Judul: Model Regresi Logistik dan Random Forest untuk Prediksi Potensi Co-authorship Penulis LIPI
Abstrak: Kolaborasi penelitian merupakan salah satu aspek penting dalam pengelolaan penelitian karena memberikan dampak positif terhadap kuantitas dan kualitas penelitian. Dalam melakukan kolaborasi yang pertama kali, peneliti memerlukan informasi mengenai mitra yang tepat untuk berkolaborasi. Informasi semacam ini belum tersedia dengan baik di Indonesia. Sistem Penilaian Angka Kredit Nasional yang dibangun oleh Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) bertujuan untuk mempermudah peneliti dalam mengajukan kenaikan angka kredit melalui hasil kerjanya. Sistem ini belum dapat digunakan untuk menganalisis kolaborasi karena keterbatasan rentang dan pemutakhiran data. Salah satu pendekatan untuk melihat kolaborasi penelitian adalah melalui Analisis hubungan menggunakan jejaring co-authorship untuk membantu memprediksi potensi co-authorship. Penelitian ini bertujuan membangun model untuk memprediksi co-authorship yang pertama kali. Data yang digunakan adalah artikel ilmiah terkait penelitian keanekaragaman hayati yang diterbitkan di Scopus selama tahun 2006-2015. Sebanyak 4 628 pasangan penulis dianalisis berdasarkan karakteristik pasangan tersebut, meliputi kedekatan dalam jejaring co-authorship, kemiripan ketertarikan area penelitian, dan kesamaan komunitasnya. Karakteristik tersebut digunakan untuk memprediksi apakah sepasang penulis akan melakukan co-authorship atau tidak. Model prediksi yang disusun adalah regresi logistik dan random forest. Penyusunan kedua model dilakukan menggunakan teknik validasi silang 10 lipat dan percontohan ulang random undersampling dan random oversampling. Diskretisasi diterapkan pada model regresi logistik sebagai teknik prapemrosesan data untuk memperoleh hasil yang baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga faktor yang digunakan merupakan faktor yang bermanfaat untuk memprediksi potensi co-authorship. Baik regresi logistik maupun random forest mampu menghasilkan model prediksi yang sama baiknya dengan AUC dan sensitivitas mencapai 0.8 dan 0.79. Prediksi dilakukan terhadap pasangan yang melibatkan penulis dari LIPI menggunakan kedua model untuk mengidentifikasi pasangan potensial yang direkomendasikan untuk melakukan co-authorship. Penelusuran terhadap 100 pasangan paling potensial menunjukkan bahwa pasangan yang memiliki nilai peluang tertinggi justru didominasi oleh co-authorship antara penulis LIPI dengan penulis dari luar LIPI.
Keyword: kolaborasi penelitian, prediksi co-authorship, random forest, regresi logistik

Judul: Social Network Analysis untuk Co-Authorship Peneliti IPB
Abstrak: Penelitian merupakan kegiatan rutin yang dilakukan oleh banyak peneliti, termasuk di dalamnya universitas. Para peneliti saling berkolaborasi dalam melaksanakan penelitian. Penelitian ini menganalisis kolaborasi antar peneliti menggunakan satuan social network analysis. Jejaring peneliti direpresentasikan dalam bentuk graf, yang terdiri atas node yang menggambarkan peneliti dan edge yang menggambarkan hubungan antar peneliti. Jejaring peneliti dibangun berdasarkan data Scopus. Satuan social network analysis yang digunakan berupa degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, dan eigenvector centrality, yang kemudian satuan-satuan tersebut dicari korelasinya dengan h-index. Perhitungan korelasi dilakukan dengan tiga model hubungan, yakni peneliti IPB dengan IPB & non-IPB, sesama peneliti IPB, dan peneliti IPB dengan non-IPB. Perhitungan menghasilkan bahwa korelasi yang terkuat terjadi antara h-index dengan degree centrality untuk hubungan peneliti semua afiliasi dan sesama peneliti IPB, yakni sebesar 0.533 dan 0.383 secara berurutan. Model hubungan IPB dengan non-IPB menyatakan korelasi terkuat antara h-index dengan betweenness centrality, yakni sebesar 0.452. Dari hasil perhitungan korelasi, bahwa semakin banyak memilki rekan peneliti dan semakin sering menjadi penghubung (inisiator) penelitian, maka semakin tinggi pula performa peneliti tersebut.
Keyword: co-authorship, jejaring, scopus, social network analysis

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera