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: Pengelompokan Dokumen Publikasi Ilmiah Berdasarkan Bidang Kepakaran Menggunakan Metode PSO-Kmeans
Abstrak: Pakar merupakan seseorang yang memiliki keahlian khusus yang tidak dimiliki oleh kebanyakan orang. Saat ini, situs seperti Google Scholar dan Science and Technology Index menyediakan informasi terkait kepakaran dalam bidang akademik berdasarkan klaim dari yang bersangkutan. Klaim tersebut dapat dikonfirmasi dengan melihat dokumen publikasi ilmiah yang ada. Untuk menentukan kelompok kepakaran pada sekumpulan dokumen publikasi ilmiah, dibutuhkan pengetahuan cukup serta waktu yang relatif lama. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan dokumen publikasi ilmiah berdasarkan bidang kepakaran secara otomatis yang harapannya dapat menghasilkan klaster-klaster kepakaran yang dapat digunakan sebagai alternatif dalam mengonfirmasi klaim kepakaran seorang dosen. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah dokumen publikasi ilmiah dosen Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor berbahasa Inggris yang diperoleh melalui situs sipakaril.ipb.ac.id. Dokumen yang diperoleh dikelompokkan dengan Metode PSO-KMeans dengan distribusi topik sebagai representasi dokumen. Distribusi topik pada dokumen diperoleh dengan menggunakan algoritma Latent Dirichlet Allocation. Penelitian ini berhasil mengelompokan dokumen publikasi ilmiah dengan nilai koefisien silhouette sebesar 0,42. Setiap klaster yang dihasilkan diberi label oleh pakar berdasarkan deskripsi serta subjek Universal Decimal Classification dari istilah yang ada di dalam klaster. Selain itu, penelitian ini juga menemukan bahwa penggunaan Particle Swarm Optimization sebagai penentu centroid optimum pada algoritma K-means dapat meningkatkan nilai koefisien silhouette sebesar 5,56%. Klaster kepakaran yang diperoleh pada penelitian ini dievaluasi dengan mencocokkan klaster dengan klaim dosen. Hasilnya sebanyak 75% hasil pencocokan sesuai dan 25% tidak sesuai.
Keyword: expertise, k-means, latent dirichlet allocation, particle swarm optimization, scientific publication

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: