915 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 915-925 E-ISSN 2503-2933

## Analisis Trend Dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Graph Convolutional

## Network
Tifani Intan Solihati 1 , Raden Kania 2 , Rudianto 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, FILKOM, UNBAJA, Serang e-mail: 1 tifaniintansolihati@unbaja.ac.id, 2 kania@unbaja.ac.id, 3 rudianto@unbaja.ac.id

## Abstrak
Selama ini, skripsi selesai disusun (selama proses bimbingan), dipertahankan (diuji dalam sidang  skripsi)  dan  direvisi  serta  divalidasi  oleh  Dosen  Pembimbing,  Dosen  Penguji, Kaprodi, dan Dekan, kemudian dikumpulkan di perpustakaan dan setelahnya dapat kembali dipergunakan oleh  mahasiswa  lainnya  yang  membutuhkan  informasi  tersebut.  Tujuan  dari  pelaksanaan penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan  tren  penelitian  mahasiswa  dan menemukan  kepakaran dosen berdasarkan hasil karya tersebut. Setelah menemukan tren dan kepakaran, maka Fakultas akan dapat mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan topik/Bidang/kajian yang akan ditetapkan  dan  memilih  dosen  pembimbing  dan  penguji  sesuai  dengan  bidang  keilmuan  dan pengalaman  dosen  tersebut.  Adapun  tahapan  dari  penelitian  yang  akan  kami  lakukan  pertama prepocessing tahapan ini kami melakukan data providers pengumpulan data skripsi mahasiswa terkumpul pada Teknik Informatika. Kedua learning algorithm Tahapan selanjutnya structured data pada  data training siap  digunakan  pada learning  algorithm dengan  GCN  sampai menghasilkan  candidate  model dan deploy  selected  model . Applications adalah  tahapan penerapan golden  model pada  data  testing  yang  kita  miliki  diawal  dan  mengukur  akurasi  dari golden  model  tersebut.  bahwa  trend  penelitian  mahasiswa  Teknik  Informatika  lebih  banyak kebidang keilmuan/ranah topik matematika dan statistika dan computer arsitektur. Berturut-turut pemetaan  ranah  topik  tersebut  sebanyak  182  dan  101  judul.  Hasil  akurasi  model  GCN menentukan kelas target sebesar 68,25%.
Kata kunci —Analisis, GCN, Pemetaan , Trend

## Abstract
So  far,  the  thesis  has  been  compiled  (during  the  guidance  process),  defended  (tested  in the thesis session) and revised and validated by the Advisor, Examiner, Head of Study Program, and the Dean, then collected in the library and afterwards can be used again by other students who need information the. The purpose of carrying out this research is to find student research trends and discover lecturer expertise based on the results of the work. After finding trends and expertise,  the  Faculty  will  be  able  to  make  the  right  decisions  in  determining  the topic/field/study  to  be  determined  and  selecting  supervisors  and  examiners  according  to  the scientific field and experience of the lecturer. As for the stages of the research that we will carry out,  the  first  pre-processing  stage  is  we  conduct  data  providers  to  collect  student  thesis  data collected in Informatics Engineering. Both learning algorithms The next stage is structured data in training data ready to be used in learning algorithms with GCN to produce candidate models and  deploy  selected  models.  Applications  are  the  stages  of  applying  the  golden  model  to  the testing data we have at the beginning and measuring the accuracy of the golden model. that the research  trend  of  Informatics  Engineering  students  is  more  in  the  field  of  science/the  topic
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 915-925 E- ISSN 2503 -2933 916
Tifani , et., al [ Analisis Trend dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Graph Convolutional Network ]
domain  of  mathematics  and  statistics  and  computer  architecture.  The  mapping  of  the  topic domain is 182 and 101 titles respectively. The accuracy of the GCN model determines the target class of 68.25%.
Keywords —Analysis, GCN, Mapping, Trend
1. PENDAHULUAN
kripsi  merupakan  karya  monumental  bagi  mahasiswa  yang  telah  menyelesaikan  jenjang pendidikan  tinggi  baik  Sarjana  (S1)  atau  pun  Diploma  (D3).  Sebagai  tugas  akhir mahasiswa,  skripsi  merupakan  hasil  analisis  dan  penelitian  mahasiswa  yang  dilakukan secara  ilmiah  sehingga  skripsi  merupakan  salah  satu  karya  ilmiah.  Penyelesaian  skripsi mahasiswa pada umumnya melalui proses pembimbingan oleh dosen pembimbing yang dipilih baik  oleh  mahasiswa  atau  penugasan  dari  Kaprodinya.  Peranan  mahasiswa  dan  dosen pembimbing  dalam  penyelesaian  skripsi  sama-sama  penting.  Pada  umumnya  mahasiswa  akan memilih  kajian  skripsi  sesuai  dengan  bidang  yang  diinginkan  atau  dikuasainya,  demikian  pun dalam  pemilihan  dosen  pembimbing  pun  biasanya  didasarkan  atas  kepakaran  dosen-dosen tersebut,  sehingga  sinergis  dalam  penyelesaiannya.  Selama  ini,  skripsi  setelah  selesai  disusun (selama  proses  bimbingan),  dipertahankan  (diuji  dalam  sidang  skripsi)  dan  direvisi  serta divalidasi  oleh  Dosen  Pembimbing,  Dosen  Penguji,  Kaprodi,  dan  Dekan,  kemudian dikumpulkan  di  perpustakaan  dan  setelahnya  dapat  kembali  dipergunakan  oleh  mahasiswa lainnya  yang  membutuhkan  informasi  tersebut.  Sebagai  suatu  karya  ilmiah,  sudah  selayaknya Universitas Banten Jaya melakukan penelitian mengenai karyakarya ilmiah yang dihasilkan oleh para  mahasiswa  dan  dosen.  Tujuan  dari  pelaksanaan  penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan trend penelitian mahasiswa dan menemukan kepakaran dosen berdasarkan hasil karya tersebut. Setelah menemukan trend dan kepakaran, maka Fakultas akan dapat mengambil keputusan yang tepat  dalam  menentukan  topik/Bidang/kajian  yang  akan  ditetapkan  dan  memilih  dosen pembimbing dan penguji sesuai dengan bidang keilmuan dan pengalaman dosen tersebut. Hasil akhirnya  adalah  karya  ilmiah  mahasiswa  akan  semakin  fokus,  sesuai,  sinergis  dan  berkualitas. Karya berkualitas akan tercermin dalam skripsi mahasiswa di masa mendatang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1   Skripsi
Skripsi  adalah  karya  ilmiah  yang  disusun  menurut  kaidah  keilmuan  dan  ditulis berdasarkan kaidah bahasa Indonesia yang benar, dibawah pengawasan atau pengarahan  dosen pembimbing.  Adapun  kegiatan  yang  penting  dalam  melaksanakan  dan  mengorganisasikan skripsi adalah sebagai berikut: untuk mendapatkan latar belakang pengetahuan secara luas yang berhubungan dengan topik permasalahan[1] [2][3][4]

## 2.2 Peta Jalan Berdasarkan Ranah Keilmuan Teknik Informatika
Berikut ranah keilmuan ke ranah topik bidang informatika meliputi:
1. Pembentukan Karakter dan Kecakapan Hidup
2. Matematika dan Statistika
3. Algoritma dan Pemprograman

## S
917 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 915-925 E-ISSN 2503-2933
Tifani , et., al [ Analisis Trend dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Graph Convolutional Network ] rt and clear, implies research results (First Author)

## 4. Sistem Cerdas
5. Grafika Komputer dan Multimedia
6. Rekayasa Perangkat Lunak
7. Komputer Arsitektur
8. Sistem Terdistribusi
Gambar 1. Roadmap Ranah Keilmuan Ke Ranah Topik Teknik Informatika [5].
Berdasarkan  gambar  1  seharusnya  skripsi  mahasiswa  dapat  dipetakan  berdasarkan roadmap ranah keilmuan ke ranah topik Teknik Informatika. Topik tersebut yang nantinya akan menjadi output pada pemetaan sistem pada penelitian  ini.

## 2.3 Natural language Processing
Natural  Language  Processing atau  sering  disingkat  NLP  adalah  salah  satu  bidang  ilmu komputer,  kecerdasan  buatan  dan  bahasa  (linguistik)  yang  berkaitan  dengan  interaksi  antara komputer  dengan  bahasa  alami  manusia.  Bahasa  alami  adalah  bahasa  yang  dapat  dipahami manusia. Pada prinsipnya, bahasa alami adalah suatu bentuk informasi yang akan disampaikan dari  satu  pengguna  ke  pengguna  lainnya.  Bahasa  alami  dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk suara  atau  teks  .  Dua  teknik  utama  untuk  memahami  NLP  adalah syntactic  analysis (analisis sintaksis)  dan semantic  analysis  (analisis  semantik ).  Kedua  teknik  digunakan  untuk memverifikasi struktur bahasa. Analisis sintaksis mengacu pada tata bahasa, sedangkan analisis semantik merujuk pada penafsiran suatu kalimat [6].

## 2.4 Deep Learning
Deep  learning adalah  salah  satu  bidang machine  learning yang  memanfaatkan  banyak layer pengolahan  informasi  nonlinier  untuk  melakukan  ekstraksi  fitur,  pengenalan  pola,  dan klasifikasi. Deep  learning adalah  sebuah  pendekatan  dalam  penyelesaian  masalah  pada  sistem pembelajaran  komputer  yang  menggunakan  konsep  hierarki.  Konsep  hierarki  membuat komputer  mampu  mempelajari  konsep  yang  kompleks  dengan  menggabungkan  dari  konsep-
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 915-925 E- ISSN 2503 -2933 918
Tifani , et., al [ Analisis Trend dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Graph Convolutional Network ]
konsep  yang  lebih  sederhana.  Jika  digambarkan  sebuah  graf  bagaimana  konsep  tersebut dibangun  di  atas  konsep  yang  lain,  graf  ini  akan  dalam  dengan  banyak layer ,  hal  tersebut menjadi alasan disebut sebagai deep learning (pembelajaran mendalam) [7].
Studi  klasifikasi  teks  deep  learning  dapat  dikategorikan  menjadi  dua  kelompok.  Satu kelompok studi  berfokus  pada  model  berdasarkan  penyisipan  kata.  Baru-baru  ini  penelitian menunjukkan  bahwa  keberhasilan  pembelajaran  mendalam  pada  klasifikasi  teks  sangat tergantung  pada  efektivitas  kata embeddings .  Beberapa  penulis  menggabungkan  kata  tanpa pengawasan embeddings sebagai embeddings dokumen  kemudian  memasukkan  dokumen  ini embeddings ke dalam classifier .  Adapun  yang  lain  bersama-sama  mempelajari  kata/dokumen dan penyematan label dokumen. Penelitian ini terhubung dengan metode ini, perbedaan utama adalah bahwa metode ini membangun teks representasi setelah mempelajari penyisipan kata saat kami  pelajari  penyematan  kata  dan  dokumen  secara  bersamaan  untuk  klasifikasi  teks  pada skripsi mahasiswa [8].

## 2.5 Graph Neural Network
Gambar 2. Graph Neural Network
Gambar  2.  merupakan  gambar  dari Graph  Neural  Network terdiri  dari  Dokumen- dokumen (elips putus-putus) terorganisir sebagai graf di mana node menyebutkan salah satu dari entitas  kandidat  atau  entitas  kueri.  Node  dengan  warna  yang  sama  menunjukkan  mereka merujuk  ke  entitas  yang  sama  (tepat  cocok,  koreferensi  atau  keduanya).  Node  terhubung  oleh tiga  hubungan  sederhana:  satu  menunjukkan co-occurence dalam  dokumen  yang  sama  ( solid edges ),  penghubung  lain  menyebutkan  bahwa exactly  match (dashed  edges),  dan  yang  ketiga menunjukkan coreference ( bold-red line ) [8]. Graph Neural Network biasa disebut juga Graph Convolution  Network (GCN)[9].  GCN  juga  dieksplorasi  di  beberapa  tugas  NLP  seperti pelabelan  peran  semantik,  klasifikasi  relasi  dan  terjemahan  mesin,  di  mana  GCN  digunakan untuk mengkodekan struktur sintaksis kalimat.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1    Tahapan Penelitian
919 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 915-925 E-ISSN 2503-2933
Tifani , et., al [ Analisis Trend dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Graph Convolutional Network ] rt and clear, implies research results (First Author)
Gambar 3. Proses Tahapan Penelitian Analisis Trend dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa
Berdasarkan  gambar  3.  proses  analisis  trend  dan  pemetaan  penelitian  mahasiswa menggunakan        GCN akan dibagi menjadi beberapa bagian [10][9] : 1. Prepocessing
Tahapan ini kami melakukan data providers pengumpulan data skripsi mahasiswa terkumpul pada  Teknik  Informatika  melalui  Perpustakaan  UNBAJA.  Jumlah  data  yang  terkumpul merupakan raw  data dari  tahun  2005-2021. Raw  data terdiri  dari  file  pdf  skripsi  lengkap mahasiswa  jurusan  Teknik  Informatika  sebanyak  960  yang  akan  di  bagi  menjadi  data training dan  data testing .  Kemudian  pada  tahapan prepocessing kami  akan  menggunakan data  processing  tools yaitu  Menggunakan  algoritma  TF-IDF  dan  pengenalan  entitas bernama,  kita  bisa  mendapatkan  atribut  dari  setiap  entitas  dalam  grafik  pengetahuan,  dan menghubungkannya dengan  lima  node  virtual  sebanyak  mungkin.sehingga  menghasilkan strucured data yang dapat diolah ke tahap selanjutnya.
2. Learning Algorithm
Tahapan  selanjutnya structured  data pada  data training siap  digunakan  pada learning algorithm dengan  GCN  sampai menghasilkan  candidate  model dan deploy  selected  model dengan beberapa skenario yang akan digunakan kedepannya. Sehingga menghasilkan golden model atau model terbaik dari berbagai skenario yang digunakan.
3. Applications
Tahapan applications ini adalah tahapan penerapan golden model pada data testing yang kita miliki diawal dan mengukur akurasi dari golden model tersebut. Tahapan ini pun kita sudah dapat  menganalisis  trend  dan  pemetaan  penelitian  Mahasiswa  Teknik  Informatika  sesuai ranah topiknya.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 915-925 E- ISSN 2503 -2933 920
Tifani , et., al [ Analisis Trend dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Graph Convolutional Network ] IJCCS Vol. x,
3.2 Arsitektur Graph Convolution Network
Gambar 4. Arsitektur Graph Convolution Network [11] .
Arsitektur keseluruhan dari metode GCN yang kami rancang ditunjukkan pada Gambar 4. Ada  tiga  langkah  dari  kiri  ke  kanan.  Langkah  pertama  adalah  menginput  skripsi  mahasiswa. Pada  Gambar  5,  terdapat  lima  skripsi  mahasiswa  diambil  sebagai  contoh.  Skripsi  tersebut ditandai  sebagai  T1,  T2,  T3,  T4,  dan  T5.  Kode  sumber  terbuka TextGrapher mengubah  lima skripsi  menjadi graph pengetahuan  yang  homogen.  Pada  langkah  kedua,  tensor  yang  tersusun dari  graphs  tersebut  diperoleh  terlebih  dahulu  melalui BERT  as  Service untuk  mendapatkan word embedding vector dari setiap node sebagai nilai awal dari node dari node tersebut.  Pada langkah ketiga, kami menggunakan GCN dan metode penyatuannya untuk mendapatkan vektor penyisipan  dari  setiap graph pengetahuan  dan  membentuk  vektor-vektor  tersebut  ke  dalam matriks  vektor  penyisipan graph . Cross-entropy  loss  function digunakan  untuk  melatih  GCN dan memperbarui parameter untuk mewujudkan klasifikasi/pemetaan skripsi dengan label yang berbeda [8] [9].
3.3 Algoritma Graph Convolution Network (GCN) GCN dikembangkan dari graph neural network (GNN). Definisi GNN, kita secara formal mendefinisikan himpunan graphs ܩ = ( ݃ 1 , ݃ 2 , … ݃ ݊ ). Untuk setiap grafik ݃ = ( ܸ , ܧ ), di mana V adalah  himpunan nodes dalam graph .  E  adalah  himpunan  sisi  pada graph ( edges )  tersebut. Setiap sembarang node ݒ ∈ ܸ ,  terdapat  sisi  yang  terhubung  dengan  dirinya  sendiri,  yaitu ( ݒ , ݒ ) ∈ ܧ .  Untuk  setiap graph terdapat  matriks ܺ ∈ ℝ ݅ × ݆ yang  merepresentasikan  himpunan ciri  awal  setiap node pada  graf  tersebut  ,  di  mana  i  mewakili  jumlah node dalam graph dan  j mewakili  dimensi  fitur  setiap node .  Kami  akan  membahas  bagaimana  mendapatkan  keadaan awal pada tahap selanjutnya. Setiap graph terdapat matriks ketetanggaan A dan matriks derajat D yang bersesuaian. Maka GCN dapat didefinisikan rumus lapisan pertama adalah :
Rumus  diatas, ܹ ݋ ∈ ℝ ݅ × ݆ mewakili  matriks  bobot. ܴ݁ܮܷ (.  )  mewakili  fungsi  aktivasi, didefinisikan sebagai ܴ݁ܮܷ ( ݔ ) = max (0, ݔ ). Iterasi jumlah lapisan GCN bisa mendapatkan fitur yang  lebih  dalam.  Dengan  menggunakan  rumus  pembaharuan  status  tersembunyi  GCN diperoleh sebagai berikut :
921 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 915-925 E-ISSN 2503-2933
Tifani , et., al [ Analisis Trend dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Graph Convolutional Network ] rt and clear, implies research results (First Author)
Dimana t menyatakan jumlah iterasi. Secara khusus H(0) = ܺ .
3.4 Metode Graph Pooling Based pada Graph U-Net dan Self-Attention Mechanism
Metode Graph  Pooling digunakan  untuk  mengurangi  ukuran  peta  fitur  dengan menambahkan  metode Graph  U-Net  dan  Self-Attention  Mechanism .  Metode  ini menggabungkan struktur graph yang dapat lebih baik meningkatkan klasifikasi/pemetaan graph . Definisi gPool sebagai berikut [11]:
di mana p adalah vektor proyeksi yang dapat dilatih. Diberikan sebuah simpul I dan vektor cirinya ݔ ݅ . Ketika graph g diberikan, X mewakili vektor fitur dari semua node dalam graph dan mewakili jumlah GCN selama operasi gPool.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Preprocessing
Data judul skripsi mahasiswa Teknik Informatika diberikan label berdasarkan jenis ranah keilmuan  topik  Informatika.  Label  tersebut  meliputi  L-1  untuk  pembentukan  karakter  dan kecakapan hidup, L-2 matematika dan statistika, L-3 Algoritma dan Pemprograman, L-4 sistem cerdas,  L-5  grafika  komputer  dan  multimedia,  L-6  rekayasa  perangkat  lunak,  L-7  komputer arsitektur, L-8 sistem terdistribusi, serta selanjutnya data tersebut di tansformasi menggunakan TF-IDF sehingga data tersebut dapat diolah ketahap selanjutnya seperti gambar 5.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 915-925 E- ISSN 2503 -2933 922
Tifani , et., al [ Analisis Trend dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Graph Convolutional Network ] IJCCS Vol. x,
Gambar. 5 Hasil Preprocessing

## 4.2 Learning
Tahapan  ini  menggunakan  data  transformasi  sebelumnya  dengan  menggunakan komposisi  80:20.  Jumlah  data  80%  digunakan  sebagai  data training /data  pelatihan  dan  20% digunakan  sebagai  data testing /data  pengujian.  Berdasarkan  gambar  6.  jumlah record menyatakan  ranah  topik  judul  skripsi  mahasiswa  (L1-L2)  dan  untuk field secara  berurutan meliputi id, bidang keilmuan, serta tahun penelitian skripsi dilakukan. Hasil yang terlampir pada value  field tahun  merupakan  jumlah  judul  skripsi  berdasarkan  bidang  keilmuannya.  Analisis trend dan pemetaan tertinggi diperoleh jumlah tiga terbesar pada tahun 2012 jumlah pemetaan 182  trend  skripsi  terbanyak  dengan  bidang  keilmuan  matematika  dan  statistika.  Posisi  kedua diikuti  jumlah  pemetaan  101  judul  skripsi  tahun  2016  dengan  bidang  keilmuan  komputer arsitektur. Posisi ketiga diikuti tahun 2015 komputer arsitektur.
Gambar 6. Hasil Data Pelatihan
923 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 915-925 E-ISSN 2503-2933
Tifani , et., al [ Analisis Trend dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Graph Convolutional Network ] rt and clear, implies research results (First Author)

## 4.3 Applications
Berdasarkan  gambar  7.  hasil  data  pelatihan  terlampir  pada value  field tahun  merupakan jumlah  judul  skripsi  berdasarkan  bidang  keilmuannya.  Analisis  trend  dan  pemetaan  tertinggi diperoleh  jumlah  tiga  terbesar  pada  tahun  2012  jumlah  pemetaan  182  trend  skripsi  terbanyak dengan  bidang  keilmuan  matematika  dan  statistika.  Posisi  kedua  diikuti  jumlah  pemetaan  101 judul  skripsi  tahun  2016  dengan  bidang  keilmuan  komputer  arsitektur.  Posisi  ketiga  diikuti tahun 2015 komputer arsitektur.
Gambar 7. Hasil Data Pelatihan
4.4 Akurasi
Gambar 8. menyatakan grafik hasil akurasi dengan rata-rata akurasi mencapai 68,25%.
Gambar 8. Hasil Akurasi
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 915-925 E- ISSN 2503 -2933 924
Tifani , et., al [ Analisis Trend dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Graph Convolutional Network ] IJCCS Vol. x,

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pemaparan  diatas  kami  dapat  menyimpulkan  bahwa  trend  penelitian mahasiswa  Teknik  Informatika  lebih  banyak  kebidang  keilmuan/ranah  topik  matematika  dan statistika  dan  computer  arsitektur.  Berturut-turut  pemetaan  ranah  topik  tersebut  sebanyak  182 dan 101 judul. Hasil akurasi model GCN menentukan kelas target sebesar 68,25%.

## 6. SARAN
Penelitian  ini  kami  berharap  dapat  menjadi  acuan  kedepannya,  dengan  menambahkan tahapan proses preprocessing dan membuat kombinasi model GCN.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Perpustakaan Kampus Universitas Banten Jaya yang telah memberi dukungan sumber data dan tempat penelitian., serta kepada Kemendikbud yang telah memberikan dukungan finansial pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Risparyanto, “Turnitin Sebagai Alat Deteksi Plagiarisme,” UNILIB  J. Perpust. , Vol. 11, No. 2, Aug. 2020, doi: 10.20885/unilib.vol11.iss2.art5.
[2] A.  R.  Syahputra, “Implementasi  Algoritma  Winnowing  Untuk  Deteksi  Kemiripan  Judul Skripsi  Studi  Kasus:  STMIK  Budi  Darma,” Pelita  Inform.  Budi  Darma , Vol.  12,  No.  1, pp. 1–9, 2017.
[3] “ Aplikasi  Repository  Pada  Perpustakaan  Universitas  Banten  Jaya,” J.  Sist.  Inf.  dan Inform. , Vol. 3, No. 2, pp. 110–126, 2020, doi: 10.47080/simika.v3i2.1012.
[4] R.  Vebrianto, “Trend  Tema  Penelitian  Tugas  Akhir  Mahasiswa  Pendidikan  Kimia  FTK UIN SUSKA Riau (2006-2017): Sebuah Kajian Kasus,” J. Nat. Sci. Integr. , Vol. 1, No. 1, pp. 1–10, 2018, doi: 10.24014/jnsi.v1i1.5182.
[5] Aptikom, Pengembangan  Kurikulum  KKNI  Berdasarkan  OBE  Bidang  Ilmu  Informatika dan Komputer , Vol. 1, No. 1. 2020.
[6] V.  R.  Prasetyo,  N.  Benarkah,  and  V.  J.  Chrisintha, “Implementasi  Natural  Language Processing  Dalam  Pembuatan  Chatbot  pada  Program  Information  Technology Universitas  Surabaya,” Teknika ,  Vol.  10,  No.  2,  pp.  114–121,  2021,  doi: 10.34148/teknika.v10i2.370.
[7] A.  Z.  Arham, Klasifikasi  Ulasan  Buku  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural Network – Long Short Term Memory . 2018.
925 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 915-925 E-ISSN 2503-2933
rt and clear, implies research results (First Author)
[8] N. de Cao, W. Aziz, and I. Titov, “Question Answering by Reasoning Across Documents With  Graph  Convolutional  Networks,”  NAACL  HLT  2019  -  2019  Conf.  North  Am. Chapter Assoc. Comput. Linguist. Hum. Lang. Technol. - Proc. Conf. , Vol. 1, pp. 2306– 2317, 2019, doi: 10.18653/v1/n19-1240.
[9] L.  Yao,  C.  Mao,  and  Y.  Luo, “Graph  Convolutional  Networks  for  Text  Detection,” Thirty-Third AAAI Conf. Artif. Intell. , p. 19, 2019, [Online]. Available: www.aaai.org
[10]  T. N. Kipf and M. Welling, “Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks,” 5th  Int.  Conf.  Learn.  Represent.  ICLR  2017  -  Conf.  Track  Proc. ,  pp.  1–14, 2017.
[11]  X.  Han et  al. , “The  Status  and  Trend  of  Chinese  News  Forecast  Based  on  Graph Convolutional  Network  Pooling  Algorithm,” Appl.  Sci. , Vol.  12,  No.  2, pp. 1–10,  2022, doi: 10.3390/app12020900.