Judul: Seleksi dan Pemeringkatan Kepakaran Dari Publikasi Ilmiah Berdasarkan Language Model
Abstrak: Pakar merupakan orang yang mempunyai keahlian, pengetahuan, dan pengalaman pada bidang tertentu. Tingkat keahlian, pengetahuan, dan pengalaman seorang pakar disebut juga kepakaran. Salah satu cara untuk menilai tingkat kepakaran seseorang adalah melalui dokumen ilmiah yang sudah ditulis oleh orang tersebut. Berbagai sumber dan bentuk data telah digunakan dalam pencarian pakar, antara lain web log, struktur link, dan komentar pada forum tanya jawab. Salah satu sumber data untuk pencarian pakar yang paling mudah didapatkan adalah publikasi ilmiah. Publikasi ilmiah adalah salah satu bentuk pengetahuan yang mudah diakses dan dibaca yang dipublikasikan secara umum atau berkala. Publikasi ilmiah diterbitkan melalui proses reviu oleh pakar pada bidangnya, sehingga kaidah-kaidah keilmuan yang ada bisa diterima oleh orang lain. Kandidat pakar sendiri merupakan penulis pada publikasi ilmiah. Language model (LM) merupakan salah satu metode yang paling banyak digunakan untuk menghitung kepakaran seseorang dari publikasi ilmiahnya. Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang hanya menggunakan judul dan abstrak, penelitian ini menggunakan seluruh isi dari publikasi ilmiah untuk menghitung nilai LM. Selain itu, penelitian ini mengembangkan sebuah model baru dengan mengunakan panjang dokumen sebagai peluang prior. Ide di balik penggunaan panjang dokumen didasari pada sebuah intuisi yang mengatakan bahwa dokumen yang lebih panjang tentu lebih dalam dan meliputi lebih banyak topik dari pada dokumen yang pendek tanpa ada query yang diketahui. Enam fitur dihitung untuk menentukan dominasi penulis dalam satu dokumen menggunakan metode learning to rank (L2R). Jumlah data latih yang tidak lebih dari 1% dalam satu topik membuat presisi model menggunakan dominasi penulis tidak lebih baik dari pada model yang sudah ada. Namun, hasil evaluasi menggunakan lima metode evaluasi membuktikan bahwa modifikasi pada model yang sudah ada menggunakan panjang dokumen dapat meningkatkan presisi dari model sebelumnya.
Keyword: kepakaran, language model, publikasi ilmiah

Judul: Clustering Scientific Publication Documents Based on Field of Expertise Using the DBSCAN Algorithm
Abstrak: Salah satu cara untuk memvalidasi keahlian para pakar adalah dengan dokumen-dokumen publikasi ilmiah yang dimiliki. Jika kepakaran divalidasi secara manual akan membutuhkan waktu yang tidak singkat. Pengelompokan dokumen publikasi ilmiah menjadi salah satu alternatif untuk memverifikasi keparakan seorang dosen. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu model yang dapat mengelompokkan dokumen berdasarkan bidang kepakaran. Penelitian ini menggunakan algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk ekstraksi fitur dan Density-Based Spatial Application with Noise (DBSCAN) yang ditingkatkan dengan menambahkan metode Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). Hasil penelitian ini berhasil mengelompokkan dokumen dengan nilai koefisien Silhouette sebesar 0,567. Model yang dibangun dievaluasi dengan mencocokkan klaster yang dihasilkan dengan klaim yang diberikan. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa sebanyak 63,9% hasil pencocokan sesuai dengan klaim kepakaran dosen, 27,6% tidak sesuai dengan klaim kepakaran dosen, dan 8,4% tidak diketahui sesuai atau tidak dengan klaim kepakaran, One way to validate experts' expertise is through their scientific publications. If expertise is validated manually, it will take a long time. Grouping scientific publication documents is one alternative to verify the expertise of a lecturer. This research aims to build a model that can classify documents based on their field of expertise. This research uses Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to extract feature and Density-Based Spatial Application with Noise (DBSCAN) which is enhanced by adding Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) method. The results of this study successfully clustered documents with a silhouette coefficient value of 0,567. The built model was evaluated by matching the resulting clusters with the given claims. The results showed that 63,9% of the matching results were in accordance with the lecturer's expertise claim, 27,6% were not in accordance with the lecturer's expertise claim and 8,4% were unknown whether or not it was in accordance with the expertise claim.
Keyword: DBSCAN, pakar, klasterisasi, validasi, dokumen

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4