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: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell