## Analisis Bibliometric : Satu Dekade Penelitian Kecerdasan Buatan Data Anggrek
1 Arie Setya Putra, 2 Ochi Marshella Febriani, 3 Danang Kurniawan 1,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Komputer Universitas Mitra Indonesia 2 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Komputer IBI Darmajaya Bandar Lampung, Indonesia ariesetyaputra@umitra.ac.id, ochimarshella@darmajaya.ac.id, danang.student@umitra.ac.id
Abstract- Artificial Intelligence for Indonesian Orchids is a new paradigm that is very popular among researchers and practitioners. A systematic literature review based on bibliometric analysis of Artificial Intelligence for Indonesian Orchids studies is still difficult to  find.  This  paper  aims  to  carry  out  bibliometric  analysis  and  visualization  with  VOSviewer  on  Artificial  Intelligence  For Indonesian Orchid. This evaluation involved 46 scientific articles on Artificial Intelligence For Indonesian Orchid studies indexed by Scopus quartile Q1 – Q4 from the Google Scholar database in the last decade, namely 2013-2023. Bibliometric analysis finds the most productive authors, the development of scientific articles, and the number of citations. Meanwhile, visualization with VOSviewer has found the most common terms in the title and abstract, author collaboration, and made it easier for researchers to find new and rarely researched topics in Artificial Intelligence for Indonesian.

## Keywords: Artificial Intelligence, Bibliometric Analysis, Google Scholar, Publish or Perish, VOS viewer
Abstrak- Kecerdasan Buatan Bagi Anggrek Indonesia merupakan paradigma baru yang sangat populer di kalangan peneliti dan praktisi. Tinjauan pustaka yang sistematis berdasarkan analisis bibliometrik studi Kecerdasan Buatan Untuk Anggrek Indonesia masih sulit ditemukan. Tulisan ini bertujuan untuk melakukan analisis bibliometrik dan visualisasi dengan VOSviewer pada Artificial Intelligence  For  Indonesian  Orchid.  Evaluasi  tersebut  melibatkan  46  artikel  ilmiah  studi  Artificial  Intelligence  For  Indonesian Orchid yang terindeks Scopus quartile Q1 – Q4 dari database Google Scholar dalam satu dekade terakhir yaitu 2013-2023. Analisis bibliometrik menemukan penerbit paling produktif, perkembangan artikel ilmiah, dan jumlah sitasi. Sedangkan visualisasi dengan VOSviewer  telah  menemukan  istilah-istilah  yang  paling  umum  pada  judul  dan  abstrak,  kolaborasi  penulis,  serta  memudahkan peneliti menemukan topik-topik baru dan jarang diteliti dalam Artificial Intelligence Untuk Bahasa Indonesia.
Kata Kunci: Kecerdasan Buatan, Analisis Bibliometrik, Google Cendekia, Publikasikan atau Perish, penampil VOS

## 1. Pendahuluan
Konsep
penggunaan komputer
untuk mensimulasikan  perilaku  cerdas  dan  berpikir  kritis pertama kali dijelaskan oleh Alan Turing pada tahun 1950. Dalam  buku  Computers  and  Intelligence,  Turing menggambarkan  tes  sederhana,  yang  kemudian  dikenal sebagai  “Tes  Turing,”  untuk  menentukan  apakah komputer  benar-benar  berfungsi.  mampu  kecerdasan manusia.  Enam  tahun  kemudian,  John  Mccarthy menggambarkan  istilah  kecerdasan  buatan  (AI)  sebagai “ilmu  dan  rekayasa  pembuatan  mesin  Cerdas  [1]. Kecerdasan  buatan  (AI)  merevolusi  banyak  industri dengan melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia untuk menyelesaikannya. AI berkontribusi pada alur kerja ilmiah dan teknik yang kompleks melalui simulasi, penambahan, atau peningkatan kecerdasan manusia dengan cara yang efisien  dan  tepat  [2].  AI  bertujuan  untuk  memprogram kecerdasan  ke  dalam  mesin  dengan  belajar  dari pengalaman  dan  beradaptasi  dengan  perubahan lingkungan  untuk  menyalin  proses  pengambilan
keputusan  dan  penalaran  manusia  [2].  Pembelajaran mesin  adalah  bagian  dari  kecerdasan  buatan  (AI)  yang meningkatkan  algoritma  komputasi  secara  otomatis melalui  pengalaman.  Itu  dibangun  berdasarkan  data pelatihan  untuk  membuat  analisis  prediktif  dan menghasilkan hasil tanpa diprogram secara langsung [3]. Sejak Darwin menerbitkan Fertilization of Orchids pada tahun 1862, anggrek telah menarik minat besar para ahli biologi evolusi dan botani. Orchidaceae adalah salah satu famili  tumbuhan  terbesar,  dengan  antara  22.075  dan 26.567  spesies  dalam  880  genera,  dan  dikenal  karena keanekaragamannya  dalam  strategi  reproduksi  dan ekologi  khusus  [4].  Kami  harus  memperhatikan  bahwa istilah ML dan kecerdasan buatan (AI) digunakan secara bergantian  dalam  ulasan  ini  [5].  Interpretabilitas  dapat menjadi  faktor  penting  untuk  membuat  sistem  tersebut dipercaya dan mudah diadopsi oleh petani [6]. Big Data dan Artificial Intelligence (AI) dapat digabungkan untuk mencapai  tujuan  yang  diinginkan  [6].  Khummanee  dkk mengusulkan logika Fuzzy dan pertanian pintar otomatis

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
berbasis  IoT  untuk  budidaya  Anggrek.  Sistem  yang diusulkan  menggunakan  sensor  suhu,  kelembaban, cahaya,  dan  kelembaban  tanah  untuk  mengumpulkan data. Sistem berbasis logika fuzzy telah digunakan untuk mengontrol semua variabel lingkungan penting di dalam rumah kaca seperti pemanasan, pendinginan, pengendalian  fogger,  mengipasi,  memercikkan  air, menyalakan  lampu  dan  mengendalikan  tirai  plastik. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan sistem  yang  diusulkan  ini,  tanaman  anggrek  memiliki pertumbuhan  yang  stabil  selama  sepuluh  minggu  masa percobaan  [6].  Menurut  mode  dasar  dan  konsep perkembangan  era  industri  informasi,  pertanian  dapat mengambil informasi biologis dan teknologi pengetahuan pertanian  sebagai  elemen  inti  pertanian,  dan mengintegrasikan teknologi informasi pertanian modern dengan  ekonomi  pertanian  tradisional  melalui  Internet seluler, Internet of Things dan komputasi awan [7].
Bibliometrik  adalah  ilmu  lintas  disiplin  analisis kuantitatif semua pembawa pengetahuan dengan metode matematika dan statistik. Merupakan metode yang umum digunakan  untuk  mengidentifikasi  perkembangan  suatu bidang  tertentu.  Bibliometrik  paling  awal  dimulai  pada awal abad kedua puluh. Pada tahun 1917, Cole dan Eales masing-masing  mempelajari  pertumbuhan  sastra  dalam anatomi  komparatif  melalui  kutipan  bibliografi.  Pada tahun  1969,  ilmuwan  terkenal  Inggris,  Allen  Richard, pertama kali mengusulkan istilah “Bibliometrik” daripada “bibliografi  statistik”.  Munculnya  istilah  ini  menandai lahirnya  bibliometrik  secara  formal.  Saat  ini,  semakin banyak  perhatian  diberikan  pada  penelitian  ini. Keuntungan  yang  paling  nyata  dari  bibliometrik  adalah memungkinkan  para  sarjana  mempelajari  bidang penelitian tertentu dengan menganalisis kutipan, kutipan bersama,  distribusi  geografis  dan  frekuensi  kata,  dan menarik kesimpulan yang sangat berguna. Hingga saat ini, bibliometrik  telah  banyak  digunakan  dalam  penelitian hotspot,  analisis  penulisan  bersama,  analisis  kutipan
bersama,  dan  pengembangan  seluruh  bidang  studi  [8]. Informasi dalam The Orchid and the Dandelion adalah informasi  intelijen  yang  kita  semua  perlukan.  Hal  ini sangat  berharga  terutama  bagi  orang  tua,  petugas kesehatan  fisik  dan  mental  serta  guru,  namun  berguna bagi semua orang, sehingga kita dapat lebih memahami diri kita sendiri dan sesama manusia [9]. Setiap tumbuhan yang  pernah  digemari  manusia  pasti  memiliki  asosiasi budayanya  sendiri,  sehingga  tidak  mengherankan  jika bunga yang tidak biasa seperti anggrek telah mempunyai rangkaian  gambar,  gagasan,  dan  simbolnya  sendiri  yang sangat spesifik. Namun makna khusus yang kita berikan pada  anggrek  mungkin  merupakan  hal  teraneh  yang pernah dikaitkan dengan tanaman [10]. Namun tinjauan literatur sistematis berdasarkan analisis bibliometrik dan visualisasi  dengan  VOSviewer  dalam  ekosistem  bisnis jarang  dilakukan.  Analisis  bibliometrik  perlu  dilakukan untuk mengukur keluaran dan mengamati perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi melalui produksi literatur ilmiah  pada  kajian  tertentu  [11].    Sedangkan  visualisasi dengan VOSviewer sangat penting karena memudahkan peneliti  dalam  membangun  suatu  state  of  the  art  dan menemukan  topik  penelitian  baru  yang  masih  jarang dipelajari  [12].  Tulisan  ini  bertujuan  untuk  melakukan analisis bibliometrik, visualisasi dengan VOSviewer, dan tinjauan literatur sistematis terhadap 46 artikel ilmiah yang terindeks Scopus kuartil Q1, Q2, Q3, dan Q4 (selanjutnya kita  sebut  kuartil  Q1-Q4),  yang  diambil  dari  database Google Scholar . Evaluasi meliputi jumlah artikel ilmiah, judul jurnal, analisis sitasi, analisis kata kunci, dan analisis co-authorship.  VOSviewer  cocok  untuk  membuat  dan melihat  peta  bibliometrik,  peta  penulis  berdasarkan penulisan bersama, dan peta kata kunci berdasarkan data kejadian  bersama  dan  gratis  untuk  komunitas  riset[13]. Pada  bagian  diskusi,  kami  juga  melakukan  tinjauan literatur  sistematis  (SLR)  terhadap  44  artikel  yang terindeks kuartil Scopus Q1-Q4.

## 2. Metodologi
Analisis  dan  visualisasi  bibliometrik  dengan VOSviewer  dalam  tulisan  ini  menggunakan  Harzing's Publish or Perish (PoP), database artikel  ilmiah Google Scholar  (GS),  Mendeley  Desktop,  Scimago  Journal  & Country Rank (SJR), dan VOSviewer, yang kami lakukan melalui  tiga  langkah.  (Gambar  1).  Langkah  pertama adalah  mengambil  artikel  ilmiah  bereputasi  dengan menggunakan  Publish  or  Perish,  dimana  kami menggunakan  query  yang  berhubungan  dengan  fokus tulisan  ini  yaitu  “Artificial  Intelligence  Untuk  Anggrek Indonesia” pada  judul  dan  kata  kunci.  Kami  hanya mengambil artikel jurnal dan membatasi tahun terbit pada dekade  terakhir  2013 – 2023.  Publish  or  Perish menyediakan alternatif database artikel ilmiah: Crossref, Google Scholar, PubMed, Microsoft Academic, Scopus, dan  Web  of  Science.  Kami  memilih  database  Google Cendekia  karena  dapat  diakses  secara  bebas,  terbuka untuk semua peneliti dan masyarakat umum, mencakup sebagian  besar  bidang  ilmiah,  dan  merupakan  sumber
informasi ilmiah paling populer. Pencarian artikel ilmiah pada  langkah  pertama  berhasil  mengambil  137  artikel ilmiah, kemudian kami simpan dalam format RIS.
Article Search :
137 ( 1 st Stage ) Mendeley, complete metadata Screening: Quartile Q1-Q4, SJR Save, RIS Format Database :GS, PoP Keyword : Artificial Intellegence For Indonesian Orchids Journal
Years : 2015-2023 Save : RIS Format Retrieved Article  : 44
( 2 nd Stage ) Bibliometric; No Of Article, journal tittles, citation analysis
Article Analysis :
( 3 rd Stage ) Visualization keywords analysis, co- authorship analysis SJR: 44 article quartile ( Q1-Q4 )
Gambar 1. Metode dan strategi penelitian
Tabel 1. Penyaringan Kriteria Artikel Ilmiah Kriteria Artikel Nomor Tidak  Relevan  (Kecerdasan  Buatan Digital Untuk Anggrek Indonesia) 22
Tidak  dalam  bahasa  Inggris  (China, Jepang, Korea, Indonesia, Thailand) 12 Dobel 3 Jurnal  tidak  terindeks  Scopus,  tidak terindeks Scimago JR 56 Jurnal  diindeks  berdasarkan  kuartil Scopus Q3, Q4 17 Jurnal  diindeks  berdasarkan  kuartil Scopus Q1, Q2 27 TOTAL 137
Kita  akan  membuka  file  berformat  RIS  pada  langkah kedua  menggunakan  Mendeley  Desktop.  Pada  langkah kedua ini, kita telah melakukan dua hal: (1) melengkapi metadata  pada  setiap  file  artikel  ilmiah  menggunakan menu update detail dari Mendeley. Yang paling penting untuk dilengkapi dalam jenis metadata adalah judul dan abstrak karena VOSviewer akan membaca dua metadata; (2) melakukan proses seleksi terhadap 137 artikel ilmiah dengan  menggunakan  enam  kriteria  yang  telah  kami tetapkan  (Tabel  1).  Pemeringkatan  jurnal  SJR  kami gunakan untuk seleksi pada artikel ilmiah yang terindeks Scopus yaitu kuartil Q1-Q4, dan tidak terindeks. Berdasarkan hasil seleksi, terdapat 46 karya ilmiah yang terindeks Scopus Q1-Q4 dan disimpan dalam format RIS.
Langkah  ketiga,  melakukan  analisis  bibliometrik, visualisasi dengan VOSviewer versi 1.6.18, dan tinjauan pustaka sistematis (SLR) terhadap 46 artikel ilmiah yang terindeks  Scopus  kuartil  Q1-Q4.  Kami  memilih  kuartil artikel  ilmiah  terindeks  Scopus  Q1-Q4  karena  memiliki jumlah  terbanyak.  dampak  signifikan  terhadap  kutipan penelitian [27] dibandingkan dengan yang tidak diindeks, memberikan  kemampuan  untuk  analisis  kutipan  [26], umum  digunakan  dalam  analisis  bibliometrik  [13],  dan sumber  utama  untuk  data  kutipan  [14].  Analisis  dan visualisasi  bibliometrik  pada  VOSviewer  melibatkan jumlah artikel ilmiah, judul jurnal, analisis sitasi, analisis kata  kunci  co-occurrence,  dan  analisis  co-authorship. Kami  juga  melakukan  tinjauan  literatur  sistematis  di bagian diskusi.
Gambar 2. Tren Artikel Ilmiah
Perbandingan  metrik  sitasi  (Tabel  2)  pada  Publish  or Perish  menunjukkan  metrik  cites/paper  kuartil  karya ilmiah  Q1  dan  Q2  (36,07)  lebih  tinggi  dibandingkan penelusuran awal (14,41), kuartil karya ilmiah Q3 dan Q4 (7,29), dan karya ilmiah tidak diindeks oleh Scopus (5.93). Temuan  ini  berarti  makalah  kuartil  Q1  dan  Q2 mempunyai  pengaruh  paling  signifikan  terhadap  sitasi penelitian jika dibandingkan dengan artikel ilmiah kuartil lainnya.  Hal  serupa  juga  terjadi  pada  metrik penulis/makalah,  dimana  hasil  kuartil  penyaringan makalah  Q1  dan  Q2  (3,15)  lebih  besar  dibandingkan kuartil pencarian awal (2,61), Q3 dan Q4 (2,29) makalah dan tidak terindeks Scopus (2.64). Terdapat 19 penerbit yang menerbitkan artikel ilmiah, dimana TOP 6 penerbit (Gambar  3)  yang  menghasilkan  artikel  ilmiah  terbanyak pada kuartil
Scopus Q1-Q4 adalah Inderscienceonline.com dengan sepuluh artikel (22,73%), disusul Emerald dengan tujuh artikel ( 15,91%), Elsevier
dengan empat artikel (9,09%), Taylor & Francis dengan tiga  artikel  (6,82%),  serta  Springer  dan  Earticle.net masing-masing  dua  artikel  (4,55%).  Selanjutnya berdasarkan kata kunci penulis, artikel-artikel  di TOP 6 membahas  tentang  bidang  Artificial  Intelligence  Untuk Anggrek Indonesia, meliputi internet  of  things, inovasi, strategi  platform,  ICT,  kolaborasi,  ko-evolusi,  dan identitas Artificial Intelligence Untuk Anggrek Indonesia. Sedangkan penerbit yang hanya menghasilkan satu artikel (2,27%) adalah jitm.ubalt.edu, jmir.org, journal.sagepub.com,journalsk.bupt.edu.cn, papers.ssrn.com, pertanika.upm.edu.
saya, ripublication.com,  publikasi.waset.org,  TAPPI  press, usm.my, Perpustakaan Online Wiley, dan Ilmiah Dunia. Secara  keseluruhan,  setiap  penerbit  rata-rata  telah menghasilkan  dua  artikel  ilmiah  terpendek  dalam  satu dekade terakhir, kuartil Scopus Q1-Q4.
Tabel 2 Matrik Perbandingan
1 0 0 2 2 3 4 2 0 1 5 2 3 2 6 5 6 3 0 10
Q1 and Q2(27)
Q3 and Q4(17) not indexed(27)
Gambar  3. TOP  4  penerbit  yang  menerbitkan  artikel Kecerdasan Buatan untuk Anggrek Indonesia
Gambar 4. TOP 5 jurnal yang menerbitkan keilmuan Kecerdasan Buatan untuk Anggrek Indonesia
Jurnal  TOP  5  (Gambar  4)  yang  menerbitkan  artikel ilmiah  terbanyak  adalah  Journal  of  Cleaner  Production (Elsevier), Int. J. Manajemen
Teknologi
(Inderscienceonline),  dan  Int.  J.  of  Innovation  and Learning  (Inderscienceonline)  setiap  tiga  artikel  ilmiah, disusul  Journal  of  International  Business  Studies (Springer)  dan  European  Journal  of  Innovation Management (Emerald) masing-masing dua artikel ilmiah. Sebaliknya  jurnal  yang  hanya  menerbitkan  satu  artikel ilmiah  adalah  Asian  Academy  of  Management  Journal (Q3),British  Food  Journal  (Q1),  Jurnal  Manajemen
Proses Bisnis (Q1), Inovasi (Q2), Int. J. Penelitian Teknik Terapan  (Q2),  Int.  J.  Lingkungan  Bisnis  (Q2),  Int.  J. Kontrol  dan  Otomasi  (Q4),  Int.  J.  Kewirausahaan  dan Manajemen  Inovasi  (Q3),  Int.  J.  Teknik  Industri  dan Sistem  (Q2),  Int.  J.  Manajemen  Inovasi  dan  Teknologi (Q3), Int. J. Penelitian dan Aplikasi Logistik (Q1), Int. J. Manajemen  Operasi  dan  Produksi  (Q1),  Int.  J.  Analisis Organisasi  (Q2), Int. J. Ekonomi Produksi (Q1), Int. J. Manajemen  Kinerja  Sektor  Publik  (Q3),  Int.  J.  Jasa, Ekonomi  dan  Manajemen  (Q4),  Int.  J.  dari  u-  dan  e- Service,  Sains  dan  Teknologi  (Q4),  J.  dari  Teknologi Oksidasi Tingkat Lanjut (Q4), J. dari Beijing University of Posts  (Q4),  J.  Ekonomi  dan  Bisnis  (Q2),  J.  Pariwisata Warisan (Q1), J. Manajemen Teknologi Informasi (Q4), J.  Penelitian  Internet  Medis  (Q1),  J.  Universitas  Pos Nanjing  (Q4),  J.  Manajemen  Inovasi  Produk  (Q1),  J. Pembangunan  Pedesaan  (Q4),  Pertanika  J.  Ilmu  Sosial dan  Humaniora  (Q3),  Jurnal  Manajemen  Proyek  (Q1), Penelitian  Kualitatif  dalam  Organisasi  dan  Manajemen: An Int. J. (Q2), J. Teknik Pembangkit Listrik Tenaga Air (Q3), dan Jurnal Tappi (Q2).

## A. Analisis Kutipan
11 artikel TOP (Tabel 3) yang menghasilkan kutipan terbanyak  selama  dekade  terakhir  berasal  dari  Elsevier dengan 654 kutipan dari artikel yang ditulis oleh Patrício, D  I  Rieder,  R  [11]  berjudul  “Computer  vision  and Artificial Intelligence in Precision Agriculture for Grain Crops: A Systematic Review”, dan artikel ilmiah ini juga paling  unggul  sitasi  per  tahunnya,  yaitu  130,80.  Disusul dengan  artikel  yang  ditulis  oleh  Arabameri,  APradhan, BRezaei, KLee, C W. [12] berjudul " Penilaian kerentanan tanah  longsor  menggunakan  model  terintegrasi  FR-RF berbasis  statistik  dan  kecerdasan  buatan  serta  DEM multiresolusi " dengan 23,50 kutipan per tahun. Zamrud masing-masing memiliki satu artikel ilmiah yang terindeks kuartil Scopus Q1-Q4.
17 5 5 3 0 5 10 15 20 Elsevier Springer Mdpi.com Ieeexplore.ieee.org 3 3 3 2 2 0 1 2 3 4 Journal of Cleaner… Int. J.If Innnovation and… European Journal Of…
Metrik Kutipan Pencarian Awal Setelah Pemutaran Q1 dan Q2 Q3 dan Q4 Tidak terindeks scopus, Tidak di SJR Sumber : Google Scholar Google Scholar Google Scholar Google Scholar Pertanyaan : Journal, Artificial Intelligence For Indonesian Orchids Journal, Artificial Intelligence For Indonesian Orchids Journal,  Artificial Intelligence For Indonesian Orchids Journal, Artificial Intelligence  For  Indonesian Orchids Tahun Penerbitan : 2013-2023 2013-2023 2013-2023 2013-2023 Tahun Kutipan : 10(2013-2023) 10(2013-2023) 10(2013-2023) 10(2013-2023) Kertas : 137 ( all) 27(Q1,Q2) 17(Q3,Q4) 56(not indexed) Kutipan: 1974 974 124 332 Kutipan/Tahun 246,8 121,8 15,5 41,5 Kutipan/Makalah 14,4 36,1 7,3 5,9 Penulis/Makalah 6,5 1,3 0,8 2,7 h-index 24 14 6 10 g-index 42 27 11 16 hI-norm 14 9 3 6 hI,annual 1,17 0,9 0,25 0,5 Kertas dengan ACC 1,2,5,10,20:59,41,19,10,6  1,2,5,10,20:22,20,11,7,4  1,2,5,10,20:6,4,1,0,0 1,2,5,10,20:15,7,1,0,0
Tabel 3 TOP 11 Artificial Pangkat Kutipan Per_Tahun  Pengarang Judul Jurnal Tahun Penerbit #1 654 130.80 Patrício, D I Rieder, R Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for  grain  crops:  A systematic review Compu ters and electron ics in agricult ure 2018 Elsevier #2 396 132.00 Talaviya,T Shah, D Patel, N Yagnik, H ... Implementation  of artificial  intelligence in  agriculture  for optimisation of irrigation and application of pesticides and herbicides Artificia l Intellige nce  in … 2020 Elsevier #3 251 83.67 Misra, N N Dixit, Y Al- Mallahi, A IoT,  big  data,  and artificial  intelligence in  agriculture  and food industry IEEE Internet of … 2020 ieeexplore.iee e.org #4 205 34.17 Shadrin, S S Varlamov, O O Ivanov,  A M Experimental autonomous  road vehicle  with  logical artificial intelligence Journal of advance d … 2017 hindawi.com #5 180 36.00 Nabavi- Pelesaraei, A  Rafiee,  S Mohtasebi, S S Integration of artificial  intelligence methods  and  life cycle  assessment  to predict energy output and environmental impacts  of  paddy production Science of  the total … 2018 Elsevier #6 176 44.00 Eli- Chukwu, N C Applications of artificial  intelligence in  agriculture:  A review Engine ering, Techno logy &Appli ed … 2019 pdfs.semanti cs cholar.org #7 144 36.00 Freeze, J GKelly,  H R Batista, V S Search  for  catalysts by  inverse  design: artificial intelligence, mountain  climbers, and alchemists Chemic al reviews 2019 ACS Publications #8 131 32.75 Rahmanifar d, H Plaksina, T Application of artificial  intelligence techniques  in  the petroleum  industry: a review Artificia l Intellige nce Review 2019 Springer #9 123 41.00 Ampatzidis ,  YPartel, VCosta, L Agroview:  Cloud- based application to process, analyze and visualize UAV- collected  data  for precision agriculture applications utilizing artificial intelligence Compu ters and Electro nics  in Agricult ure 2020 Elsevier

## B. Analisis Kata Kunci (kejadian bersama)
Berdasarkan  analisis  visualisasi,  kami  menggunakan VOSviewer  1.6.18  pada  46  artikel  ilmiah  Kecerdasan Buatan  Untuk  Anggrek  Indonesia  yang  diindeks  oleh kuartil Scopus Q1-Q4 dengan menggunakan 'kata kunci penulis'  sebanyak  1.088  kata  kunci.  Dengan  jumlah  co- occurrence minimal 5, kami menemukan bahwa  selama satu  dekade  terakhir,  penelitian  di  bidang  Artificial Intelligence Untuk Anggrek Indonesia berkaitan dengan peran,  aktor,  kolaborasi,  dan  kapabilitas  platform  yang dominan.  Kami  menemukan  56  kata  kunci  yang  dibagi menjadi  tujuh  cluster  (Gambar  5).  Cluster  1  (berwarna merah)  terdiri  dari  13  topik  penelitian,  dimana  topik ‘peran’ menjadi topik dominan yang dibahas pada cluster ini.  Topik  'pelanggan'  dan  'identitas'  masing-masing menjadi  topik  dominan  yang  dibahas  pada  Cluster  2 (berwarna hijau) dengan 13 topik penelitian dan Cluster 3 (berwarna  biru)  dengan  sembilan  topik  penelitian. Berdasarkan  hasil  visualisasi  VOSviewer  (Gambar  6), terdapat  beberapa  topik  penelitian  di  bidang  Artificial Intelligence Untuk Anggrek Indonesia yang masih jarang dibahas,  antara  lain  strategi  platform  dalam  Artificial Intelligence Untuk Anggrek Indonesia, blockchain dalam Artificial  Intelligence  For  Anggrek  Indonesia,  identitas Kecerdasan  Buatan  Untuk  Anggrek  Indonesia, pengoperasian  Kecerdasan  Buatan  Untuk  Anggrek Indonesia,  nilai  orisinalitas  dalam  Kecerdasan  Buatan Untuk  Anggrek  Indonesia,  dan  kapabilitas  platform dominan  dalam  Kecerdasan  Buatan  Untuk  Anggrek Indonesia. Menurut van Eck dan Waltman, warna pada peta  pada  Gambar  6  menunjukkan  kepadatan  tema penelitian; warna biru menunjukkan kepadatan terendah dan  kuning  menunjukkan  kepadatan  tertinggi.  Dengan kata  lain,  kepadatan  yang  paling  rendah  menunjukkan tema-tema  penelitian  baru  yang  masih  jarang  diteliti dalam  kajian  Kecerdasan  Buatan  Untuk  Anggrek Indonesia,  dimana  topik-topik  penelitian  ini  baru  mulai dibahas pada tahun 2019 yang diberi tanda warna kuning (Gambar  7).  Dengan  kata  lain,  kepadatan  yang  paling rendah  menunjukkan  tema-tema  penelitian  baru  yang masih  jarang  diteliti  dalam  kajian  Kecerdasan  Buatan Untuk Anggrek Indonesia, dimana topik-topik penelitian
ini baru mulai dibahas pada tahun 2019 yang diberi tanda warna kuning (Gambar 7).
Gambar 5. Kata kunci co-occurence network dalam bidang Artificial Intelligence Untuk Anggrek Indonesia
Gambar 6. Visualisasi kepadatan kata kunci pada bidang Artificial Intelligence Untuk Anggrek Indonesia
#10 95 23.75 Clune, J AI-GAs: AI- generating algorithms, an alternate  paradigm for producing general artificial intelligence arXiv preprint arXiv:1 905.109 85 2019 arxiv.org #11 94 23.50 Arabameri, APradhan, BRezaei, KLee, C W Assessment of landslide susceptibility  using statistical-and artificial intelligence- based FR – RF integrated model and  multiresolution DEMs Remote Sensing 2019 mdpi.com
Gambar 7. Visualisasi kata kunci teratas dalam bidang Kecerdasan Buatan Untuk Anggrek Indonesia

## C. Analisis Penulisan Bersama
Berdasarkan  analisis  visualisasi  dengan  VOSviewer (Gambar  8),  terdapat  107  peneliti  bidang  Artificial Intelligence Untuk Anggrek Indonesia yang berkolaborasi menghasilkan artikel ilmiah terindeks Scopus quartile Q1- Q4, dan terdapat 15 co-authorship yang terbagi dalam 4 cluster  atas  dekade  terakhir.  Rong,  K.  dari  Klaster  3 (berwarna  biru)  merupakan  penulis  yang  menghasilkan artikel  ilmiah  terbanyak  di  bidang  Kecerdasan  Buatan
Untuk  Anggrek  Indonesia,  terdiri  dari  lima  dokumen, disusul Shi, Y. dari Klaster 1  (berwarna merah) dengan empat  dokumen.  Keduanya  masing-masing  berasal  dari University  of  Cambridge,  Inggris  dan  Tsinghua University,  China.  Rong,  K.  dan  Shi,  Y.  juga  memiliki simpul  paling  signifikan,  yang  menunjukkan  bahwa mereka memiliki hubungan paling kuat antara penulis dan artikel paling ilmiah. Ukuran node menunjukkan jumlah publikasi ilmiah peneliti [6].
Gambar 8. Visualisasi jaringan penulis berkolaborasi menghasilkan artikel berjudul Kecerdasan Buatan Untuk Anggrek Indonesia

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  sektor  industri,  bidang  penelitian Kecerdasan Buatan Untuk Anggrek Indonesia didominasi oleh bidang pertanian dan industri (1) (8). Khusus bidang pertanian,  ada  dua  artikel  yang  dibuat  tentang  Anggrek Fadzly,  N  Zuharah,  WF  Ney,  J  W  Jenn.  (bisa)  dan Talaviya,  TShah,  DPatel,  NYagnik,  H.  [can.  Metode penelitian yang digunakan  sebagian besar menggunakan studi kasus dengan teknik pengumpulan data wawancara (36  artikel)  [20].  Artikel  ilmiah  tersebut  sebagian  (10 artikel)  diuji  keabsahan  datanya  dengan  menggunakan triangulasi data, sedangkan sisanya (4 artikel) merupakan tinjauan  pustaka  terhadap  artikel  ilmiah  bereputasi berdasarkan  fokus  kajian  tertentu  dari  peneliti.  Peneliti kecerdasan buatan untuk anggrek Indonesia
menggunakan  analisis  data  yang  berbeda  untuk menggambarkan  dan  menjelaskan  peran  dan  hubungan aktor dalam kecerdasan buatan untuk anggrek Indonesia, sebagian besar menggunakan narasi deskriptif (22 artikel) [21].  Metode  analisis  data  lain  yang  digunakan  peneliti adalah jaringan nilai (6 artikel) [22]. Selain itu peneliti juga menggunakan  berbagai  metode  analisis  data  antara  lain analisis faktor, analisis isi, framework 6C, analisis SWOT, SEM,  alat  uji,  etnografi/fenomenologi,  NBE,  SPSS, 4P3S, dan STATA, dan hal ini sesuai dengan penelitian penjelasan  sebelumnya  [23]  [24]  [25],  yang  menyatakan bahwa para peneliti menggunakan metode berbeda dalam kecerdasan buatan untuk anggrek Indonesia.

## 4. Kesimpulan
Dalam  tulisan  ini,  kami  melakukan  analisis bibliometrik  dan  analisis  visualisasi  dengan  VOSviewer pada  bidang  Artificial  Intelligence  Untuk  Anggrek Indonesia  dengan  melibatkan  46  artikel  ilmiah  yang terindeks  Scopus  quartile  Q1-Q4  dari  database  Google Scholar dalam satu dekade terakhir. Analisis bibliometrik menemukan  artikel  ilmiah  bidang  Artificial  Intelligence For  Indonesian  Orchids  meningkat  pada  tahun  2018, dimana  penerbit  Emerald  menghasilkan  artSikel terbanyak  dan  penerbit  Elsevier  paling  banyak  dikutip. Kuartil  artikel  ilmiah  Q1 – Q4  menjadi  sitasi/paper tertinggi  dibandingkan  artikel  ilmiah  lainnya.  Sementara itu, visualisasi dengan VOSviewer menemukan kata kunci
‘Kecerdasan  Buatan  Untuk  Anggrek  Indonesia'  paling banyak ditemukan sebagai istilah pada judul dan abstrak, dibandingkan  istilah  lainnya.  Patrício,  D  I  Rieder,  R. merupakan  penulis  yang  menghasilkan  artikel  ilmiah terbanyak  dalam  Artificial  Intelligence  For  Indonesian Orchids.  Visualisasi  juga  menemukan  beberapa  topik penelitian  baru  yang  masih  jarang  diteliti,  antara  lain strategi  platform,  blockchain,  identitas,  operasi,  nilai orisinalitas,  dan  kapabilitas  platform  dominan  dalam bisnis kapabilitas platform dominan dalam bisnis
5. Daftar Pustaka
[1] V.  Kaul,  S.  Enslin,  and  S.  A.  Gross,  “History  of artificial  intelligence  in  medicine,”  Gastrointest.
Endosc., 2020, [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii /S0016510720344667
[2] N.  Muthukrishnan,  F.  Maleki,  K.  Ovens,  and  ...,
“Brief history of artificial intelligence,” Neuroimaging  …,  2020,  [Online].  Available: https://www.neuroimaging.theclinics.com/article/ S1052-5149(20)30054-X/abstract
[3] N. Fadzly, W. F. Zuharah, and J. W. J. Ney, “Can plants  fool  artificial  intelligence?  Using  machine learning to compare between bee orchids and bees,” Plant Signal. &behavior,
2021, doi: 10.1080/15592324.2021.1935605.
[4] J. Cai et al., “The genome sequence of the orchid Phalaenopsis  equestris,”  Nature  ….  nature.com, 2015. [Online].
Available: https://www.nature.com/articles/ng.3149
[5] H. Lim, F. Cankara, C. J. Tsai, O. Keskin, and ..., “Artificial  intelligence  approaches  to  human - microbiome protein –protein interactions,” Current Opinion in …. Elsevier, 2022. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii /S0959440X2200001X
[6] F.  Sabrina,  S.  Sohail,  F.  Farid,  and  ...,  “An interpretable  artificial  intelligence  based  smart agriculture  system,”  Comput.  …,  2022,  [Online]. Available: https://researchdirect.westernsydney.edu.au/islan dora/object/uws:63228/
[7] B. Zhao, “The application of artificial intelligence in agriculture,”  J.  Phys.  Conf.  Ser.,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1574/1/012139.
[8] H. Liao, M. Tang, L. Luo, C. Li, F. Chiclana, and X. J. Zeng, “A bibliometric analysis and visualization of medical big data research,” Sustainability, 2018, [Online].
Available:
https://www.mdpi.com/253028
[9] W. T. Boyce, The orchid and the dandelion: Why sensitive  people  struggle  and  how  all  can  thrive. books.google.com,  2019.  [Online].  Available: https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id =yNJQDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PT4&dq=orch id+artificial+intelligence+orchid&ots=mlmPXwgi Oq&sig=ueyodgYPIZEaHc3NaUcANUkZOkk
[10] J.  Endersby,  Orchid:  a  cultural  history. books.google.com,  2016.  [Online].  Available: https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id =PuAlDQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR7&dq=orchi d+artificial+intelligence+orchid&ots=5AHZy0KF du&sig=m0ahnvoLzxXtgNSZ7GDdKyXbNbA
[11] S. D. Johnson, M. G. Balducci, and ..., “Hawkmoth pollination  of  the  orchid  Habenaria  clavata: mechanical  wing  guides,  floral  scent  and electroantennography,”  …  J.  Linn.  …,  2020, [Online].
Available:
https://academic.oup.com/biolinnean/article- abstract/129/1/213/5614289
[12] S. W. Decruse, “Ecological niche modeling to find potential  habitats  of  Vanda  thwaitesii,  a  notified endangered  orchid  of  Western  Ghats,  India,” Journal  of  Threatened  Taxa.  threatenedtaxa.org,
2023. [Online]. Available: https://threatenedtaxa.org/index.php/JoTT/articl
e/view/7814
[13] F. J. Martínez-López, J. M. Merigó, L. Valenzuela- Fernández,  and  C.  Nicolás,  “Fifty  years  of  the European  Journal  of  Marketing:  a  bibliometric analysis,” Eur. J. Mark., vol. 52, no. 1– 2, pp. 439 – 468, 2018, doi: 10.1108/EJM-11-2017-0853.
[14] K.  Krathinthong  and  S.  Thammaboosadee, “Customer Analytics of Orchid Pot Business during the  First  Corona  Virus  Outbreak  Period  in Thailand,” KKU  Sci. J., 2022,  [Online]. Available: https://ph01.tci- thaijo.org/index.php/KKUSciJ/article/view/2502 98
[15] D. I. Patrício and R. Rieder, “Computer vision and artificial  intelligence  in  precision  agriculture  for grain  crops:  A  systematic  review,”  Comput. Electron.  Agric.,  2018,  [Online].  Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii /S0168169918305829
[16] A. Arabameri, B. Pradhan, K. Rezaei, and C. W. Lee, “Assessment  of  landslide  susceptibility  using statistical-and  artificial  intelligence-based  FR – RF integrated  model  and  multiresolution  DEMs,” Remote  Sens.,  2019,  [Online].  Available: https://www.mdpi.com/452590
[17] M.  Yoosefzadeh-Najafabadi,  D.  Tulpan,  and  M. Eskandari, “Using hybrid artificial intelligence and evolutionary optimization algorithms for estimating soybean yield and fresh biomass using hyperspectral vegetation indices,” Remote Sens., 2021, [Online]. Available:
https://www.mdpi.com/2072-
4292/13/13/2555
[18] J. Monteiro and J. Barata, “Artificial intelligence in extended  agri-food  supply  chain:  A  short  review based on bibliometric analysis,” Procedia Comput.
Sci., 2021, [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii
/S1877050921018111
[19] Y. Ampatzidis, V. Partel, and L. Costa, “Agroview: Cloud-based  application  to  process,  analyze  and visualize  UAV-collected  data  for  precision agriculture applications utilizing artificial intelligence,”  Computers  and  Electronics  in Agriculture.  Elsevier,  2020.  [Online].  Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii /S0168169920304695
[20] A. Arabameri, S. Saha, K. Mukherjee, T. Blaschke, and  ...,  “Modeling  spatial  flood  using  novel ensemble  artificial  intelligence  approaches  in northern  Iran,”  Remote  Sens.,  2020,  [Online]. Available: https://www.mdpi.com/861650
[21] M. Mann, C. Kumar, W. F. Zeng, and M. T. Strauss, “Artificial  intelligence  for  proteomics  and biomarker discovery,” Cell systems. Elsevier, 2021. [Online].
Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii /S2405471221002507
[22] G.  Ji,  Z.  Wang,  and  R.  Zhang,  “Design  and Implementation  of  Walking  Control  System  for Orchard Plant Protection Robot Based on Artificial Intelligence Algorithm,” Adv. Hybrid Inf. Process. 4th EAI …, 2021, doi: 10.1007/978 -3-030-67871- 5_8.
[23] B. Sun et al., “Synaptic devices based neuromorphic computing  applications  in  artificial  intelligence,” Mater.  Today  …,  2021,  [Online].  Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii /S2542529321000547
[24] K.  Bresilla,  Sensors,  Robotics  and  Artificial Intelligence  in  Precision  Orchard  Management (POM).  amsdottorato.unibo.it,  2019.  [Online]. Available: http://amsdottorato.unibo.it/8980/
[25] S. Allam, “The Impact of Artificial Intelligence on Innovation- An  Exploratory  Analysis,”  …  Allam," IMPACT Artif. Intell. …, 2016, [Online]. Available: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract _id=3821173
[26] Setyaningsih,  I.,  Indarti,  N.,  Jie,  F.  (2018).
Bibliometric  analysis  of  the  Term  Green Manufacturing. International Journal of
Management Concepts and Philosophy, 11(3): 315- 339. https://doi.org/10.1504/IJMCP.2018.093500
[27] Mongeon,  P.,  Paul-Hus,  A.  (2016).  The  journal coverage  of  Web  of  Science  and  Scopus:  A comparative  analysis  Scientometrics,  106:  213-228 https://doi.org/10.1007/s11192-015-1765-5