## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5559
Studi Bibliometrik Jurnal Media Informatika 2018-2022
Ronal Watrianthos 1,* , Ahmad Habin Sagala 1 , Rahmi Syafriyeti 1 , Yuhefizar 2 , Mesran 3
1 Universitas Al Washliyah, Rantauprapat, Indonesia
2 Politeknik Negeri Padang, Padang, Indonesia
3 Universitas Budidarma, Medan, Indonesia Email: 1,* ronal.watrianthos@gmail.com@gmail.com, 2 ahmadhabinsagala16@gmail.com, 3 rahmi@univalabuhanbatu.ac.id, yuhefizar@pnp.ac.id, 4 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ronal.watrianthos@gmail.com@gmail.com
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  analisis  bibliometrik  terhadap  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma  (MIB) periode tahun 2018-2022 menggunakan database Dimensions. Periode tersebut menghasilkan 683 publikasi yang kemudian menjadi data set dalam penelitian ini. Data set dianalisis menggunakan Bibliometrix R-package Biblioshiny dan tren penelitian dipetakan menggunakan visualisasi VOSviewer. Hasil menunjukkan indeks kolaborasi pada jurnal MIB memiliki nilai yang cukup dan cenderung rendah, meskipun tingkat pertumbuhan tahunan sebesar 79,08% terlihat sangat signifikan. Jumlah kutipan selama lima tahun hanya  berjumlah 157,  sehingga  rata-rata  kutipan  per  artikel  adalah  0,22.  Rerata  FCR  adalah  0,16,  yang menunjukkan sitasi yang jauh di bawah rata-rata. Hasil pengujian terhadap dalil Lotka untuk produktivitas penulis, pada periode ini terdapat perbedaan yang  signifikan  antara  hasil  analisis dengan teori  pada  dalil  Lotka.  Sedangkan  pada tren,  penelitian terkait "algoritma" menjadi kata yang paling dominan dan menjadi pusat klaster yang terhubung ke klaster lainnya sehingga menjadi topik penelitian yang paling banyak digunakan.
Keywords : Bibliometrik; Dimensions; Jurnal MIB; VOSviewer; Biblioshiny
Abstract− This study aims to conduct a bibliometric analysis of the Budidarma Informatics Media Journal (MIB) for the 2018- 2022 period using the Dimensions database. The period produced 683 publications which then became the dataset in this study. The  dataset  was  analyzed  using  Bibliometrix  R-package  Biblioshiny,  and  research  trends  were  mapped  using  VOSviewer visualization. The analysis results show that the collaboration index of MIB journals has a moderate value and tends to be low, although the annual growth rate of 79.08% looks very significant. The number of citations over five years only amounted to 157, so the average citation per article was 0.22. The average FCR is 0.16, which indicates a citation that is well below average. The  results of  testing  Lotka's  postulates  for  author  productivity  in  this  period showed  a  significant difference  between  the analysis results and the theory in Lotka's postulates. As for trends, research related to "algorithms" became the most dominant word and the center of the cluster connected to other clusters, becoming the most widely used research topic.
Keywords : Bibliometrics; Dimensions; MIB Journal; VOSviewer; Biblioshiny

## 1. PENDAHULUAN
Jurnal  akademik  merupakan  pusat  pengetahuan  yang  terakumulasi  secara  bertahap.  Jurnal  saat  ini  memainkan peran  penting  dalam  menerbitkan  artikel  ilmiah.  Peran  jurnal  tidak  hanya  berisi  perkembangan  terkini pengetahuan, namun sebagai sarana mengkomunikasikan temuan penelitian-penelitian terbaru. Peran jurnal dalam menyediakan  data  ilmiah  dianggap  sebagai  cara  terbaik  dalam  penyebaran  pengetahuan.  Data  ilmiah  yang tersimpan  dan  dipublikasikan  menjadikannya  terbuka  terhadap  pemikiran  inventif  dan  membuka  ruang  untuk inovasi[1].  Keterlibatan  jurnal  ilmiah  dalam  kontribusi  pengetahuan  menjadikannya  perlu  dievaluasi  secara berkala[2].  Hal  ini  menjadikan  jurnal  dapat  dikategorikan  ke  dalam  kelompok  dan  di  rangking  menggunakan berbagai metrik. Dampak dan prestise pada suatu jurnal tidak dapat dicirikan dalam satu hal saja, misalnya dampak faktor, namun banyak parameter lain juga mempengaruhi[3].
Salah  satu  metode  dalam  evaluasi  jurnal  ilmiah  adalah  dengan  menggunakan  analisis  bibliometrik. Bibliometrik saat ini menjadi metode penelitian yang banyak digunakan oleh pustakawan atau profesional dalam menerapkan teknik matematis dan statistik untuk mengukur luaran publikasi tertentu[4]. Bibliometrik didasarkan pada seperangkat aturan dan prinsip yang memungkinkan penggunanya melakukan analisis akademik pada bidang yang diminati. Bibliometrik bisa didefinisikan sebagai alat statistik yang mampu memetakan dan menghasilkan metrik  tentang  informasi  dan  pengetahuan  yang  diterbitkan  dalam  bentuk  dokumen[5].  Hasilnya  bisa meningkatkan  pemahaman  terhadap  produksi  penelitian  serta  pengelolaan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi. Sehingga  studi  bibliometrik  bisa  mengukur  tingkat  produktivitas  pusat  penelitian,  mendeteksi  penulis  individu yang produktif, ataupun mengungkap area-area potensi riset selanjutnya[6].
Analisis bibliometrik juga mampu mengukur karakteristik publikasi dan riset kolaborasi, juga penyebaran penulis  dan  topik  penelitian.  Hal  yang  paling  penting  lainnya  adalah  kemampuan  metode  ini  dalam  mengukur jumlah sitasi dan dampaknya. Sitasi adalah jumlah sitasi atau kutipan oleh peneliti lain dalam satu dokumen. Sitasi menjadi penting karena menjadi bukti penyebaran pengetahuan dengan mengakui kerja penelitian orang lain[7]. Secara  global,  riset  terhadap  analisis  bibliometrik  semakin  meningkat.  Hasil  pencarian  pada  pangkalan  data Dimensions dengan kata kunci “Bibliometric Analysis” di judul dan abstrak menunjukkan hasil 22,711 publikasi telah terbit sejak tahun 2013 – 2022. Tren riset ini terus meningkat mulai tahun 2019 sejak pangkalan data publikasi ilmiah utama seperti Scopus, WOS, dan Dimensions membuka aksesnya.
Tren  analisis  bibliometrik  yang  berkembang  pesat  secara  global  ini  tidak  diikuti  di  Indonesia  yang dibuktikan masih minimnya metode ini digunakan. Hasil pencarian publikasi pada database Dimensions dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5559
kata kunci “Bibliometrik Analisis” menghasilkan hanya 103 publikasi pada periode tahun 2013 – 2022. Walaupun penelitian  terhadap  analisis  bibliometrik  lebih  fokus  kepada  subjek  penelitian  tertentu,  beberapa  publikasi  di Indonesia sudah mulai menjadikan analisis bibliometrik dalam mengevaluasi jurnal ilmiah[8].
Misalnya  penelitian  terhadap  Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data  Citra  Digital  (JPJPDCD) periode 2016-2020 menghasilkan informasi topik berkaitan dengan remote sensing lebih banyak diminati dengan penulis  kolaborasi  lebih  dominan  daripada  penulis  tunggal[9].  Penelitian  lain  analisis  bibliometrik  jurnal  juga dilakukan  pada  Jurnal  Geologi  dan  Sumber  Daya  Mineral  periode  tahun  2014  –  2018[10].  Hasil  analisis menunjukkan penulis kolaborasi lebih banyak daripada penulis tunggal dengan afiliasi paling banyak berkontribusi adalah  Pusat  Survei  Geologi  Badan  Geologi  Nasional  Kementerian  ESDM  sebesar  73%  publikasi  dengan  tren penelitian terkait geologi.
Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  analisis  bibliometrik  terhadap  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma (MIB). Sejak terbit pertama kali tahun 2017, Jurnal MIB sudah menerbitkan 24 volume sampai tahun 2022.  MIB merupakan  jurnal  yang  dikelola  oleh  Universitas  Budidarma  Medan,  Indonesia,  dengan  topik  penelitian  ilmu komputer/teknologi  informasi.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  mampu  menjadi  masukan  bagi  pengelola  Jurnal MIB  mengingat  publikasi  dari  jurnal  ini  cukup  banyak  dan  cukup  diminati  oleh  para  peneliti  untuk mempublikasikan karyanya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  mencakup  publikasi  yang  telah  terbit  di  MIB  periode  tahun  2018-2022  menggunakan  database Dimensions yang diakses pada tanggal 20 Januari 2022. Pencarian ini menghasilkan 683  publikasi yang kemudian menjadi data set dalam penelitian ini. Penggunaan database Dimensions sekarang menjadi tren karena Dimensions memiliki akses terbuka terhadap data publikasi dari seluruh dunia. Data ini bisa digunakan bebas untuk kebutuhan penelitian dan non komersial[11], [12].
Gambar 1. Proses Bibliometrik Menggunakan Biblioshiny[13]
Data set kemudian diekspor ke dalam format CSV sehingga bisa dianalisis menggunakan Bibliometrix R- package Biblioshiny. Biblioshiny merupakan open-source yang berjalan di Bahasa R bisa digunakan dalam analisis pemetaan  secara  komprehensif  pada  literatur  ilmiah[13].  Gambar  1  menunjukkan  tahapan  penelitian  dalam Biblioshiny, yang mana dalam penelitian ini hanya klastering penulis dan jumlah sitasi, pemetaan penulis bersama, dan  topik  riset  yang  sudah  dilakukan.  Visualisasi  juga  menggunakan  bantuan  VOSviewer  terutama  dalam pemetaan penulis dan tren penelitian[14]–[16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel  1  menunjukkan  profil  bibliometrik  MIB  selama  periode  2018-2022.  Selama  periode  tersebut,  jumlah publikasi  telah  mencapai  683  artikel  yang  diterbitkan  dalam  20  volume,  44  penulis  tunggal  dan  1300  penulis kolaborasi.
Tabel 1. Profil Bibliometrik MIB Deskripsi Hasil Periode 2018:2022 Artikel 683 Rerata sitasi per artikel 0.22 Penulis 1344 Penulis pada artikel dengan penulis tunggal 44 Penulis pada artikel dengan penulis kolaborasi 1300

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5559
Deskripsi Hasil Indeks Kolaborasi Tingkat Pertumbuhan Tahunan Total Sitasi h_index 2.05 79.08% 157 4

## 3.1 Analisis Artikel dan Sitasi
MIB  memiliki  indeks  kolaborasi  2,05  selama  lima  tahun.  Indeks  kolaborasi  adalah  ukuran  bibliometrik  yang digunakan untuk mengukur tingkat kolaborasi antara penulis di seluruh publikasi[17], [18]. Hasil ini menunjukkan bahwa  indeks  kolaborasi  di  jurnal  MIB  memiliki  nilai  yang  moderat  dan  cenderung  rendah,  meskipun  tingkat pertumbuhan tahunan sebesar 79,08% terlihat cukup signifikan..

## Gambar 2. Artikel dan Sitasi Per Tahun
Gambar 2 menunjukkan jumlah artikel dan sitasi per tahun. Jumlah sitasi lima tahun hanya 157, sehingga rata-rata sitasi per artikel adalah 0,22. Tahun 2022, merupakan tahun dengan jumlah artikel tertinggi namun jumlah sitasi  terendah.  Sedangkan  jumlah  sitasi  tertinggi  terjadi  pada  tahun  2020,  dengan  66  sitasi  pada  110  artikel. Distribusi artikel dan sitasi secara lengkap dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini.
Tabel 2. Distribusi Artikel dan Total Sitasi Per Tahun
Tahun N TS Rerata TS Per Tahun Artikel Dengan Sitasi (%) Field Citation Ratio 2018 28 15 0.10 39.29 0.17 2019 57 21 0.09 28.07 0.14 2020 110 66 0.2 36.36 0.31 2021 200 48 0.12 17.50 0.18 2022 288 7 0.02 2.43 0.00
Tabel  2  menunjukkan  tahun  2018  jumlah  sitasi  tertinggi  (39,29%),  meskipun  memiliki  jumlah  artikel terendah selama periode ini. Rata-rata total sitasi tertinggi per tahun terjadi pada tahun 2021, dengan nilai rata-rata 0,12, meskipun proporsi artikel yang dikutip pada tahun tersebut hanya 17,50%. Rata-rata FCR adalah 0,16, yang menunjukkan  kutipan  yang  jauh  di  bawah  rata-rata.  Nilai  sitasi  dalam FCR  dianggap  tinggi  jika  1,0-1,5.  Field Citation Ratio (FCR) adalah rasio antara jumlah sitasi yang diterima oleh seorang peneliti dari bidang yang sama dengan rata-rata jumlah sitasi yang diterima oleh peneliti di bidang tersebut. Ini digunakan untuk mengevaluasi kontribusi peneliti dalam bidang mereka dan dapat digunakan untuk membandingkan kinerja peneliti antara bidang yang berbeda[19].
Wahyu  dkk.  (2021),  dalam  penelitiannya  mengenai  pengembangan  sistem  informasi  pada  usaha  mikro, kecil, dan menengah dengan menggunakan metode SCRUM, menjadi  artikel yang paling banyak di  sitasi pada periode  ini  sebanyak  tujuh  sitasi  pada  database  Dimensions.  Hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  tahapan SCRUM dapat menyelesaikan semua permasalahan yang muncul baik dari segi waktu, ruang lingkup, dan masalah biaya  sehingga  dapat  diterapkan  dan  dapat  mengurangi  kesenjangan  kebutuhan  sistem  pada  saat  proses  sprint. Penelitian ini dipublikasikan pada Volume 5, Tahun 2021[20].
Di peringkat kedua, penelitian Windarto dkk. (2020) telah di sitasi sebanyak lima kali dalam Dimensions dalam  kajiannya  mengenai  metode  klasifikasi  pada  kasus  pandemi  Covid-19  di  Indonesia.  Penelitiannya menghasilkan kombinasi metode untuk memetakan penyebaran pandemi. Penelitian ini dipublikasikan di Volume 4, 2020[21]. Tabel 3 di bawah ini menunjukkan lima artikel yang paling banyak di sitasi pada periode 2018-2022 di MIB.
Tabel 3. Distribusi Lima Artikel dengan Sitasi Tertinggi
Peringkat Judul Penulis TS TS Per Tahun 1 2 “Sistem  Informasi  UMKM  Bengkel  Berbasis  Web  Menggunakan Metode SCRUM” Prabowo  et  al. (2021) 7 5 2.33 1.25

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5559
Peringkat Judul Penulis TS TS Per Tahun 3 4 5 “Bagian  1:  Kombinasi  Metode  Klastering  dan  Klasifikasi  (Kasus
Pandemi Covid-19 di Indonesia)”
“Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung” “Social  Media Network  Analysis  (SNA):  Identifikasi Komunikasi dan Penyebaran Informasi Melalui Media Sosial Twitter” “Penerapan  Metode  Promethee  Sebagai  Sistem  Pendukung Keputusan Pemeringkatan Siswa” Windarto  et  al. (2020) Utomo et al. (2020) Azmi et al. (2021) Watrianthos  et  al. (2019) 4 4 3 1.33 1.00 1.00

## 3.2 Analisis Penulis
Hasil analisis bibliometrik  menunjukkan jumlah total  penulis yang berkontribusi  pada MIB periode 2018-2022 adalah 1344. Penulis atas nama Agung Triayudi dari Universitas Nasional Indonesia merupakan penulis dengan kontribusi  tertinggi  dengan  16  artikel  yang  diterbitkan,  diikuti  oleh  Ucuk  Darusalam,  juga  dari  Universitas Nasional Indonesia, dengan 14 artikel, dan Adiwijaya dari Universitas Telkom dengan 13 artikel. Tabel 4 di bawah ini menunjukkan distribusi lengkap dari 10 penulis dengan kontribusi tertinggi dalam periode 2018-2022.
Tabel 4. Distribusi Sepuluh Penulis dengan Kontribusi Tertinggi
Peringkat Nama Afiliasi Jum- Pub TS Tahun Mulai 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Agung Triayudi Adiwijaya Ucuk Darusalam Septi Andryana Mesran Iskandar Fitri Mohammad Iwan Wahyuddin Donni Richasdy Z K Abdurahman Baizal Asyahri Hadi Nasyuha Universitas Nasional Indonesia Universitas Telkom Universitas Nasional Indonesia Universitas Nasional Indonesia
Universitas Budidarma Universitas Nasional Indonesia
Universitas Nasional Indonesia Universitas Telkom Universitas Telkom STMIK Triguna Dharma 18 14 14 13 13 11 11 10 9 9 5 8 4 2 7 1 1 0 0 1 2020 2018 2020 2020 2018 2020 2020 2022 2021 2019
Agung  Triyadi,  yang  menduduki  peringkat  pertama  dalam  sepuluh  besar  ini,  meneliti  analisis  sentimen terhadap layanan Indihome menggunakan SVM dari opini di Twitter. Ini adalah salah satu artikel menarik dari 18 makalahnya yang dipublikasikan di MIB pada tahun 2018-2022. Artikel ini diterbitkan di Volume 4, Juli 2020, dan hanya dikutip  satu  kali di  Dimensi[22]. Meskipun  ia adalah penulis paling produktif, jumlah kutipan yang diterima  sangat  minim,  yaitu lima  kutipan.  Sementara  itu,  Adiwijaya  dari  Universitas  Telkom  menjadi  penulis yang paling banyak memberikan pengaruh signifikan terhadap MIB, dengan total delapan sitasi sejak tahun 2018. Total publikasi yang dihasilkan sebanyak 14 artikel pada periode ini. Salah satu artikelnya yang menarik adalah studi deteksi  kanker berdasarkan klasifikasi  data microarray[23]. Artikel ini telah di sitasi  sebanyak dua kali di Dimensi.  Menariknya,  Universitas  Nasional  Indonesia  dan  Universitas  Telkom  mendominasi  sepuluh  besar penulis yang paling banyak berkontribusi.
Salah satu  tahapan terpenting dalam analisis bibliometrik  adalah penggunaan dalil (hukum) Lotka. Dalil Lotka merupakan sebuah dalil dari seorang peneliti bernama Alfred J. Lotka tentang produktivitas penulis dalam menghasilkan karya ilmiah [24]. Dalam dalil Lotka, proporsi jumlah penulis dalam kontribusi suatu artikel adalah 60%. Sedangkan jumlah penulis yang menghasilkan dua artikel dianggap seperempat dari yang menghasilkan satu artikel. Sehingga jumlah penulis yang membuat n artikel adalah seper-n pangkat 2 dari yang membuat satu artikel. Persamaan dalam dalil Lotka dapat ditulis
. Dimana x merupakan jumlah artikel yang dipublikasikan, y jumlah penulis yang menghasilkan x artikel, n merupakan nilai eksponen, dan C merupakan nilai tetapan atau konstanta[24], [25]. Hasil analisis menggunakan dalil Lotka untuk mengetahui produktivitas penulis bisa dilihat pada tabel 4 di bawah.
Tabel 5. Produktivitas Penulis Berdasarkan Dalil Lotka (%) Jumlah Artikel Jumlah Penulis Berdasarkan Analisis Berdasarkan Dalil Selisih 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1091 149 47 23 9 7 6 2 2 81,17 11,08 3,49 1,71 0,66 0,52 0,44 0,14 0,14 74,89 13,42 4,91 2,40 1,38 0,88 0,60 0,43 0,32 6,27 2,33 1,41 0,69 0,71 0,35 0,15 0,28 0,17

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5559
Jumlah Artikel Jumlah Penulis Berdasarkan Analisis Berdasarkan Dalil Selisih 10 11 13 14 18 1 2 2 2 1 0,07 0,14 0,14 0,14 0,07 0,24 0,19 0,12 0,10 0,05 0,17 0,04 0,01 0,04 0,01
Berdasarkan  tabel  di  atas  terlihat  persentase  penulis  dalam  menghasilkan  1  artikel  sebesar  81,17%, sedangkan berdasarkan dalil Lotka seharusnya sebesar 74,89%. Begitu dengan penulis yang menghasilkan 2 artikel berdasarkan  analisis  didapatkan  11,08%  namun  berbeda  dengan  dalil  Lotka  sebesar  13,42%.  Perbandingan  uji analisis dengan dalil Lotka ini masih perlu diuji kembali dengan uji Kolomogorov-Smirnov. Perhitungannya dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Uji Kolomogorov-Smirnov Terhadap Persamaan Dalil Lotka
Jumlah Artikel (x) Jumlah Penulis (y) Frekuensi Berdasarkan Analisis (y’) Jumlah Kumulatif y’ [S n (x)] Frekuensi Berdasarkan Dalil Lotka [y x ] Jumlah Kumulatif [F 0 (x)] |F 0 (x)-S n (x)| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 13 14 18 1091 149 47 23 9 7 6 2 2 1 2 2 2 1 0,8117 0,1108 0,0349 0,0171 0,0066 0,0052 0,0044 0,0014 0,0014 0,0007 0,0014 0,0014 0,0014 0,0007 0,8117 0,9225 0,9574 0,9745 0,9811 0,9863 0,9907 0,9921 0,9935 0,9942 0,9956 0,997 0,9984 0,9991 0,748 0,134 0,049 0,024 0,013 0,008 0,006 0,004 0,003 0,002 0,001 0,001 0,001 0,0005 0,748 0,883 0,932 0,956 0,883 0,883 0,883 0,883 0,883 0,883 0,883 0,883 0,883 0,883 0,063 0,039 0,025 0,018 0,098 0,103 0,108 0,109 0,11 0,111 0,113 0,114 0,115 0,116
Hasil uji diketahui  nilai deviasi maksimum (D maks ) adalah 0,116 dengan asumsi kesalahan data (α)=0,05 atau 5% dan tingkat kepercayaan data 95%. Perhitungan untuk nilai kritis dengan persamaan 𝛼 = 0,05 = 1,36 √1344 = 0,037 untuk uji kesesuaian dengan dalil Lotka menghasilkan nilai D maks lebih besar daripada nilai kritis, artinya distribusi produktivitas penulis pada MIB periode 2018-2022 tidak sesuai dengan dalil Lotka atau ada perbedaan yang signifikan antara hasil analisis dengan teori pada dalil Lotka. Perbandingan persentase antara produktivitas penulis hasil analisis dengan perhitungan dalil Lotka dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Perbandingan Persentase Produktivitas Penulis Berdasarkan Analisis dan Berdasarkan Dalil Lotka

## 3.3 Analisis Konten dan Riset Tren
Jurnal MIB bertujuan sebagai media informasi dan pertukaran artikel ilmiah antara praktisi dan pemerhati dalam ilmu komputer. Namun perlu diketahui apakah konten jurnal sudah memenuhi tujuan dan tema yang ditetapkan dari pengelola jurnal. Hal ini bisa diketahui dengan menganalisis konten berdasarkan judul yang telah terbit. Hasil analisis bibliometrik  berdasarkan judul  artikel menggunakan satu  kata menghasilkan ‘metode’ merupakan kata yang paling banyak muncul di judul dengan 269 kali, diikuti “menggunakan” dengan 219 kali, dan “pada” dengan 195 kali. . Kemudian diikuti ‘sistem informasi’ dan ‘menggunakan algoritma. Tabel 7 merupakan hasil analisis berdasarkan sepuluh besar kata yang paling sering muncul dalam judul.
Tabel 7. Frekuensi Kata Dalam Judul Kata Frekuensi Dalam Judul “metode” “menggunakan” 269

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5559
Kata Frekuensi Dalam Judul “pada” “dan” “sistem”
“penerapan”
“dengan” “berbasis” “untuk” “dalam” 195 180 163 118 116 113 110 102
Tabel 7 menunjukkan “metode” paling sering digunakan oleh penulis dalam membuat judul dalam MIB. Begitu juga dengan “menggunakan” atau “pada”. Namun hal ini belum menunjukkan konten yang dibahas oleh penulis dalam artikelnya sehingga diperlukan ekstraksi lebih lanjut terhadap judul dan abstrak. Hasil ekstraksi ini ditunjukkan pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Tren Riset MIB 2018-2022
Gambar 4 menunjukkan hasil ekstraksi pada 30 kata yang paling banyak muncul di judul dan abstrak dalam Bahasa Inggris di Dimensions menggunakan VOSviewer. Terdapat tiga klaster utama, klaster satu diwakili oleh “order”, klaster dua diwakili oleh “developmet”, dan klaster tiga diwakili oleh “algorithm” yang mana ketiga kata ini paling banyak kemunculannya sehingga menjadi pusat klaster. Namun ketiga klaster ini  terlihat “algorithm” kata  yang  paling  dominan  dan  menjadi  pusat  klaster  yang  terhubung  ke  klaster  lainnya.  Hal  ini  menunjukkan penelitian-penelitian di MIB didominasi oleh penelitian menggunakan metode algoritma. Terlihat juga tren riset dalam akhir periode, penelitian terkait “accuracy” mendominasi sejak tahun 2021 diikuti oleh penelitian terkait “sosial media”, “analisis sentimen”, “analisis perbandingan”, dan “Covid”.

## 4. KESIMPULAN
Jurnal Media Informatika Budidarma (MIB) diterbitkan oleh Universitas Budidarma sejak tahun 2017 dan telah menerbitkan 24 volume sampai tahun 2022. Namun berdasarkan database Dimensions, publikasi yang terindeks pada database ini dimulai tahun 2018-2022 dengan menghasilkan 683 artikel. Hasil analisis menunjukkan indeks kolaborasi  pada  jurnal  MIB  memiliki  nilai  yang  cukup  dan  cenderung  rendah,  meskipun  tingkat  pertumbuhan tahunan  sebesar  79,08%  terlihat  sangat  signifikan.  Jumlah  kutipan  selama  lima  tahun  hanya  berjumlah  157, sehingga rata-rata kutipan per artikel  adalah 0,22. Rata-rata total  kutipan tertinggi  per tahun terjadi pada tahun 2021,  dengan  nilai  rata-rata  0,12,  meskipun  proporsi  artikel  yang  dikutip  pada  tahun  tersebut  hanya  17,50%. Rerata  FCR  adalah  0,16,  yang  menunjukkan  sitasi  yang  jauh  di  bawah  rata-rata.  Hasil  analisis  bibliometrik menunjukkan  bahwa  jumlah  total  penulis  yang  berkontribusi  pada  MIB  pada  periode  2018-2022  adalah  1344. Penulis  atas  nama  Agung  Triayudi  dari  Universitas  Nasional  Indonesia  merupakan  penulis  dengan  kontribusi tertinggi  dengan  16  artikel  yang  diterbitkan,  diikuti  oleh  Ucuk  Darusalam,  juga  dari  Universitas  Nasional Indonesia, dengan 14 artikel, dan Adiwijaya dari Universitas Telkom dengan 13 artikel. Hasil pengujian terhadap dalil Lotka untuk produktivitas penulis, ditemukan pada periode 2018-2022 terdapat perbedaan yang signifikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5559
antara hasil analisis dengan teori  pada dalil Lotka. Sedangkan pada tren, penelitian terkait "algoritma" menjadi kata yang paling dominan dan menjadi pusat klaster yang terhubung ke klaster lainnya. Namun pada tren penelitian di akhir periode, penelitian terkait "akurasi" mendominasi sejak tahun 2021 diikuti oleh penelitian terkait "media sosial", "analisis sentimen", "analisis perbandingan", dan "Covid". Penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut terkait tidak lengkapnya database yang menjadi dataset penelitian ini terutama pada afiliasi dan kata kunci.

## REFERENCES
[1]  Nusrat Ali, Muhammad Naveed, Sanila Aslam, and Muhammad Waris Bhatti, “Research Trend of Journal of Information Science: A Bibliometric Analysis through Web of Science Database,” Research Trend of Journal of Information Science , 2021.
[2]  J. Karishma, B. Patti, V. Parlapalli, S. Pydi, C. Prathyusha, and A. P. Pallekonda, “Bibliometric analysis of the Journal of Indian  Association  of  Public  Health  Dentistry  from  2014  to  2020,” Journal  of  Indian  Association  of  Public  Health Dentistry , vol. 19, no. 3, 2021, doi: 10.4103/jiaphd.jiaphd_189_20.
[3]  G. Palla, G. Tibély, E. Mones, P. Pollner, and T. Vicsek, “Hierarchical networks of scientific journals,” Palgrave Commun , vol. 1, 2015, doi: 10.1057/palcomms.2015.16.
[4]  Mohammad Hussain and Saddiqa, “PAKISTAN RESEARCH JOURNAL: A  BIBLIOMETRIC STUDY (2005 – 2018),” PAKISTAN–Bi-annual Research Journal , vol. 5, no. 6, 2020.
[5]  H. S. Batubara, M. Giatman, W. Simatupang, and R. Watrianthos, “Pemetaan Bibliometrik Terhadap Riset pada Sekolah Menengah Kejuruan Menggunakan VOSviewer,” EDUKATIF : JURNAL ILMU PENDIDIKAN , vol. 4, no. 1, pp. 233– 239, Dec. 2021, doi: 10.31004/edukatif.v4i1.1818.
[6]  V. H. F. de Morais, D. M. Vieira, R. B. Bagno, and J. S. Freitas, “Past, present, and future of Product Management and Development:  a  bibliometric  study  on  the  contribution  and  challenges  of  PMD  journal,” Product  Management  & Development , vol. 18, no. 2, pp. 111–121, 2020, doi: 10.4322/pmd.2019.028.
[7]  Ikram Ul Haq, Zia Ahmed, and Yasir Abbasi, “The 100 Most-cited Articles in Library Philosophy and Practice (e-journal): A Bibliometric Analysis,” Library Philosophy and Practice , 2021.
[8]  R. Watrianthos, A. Ambiyar, F. Rizal, N. Jalinus, and W. Waskito, “Research on Vocational Education in Indonesia: A Bibliometric  Analysis,” JTEV  (Jurnal  Teknik  Elektro  dan  Vokasional) ,  vol.  8,  no.  2,  p.  187,  Jun.  2022,  doi: 10.24036/jtev.v8i2.117045.
[9]  R.  N.  Rahayu,  “Jurnal  Penginderaan  Jauh  Dan  Pengolahan  Data  Citra  Digital  (JPJDDD)  Periode  2016-2020:  Sebuah Analisis  Bibliometrik,” TADWIN :  Jurnal  Ilmu  Perpustakaan  dan  Informasi ,  vol.  2,  no.  1,  2021,  doi: 10.19109/tadwin.v2i1.8509.
[10] Y. Royani, R. N. Rahayu, and E. Yuliati, “Analisis Bibliometrik Jurnal Geologi dan Sumberdaya Mineral Tahun 2014  - 2018,” Lentera  Pustaka:  Jurnal  Kajian  Ilmu  Perpustakaan,  Informasi  dan  Kearsipan ,  vol.  5,  no.  1,  2019,  doi: 10.14710/lenpust.v5i1.24116.
[11] Dimensions.ai, “Why  did  we  build  Dimensions?,” Digital Science & Research Solutions , 2022. https://www.dimensions.ai/why-dimensions/
[12] M. Thelwall, “Dimensions: A competitor to Scopus and the Web of Science?,” J Informetr , vol. 12, no. 2, 2018, doi: 10.1016/j.joi.2018.03.006.
[13] M. Aria and C. Cuccurullo, “bibliometrix : An R-tool for comprehensive science mapping analysis,” J Informetr , vol. 11, no. 4, pp. 959–975, Nov. 2017, doi: 10.1016/j.joi.2017.08.007.
[14] N. J. van Eck and L. Waltman, “VOSviewer Manual version 1.6.16,” Univeristeit Leiden , no. November, 2020.
[15] N.  J.  van  Eck  and  L.  Waltman,  “Software  survey:  VOSviewer,  a  computer  program  for  bibliometric  mapping,” Scientometrics , vol. 84, no. 2, pp. 523–538, Aug. 2010, doi: 10.1007/s11192-009-0146-3.
[16] N.  J.  van  Eck  and  L.  Waltman,  “Citation-based  clustering  of  publications  using  CitNetExplorer  and  VOSviewer,” Scientometrics , vol. 111, no. 2, pp. 1053–1070, May 2017, doi: 10.1007/s11192-017-2300-7.
[17] A.  Meštrović,  “Collaboration  Networks  Analysis:  Combining  Structural  and  Keyword-Based  Approaches,”  2018,  pp. 111–122. doi: 10.1007/978-3-319-74497-1_11.
[18] B.  Elango  and  P.  Rajendran,  “Authorship  Trends  and  Collaboration  Pattern  in  the  Marine   Sciences  Literature :  A Scientometric Study,” International Journal of Information Dissemination and Technology , vol. 2, no. 3, 2012.
[19] A.  Purkayastha,  E.  Palmaro,  H.  J.  Falk-Krzesinski,  and  J.  Baas,  “Comparison  of  two  article-level,  field-independent citation metrics: Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and Relative Citation Ratio (RCR),” J Informetr , vol. 13, no. 2, 2019, doi: 10.1016/j.joi.2019.03.012.
[20] W.  A.  Prabowo  and  C.  Wiguna,  “Sistem  Informasi  UMKM  Bengkel  Berbasis Web  Menggunakan  Metode  SCRUM,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 5, no. 1, p. 149, Jan. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[21] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1: Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi (Kasus Pandemi Covid-19 di Indonesia),” JURNAL MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 3, p. 855, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2312.
[22] R. Tineges, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 3, p. 650, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[23] A.  Adiwijaya,  “Deteksi  Kanker  Berdasarkan  Klasifikasi  Microarray  Data,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 2, no. 4, p. 181, Oct. 2018, doi: 10.30865/mib.v2i4.1043.
[24] M. Nagaiah, S. Thanuskodi, and A. Alagu, “Application of Lotka’s Law to the Research Productivity in the field of Open Educational Resources during 2011-2020,” Library Philosophy and Practice , vol. 2021, 2021.
[25] L.  Egghe,  “An  exact  calculation  of  Price’s  law  for  the  law  of  Lotka,” Scientometrics ,  vol.  11,  no.  1–2,  1987,  doi: 10.1007/BF02016632.