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: 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: 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