Judul: Mapping and Predicting Trends Research in International Journal Publications Using Graph and Topic Modeling
Abstrak: Ringkasan informasi seperti perkembangan riset, peta riset dan prediksi tren riset sangat diperlukan peneliti dan pengelola jurnal. Teknik pemetaan riset banyak menggunakan analisis bibliografi, akan tetapi untuk analisis satu jurnal belum optimal karena ruang lingkup terlalu terbatas. Penggunaan analisis isi dokumen berbasis topik dan kata/frasa mengatasi keterbatasan tersebut. Penelitian ini telah menghasilkan topik riset, peta riset, prediksi tren riset, dan visualisasinya sesuai dengan tujuan penelitian. Metode yang digunakan yaitu gabungan beberapa teknik/metode seperti text mining, topic modeling, cosine similarity, network analysis, graph theory, dan prediksi Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Pengujian topic coherence menghasilkan jumlah topik yang optimal sebanyak 6. Hasil topik yang berbentuk kumpulan kata/frasa dievaluasi oleh pakar untuk diberikan label dan bidang fokus. Topic modeling juga menghasilkan distribusi topik pada tiap dokumen untuk pengelompokan dokumen sesuai topik riset. Identifikasi topik pada tiap dokumen digunakan untuk tahap pemetaan dan prediksi tren riset. Pada hasil peta riset per topik didapatkan informasi riset yang menjadi tren, paling populer, menjadi pusat pada grup riset, dan penting pada perkembangan jalur grup. Teridentifikasi juga riset jenis pendahulu, pengembangan, dan research gap. Peta riset ini dapat digunakan untuk identifikasi, evaluasi, menganalisis relasi, dan mendapatkan informasi area riset potensial. Prediksi tren riset yang didapatkan berbasis topik dan berbasis kata/frasa yang memberikan gambaran perbandingan perkembangan tren riset beberapa tahun kedepan. Prediksi tren riset berbasis topik menghasilkan tren topik riset setiap tahun dan prediksinya beberapa tahun kedepan. Prediksi tren riset berbasis kata/frasa yang menggunakan hasil TF-IDF dan n-gram dapat dijadikan perbandingan detail topik. Prediksi tren riset dapat digunakan untuk bahan pertimbangan rencana penelitian oleh peneliti. Pengelola jurnal juga dapat mengevaluasi artikel hasil riset yang akan diterima apakah relevan terhadap tren saat ini. Topik pada jurnal tidak dominan bisa menjadi perhatian dan catatan pengelola jurnal untuk mengisi topik yang masih kosong, agar menjadi lebih terarah sesuai tujuan jurnal. Visualisasi dalam bentuk descriptive dan predictive berupa peta riset dalam bentuk graf dan prediksi tren dalam bentuk time series. Visualisasi ini dapat dimanfaatkan dan dieksplorasi peneliti dan pengelola jurnal sesuai dengan keperluan masing-masing.
Keyword: graph theory, network analysis, research mapping, topic modeling, trend predicting

Judul: Pengembangan Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Ekstraksi Topik Dokumen
Abstrak: Tropical Biopharmaca Research Center (Trop-BRC) Institut Pertanian Bogor (IPB) adalah salah satu lembaga penelitian yang telah mempublikasikan hasil karya ilmiah sejak tahun 1993 pada berbagai jurnal internasional yang juga telah terindeks di dalam basis data abstrak dan kutipan literatur peer-review terbesar seperti Scopus. Para peneliti Trop-BRC juga tergabung di dalam Research Gate yaitu jaringan profesional untuk para ilmuan dan peneliti untuk berkolaborasi dalam berbagai bidang penelitian. Trop-BRC akan melakukan evaluasi secara berkala mengenai topik penelitian yang telah dilakukan dan juga melakukan perbandingan dengan melihat trend keilmuan yang sedang berkembang. Teknik evaluasi dan review secara umum bisa dilakukan dengan hanya melihat judul, abstract dan keywords yang ada pada setiap publikasi ilmiah. Evaluasi secara spesifik dan rinci pada paparan topik hasil penelitian juga dapat dilihat pada bab metode, hasil dan kesimpulan. Pada praktiknya, evaluasi secara umum dan rinci akan sulit dilakukan pada data publikasi dalam jumlah besar dan telah tersebar di berbagai jurnal online. Hal yang dapat dilakukan yaitu dengan mengorganisasi semua file dokumen publikasi ke dalam sistem manajemen dokumen berbasis pengetahuan yang mampu melakukan ekstraksi topik dokumen secara cepat dan adaptif. Text Mining adalah metode yang digunakan untuk menemukan pola informasi pada data teks yang tidak terstruktur. Tahapan dari proses text mining yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi proses tokenisasi, filter term alphanumeric, remove stop word, filter term yang hanya berbahasa inggris atau indonesia, porter stemming, menghilangkan term umum dan output akhir berupa term dalam bahasa inggris atau bahasa indonesia. Selanjutnya output proses text mining dimasukkan ke dalam proses ekstraksi topik dokumen, proses ini dilakukan dengan menggunakan algoritme Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan K-Means. Kedua algoritme tersebut digunakan untuk melakukan perbandingan hasil ekstraksi topik dokumen, dengan tujuan untuk melihat kualitas hasil cluster dari sisi topik term yang dihasilkan. Untuk memvalidasi kualitas hasil cluster kedua algoritme tersebut dibutuhkan pakar untuk menentukan topik label pada setiap cluster dengan melihat relevansi bidang keilmuan yang ada di Trop-BRC. Pengembangan sistem berbasis pengetahuan atau Knowledge Management System (KMS) dalam penelitian ini menggunakan pendekatan Knowledge Management Life Cycle (KMSLC). Pendekatan ini terdiri atas enam tahapan yang terdiri dari evaluasi sistem yang berjalan, pembentukan tim, mengumpulkan pengetahuan, desain KMS blueprint, verfikasi dan validasi, dan implementasi. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi KMS berbasis web dengan fitur utama sebagai file repository, text mining preprocess, ekstraksi topik dokumen pada setiap peneliti, bidang ilmu, dan keseluruhan dokumen secara adaptif serta mampu memberikan rangkuman informasi topik penelitian kepada pemegang keputusan dan peneliti di Trop-BRC. Pada proses verifikasi dan validasi dilakukan pengujian logical testing dan User Accepted Testing (UAT). Tahapan logical testing dilakukan dengan pengujian kode program secara detail, yang meliputi proses text mining, input parameter LDA & K-Means, proses ekstraksi topik, dan proses penyimpanan ekstraksi topik dokumen ke dalam database. Sementara itu dalam tahapan UAT yang dilakukan adalah pengujian perilaku sistem pada tampilan antarmuka, waktu eksekusi dan evaluasi hasil ekstraksi topik. Para pakar dan peneliti dapat dengan mudah mengamati term topik yang dibahas secara umum sehingga dapat mengidentifikasi topik apa saja sudah diteliti. Untuk menentukan topik label dibutuhkan pakar yang dapat memahami dan memverifikasi arti setiap term di setiap topik yang ada. Berdasarkan hasil
Keyword: ekstraksi topik dokumen, k-means, knowledge management system, knowledge management system life cycle, latent diriclet allocation

Judul: Perancangan Proses Produksi Telur Asin Rendah Kolesterol
Abstrak: Telur asin merupakan produk olahan telur yang digemari masyarakat, tetapi mengandung kolesterol yang melebihi batasan konsumsi harian manusia. Tahap pengolahan, telur asin direndam dalam larutan khusus guna menurunkan kandungan kolesterol di dalam telur. Proses ini melibatkan pengaturan waktu pemeraman, konsentrasi larutan, dan bahan-bahan lainnya untuk mencapai hasil yang diinginkan. Formulasi telur asin yang terpilih yaitu pemeraman selama 12 hari dalam larutan garam 32,5% yang dicampur bawang putih, sereh, dan daun jeruk cincang, perendaman dalam larutan soda 20% selama 4 jam, dan dikukus selama satu jam. Kadar kolesterol sebesar 233,39 mg/100 g pada hari pertama dan mengalami penurunan menjadi 131,61 mg/100 g pada hari kesepuluh., Salted eggs are a popular egg product among the community, but they contain cholesterol that exceeds the daily human consumption limit. In the processing stage, the salted eggs are immersed in a special solution to reduce the cholesterol content inside the eggs. This process involves adjusting the soaking time, solution concentration, and other ingredients to achieve the desired results. The selected salted egg formulation is marinating for 12 days in 32.5% salt solution mixed with garlic, lemongrass, and chopped lime leaves, marinating in 20% soda solution for 4 hours, and steaming for one hour. The cholesterol level was measured at 233.39 mg/100g on the first day and decreased to 131.61 mg/100g on the tenth day.
Keyword: Soda solution, Low Cholesterol Salted Eggs, Process Design, Standardized Salted Eggs