sebuah klaster  dari  klaster  lainnya.  Sedangkan Silhouette coefficient sendiri  digunakan untuk  mengukur kualitas klaster yang dihasilkan sekaligus mengindikasikan derajat  kepemilikan  setiap  objek yang berada di dalam klaster. Nilai Silhouette setiap objek dengan persamaan :
Nilai Silhouette akan  mengindikasikan  derajat kepemilikan tiap objek ditampilkan pada Tabel 3.
( ) = max ( , )
(6)
)) ( ), ( max( ) ( ) ( = x b x a x b x a S i  (7) T ABEL III
I NTEPRESTASI NILAI S ILHOUETTE O BYEK S(x) Intepretasi Negatif Menunjukkan  overlapping  struktur  yang tinggi,  bahwa  x  berada  dekat  dengan  objek lain  di  klaster  B,  bukan  A,  klaster sebelumnya. Atau bisa dikatakan x seharusnya tidak berada di dalam klaster A.
0 Menunjukkan  x  adalah  irisan  dari  klaster  A dan B.
Positif
Menunjukkan x memang milik klaster A.
C. Uji coba 1 : Pengaruh konstanta, c, terhadap model graf
Pada  uji  coba  ini,  pengaruh  nilai c pada perhitungan  bobot  edge,  persamaan  3,  yang digunakan untuk membentuk Co-Authorship Graph, terhadap hasil pengelompokkan Penulis
menggunakan Hypergraph-Partitioning.  Data  yang digunakan  untuk  pengujian  ini  adalah  Dokumen Jurusan Teknik Informatika, FTIf, ITS Surabaya dari tahun  2006  sampai  2013,  sebanyak  639  Dokumen dan  35  Penulis.  Pada  ekstraksi  topik  Dokumen digunakan K = 12 Topik, α = 2 dan β = 0,05.
T ABEL IV

## N ILAI A VERAGE S ILHOUETTE W IDTH , PADA UJI
COBA 1. c Average Silhouette Width 0,1 0,064 0,2 0,099 0,3 0,113 0,4 0,144 0,5 0,203 0,6 0,106 0,7 0,117 0,8 0,113 0,9 0,129
Nilai c yang digunakan untuk menghitung bobot edge  adalah  0,1  sampai  0,9,  masing-masing  bobot digunakan untuk membentuk graf. Setiap graf yang terbentuk dikelompokkan menggunakan Hypergraph-Partitioning, dimana pada uji coba ini banyak  anggota cluster maksimalnya adalah  8 Penulis,  dan  banyak cluster yang  dihasilkan sebanyak  5  kelompok.  Tabel  4  merupakan  nilai ASW dari pengelompokkan graf yang dibentuk dari
Hasil  pengelompokkan  Penulis  menggunakan Hypergraph-Partitioning pada ujicoba ini menunjukkan bahwa bobot yang menggunakan nilai c =  0,5  menghasilkan  nilai  rata-rata Silhouette terbesar  yaitu  sebesar  0,203,  dan c =  0,1 menghasilkan  nilai  rata-rata Silhouette terkecil sebesar 0,064.
Pada  hasil  pengelompokkan  dengan c =  0,5, Cluster  ke-1  mempunyai  nilai Silhouette Cluster tertinggi  sebesar  0,3,  hal  ini  menunjukkan  bahwa antara  Cluster  ke-1  dengan cluster lainnya  terpisah dengan baik (well-separated). Anggota Cluster ke-1 masing-masing  mempunyai  nilai  positif,  hal  ini mengindikasikan bahwa seluruh anggotanya terkelompok  dengan  baik.  Berdasarkan  nilai Silhouette anggota,  pak  Arya  mempunyai  nilai tertinggi,  hal  ini  mengungkapkan  bahwa  tingkat persamaan pak Arya dengan ketujuh Penulis lainnya

## pISSN: 2442-3386 eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 69 - 72
sangat baik. Nilai Silhouette dari pak Yudhi adalah yang  terkecil  pada Cluster  ke-1,  hal ini mengungkapkan  bahwa  tingkat  persamaan  pak Yudhi dengan ketujuh Penulis lainnya kurang baik.
Cluster  ke-4  mempunyai  nilai Silhouette Width terkecil,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa  diantara kelima cluster,  Cluster  ke-4  memiliki  keterpisahan yang  paling kecil  dengan cluster lainnya. Berdasarkan urutan nilai Silhouette anggota Cluster ke-4,  didapatkan  hubungan  diantara  keempat Penulis. a. Suhadi Lili (0,058) b. Imam Kuswardayan (0,055) c. Dwi Sunaryono (0,031) d. Riyanarto Sarno (0,030)
Keterkaitan  antar  anggota cluster kurang  baik karena mendekati nol, pada cluster ini pak Riyanarto memiliki  nilai  terkecil,  bahkan  terkecil  diantara semua  Penulis,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa tingkat  kesamaan  pak  Riyanarto  dengan  semua penulis tidak sigifikan terutama dengan pak Suhadi, pak Imam dan pak Dwi.
Pengelompokkan menggunakan c = 0,1 menghasilkan  pengelompokkan    dengan  nilai  rata- rata Silhouette terkecil  sebesar  0,064.  Pada pengelompokkan  ini  terdapat  satu  Penulis  dengan nilai Silhouette negatif,  pak  Fajar  Baskoro,  pada Cluster  ke-2.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  pak Fajar tidak seharusnya berada di Cluster ke-2 karena nilai  negatif  berarti intra-clusters similarity lebih kecil daripada inter-clusters similarity-nya.
Pada  pengujian  ini  nilai  rata-rata Silhouette berkisar  antara  0,064  sampai  0,203,  maka berdasarkan Rousseeuw (1987), hasil pengelompokkan  Penulis  dengan Hypergraph-
Partitioning masih  “ No  substantial  structure  has been  found ”  yang  berarti cluster yang  terbentuk tidak memiliki struktur yang alami.
Berdasarkan  pengujian  ini,  ternyata  nilai konstanta, c,  pada  perhitungan  bobot  memberikan pengaruh  terhadap  nilai  rata-rata Silhouette,  nilai terbesarnya diperoleh saat nilai konstanta, c, bernilai 0,5 atau seimbang, dan semakin kecil jika nilai c-nya semakin besar atau semakin kecil.
Sedangkan  pengaruh  variasi  nilai c pada perhitungan  bobot  memberikan  pengaruh  pada pengelompokkan, nilai c yang kurang dari 0,5 akan meminimalisir  kemungkinan  Penulis  mendapatkan nilai Silhouette negatif,  pada  nilai c =  0,1  satu Penulis, 0,2 tidak ada, 0,3 satu Penulis, dan 0,4 satu
Penulis. nilai c yang lebih dari 0,5 akan memberikan nilai Silhouette negatif lebih banyak daripada nilai c yang  kurang  dari  0,5,  pada  nilai c =  0,6  empat Penulis,  nilai c =  0,7  empat  Penulis,  nilai c =  0,8 empat Penulis, dan 0,9 tiga Penulis.
Pada  Penelitian  ini  didapat  kesimpulan  bahwa model  graf  yang  terbaik  diperoleh  dengan menggunakan  nilai c =  0,5  atau  dengan  kata  lain komposisi bobot kolaborasi dengan bobot kesamaan topik harus seimbang, sehingga menghasilkan hasil pengelompokkan yang baik.
D. Uji coba 2 : Pengaruh konstanta, c, perhitungan bobot edge terhadap hasil pengelompokkan
Pada  uji  coba  ini,  pengaruh  nilai  konstanta, c, pada perhitungan bobot, persamaan 3, terhadap hasil pengelompokkan  akan  diuji.  Pengujian  dilakukan dengan mengelompokkan Penulis dengan Hypergraph  Partitioning berdasarkan  bobot edge dari satu variasi nilai c.
Pengujian ini membuktikan bahwa dengan nilai c yang  tinggi,  bobot  untuk  kesamaan  topik  lebih besar  dari  bobot  kolaborasi,  akan  menghasilkan kelompok Penulis baru.
Data yang digunakan untuk pengujian ini adalah Dokumen  dari  Jurusan  Teknik  Informatika  saja, sebanyak  639  Dokumen  dan  35  Penulis.  dan  pada ekstraksi topik Dokumen digunakan 12 Topik, α = 2 dan β = 0,05.
Pada  ujicoba  ini  akan  dibandingkan  hasil pengelompokkan antara bobot yang menggunakan c =  0,1  dan c =  0,9.  Pada  pengujian  ini  didapatkan kesimpulan  bahwa  hasil  pengelompokkan  dari  graf yang  menggunakan  bobot  kesamaan  topik  yang lebih  besar  dari  bobot  kolaborasi,  memberikan kelompok baru dimana kesamaan topik anggotanya sangat  baik.  Tetapi  terdapat  kelompok  yang anggotanya  sama  antara  yang  menggunakan  bobot dengan  nilai c tinggi  dengan  nilai c rendah,  hal  ini disebabkan  dari  tingginya  kolaborasi  antar  Penulis dan  Dokumen  yang  dihasilkan  memiliki  topik dominan yang tetap.
E. Uji coba 3 : Perbandingan Hasil Pengelompokkan
Pada  Uji  Coba  ini,  hasil  dari  pengelompokkan dengan Hypergraph-Partitioning
akan dibandingkan  dengan  kelompok  Peneliti  dari  data LPPM  ITS  dan  divalidasi  menggunakan  Entropy.

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 70 - 72
Pengujian ini bertujuan untuk membuktikan asumsi bahwa dengan mengelompokkan Penulis berdasarkan kesamaan/kemiripan
topik memungkinkan  adanya  kolaborasi  baru  antar Jurusan.
Data Dokumen yang digunakan adalah Dokumen karya  tulis  di  lingkungan  ITS  Surabaya  berupa Skripsi,  Tesis dan  Disertasi  dari  5  Fakultas  yang terdiri dari 22 Jurusan seperti pada Tabel 1, dan 751 Penulis.  Pada  tahap  ekstraksi  fitur  digunakan  K  = 400 Topik, α = 2 dan β = 0,05, kemudian pada tahap pengelompokkan Penulis maksimal banyak anggota cluster adalah 8, dan menghasilkan 94 cluster. Hasil pengelompokkan yang digunakan pada pengujian ini adalah  Pengelompokkan  yang  memiliki  nilai  AWS terbesar. Pada Tabel 5, nilai rata-rata Silhouette yang tertinggi dicapai saat c = 0,9 sebesar 0,222.

## T ABEL V

## N
ILAI RATA - RATA S ILHOUETTE , PADA UJI COBA 3. c Silhouette 0,1 0,030 0,2 0,033 0,3 0,035 0,4 0,036 0,5 0,049 0,6 0,053 0,7 0,082 0,8 0,166 0,9 0,222

## VI. K ESIMPULAN
Term  dominan  pada  Probabilitas  kata  terhadap topik,  mampu  merepresentasikan  Topik  dengan baik, dan Topik dominan dari probabilitas topik terhadap  Dokumen  mampu  merepresentasikan Topik  dari  Penulis  Dokumen.  Nilai  konstanta, c, pada  perhitungan  bobot  edge  dari co-authorship graph mempengaruhi hasil pengelompokkan, dimana  nilai Average  Silhouette Width (ASW) terbaik diperoleh saat c = 0,5. Hasil pengelompokkan  dari  Graf  yang  dibentuk  dengan nilai c tertinggi  (c =  0,9)  mampu  membentuk kelompok  yang  anggotanya  memiliki  kesamaan topik. Pembentukan kelompok Peneliti yang ada di Lingkungan  ITS  Surabaya masih  berdasarkan  pada pertemanan pada lingkup Jurusan, dan hanya sedikit kelompok  yang  terbentuk  karena  kesamaan  topik. Hasil Pengelompokkan Penulis dengan lingkup lebih luas, pada penelitian ini digunakan data Dosen ITS Surabaya,  mampu  membentuk  kelompok  Penulis dengan anggota yang berasal dari beberapa Jurusan dengan kesamaan/kemiripan topik yang tinggi.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Ashari  N.,  “Ekstraksi  Topik  Utama  Harian
pada Portal Berita Indonesia Online menggunakan Singular Value Decomposition”. Skripsi Fakultas Matematika dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Universitas Indonesia (2012).
[2] Bento, Carolina, and Hideaki Takeda. "Finding Research Communities and their Relationships by  Analyzing  the  Co-authorship  Network." Information  Visualisation (IV),  2013  17th International Conference. IEEE, 2013.
[3] Blei, David M., Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan.  "Latent  dirichlet  allocation." the Journal  of  machine  Learning  research 3 (2003): 993-1022.
[4] Blondel,  V.D.,  et  al.  "Fast  unfolding  of communities  in  large  networks." Journal  of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2008.10 (2008): P10008.
[5] Diana P, and Gestyana A.R. "Identifikasi Topik pada Koleksi Dokumen Menggunakan Algoritma Pengklasteran Hypergraph Partitioning." Konferensi Nasional Sistem dan
Informatika 2011;  Bali,  November  12,  2011. 381-386.
[6] Fiduccia,  Charles  M.,  and  Robert  M.
Mattheyses.  "A  linear-time  heuristic  for improving network Partitions." Design Automation, 1982. 19th Conference on. IEEE,
1982.
[7] Hoang, N.T, Phuc D, and Hoang N.L. "A Fast Algorithm  for  Predicting  Topics  of  Scientific Papers  Based  on
Co-Authorship  Graph Model." Advanced Methods for Computational Collective Intelligence. Springer Berlin Heidelberg, 2013. 83-91.
[8] Ida  A.G.S.P.,  Diana  P.,  and  Daniel  O.S.. "Implementasi  Algoritma  Probabilistic  Latent Semantic  Analysis  Dalam  Pengklasteran
Dokumen  Berbasis  Topik".  Tugas  Akhir Fakultas Teknologi Informasi, Institut
Teknologi  Sepuluh  Nopember Surabaya (2011).
[9] Indra  L,  Daniel  S,  Arrie  K  and  Agus  ZA. “Multidocument  Summarization  Based  on Sentence  Clustering  Improved  Using  Topic Words”, Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi. Vol. 12, No. 2, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Agustus 2014.
[10] Karypis,  G,  et  al.  "Multilevel Hypergraph Partitioning: applications in VLSI domain." Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, IEEE Transactions on7.1 (1999): 69-
79.
[11] Papa,  David  A.,  and  Igor  L.  Markov.
"Hypergraph Partitioning and
pISSN: 2442-3386 eISSN: 2442-4293

## Vol 1 No 1 January 2015, 71 - 72
clustering."Approximation  algorithms  and metaheuristics (2007): 61-1.
[12] Vivit W.R. "Kolaborasi dan Graf Komunikasi Artikel Ilmiah Peneliti Bidang Pertanian: Studi
Kasus pada
Jurnal
Penelitian
dan
Pengembangan  Pertanian  serta  Indonesian
Journal  of  Agricultural  Science." Jurnal Perpustakaan  Pertanian Vol.  17,  Nomor  1, 2008
[13] Xiao,  H,  and  Thomas  Stibor.  "Efficient Collapsed Gibbs Sampling for Latent Dirichlet Allocation." Journal  of  Machine  Learning Research-Proceedings Track13 (2010): 63-78.
[14] Yu,  Q.,  Hongfang  S.,  and  Zhiguang  D. "Research  groups  of  oncology  co-authorship network in China." Scientometrics 89.2 (2011): 553-567

## Melek IT
Information Technology Journal. Vol 1 No 1 January 2015, 72 - 72
Halaman ini kosong Redaksi Melek IT