PENGEMBANGAN PETA TEKNOLOGI MENGGUNAKAN TEXT MINING DAN ANALISIS JEJARING UNTUK MANAJEMEN INOVASI DAN TEKNOLOGI
ARIF RAKHMAN HAKIM
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015
PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Pengembangan Peta Teknologi Menggunakan Text Mining dan Analisis Jejaring untuk Manajemen Inovasi dan Teknologi adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka pada bagian akhir tesis ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Januari 2015 Arif Rakhman Hakim NIM F351110061
RINGKASAN ARIF RAKHMAN HAKIM. Pengembangan Peta Teknologi Menggunakan Text Mining dan Analisis Jejaring untuk Manajemen Inovasi dan Teknologi. Dibimbing oleh TAUFIK DJATNA dan ADE FEBRANSYAH. Informasi jalur perkembangan teknologi diperlukan oleh peneliti, pengelola jurnal, dan perencana teknologi. Akan tetapi, aktivitas perkembangan tersebut sulit untuk diukur secara langsung sehingga perlu indikator seperti paten dan jurnal. Dalam penelitian ini diusulkan sebuah metode untuk memetakan perkembangan teknologi dari artikel penelitian, yang disebut sebagai peta teknologi, dan mendefinisikan beberapa pengukuran untuk evaluasi penelitian. Memetakan penelitian menjadi peta dua dimensi memerlukan pendekatan similarity-is-proximity. Pendekatan tersebut memerlukan dua asumsi agar dapat digunakan. Pertama, topik penelitian diwakili oleh himpunan T = {W, F}, dengan W adalah himpuan kata yang digunakan dalam artikel, dan F adalah himpunan frekuensi kata-kata tersebut. Kedua, bidang penelitian adalah sebuah ruang multi dimensi yang setiap dimensinya diwakili oleh anggota W. Proses pemetaan terdiri dari dua domain dengan enam tahap. Domain yang pertama adalah information retrieval, dengan empat tahap, yaitu: 1) konversi dokumen, 2) tokenisasi dokumen, 3) ekstraksi kata, dan 4) identifikasi keterkaitan artikel. Domain kedua adalah text mining, dengan dua tahap: yaitu 1) pengelompokan artikel, dan 2) visualisasi. Beberapa metode seperti regular expression (Regex); pembobotan term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), stemming Nazief & Adriani, perhitungan association value, pengelompokan Clauset-Newman-Moore, dan visualisasi graf dengan NodeXL adalah bagian dari proses. Beberapa pengukuran dilakukan untuk melakukan evaluasi penelitian di dalam peta. Evaluasi dibagi menjadi dua, yaitu evaluasi individu penelitian, terdiri dari pengukuran degree, betweenness centrality, closeness centrality, dan kategori penelitian (breakthrough atau incremental); dan evaluasi grup penelitian, terdiri dari retention time dan saturation index. Sebanyak 184 artikel diambil dari “Jurnal Teknologi Industri Pertanian” digunakan sebagai data masukan. Hasil analisis menunjukkan terdapat 64 jurnal yang terkait dengan dua hingga sebelas penelitian dan terbagi menjadi 19 grup penelitian. Perkembangan dari setiap grup dapat diamati tiap tahun sehingga informasi tren penelitian yang diperoleh dapat digunakan untuk perencanaan kelanjutan penelitian dan mengisi tempat kosong pada peta. Evaluasi individu penelitian menunjukkan kedudukan setiap penelitian di dalam grup, apakah termasuk penelitian yang tren (dari degree), sebagai pusat grup penelitian (dari closeness centrality), sebagai penelitian penting pada perkembangan jalur grup (dari betweenness centrality), dan kategori penelitian baik breakthrough maupun incremental. Sedangkan dari evaluasi grup penelitian, menunjukkan bahwa setiap grup memiliki retention time yang berbeda-beda dan sebagian besar grup memiliki saturation index di atas satu yang menunjukkan bahwa grup-grup tersebut masih dapat dieksplorasi karena belum jenuh. Kata kunci: peta teknologi, text mining, analisis jejaring, manajemen inovasi dan teknologi
SUMMARY ARIF RAKHMAN HAKIM. A Technology Map Development with Text Mining and Network Analysis for Innovation and Technology Management. Supervised by TAUFIK DJATNA and ADE FEBRANSYAH. Information about path of technology development is a crucial information for researcher, journal editor and technology planner. Unfortunatelly, the development activity is not easy to be measured directly so that it needs indicators like patent or journal. Thus, in this research we proposed a method to develop map of technology from research articles, which is called technology map, and define several measurements as basic information in research evaluation based on the map. Mapping research journal into two dimensional maps needs an approach that is similarity-is-proximity. In order to work, there are two assumptions to support the approach. First, topic of a research is represented by set of T = {W, F}, where W is a set of words used in the article and F is a set of frequency of those words. Second, research area is a multidimensional space which each of its dimension is represented by element of W. The overall mapping process consists of two domains which are decomposed into six steps. The first domain is information retrieval, consist of four steps: 1) document convertion, 2) document tokenization, 3) term extraction, and 4) relation identification. The second domain is text mining, consist of two steps: 1) article clustering and 2) visualization. Several supporting methods such as regular expression, TF-IDF scoring, Nazief & Adriani’s stemming, association value measurement, Clauset-Newman-Moore clustering and graph visualization using NodeXL were parts of the process. As the map was developed, several measurements were conducted to evaluate the researches within the map. The evaluation are divided into two groups namely evaluation of individual research which consists of measurement of degree, betweenness centrality, closeness centrality, and research category (breakthrough or incremental) and evaluation of research group that consists of retention time and saturation index. There were 184 articles of dataset derived from “Jurnal Teknologi Industri Pertanian” used as input data. The result of analysis shows that there were 64 journals related to one to eleven journals which were grouped into 19 different research groups. The development of every research group can be monitored annually. Thus, the information of this researches trend can be used in planning the succeded and to fill the blank items within the research map. The evaluation of individual research shows the role of each research in a group, whether the research belongs to famous research (defined by its degree), as center of the group (defined by its closeness centrality), as an important research in the development of the group (defined by it betweenness centrality), and what category the research is belongs to, breakthrough or incremental. The evaluation of research group shows that every group in the map had different retention time and most of the groups had saturation index more than one, which indicated the groups are containing many items to be explored as they are unsaturated. Keywords: technology map, text mining, network analysis, management of innovation and technology
© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2015 Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB
PENGEMBANGAN PETA TEKNOLOGI MENGGUNAKAN TEXT MINING DAN ANALISIS JEJARING UNTUK MANAJEMEN INOVASI DAN TEKNOLOGI
ARIF RAKHMAN HAKIM
Tesis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Program Studi Teknologi Industri Pertanian
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015
Penguji pada Ujian: Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi MKom
Judul Tesis : Pengembangan Peta Teknologi Menggunakan Text Mining Analisis Jejaring untuk Majamenen Inovasi dan Teknologi Nama : Arif Rakhman Hakim NIM : F351110061
Disetujui oleh Komisi Pembimbing
Dr Eng Taufik Djatna, STP MSi Ketua
Dr Ir Ade Febransyah, MSc Anggota
Diketahui oleh
Ketua Program Studi Teknologi Industri Pertanian
Dekan Sekolah Pascasarjana
Prof Dr Ir Machfud, MS
Dr Ir Dahrul Syah, MScAgr
Tanggal Ujian: 29 September 2014
Tanggal Lulus:
PRAKATA Dengan menyebut nama Allah Yang Maha Pengasih lagi Penyayang. Segala puji hanya bagi-Nya ta’ala atas segala karunia-Nya dalam bentuk ketetapan Iman dan Islam serta kemudahan yang Dia berikan dalam penyelesaian karya ilmiah ini. Karya ilmiah ini memuat hasil penelitian penulis yang bertema manajemen inovasi dan teknologi dengan judul Pengembangan Peta Teknologi Menggunakan Pendekatan Text Mining dan Analisis Jejaring untuk Manajemen Inovasi dan Teknologi. Terima kasih penulis ucapkan kepada Dr Eng Taufik Djatna, STP MSi dan Dr Ir Ade Febransyah, MSc selaku pembimbing, serta Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi MKom dan Prof Dr Ir Machfud, MS yang telah memberi banyak saran. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada Bapak Hendra Bowo dari Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi, yang telah membantu pengumpulan data. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada Ibu, serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Januari 2015 Arif Rakhman Hakim
DAFTAR ISI DAFTAR ISI
vii
DAFTAR TABEL
viii
DAFTAR GAMBAR
viii
DAFTAR LAMPIRAN
viii
1 PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Ruang Lingkup Penelitian
1 1 3 3 3 3
2 METODE Data Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Penyusunan Peta Teknologi Evaluasi Teknologi dengan Analisis Jejaring
4 4 4 4 8
3 HASIL DAN PEMBAHASAN Dari Teks Menjadi Pengetahuan: Memodelkan Penelitian dan Bidang Penelitian Penerapan Konsep: Memetakan Penelitian Agroindustri Pertanian Peran Peta Teknologi untuk Manajemen Inovasi dan Teknologi Potensi Pengembangan Lebih Lanjut dan Keterbatasan Sistem
12 12 18 24 28
4 SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Saran
29 29 31
DAFTAR PUSTAKA
31
RIWAYAT HIDUP
43
DAFTAR TABEL 1 2 3 4 5 6 7 8
Penggunaan kata pada contoh dan objek yang digambarkan Frekuensi kemunculan kata pada paragraf contoh Hasil analisis frekuensi pada empat dokumen contoh Matriks dokumen-kata untuk keempat kalimat contoh Nilai asosiasi pada contoh dokumen Nilai asosiasi antara beberapa jurnal penelitian Judul grup penelitian produksi natrium lignosulfonat Pengukuran penelitian pada bidang pemanfaatan minyak biji karet dan minyak kelapa sawit untuk penyamakan dan bahan bakar nabati 9 Grup penelitian pemanfaatan minyak biji karet dan minyak kelapa sawit untuk penyamakan dan bahan bakar nabati 10 Hasil pengukuran pada grup penelitian yang terbentuk
14 15 17 18 18 20 22 22 23 23
DAFTAR GAMBAR 1 2 3 4 5
Contoh model status perkenalan pada lima orang (West 2002) Diagram alir penyusunan peta teknologi Dimensi pembicaraan a) satu dimensi, dan b) dua dimensi Peta penelitian dari “Jurnal Teknologi Industri Pertanian” Monitoring penelitian penyamakan kulit dan pembuatan bahan bakar nabati a) tahun 2009, b) tahun 2010, c) tahun 2011, d) tahun 2012
7 9 16 21 26
DAFTAR LAMPIRAN 1 Daftar judul paper yang digunakan sebagai data contoh 2 Contoh salah satu artikel berformat pdf dan hasil konversinya 3 Hasil pengukuran analisis jejaring pada artikel Jurnal Teknologi Industri Pertanian yang memiliki keterkaitan
34 40 41
1 PENDAHULUAN Latar Belakang Cepatnya perkembangan teknologi berdampak pada kebutuhan manajemen inovasi dan teknologi yang lebih efektif dan efisien. Oleh sebab itu, sebuah organisasi yang berkecimpung dalam proses pengembangan teknologi perlu meningkatkan kemampuannya dalam merencanakan, menerapkan, memantau, dan mengendalikan kemampuan teknologinya. Kegagalan dalam empat poin tersebut akan berakibat pada kegagalan organisasi dalam mengikuti cepatnya perkembangan teknologi, memenuhi kebutuhan pengguna teknologi, sehingga pada akhirnya dapat menurunkan daya saing organisasi dalam berkompetisi dengan organisasi lain yang menerapkan teknologi-teknologi baru. Ada empat kemampuan yang perlu dimiliki untuk dapat melakukan pengelolaan terhadap teknologi, salah satunya adalah melakukan prakiraan terhadap perubahan teknologi pada masa yang akan datang (White dan Bruton 2011). Dalam melakukan prakiraan terhadap perkembangan teknologi, informasi tentang jalur perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi (Iptek) sangat diperlukan. Informasi tersebut diperlukan sebelum melakukan penelitian dan pengembangan, di mana pada tahap perencanaan penelitian, peneliti akan mencari informasi mengenai tren terbaru topik penelitian melalui jurnal-jurnal penelitian, kemudian melakukan penilaian pada bagian mana dia akan berkontribusi. Hasil dari penelitian-penelitian tersebut biasanya diterbitkan dalam bentuk artikel jurnal. Bagi dewan editor jurnal, informasi jalur pengembangan Iptek diperlukan untuk mengevaluasi kesesuaian konsep-konsep makalah yang akan diterima dengan perkembangan Iptek pada saat itu, sehingga dengan informasi tersebut bidangbidang penelitian yang telah jenuh (saturated) dapat diketahui. Basberg (1987) mengemukakan bahwa untuk melakukan pengukuran aktivitas pengembangan Iptek memerlukan indikator tidak langsung karena aktivitas tersebut sulit untuk diukur. Dua indikator yang dapat digunakan adalah jurnal dan paten karena memiliki korelasi positif terhadap perkembangan Iptek (Narin 1994). Tantangan besar dalam melakukan analisis terhadap jurnal dan paten adalah bagaimana proses akuisisi yang dapat dilakukan untuk mengambil pengetahuan yang ada di dalam dua artifak pengetahuan tersebut sehingga dapat diketahui perkembangan Iptek yang terjadi. Terdapat tiga jenis data yang digunakan pada proses analisis jurnal dan paten, yaitu meta data, bibliografi, serta isi dokumen. Pada saat melakukan analisis, salah satu dari ketiga data tersebut dapat digunakan atau dapat pula dikombinasikan untuk mendapatkan analisis yang lebih dalam (Basberg 1987). Pendekatan awal yang digunakan dalam melakukan analisis aktivitas pengembangan Iptek adalah pengukuran kuantitatif murni (Arundel dan Kabla 1998, Abraham dan Moitra 2001, Hagedoorn dan Cloodt 2003). Namun, pengukuran tersebut masih dapat dipertajam dengan penyajian data secara visual sehingga memudahkan dan memperdalam analisis (Narin dan Noma 1987, Yoon dan Park 2004, Le et al. 2005, Moehrle et al. 2005, Yoon dan Park 2005, Daim et al. 2006, Tseng et al. 2007, Kajikawa et al. 2008, Kim 2008, Yoon et al. 2008, Chen 2009). Saat ini, data yang paling banyak digunakan untuk melakukan
2 analisis tersebut adalah bibliografi (metode ini disebut sebagai citation analysis). Dalam analisis menggunakan bibliografi, setiap proses mengutip dan dikutip yang terjadi antar dokumen direkam dalam bentuk jejaring dan divisualisasikan menjadi graf (graph). Meskipun bibliografi adalah data yang paling banyak digunakan pada analisis paten dan jurnal, tetapi analisis tersebut memiliki empat kelemahan. Pertama, analisis fokus pada keterkaitan individu beberapa paten sehingga sulit dalam mengetahui keterkaitan antar dokumen secara menyeluruh. Kedua, adanya keterbatasan informasi yang diperoleh karena keterkaitan yang dibangun hanya terbatas pada proses mengutip dan dikutip. Ketiga, tidak dapat digali keterkaitan internal antar paten sehingga tidak mencerminkan keterkaitan yang sesungguhnya. Keempat, memerlukan banyak waktu akibat proses pencarian yang dalam (Yoon dan Park 2004). Berbeda dari analisis bibliografi, analisis isi dokumen lebih fokus pada pengetahuan yang terdapat pada dokumen, baik jurnal maupun paten. Analisis tersebut dilakukan dengan menggunakan pendekatan text mining untuk mengekstrak kata kunci dan menyusun vektor dokumen atau indeks dokumenistilah sehingga kemiripan atau jarak antar dokumen dapat diketahui (Yoon dan Park 2004, Tseng et al. 2007, Yoon et al. 2008). Output dari pendekatan ini adalah keterkaitan antara dokumen secara internal dan dapat pula divisualisasikan menjadi bentuk graf. Ketika keterkaitan dapat disusun menjadi bentuk graf, maka hal tersebut memungkinkan dilakukannya analisis jejaring (network analysis) untuk mendapatkan informasi mengenai aktivitas pada pengembangan teknologi. Dengan demikian, pendekatan ini memiliki keunggulan pada kemudahan proses visualisasi dan kemampuannya dalam mengidentifikasi keterkaitan antar dokumen (Yoon dan Park 2004). Analisis jejaring merupakan sebuah pendekatan yang memodelkan sebuah permasalahan ke dalam bentuk hubungan antar orang, grup, maupun segala sesuatu, kemudian melakukan pengukuran terhadap posisi relatif objek dengan objek lainnya di dalam jejaring (graf) (Hansen et al. 2011). Dengan mendefinisikan keterkaitan antar dokumen sebagai graf, maka informasiinformasi penting dapat peroleh dengan analisis jejaring. Beberapa penelitian mengenai analisis jejaring menyimpulkan bahwa pendekatan analisis jejaring dapat digunakan untuk menemukan informasi khusus dari media sosial, seperti identifikasi spammer (pengirim email ilegal atau yang tidak dinginkan) dan penentuan grup-grup yang sesuai untuk menyebarkan pesan iklan pada Twitter (Barash dan Golder 2011), serta melakukan monitoring terhadap anggota yang memiliki pengaruh pada sebuah grup dan melihat perubahan peran seseorang dalam sebuah grup pada Facebook (Hogan 2011). Analisis jejaring pada sebuah graf dilakukan dengan melakukan pengukuran terhadap sifat (properties) vertex (titik, agen, entitas, atau benda) dan edge (tautan, ikatan, sambungan, dan hubungan) pada graf. Sebagai contoh sederhana adalah dengan menghitung jumlah vertex yang terhubung secara langsung (degree) dapat diketahui tingkat popularitas sebuah vertex (objek) dalam grup. Beberapa pengukuran yang dapat dilakukan dalam analisis jejaring adalah degree, betweenness centrality, dan closeness centrality. Pada penelitian ini, pengukuran-pengukuran tersebut yang dipertajam dengan pengukuran lainnya digunakan untuk menggali informasi dari jejaring pengembangan Iptek.
3
Perumusan Masalah Analisis artifak pengetahuan seperti jurnal penelitian, sebagai bahan untuk memantau perkembangan Iptek, memiliki dua permasalahan yang dihadapi. Pertama, bagaimana pengetahuan yang ada di dalamnya dapat digali sehingga dapat menggambarkan perkembangan teknologi yang terjadi, metode apa yang dapat digunakan, dan bagaimana cara visualisasi yang dapat dilakukan untuk membantu analisis teknologi dan inovasi. Kedua, informasi apa saja yang dapat digali dari pengetahuan yang telah diperoleh tersebut dan bagaimana cara melakukan pengukurannya. Tujuan Penelitian Berdasarkan permasalah di atas, maka penelitian ini disusun dengan tujuan: 1. Mendapatkan metode penyusunan peta teknologi dari jurnal berbahasa Indonesia dengan pendekatan text mining sebagai alat bantu pemantauan perkembangan teknologi. 2. Mendefinisikan poin-poin informasi yang dapat digali dari peta teknologi dengan pendekatan analisis jejaring. Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kemudahan dalam mengakses pengetahuan tentang perkembangan Iptek yang tersimpan dalam bentuk jurnal penelitian. Dengan dimodelkannya pengetahuan yang diperoleh dari jurnal penelitian ke dalam bentuk peta teknologi, maka diharapkan proses analisis perkembangan Iptek untuk perencanaan dan pengembangan Iptek menjadi lebih mudah. Di samping itu, dengan adanya penelitian ini diharapkan proses evaluasi penelitian menjadi lebih objektif dan hasil yang diperoleh menjadi mudah untuk diterapkan dalam proses evaluasi penelitian. Ruang Lingkup Penelitian Metode-metode dalam penelitian ini merupakan pendekatan yang digunakan untuk mengekstrak dan menampilkan pengetahuan dalam bentuk peta teknologi yang bersumber dari artikel-artikel jurnal penelitian berbahasa Indonesia. Dalam evaluasi penelitian yang dilakukan, proses evaluasi dibatasi pada dua macam evaluasi dengan enam pengukuran, yaitu evaluasi tingkat individu penelitian yang terdiri dari empat pengukuran, yaitu degree, betweenness centrality, closeness centrality, dan kategori penelitian (breakthrough atau incremental); dan evaluasi tingkat grup penelitian yang terdiri dari retention time dan saturation index. Adapun data yang digunakan adalah artikel dari “Jurnal Teknologi Industri Pertanian” tahun terbit 2004-2013.
4
2 METODE Data Data berupa kumpulan artikel jurnal teknologi agroindustri digunakan dalam penelitian ini. Artikel-artikel jurnal tersebut diterbitkan pada terbitan berkala “Jurnal Teknologi Industri Pertanian” oleh Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Artikel jurnal yang digunakan dalam penelitian ini adalah artikel jurnal yang sudah tersedia dalam bentuk digital, yaitu sejak tahun 2004 hingga 2013. Data tersebut diperoleh dari http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin/issue/archive. Pada alamat tersebut terdapat 192 koleksi artikel jurnal yang dapat diunduh, dengan komposisi 184 artikel berbahasa Indonesia dan 12 artikel berbahasa Inggris. Artikel-artikel yang berbahasa Inggris tidak digunakan dalam penelitian ini sehingga tidak diikutkan sebagai data. Rincian judul artikel diberikan pada Lampiran 1. Artikel-artikel tersebut diambil seluruh isinya (dengan mengecuali tabel dan gambar). Selain isi artikel, meta data berupa tahun terbit jurnal penelitian juga digunakan dalam penelitian ini. Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Aplikasi dibuat pada sistem dengan prosesor Intel® Pentium® P6200 @ 2.13 GHz × 2, RAM 1.8 GB. Sistem operasi yang digunakan adalah Ubuntu 12.04 dan Windows 7. Aplikasi yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP versi 5.3.10-1ubuntu3.13 (The Php Group 2014). Untuk konversi dokumen menggunakan pdftotext 0.18.4 (The Poppler Developers 2011), sedangkan visualisasi dan analisis digunakan NodeXL versi 1.0.1.328 (Social Media Research Foundation 2014) pada Microsoft Excel 2010 (Microsoft 2010).
Penyusunan Peta Teknologi Peta dua dimensi untuk melihat perkembangan penelitian dapat disusun dari kumpulan artikel jurnal penelitian setelah mengetahui dua hal, yaitu: 1) keterkaitan antar penelitian dan 2) posisi masing-masing penelitian pada bidang penelitian tertentu. Untuk mendefinisikan kedua hal tersebut, dalam penelitian ini digunakan pendekatan similarity-is-proximity sebagaimana yang dilakukan Sahlgren (2006). Dalam pendekatan tersebut, dua buah benda dianggap mirip apabila dalam konsep tertentu apabila kedua benda tersebut dekat satu sama lain. Sebaliknya, kedua benda tersebut dianggap tidak mirip apabila dalam konsep tertentu kedua benda tersebut jauh satu sama lain. Pendekatan tersebut memiliki dua pondasi, yaitu: 1) the geometric metaphor of meaning dan 2) the distributional hypothesis. Dalam the geometric metaphor of meaning, arti sebuah kata digambarkan dalam sebuah ruang semantik (berkenaan dengan arti kata), di mana tingkat kemiripan antar kata merupakan jarak dalam ruang tersebut. Adapun the distributional hypothesis berangkat dari anggapan bahwa dua buah kata yang memiliki sifat distribusi yang sama dalam teks dianggap memiliki arti yang sama.
5 Sahlgren (2006) menggunakan pendekatan tersebut pada tingkat kata untuk mengetahui keterkaitan satu kata dengan kata yang lainnya berdasarkan pada distribusi kata tersebut pada sekumpulan teks. Dalam penelitian ini, pendekatan tersebut digunakan pada tingkat dokumen penelitian dengan melakukan modifikasi sehingga dokumen-dokumen yang dianalisis dapat diketahui keterkaitannya masing-masing serta posisinya pada sebuah bidang penelitian. Ada dua asumsi yang digunakan dalam penelitian ini sehingga dokumendokumen tersebut secara formal dapat dipetakan dengan pendekatan di atas, yaitu: 1) topik T dari sebuah artikel jurnal ditunjukkan oleh himpunan kata W dan frekuensi F kata tersebut, sehingga T = {W, F} untuk setiap artikel; dan 2) bidang penelitian adalah ruang berdimensi n yang sumbu-sumbunya ditunjukkan oleh kata W. Dengan asumsi-asumsi tersebut, setiap dokumen yang berupa artikel jurnal penelitian dapat diketahui keterkaitannya dan diposisikan pada bidang penelitian setelah diketahui topiknya masing-masing sehingga dapat dipetakan dan dapat digunakan untuk melihat perkembangan teknologi pada bidang-bidang tertentu yang diwakili oleh artikel-artikel yang ada. Penelitian sebelumnya yang membahas mengenai pengembangan peta teknologi dilakukan oleh Yoon dan Park (2004). Metode yang digunakan terdiri dari enam tahap, yaitu: konversi dokumen, tokenisasi dokumen, identifikasi topik dokumen, penyusunan vektor dokumen, identifikasi asosiasi antar dokumen, dan visualisasi graf. Metode tersebut diadopsi dalam penelitian ini dengan beberapa penyesuaian, yaitu: 1) perbaikan pada perhitungan nilai asosiasi; 2) penggunaan metode pengolahan data teks untuk Bahasa Indonesia seperti penggunaan kamus stopwords, kamus kata dasar1, dan metode stemming khusus untuk bahasa Indonesia (Asian et al. 2008)2; dan 3) dilakukan clustering artikel sebelum visualisasi artikel-artikel jurnal ke dalam bentuk peta. Artikel-artikel jurnal yang diolah dikonversi menjadi plain text secara batch dengan perintah for f in *.pdf; do pdftotext "$f" pada aplikasi pdftotext. Dengan proses tersebut semua artikel jurnal lebih mudah diolah dengan fungsi-fungsi yang tersedia pada bahasa pemrograman PHP. Sebagaimana yang dilakukan Yoon dan Park (2004), identifikasi topik artikel jurnal dalam penelitian ini dilakukan dengan melakukan pembobotan kata setelah dilakukan penghapusan stopwords dan melakukan konversi menjadi kata dasarnya. Pembobotan tersebut dilakukan dengan menggunakan metode TF-IDF dengan persamaan (1). Dalam penelitian ini, sebanyak 80% kata dengan skor tertinggi diambil dari masing-masing dokumen dan digunakan untuk menunjukkan topik artikel. Penggunaan presentase dilakukan untuk mengatasi adanya perbedaan panjang artikel karena kata yang dipilih menjadi proporsional terhadap banyaknya seluruh kata yang dimiliki oleh masing-masing artikel.
(Ramos 2003) ...................................................... (1)
1
Kamus stopwords Bahasa Indonesia dapat didownload di “http://hikaruyuuki.lecture.ub.ac.id/ kamus-kata-dasar-dan-stopword-list-bahasa-indonesia/” 2 Stemming Nazief & Andriani untuk PHP tersedia di “http://liyantanto.wordpress.com/2011/06/ 28/stemming-bahasa-indonesia-dengan-algoritma-nazief-dan-andriani/”
6 dimana TF-IDF(t,d) f(t,d) N dt
: bobot TF-IDF kata t pada dokumen d : frekuensi kata t pada dokumen d : jumlah dokumen : jumlah dokumen yang mengandung kata t
Kumpulan kata yang diperoleh dengan persamaan tersebut dapat dibuat menjadi vektor dokumen-kata yang menghubungkan antara artikel dengan kata, dan frekuensi kata terebut pada artikel. Kata-kata yang telah dikumpulkan digunakan sebagai dimensi yang menunjukkan bidang penelitian, sedangkan frekuensinya berperan sebagai posisi artikel pada dimensi bidang penelitian. Setelah diketahui vektor dokumen ini, maka keterkaitan antar artikel dapat diketahui dengan menghitung nilai asosiasi antar artikel menggunakan persamaan (2). Persamaan tersebut adalah koreksi dari persamaan yang digunakan oleh Yoon dan Park (2004). Nilai asosiasi antar dua artikel hasil dari persamaan (2) memiliki rentang nilai antara 0 hingga 1 sebagaimana yang dikehendaki Yoon dan Park (2004).
.................................................................................... (2) dimana AVij fki fkj K
: nilai asosiasi antara dokumen ke-i dan dokumen ke-j : frekuensi istilah ke-k pada dokumen ke-i : frekuensi istilah ke-k pada dokumen ke-j : jumlah istilah yang dievaluasi
Setelah diketahui keterkaitan antar artikel tersebut kemudian artikel-artikel yang memiliki keterkaitan dimodelkan ke dalam konsep graf. Graf merupakan sebuah himpunan G = {V, E}, dengan V adalah himpunan vertex V = {v1, v2, v3,..., vi} dan E adalah himpunan edge E = {v1v2, v1v3,..., vivj}. Contoh sebuah graf sederhana yang memodelkan hubungan perkenalan antar lima orang ditunjukkan pada Gambar 2. Titik pada graf tersebut menunjukkan orang-orang yang terlibat, sedangkan garis pada graf menunjukkan hubungan saling kenal, artinya bahwa dua orang yang terhubung oleh garis tersebut adalah orang yang saling kenal satu sama lain. Apabila dituliskan ke dalam bentuk himpunan, graf tersebut terdiri dari himpunan lima orang disimbolkan dengan vi, di mana i bernilai {1,...,5}, sehingga V = {v1, v2, v3, v4, v5}. Hubungan masing-masing orang dapat tulis dalam bentuk himpunan status perkenalan E = {v1v2, v2v3, v3v4, v4v5, v1v5, v1v4}. Notasi v1v2 memiliki arti bahwa orang v1 mengenal v2, demikian sebaliknya (West 2002). Dalam penelitian ini, V menunjukkan artikel-artikel jurnal penelitian yang dianalisis, sedangkan E adalah hubungan antara dua artikel jurnal penelitian yang dinilai dengan nilai asosiasinya.
7
Gambar 1 Contoh model status perkenalan pada lima orang (West 2002) Artikel-artikel tersebut dikelompokkan ke dalam bidang penelitiannya masing-masing dengan menggunakan metode pengelompokkan Clauset-NewmanMoore. Metode tersebut dapat mengelompokkan vertex-vertex pada sebuah graf yang besar secara efisien (Clauset et al. 2004). Clauset et al. (2004) menggunakan konsep modularity dalam metode clustering tersebut. Modularity (Q) adalah sebuah nilai yang bernilai tinggi apabila sebuah kelompok atau komunitas memiliki keterkaitan lebih banyak di dalam kelompok dari pada di luar kelompok, dan diukur dengan persamaan (3).
(Clauset et al. 2004) ................................... (3) dimana Q m L Aij Ki δ(ci,ci)
: modularity bernilai 0-1 : jumlah edge pada graf : jumlah kelompok yang terbentuk : matriks hubungan antara kelompok ke-i dan ke-j, bernilai 1 jika terhubung dan 0 jika tidak : degree (jumlah edge yang terhubung) pada kelompok ke-i : fungsi δ, bernilai 1 jika i = j dan 0 jika sebaliknya
Proses pengelompokkan menggunakan optimisasi greedy dengan mengawali setiap vertex sebagai satu kelompok tersendiri kemudian mengelompokkan satu per satu kelompok yang memberikan kontribusi besar pada kenaikan nilai Q hingga terbentuk dendogram yang menunjukkan proses pengelompokkan tersebut. Proses tersebut merupakan proses yang memerlukan memori dan waktu yang cukup besar karena mengolah matriks Aij yang sebagian besar elemennya bernilai 0. Oleh sebab itu, Clauset et al. (2004) merampingkan proses dengan mengabaikan elemen-elemen tersebut. Setelah model graf dari artikel-artikel jurnal penelitian dan pengelompokkan masing-masing artikel ke dalam bidang penelitiannya, maka visualisasi peta dapat dibuat dengan NodeXL (Hansen et al. 2011). Diagram alir secara keseluruhan proses pembuatan peta tersebut dapat dilihat pada Gambar 2. Dalam proses tersebut, setidaknya terdapat dua domain yang terlibat dalam penelitian ini, yaitu:
8 information retrieval3 yang meliputi: 1) konversi dokumen, 2) tokenisasi dokumen, 3) ekstraksi kata yang terdiri dari penghilangan stopwords, stemming, dan pembobotan TF-IDF, 4) identifikasi keterkaitan dokumen dengan nilai asosiasi; dan text mining yang meliputi: 1) pengelompokkan bidang penelitian, dan 2) visualisasi peta teknologi. Evaluasi Teknologi dengan Analisis Jejaring Pada penelitian ini, evaluasi teknologi pada penelitian menggunakan peta teknologi yang dibangun dengan metode-metode yang sudah disebutkan di atas. Peta tersebut merupakan representasi dari jejaring yang berbentuk graf dan dapat dievaluasi untuk mendapatkan informasi penting mengenai bidang penelitian yang ada. Evaluasi tersebut dibagi menjadi dua, yaitu evaluasi tingkat individu penelitian dan evaluasi tingkat grup penelitian. Evaluasi tingkat individu penelitian dilakukan pada tiap individu penelitian sehingga masing-masing penelitian dapat dibandingkan satu dengan yang lainnya untuk mengetahui penelitian mana yang lebih tepat untuk diberi alokasi sumber daya. Adapun evaluasi tingkat grup penelitian, artinya evaluasi dilakukan pada grup-grup penelitian yang ada, yang mana grup penelitian tersebut merupakan kumpulan dari individu-individu penelitian yang berbeda. Dengan demikian dapat diketahui grup mana yang patut mendapatkan perhatian untuk penerapan strategi pengelolaan teknologi. Ada enam pengukuran yang dilakukan dalam evaluasi tersebut. Empat pengukuran dilakukan untuk evaluasi tingkat individu penelitian, yaitu degree, betwenness centrality, closeness centrality, dan kategori penelitian (breakthrough atau incremental). Dua pengukuran dilakukan untuk evaluasi tingkat grup penelitian, yaitu retention time dan saturation index. Degree D(vi) dari sebuah penelitian yang diwakili oleh vertex ke-i pada graf G yang merupakan peta teknologi yang telah dikembangkan adalah jumlah edge yang terhubung secara langsung pada vertex ke-i (West 2002). Nilai degree ini menunjukkan jumlah penelitian yang berasosiasi dengan sebuah penelitian. Semakin tinggi nilai degree berarti semakin banyak penelitian yang berasosiasi dengannya dibandingkan penelitian dengan nilai degree yang lebih rendah. Penelitian yang memiliki nilai degree yang lebih tinggi menunjukkan bahwa penelitian tersebut adalah pusat dari penelitian-penelitian yang lain dan menjadi tren. Degree dapat diketahui dengan persamaan (4).
(Clauset et al. 2004) ..................................................................... (4) di mana D(vi) L Aij
3
: Nilai degree vertex ke-i : Jumlah vertex pada graf : Matrix keterkaitan vertex ke-i dan vertex ke-j. Aij bernilai satu apabila antara i dan j terdapat edge, sebaliknya bernilai 0
Information retrieval adalah menemukan material dengan karakteristik data yang tidak terstruktur dari sekumpulan koleksi sehingga memenuhi kebutuhan informasi tertentu (Manning et al. 2009).
9
Gambar 2 Diagram alir penyusunan peta teknologi
10 Betweenness centrality B(vi) dari sebuah penelitian yang diwakili oleh vertex ke-i didefinisikan sebagai fraksi jalur terpendek antara dua vertex ke-s dan ke-t yang melalui vertex ke-i dengan seluruh jalur yang menghubungkan s dan t. Betweenness centrality dapat dihitung dengan persamaan (5) (Newman 2005). Pengukuran ini menunjukkan tingkat kepentingan sebuah penelitian dalam menghubungkan dua atau lebih penelitian. Penelitian dengan nilai betweenness centrality yang lebih tinggi memiliki tingkat kepentingan yang lebih tinggi dalam pengembangan teknologi daripada penelitian dengan nilai betweenness centrality yang lebih rendah.
(Newman 2005) ..................................................................... (5) di mana B(vi) L gsti nst n
: nilai betweenness centrality vertex ke-i : jumlah vertex pada graf : jumlah edge terpendek antara vertex ke-s dan ke-t yang melalui vertex ke-i : jumlah edge terpendek antara vertex ke-s dan ke-t : jumlah edge pada graf
Closeness centrality C(vi) sebuah penelitian yang diwakili oleh vertex ke-i adalah invers dari jarak rata-rata jalur terpendek vertex ke-i dari vertex lain pada graf. Semakin dekat jarak rata-rata vertex ke-i dengan vertex-vertex yang lain maka semakin tinggi nilai closeness centrality-nya. Closeness centrality dapat dihitung dengan persamaan (6) (Okamoto et al. 2008). Closeness centrality mengindikasikan seberapa kuat korelasi sebuah penelitian pada sebuah grup penelitian. Penelitian dengan nilai closeness centrality yang tinggi menunjukkan bahwa penelitian tersebut mencakup banyak aspek dari sebuah grup penelitian dan memiliki korelasi yang kuat terhadap grup penelitian. Pengukuran ini memiliki kemiripan dengan degree kecuali bahwa closeness centrality memperhatikan jejaring secara keseluruhan, sedangkan degree hanya memperhatikan penelitianpenelitian yang terhubung secara langsung.
(Okamoto et al. 2008) .................................................................. (6) di mana C(vi) L n nij
: nilai closeness centrality vertex ke-i : jumlah vertex pada graf : jumlah jalur pada jejaring : jarak jalur terpendek yang menghubungkan vertex ke-i dan vertex ke-j
11 Dalam penelitian ini diusulkan konsep breakthrough dan incremental yang menunjukkan apakah penelitian tersebut termasuk ke dalam kelompok breakthrough atau incremental. Penelitian yang termasuk ke dalam kelompok breakthrough merupakan penelitian tanpa penelitian pendahulu, sedangkan penelitian yang termasuk kedalam kelompok incremental merupakan penelitian pengembangan dari penelitian yang sebelumnya pada sebuah grup penelitian. Kategori penelitian T(vi) didefinisikan dengan persamaan (7)
......................................... (7) di mana T(vi) Eyi-1 Vyi-1 Ø
: kategori penelitian ke-i : himpunan edge yang tahun penelitian anggotanya lebih kecil dari penelitian ke-i : himpunan penelitian dengan tahun penelitian yang lebih kecil dari penelitian ke-i : himpunan kosong
Retention time RT(g) menunjukkan waktu yang diperlukan oleh sebuah grup penelitian g untuk mencapai kevakumannya, dengan kata lain tidak ada lagi peneliti yang tertarik untuk melakukan penelitian pada bidang tersebut. Retention time sebuah grup penelitian dapat diukur dengan persamaan (8).
............................................................................. (8) di mana RT(g) yg
: retention time grup penelitian g : himpunan tahun terbit jurnal anggota g
Saturation index SI(g) sebuah grup penelitian menunjukkan tingkat kejenuhan sebuah penelitian yang dihitung berdasarkan fraksi antara retention time-nya dengan jumlah anggota pada bidang penelitian tersebut. Semakin kecil nilainya, maka grup penelitian tersebut semakin jenuh (saturated). Saturation index dapat dihitung dengan persamaan (9).
RT ..................................................................................................... (9)
di mana SI(g) RT(g) µ(g)
: saturation index grup penelitian g : retention time grup penelitian g : jumlah penelitian yang menjadi anggota grup penelitian g
12
3 HASIL DAN PEMBAHASAN Dari Teks Menjadi Pengetahuan: Memodelkan Penelitian dan Bidang Penelitian Sebagaimana mekanisme umum yang telah diketahui, setiap peneliti melakukan eksternalisasi pengetahuan tasit yang dimiliki menjadi sebuah artikel jurnal yang bersifat eksplisit (penjelasan lebih rinci mengenai dinamika perubahan pengetahuan dapat dirujuk pada Nonaka (1994)). Pengetahuan tersebut berisi penelitian yang telah dilakukannya yang dituangkan melalui pemilihan kosakata yang mencerminkan bidang penelitian si peneliti. Pengetahuan tersebut dapat dimanfaatkan dengan cara melakukan ekstraksi pengetahuan yang ada pada artifak pengetahuan (jurnal) tersebut dengan konsep reverse engineering yaitu dengan memodelkan kembali pengetahuan yang telah dituangkan penulis ke dalam bentuk tulisan menjadi bentuk pengetahuan tertentu yang merepresentasikan pengetahuan yang dimiliki oleh penulis. Dengan demikian, pengetahuan yang diperoleh dapat diolah lebih lanjut (Cimiano 2006). Pada saat menulis, seorang penulis telah memiliki gambaran atau model di dalam pikirannya mengenai kondisi nyata suatu permasalahan atau mengenai bidang tertentu. Pengetahuan pada diri penulis tersebut dikenal dengan author’s model, sedangkan pengetahuan secara keseluruhan yang ada pada kondisi nyata disebut dengan world knowledge. Adanya keterbatasan dalam menuangkan pengetahuan ke dalam bentuk tulisan mengakibatkan pengetahuan yang ada dalam tulisan seringkali hanya sebagian dari pengetahuan keseluruhan yang dimiliki oleh penulis. Oleh sebab itu, dalam proses reverse engineering ini, pengetahuan yang akan diperoleh hanya sebagian saja dari keseluruhan author’s model terhadap world knowledge (Cimiano 2006). Dalam penelitian ini dilakukan proses penggalian pengetahuan yang dimiliki oleh beberapa orang peneliti mengenai sebuah bidang penelitian yang dituangkan ke dalam artikel jurnal. Dengan menggabungkan bagian-bagian tersebut dapat diketahui pengetahuan yang lebih luas mengenai bidang penelitian tertentu. Oleh sebab itu, dengan memanfaatkan pengetahuan yang diagregasi dari kumpulan artikel jurnal maka aktivitas perkembangan teknologi yang ada dalam penelitian-penelitian dapat dipetakan. Perkembangan penelitian tersebut dapat digambarkan ke dalam sebuah peta setelah diketahui informasi mengenai posisi penelitian pada bidang penelitian. Untuk dapat memposisikan sebuah penelitian pada bidang penelitian yang abstrak, perlu dilakukan metafora penelitian tersebut ke dalam ruang geometri di mana setiap penelitian dalam ruang tersebut dapat diukur posisi relatif masing-masing. Dengan demikian, dapat diketahui kedekatan antar satu penelitian dengan penelitian yang lainnya. Semakin dekat posisi dua buah penelitian pada bidang penelitian, maka kedua penelitian tersebut memiliki kemiripan topik. Sebaliknya, semakin jauh posisi dua buah penelitian pada bidang penelitian, maka semakin tidak mirip topik kedua penelitian. Pendekatan yang digunakan untuk mengetahui kedekatan antar penelitian pada sebuah bidang penelitian dalam penelitian ini mengadopsi pendekatan similarity-is-proximity sebagaimana yang digunakan oleh Sahlgren (2006).
13 Pendekatan tersebut digunakan untuk mengetahui kemiripan kata dengan kata yang lainnya berdasarkan distribusi kata-kata tersebut pada sekumpulan teks. Kata-kata yang ada kemudian disusun pada sebuah ruang kata (word space) sehingga dapat menggambarkan posisi relatif sebuah kata dengan kata yang lain. Terdapat dua pondasi dalam pendekatan ini, yaitu the geometric metaphor of meaning dan the distributional hypothesis. Pondasi pertama digunakan sebagai landasan untuk melakukan metafora sebuah kata ke dalam sebuah ruang geometri sehingga lebih mudah untuk dipahami. Adapun pondasi kedua, digunakan sebagai landasan untuk dapat membandingkan sebuah kata dengan kata yang lain dalam ruang geometri yang sudah dibangun. Dasar utama dalam melihat kemiripan kata tersebut adalah kemiripan posisi kata di dalam teks yang diwakili oleh vektor biner (Sahlgren 2006). Dari kedua pondasi yang digunakan oleh Sahlgren (2006) tersebut, pondasi pertama dapat diadopsi dalam penelitian ini tanpa perlu banyak penyesuaian, sedangkan pondasi kedua tidak dapat diadopsi secara menyeluruh karena adanya perbedaan objek yang dianalisis. Adapun pondasi yang pertama yang digunakan dalam penelitian ini adalah bahwa: topik penelitian merupakan sebuah lokasi pada bidang penelitian yang telah berbentuk ruang geometri, dan kemiripannya dapat diketahui dari jarak antar lokasi. Bidang penelitian yang dimaksud pada pondasi tersebut merupakan sebuah bidang dengan n dimensi, di mana setiap penelitian diposisikan pada bidang tersebut berdasarkan isinya. Isi penelitian diasumsikan merupakan pengetahuan mengenai penelitian yang diwujudkan ke dalam bentuk tulisan yang diwakili oleh kata-kata yang digunakan. Isi pada penelitian tersebut mempengaruhi sifat-sifat (properties) yang dimiliki setiap penelitian dalam bidang penelitian, selanjutnya disebut sebagai topik, yang menunjukkan apa yang digambarkan oleh isi. Topik tersebut ditunjukkan secara implisit melalui kata yang digunakan. Setiap penelitianpenelitian yang mirip memiliki kemiripan topik dan demikian sebaliknya. Oleh sebab itu, dalam penelitian ini untuk mendefinisikan tingkat kemiripan antar penelitian digunakan pondasi kedua sebagai berikut: penelitian dengan sifat dimensi yang mirip memiliki kemiripan dalam isi. Sifat dimensi yang dimaksud pada pondasi tersebut adalah topik penelitian yang ditunjukkan dari kata-kata yang digunakan. Di mana kata-kata tersebut memposisikan penelitian pada dimensi yang ada pada bidang penelitian. Pada bagian ini, penerapan konsep di atas akan dijelaskan dalam bentuk contoh sederhana. Katakanlah terdapat sebuah peristiwa (event) yang merupakan objek abstrak yang diwujudkan ke dalam sebuah kalimat oleh seorang penulis, yaitu sebagai berikut: “Ekstrak vanili diolah menjadi bubuk mikroenkapsulasi.” (Setyaningsih et al. 2009)
vanili
dengan
cara
14 Kalimat tersebut menyebutkan bagaimana proses yang dilakukan untuk mengolah ekstrak vanili menjadi bubuk vanili, yaitu dengan mikroenkapsulasi. Dalam kalimat tersebut terdapat sembilan kata yang digunakan untuk menggambarkan objek dari peristiwa mengenai apa yang dilakukan terhadap ekstrak vanili, seperti yang tercantum pada Tabel 1. Dari kalimat tersebut dapat diketahui bahwa sebuah kalimat merupakan sebuah model pengetahuan yang menghubungkan keterkaitan antar satu objek dengan objek yang lain, baik berupa objek abstrak maupun objek berwujud yang diwakili oleh pilihan kata dalam kalimat. Dengan berpegang pada kata-kata tersebut, pengetahuan pada sebuah kalimat dapat diketahui. Tabel 1 Penggunaan kata pada contoh dan objek yang digambarkan No. Kata 1 ekstrak 2
3 4 5 6 7 8 9
Objek sediaan dari jaringan hewan atau tumbuhan yang ditarik dengan pelarut kemudian dipekatkan vanili tanaman menjalar yang buahnya berpentuk polong, berisi biji harum yang dikeringkan sebagai pengharum makanan diolah proses dimasak supaya menjadi lain atau menjadi lebih sempurna menjadi berubah keadaan bubuk barang yang ditumbuk menjadi tepung halus vanili sama dengan sebelumnya dengan kata penghubung untuk menerangkan cara cara jalan (aturan, sistem) melakukan sesuatu mikroenkapsulasi pengkapsulan ukuran kecil (mikro)
Dalam skala yang lebih besar, yaitu paragraf, fenomena ini dapat menjadi landasan dalam pendekatan untuk mengetahui topik sebuah paragraf. Seperti pada contoh paragraf berikut: “Kestabilan komponen flavor terenkapsulasi selama penyimpanan dan distribusi dipengaruhi beberapa faktor, diantaranya adalah AW, suhu, jenis komponen flavor dan jenis penyalut. Waktu paruh bubuk vanili yang disimpan pada suhu rendah adalah sekitar tiga bulan. Bubuk vanili disimpan pada botol kaca bertutup, untuk mengurangi kehilangan komponen volatil, produk enkapsulasi sebaiknya disimpan dalam kondisi dingin dalam wadah kedap udara. Pemberian kemasan sekunder atau tersier dapat memperpanjang umur simpan produk.” (Setyaningsih et al. 2009) Paragraf di atas dapat dianalisis berdasarkan frekuensi munculnya setiap kata, sebagaimana tercantum pada Tabel 2 dengan urutan dari kata berfrekuensi tinggi. Pengetahuan pada paragraf tersebut adalah tentang kondisi komponen vanili terenkapsulasi sebagai flavor selama penyimpanan. Oleh sebab itu, dapat diharapkan banyaknya kemunculan kata “vanili”, “enkapsulasi”, “komponen”, “simpan”, dan “flavor” sebagaimana yang ditampilkan pada Tabel 2. Kata
15 “vanili” muncul sebanyak dua kali, kata “enkapsulasi” muncul sebanyak dua kali dengan variasi kata “enkapsulasi” dan “dienkapsulasi”; kata “komponen” muncul sebanyak tiga kali; kata “simpan” muncul sebanyak lima kali dengan variasi kata “disimpan”, “penyimpanan”, dan “simpan”; sedangkan kata “flavor” muncul sebanyak dua kali. Tabel 2 Frekuensi kemunculan kata pada paragraf contoh Kata disimpan komponen adalah bubuk dalam dan flavor jenis pada produk suhu vanili atau aw beberapa bertutup botol bulan
Frekuensi 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1
Kata dapat diantaranya dingin dipengaruhi distribusi enkapsulasi faktor kaca kedap kehilangan kemasan kestabilan kondisi memperpanjang mengurangi paruh pemberian penyalut
Frekuensi 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Kata penyimpanan rendah sebaiknya sekitar sekunder selama simpan terenkapsulasi tersier tiga udara umur untuk volatil wadah waktu yang
Frekuensi 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Dapat dilihat pada Tabel 2 bahwa kata dengan frekuensi tinggi termasuk juga kata “adalah”, “dalam” serta “dan” yang tidak memiliki kontribusi signifikan pada pengetahuan di dalam paragraf. Kata-kata tersebut termasuk ke dalam kelompok stopwords, yaitu kata-kata yang dibuang sebelum dan sesudah proses pengolahan bahasa natural (teks). Oleh sebab itu, kata-kata tersebut dikeluarkan dari analisis. Selain itu, adanya variasi kata seperti pada kata “enkapsulasi” yang bervariasi antara “enkapsulasi” dan “dienkapsulasi” akan mengakibatkan kedua kata tersebut dianggap sebagai dua objek yang berbeda, sehingga dihitung sebagai dua kata yang berbeda. Hal ini akan mengakibatkan kata tersebut terdominasi oleh kata-kata lainnya. Untuk mencegah hal tersebut maka diperlukan adanya konversi kata yang bervariasi tersebut menjadi kata dasarnya sehingga terhitung sebagai satu objek yang sama. Konversi tersebut disebut dengan istilah stemming, yaitu metode untuk melakukan standardisasi kata yang dirancang agar kata dengan morfologi yang sama dianggap sebagai kata yang sesuai. Ide dari stemming ini adalah sebuah kata yang khas memiliki ide atau makna inti, kemudian beberapa imbuhan ditambahkan untuk mengubah makna tersebut atau untuk menyesuaikan peran kata dalam kalimat. Dengan stemming ini, kata tersebut dikembalikan kepada kata dengan makna intinya (Paice 1994).
16 Setelah topik sebuah tulisan dapat diketahui, maka tulisan tersebut dapat diposisikan ke dalam ruang geometri. Sebagai ilustrasi bagaimana memposisikan sebuah topik ke dalam ruang geometri dapat diambil sebuah contoh sederhana sebagai berikut. Katakanlah tidak ada topik pada dimensi pembicaraan kecuali “vanili”, maka paragraf di atas dapat diposisikan pada ruang geometri dengan satu dimensi sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 3 a. Paragraf tersebut berada pada dimensi “vanili” pada posisi 2 sesuai dengan banyaknya frekuensi kata “vanili” yang muncul dalam paragraf. Apabila topik dipertajam dengan melihat lebih spesifik “enkapsulasi vanili”, ini berarti bertambah satu lagi dimensi pembicaraan, yaitu mengenai “enkapsulasi”, seperti pada Gambar 3 b. Semakin banyak topik yang diperhatikan maka semakin bertambah dimensi pembicaraan yang melingkupi sebuah tulisan.
a)
b) Gambar 3 Dimensi pembicaraan a) satu dimensi, dan b) dua dimensi Dengan pendekatan di atas sebuah penelitian dapat diposisikan pada topiktopik tertentu dalam bidang penelitian. Penempatan penelitian pada bidang penelitian yang merupakan bidang geometri mempermudah dilakukannya operasioperasi vektor yang terkait dengan pondasi yang kedua, sebagaimana akan dijelaskan berikut. Pada contoh sebelumnya telah dijelaskan bagaimana pondasi pertama diterapkan, yaitu memposisikan sebuah paragraf atau tulisan pada bidang geometri. Pada bagian ini akan dijelaskan penerapan pondasi yang kedua dalam beberapa contoh sederhana. Apabila terdapat dua atau lebih paragraf atau tulisan dalam dokumen yang berbeda, maka masing-masing diposisikan berdasarkan isinya sebagaimana dilakukan paragraf di atas. Lalu bagaimana hubungan relatif antar dokumen-dokumen tersebut satu dengan yang lainnya?, inilah yang menjadi fokus pondasi yang kedua.
17 Sebagai contoh, katakanlah terdapat empat kalimat sebagai berikut: Kalimat 1: “Vanili tersebut telah melalui proses curing.” Kalimat 2: “Vanili tersebut telah melalui proses curing.” Kalimat 3: “Proses enkapsulasi dilakukan dengan penyalut.” Kalimat 4: “Transesterifikasi menghasilkan metil ester.” Diasumsikan masing-masing kalimat merupakan isi dari empat dokumen yang berbeda (1, 2, 3, dan 4), sehingga meskipun kalimat 1 dan 2 adalah kalimat yang sama, tetapi dianggap dua objek yang berbeda. Berdasarkan pondasi kedua, maka keempat dokumen tersebut dapat diketahui posisi relatif masing-masing terhadap dokumen yang lainnya. Untuk mengetahui posisi relatif kalimat satu dengan kalimat yang lainnya, maka langkah awal yang perlu dilakukan adalah melakukan metafora kalimatkalimat tersebut ke bidang geometri berdasarkan isinya seperti yang telah dijelaskan. Hasil analisis frekuensi keempat kalimat di atas dapat dilihat pada Tabel 3. Hasil tersebut telah mengabaikan kata yang kurang signifikan dan mengembalikan setiap kata menjadi kata dasarnya. Angka dalam tanda kurung “()” menunjukkan frekuensi kata di depannya. Tabel 3 Hasil analisis frekuensi pada empat dokumen contoh Dokumen 1 Dokumen 2 Dokumen 3 Dokumen 4 vanili (1) vanili (1) proses (1) transesterifikasi (1) lalu (1) lalu (1) enkapsulasi (1) hasil (1) proses (1) proses (1) laku (1) metil (1) curing (1) curing (1) salut (1) ester (1)
Dari hasil analisis tersebut dapat disusun sebuah matriks seperti pada Tabel 4. Kata-kata pada kolom “Dimensi” merupakan agregasi dari semua kata yang ada pada kalimat, yang menunjukkan dimensi pembicaraan pada konteks kalimatkalimat yang dianalisis. Setiap kalimat diposisikan pada setiap dimensi tersebut berdasarkan kemunculan kata yang sesuai dengan dimensinya pada isi dokumen. Kalimat tersebut bernilai 0 apabila tidak memiliki dimensi yang dievaluasi. Dari matriks tersebut, maka diketahui bahwa pada dimensi-dimensi yang ada, setiap kalimat memiliki vektor berikut: Dokumen 1 = {1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0}; Dokumen 2 = {1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0}; Dokumen 3 = {0,0,1,0,1,1,1,0,0,0,0}; Dokumen 4 = {0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1}.
18 Tabel 4 Matriks dokumen-kata untuk keempat kalimat contoh Dimensi Dokumen 1 Dokumen 2 Dokumen 3 Dokumen 4 vanili 1 1 0 0 lalu 1 1 0 0 proses 1 1 1 0 curing 1 1 0 0 enkapsulasi 0 0 1 0 laku 0 0 1 0 penyalut 0 0 1 0 transesterifikasi 0 0 0 1 hasil 0 0 0 1 metil 0 0 0 1 ester 0 0 0 1
Dengan diketahuinya vektor masing-masing kalimat, maka setiap kalimat dapat dibandingkan antara satu dengan yang lainnya. Semakin mirip dua buah kalimat, maka semakin mirip susunan vektor dua buah kalimat tersebut. Pada tingkatan di mana vektor kedua kalimat memiliki susunan yang sama persis pada dimensi yang bukan bernilai 0, maka dapat disimpulkan bahwa kedua kalimat tersebut sama, seperti pada dokumen 1 dan 2. Sebaliknya, apabila semakin berbeda susunan vektor pada dimensi yang bukan bernilai 0, sebagaimana pada dokumen 1 dan 4 maka kedua dokumen berisi topik yang tidak saling terkait satu sama lain. Adapun dokumen 1 dan 3 memiliki kesamaan pada dimensi “proses”, sehingga kedua dokumen tersebut sama-sama memiliki topik mengenai “proses”. Vektor-vektor yang sudah diperoleh di atas dapat digunakan untuk mengetahui asosiasi relatif antar dokumen dengan persamaan (2). Dari perhitungan tersebut dihasilkan nilai asosiasi antar dokumen seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5. Dari tabel tersebut diketahui bahwa dokumen dengan topik yang sama memiliki nilai asosiasi 1, sedangkan dokumen yang tidak memiliki kesamaan topik akan bernilai 0. Konsep inilah yang akan digunakan untuk mengetahui keterkaitan antar penelitian sehingga dapat dipetakan jalur-jalur perkembangannya bidang-bisang tertentu dari dokumen yang ada. Tabel 5 Nilai asosiasi pada contoh dokumen Dokumen 1 Dokumen 2 Dokumen 3 Dokumen 4
Dokumen 1 1,0000 0,1429 0,0000
Dokumen 2 1,0000 0,1429 0,0000
Dokumen 3 0,1429 0,1429 0,0000
Dokumen 4 0,0000 0,0000 0,0000 -
Penerapan Konsep: Memetakan Penelitian Agroindustri Pertanian Konsep yang telah dijelaskan di atas adalah konsep dasar yang digunakan untuk membangun hubungan antar penelitian pada kumpulan artikel jurnal dalam penelitian ini. Proses tersebut dilanjutkan dengan pemodelan hubungan keterkaitan dengan graf dan pengelompokkan dokumen menjadi grup penelitian.
19 Dalam proses-proses tersebut terjadi proses knowledge discovery4, di mana pengetahuan mengenai bidang penelitian tertentu secara implisit digunakan untuk mengaitkan antar penelitian. Metode utama yang digunakan dalam proses knowledge discovery tersebut adalah text mining. Text mining merupakan proses mendapatkan pola, keterkaitan, dan tren dari sekumpulan dokumen, baik yang terstruktur maupun yang semi terstruktur (Feldman dan Sanger 2007). Dalam penelitian ini, sebagai contoh proses knowledge discovery dilakukan terhadap 184 artikel jurnal penelitian. Setiap artikel jurnal yang digunakan diberi kode antara 1 hingga 184 sebagai identitas (lihat Lampiran 1). Dokumen-dokumen tersebut dikonversi dari format pdf menjadi plain text seperti yang terlihat pada Lampiran 2. Proses konversi ini memberikan hasil berupa dokumen yang tidak terstruktur yang berisi teks dengan pemotongan kalimat yang tidak beraturan. Teks tersebut kemudian diidentifikasi setiap token di dalamnya menggunakan pola regular expression (regex) “\w+” dengan mengecualikan angka. Token adalah satuan terkecil data yang akan diolah pada proses pengolahan bahasa natural (bahasa percakapan). Dengan regex tersebut akan diperoleh semua token pada teks yang memiliki pola seperti yang pola diinputkan. Pola “\w+” terdiri dari dua komponen pola, yaitu “w” yang berarti mencocokkan semua karakter dalam teks berupa [0-9], [A-Z], atau [a-z], dan “+” yang berarti karakter sebelumnya muncul sekali atau lebih. Dengan pola tersebut setiap karakter yang dibatasi oleh selain karakter-karakter [0-9], [A-Z], dan [a-z] akan terambil. Misalnya dalam sebuah teks terdapat kalimat “Terdapat 20 atribut yang menentukan model.”, maka akan terdeteksi dari kalimat tersebut token yang berupa “Terdapat”, “20”, “atribut”, “yang”, “menentukan”, dan “model”. Dalam proses tokenisasi ini, hal yang menjadi faktor kritis adalah penentuan batasnya (Guo 1997). Untuk Bahasa Indonesia pembatas yang dapat digunakan adalah spasi. Token-token tersebut disaring untuk menghilangkan token-token yang termasuk ke dalam stopwords yang ada pada isi. Karena proses ini menggunakan kamus stopwords, maka setiap kata yang tersaring tergantung dari kelengkapan kamus yang digunakan. Penghilangan ini mengakibatkan pengurangan pada jumlah token yang akan diproses dan memperkecil kesalahan penentuan topik dan mempercepat proses pengolahan dokumen. Kumpulan token tersebut kemudian di-stemming satu demi satu. Proses ini memerlukan waktu yang cukup lama dibandingkan proses lainnya. Meskipun hasil yang diberikan oleh metode Nazief & Andriani cukup akurat (Asian et al. 2008), tetapi panjangnya prosedur dan pengecekan kamus akar kata secara berulang mengakibatkan proses ini memerlukan waktu yang lama. Token-token ini kemudian diberi bobot dengan proses pembobotan TF-IDF. Dengan proses TF-IDF diperoleh token-token yang dianggap signifikan memberikan pengetahuan mengenai topik sebuah artikel penelitian. Untuk kemudahan diambil 80% bobot tertinggi pada masing-masing artikel. Penggunaan persentase ini bertujuan mengurangi efek perbedaan panjang isi dalam tiap artikel. Token-token ini selanjutnya digunakan untuk mendefinisikan dimensi yang ada 4
Proses knowledge discovery [in database] adalah proses analisis dan pemodelan eksploratif dan otomatis terhadap gudang data berukuran besar. Dalam proses tersebut dilakukan identifikasi pola yang sahih, baru, berguna, dan dapat dimengerti dari himpunan data yang besar dan kompleks (Maimon dan Rokach 2010).
20 pada bidang penelitian, kemudian dengan Persamaan (2) akan diperoleh nilai asosiasi antar artikel yang diolah. Contoh hasil ekstraksi terhadap artikel jurnal penelitian teknologi industri pertanian ditunjukkan pada Tabel 6. Pasangan artikel dengan nilai asosiasi yang lebih tinggi berarti dua artikel tersebut memiliki korelasi yang lebih mudah untuk dikenali dibandingkan dengan pasangan artikel dengan nilai asosiasi yang lebih rendah. Dua buah penelitian tidak memiliki korelasi apabila nilai asosiasinya 0. Pada data artikel jurnal yang digunakan, batas korelasi yang masih dapat dengan mudah dikenali adalah 0,07. Oleh sebab itu, nilai asosiasi yang lebih rendah dari batas nilai tersebut diabaikan. Nilai asosiasi ini digunakan sebagai dasar dalam penentuan keterkaitan satu penelitian dengan penelitian yang lainnya sehingga dapat digunakan dalam pengembangan peta teknologi. Dari data yang digunakan, diketahui bahwa terdapat 64 penelitian yang memiliki korelasi dengan satu atau lebih penelitian lainnya, sedangkan 120 penelitian tidak memiliki korelasi. Tabel 6 Nilai asosiasi antara beberapa jurnal penelitian Dokumen 1 Pengaruh nisbah pereaksi (lignin eupcalyptus – natrium bisulfit) dan ph awal reaksi sulfonasi terhadap karakteristik natrium lignosulfonat
Dokumen 2 Pembuatan natrium lignosulfonat berbahan dasar lignin isolat tandan kosong kelapa sawit: identifikasi, dan uji kinerjanya sebagai bahan pendispersi
Nilai Asosiasi
0.5528
Kajian penggunaan lidah buaya (Aloe vera) dan bee pollen pada pembuatan sabun opaque
Kajian pengaruh penambahan lidah buaya (Aloe vera) terhadap mutu sabun transparan
0.2929
Model simulasi dan rancang bangun kapasitas usaha penyulingan minyak nilam
Limbah penyulingan sereh wangi dan nilam sebagai insektisida pengusir lalat rumah (Musca domestica)
0.0742
Karakteristik mutu sop daun torbangun (Coleus amboinicus Lour) dalam kemasan kaleng dan perhitungan total migrasi bahan kemasan
Penentuan komposisi atmosfir untuk penyimpanan bawang daun rajangan
0.0691
Deasidifikasi dan dekolorasi minyak jarak pagar (Jatropha curcas L.) dengan menggunakan membran mikrofiltrasi
Permodelan matematika ekstraksi oleoresin temulawak (Curcuma xanthorrizha Roxb) dengan karbondioksida superkritis dan cosolvent etanol menggunakan shrinking core model
0.0000
Data keterkaitan tersebut digunakan untuk melakukan pengelompokkan penelitian-penelitian ke dalam grupnya masing-masing menggunakan teknik pengelompokkan Clauset-Newman-Moore pada NodeXL. Penelitian-penelitian tersebut kemudian divisualkan ke dalam bentuk peta dengan perangkat lunak yang sama. Hasil visualisasi ditunjukkan pada Gambar 4. Pada peta terdapat titik-titik yang menunjukkan individu penelitian dan garis-garis yang menunjukkan keterkaitan penelitian. Semakin besar ukuran titik maka semakian banyak keterkaitannya dengan penelitian lain, dan sebaliknya, sedangkan semakin tebal
21 garis yang menghubungkan dua penelitian yang semakin kuat, dan sebaliknya. Hal ini membuat proses identifikasi penelitian-penelitian yang relevan menjadi lebih mudah. Pada peta tersebut, penelitian-penelitian pada bidang teknologi industri pertanian yang memiliki korelasi antar penelitian digambarkan sebagai graf pada peta dengan garis-garis penghubung, sedangkan penelitian-penelitian yang tidak memiliki korelasi ditempatkan pada bagian atas peta. Terdapat 19 grup penelitian yang teridentifikasi dari jejaring penelitian tersebut, masing-masing grup penelitian beranggotakan dua hingga sebelas penelitian. Setiap grup diberi warna yang berbeda, sebagai contoh adalah grup penelitian mengenai proses produksi natrium lignosulfonat yang diteliti antara tahun 2008 hingga 2009 (ditunjukkan dengan warna jingga, dengan keterangan grup ditunjukkan pada Tabel 7).
Keterangan: Gambar 4 Peta penelitian dari “Jurnal Teknologi Industri Pertanian” terbitan 2004-2013 Peta tersebut dapat dianalisis pada tingkat individu penelitian menggunakan analisis jejaring dengan kriteria penilaian berupa degree, betweenness centrality, closeness centrality, dan kategori. Sebagian hasil analisis pada sebuah grup penelitian ditunjukkan pada Tabel 8 (lihat Lampiran 3 untuk hasil yang lebih lengkap). Grup tersebut adalah grup penelitian mengenai pengembangan kulit samak dan produksi bahan bakar nabati yang dikembangkan pada tahun 2009 hingga 2012. Keterangan masing-masing penelitian ditunjukkan pada Tabel 9.
22 Tabel 7 Judul grup penelitian produksi natrium lignosulfonat ID
Judul Jurnal
7
Pengaruh nisbah pereaksi (lignin eupcalyptus – natrium bisulfit) dan ph awal reaksi sulfonasi terhadap karakteristik natrium lignosulfonat
14
Pembuatan natrium lignosulfonat berbahan dasar lignin isolat tandan kosong kelapa sawit : identifikasi, dan uji kinerjanya sebagai bahan pendispersi
Proses optimasi suhu dan konsentrasi sodium bisulfit (nahso 3) pada 125 pembuatan sodium lignosulfonat berbasis tandan kosong kelapa sawit (TKKS)
Tabel 8 Pengukuran penelitian pada bidang pemanfaatan minyak biji karet dan minyak kelapa sawit untuk penyamakan dan bahan bakar nabati Pengukuran
ID Artikel Jurnal 8
20
36
47
49
50
142
183
2
2
1
1
3
1
2
3
Betweenness centrality
10.00
18.00
0.00
0.00
34.00
0.00
10.00
36.00
Closeness centrality
0.0270 0.0345 0.0213 0.0244 0.0435 0.0303 0.0323 0.0435
Degree
Kategori*
br
in
in
br
br
br
in
in
*
br berarti bahwa penelitian tersebut termasuk breakthrough, sedangkan ir berarti penelitian tersebut termasuk incremental
Pada evaluasi tingkat grup penelitian, hasil pengukuran yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 10. Hasil pengukuran tersebut menunjukkan bahwa grupgrup penelitian yang ada memiliki retention time yang berbeda-beda. Retention time terbesar dimiliki oleh grup 1 dan 4, yaitu sebesar 10, sedangkan retention time terkecil dimiliki oleh grup 19, yaitu sebesar 1. Untuk saturation index, nilai terbesar dimiliki oleh grup penelitian 14, sebesar 4.5000, sedangkan saturation index terkecil dimiliki oleh grup penelitian 2, sebesar 0.5000.
23 Tabel 9 Grup penelitian pemanfaatan minyak biji karet dan minyak kelapa sawit untuk penyamakan dan bahan bakar nabati ID 8
Judul Jurnal Optimisasi pengeringan biji karet (Hevea brasiliensis) pada ekstraksi minyak biji karet untuk penyamakan kulit
20
Potensi pemanfaatan biji karet (Hevea brasiliansis Muell. Arg) sebagai sumber energi alternatif biokerosin
36
Penentuan kondisi terbaik pengempaan dalam produksi minyak biji karet (Hevea brasiliensis) untuk penyamakan kulit
47
Optimasi proses sintesis gliserol tert-butil eter (GTBE) sebagai aditif biodiesel
49
Transesterifikasi in situ biji jarak pagar: pengaruh jenis pereaksi, kecepatan pengadukan dan suhu reaksi terhadap rendemen dan kualitas biodiesel
50
Karakteristik biodiesel dan blending biodiesel dari oil losses limbah cair pabrik minyak kelapa sawit
Optimalisasi kinerja pembuatan dan peningkatan kualitas biodisel dari fraksi 142 minyak limbah cair pengolahan kelapa sawit dengan memanfaatkan gelombang ultrasonik Pembuatan biodiesel biji karet dan biodiesel sawit dengan instrumen ultrasonik 183 serta karakteristik campurannya
Tabel 10 Hasil pengukuran pada grup penelitian yang terbentuk Grup Retention Time Anggota Saturation index 11 1 10 0,9091 8 2 4 0,5000 7 3 8 1,1429 5 4 10 2,0000 4 5 8 2,0000 3 6 2 0,6667 2 7 9 4,5000 2 8 8 4,0000 2 9 4 2,0000 2 10 7 3,5000 2 11 2 1,0000 2 12 3 1,5000 2 13 3 1,5000 2 14 5 2,5000 2 15 4 2,0000 2 16 3 1,5000 2 17 5 2,5000 2 18 5 2,5000 2 19 1 0,5000
24 Peran Peta Teknologi untuk Manajemen Inovasi dan Teknologi Manajemen inovasi dan teknologi terdiri dari dua subjek, manajemen teknologi dan manajemen inovasi. Manajemen inovasi fokus pada penerapan praktik-praktik manajemen untuk memberdayakan individu atau grup sehingga dapat menerima konsep baru yang ditawarkan. Sedangkan manajemen teknologi memiliki lingkup yang lebih luas, yaitu merencanakan, mengembangkan, menerapkan, memantau dan mengendalikan kemampuan teknologi sebuah organisasi untuk mencapai tujuan strategisnya. Hubungan antara manajemen inovasi dan manajemen teknologi adalah bahwa manajemen inovasi termasuk bagian dari manajemen teknologi yang fokus pengelolaan perubahan (White dan Burton 2011). Manajemen teknologi mencakup semua pengelolaan terhadap faktor-faktor produksi kunci dengan cabang-cabang pokok yang ada adalah penelitian, pengembangan, perencanaan, keteknikan, mesin, perangkat lunak, produksi, dan komunikasi. Semua aspek tersebut setidaknya terangkum dalam sembilan fungsi, yaitu: strategi teknologi (technology strategy), pengembangan dan pemanfaatan teknologi (technology development and utilization), manajemen informasi dan pengetahuan (information and knowledge management), akuisisi dan alih teknologi (technology acquisition and transfer), prakiraan teknologi (technology forecast), pengembangan produk (product development), manajemen siklus hidup (life cycle management), komersialisasi (commercialization), dan manajemen proses produksi (production process managementi) (Kropsu-Vehkapera et al. 2009). Dalam konteks inovasi, manajemen teknologi memberikan kerangka bagi organisasi dalam mengelola dan memanfaatkan sumber daya yang dimilikinya sehingga inovasi berjalan dengan baik dan memberikan manfaat bagi organisasi. Ada dua kunci sukses dalam proses inovasi. Kunci yang pertama adalah doing projects right, yaitu dengan melakukan proses secara benar. Beberapa aktivitas yang termasuk ke dalam kunci kesuksesan ini seperti memilih tim pengembangan yang sesuai, melakukan aktivitas-aktivitas yang sesuai dengan rencana, mengidentifikasi keinginan konsumen, serta memberikan definisi produk secara jelas dan tepat. Kunci yang kedua adalah doing the right projects yaitu dengan memilih kegiatan inovasi yang tepat. Doing the right project seringkali tidak dilakukan pada penelitian-penelitian tradisional, meskipun pengaruhnya terhadap kesuksesan sama besarnya dengan doing projects right. Tidak diperhatikannya kunci sukses kedua akan mengakibatkan beberapa masalah berikut (Cooper 2000): 1. Terlalu banyak proyek “kecil” yang semuanya fokus pada pengembangan jangka pendek; 2. Ditemukannya proyek-proyek yang salah pada kegiatan-kegiatan pengembangan, yang mana proyek-proyek tersebut menghabiskan sumber daya; 3. Terlalu banyak proyek dan sumber daya manusia yang tersebar mengakibatkan kebutuhan sumber daya pada proses inovasi tidak terpenuhi. Untuk menanggulangi hal di atas diperlukan strategi dalam melakukan pemilihan proyek inovasi sehingga memaksimumkan kompetensi perusahaan, seimbang dalam pengalokasian sumber daya, serta sesuai dengan strategi prioritas yang telah ditetapkan oleh organisasi (Cooper 2000).
25 Strategi teknologi (technology strategy) tersebut akan menjadi arahan dalam proses pengembangan produk dan teknologi (product development dan technology development and utilization). Oleh sebab itu, dalam menyusun strategi yang tepat diperlukan informasi dari hasil prakiraan teknologi (technology forecasting) yang sumber inputnya berdasarkan informasi dan pengetahuan mengenai teknologiteknologi terkini (information and knowledge management) (Kropsu-Vehkapera et al. 2009). Fungsi-fungsi tersebut apabila dikelola dengan tepat dapat menjadi pedoman yang jelas dalam menentukan arah pengembangan Iptek yang akan dilakukan. Namun, apabila terjadi kegagalan pada salah satu fungsi manajemen teknologi tersebut akan berakibat pada tidak tercapainya kunci do the right projects sehingga pada akhirnya akan menurunkan kemampuan kompetitif teknologi organisasi. Peta yang telah dikembangkan memastikan bahwa “contekan” yang diberikan kepada pengembang teknologi adalah berdasarkan informasi dan pengetahuan mengenai penelitian-penelitian yang ada. Dengan mengamati perkembangan per waktu tertentu, informasi yang dimiliki oleh pengembang teknologi akan terus termutakhirkan dengan penelitian-penelitian baru pada jalur kompetensinya. Informasi inilah yang diharapkan dapat memberikan insprirasi dalam proses perencanaan kegiatan penelitian dan pengembangan selanjutnya. Di lain pihak, bagi pengelola jurnal yang berperan sebagai sumber penyedia informasi dan artifak pengetahuan (berupa jurnal penelitian), peta tersebut berperan dalam memberikan informasi mengenai tren penelitian yang saat ini sedang berkembang. Dengan demikian, pemilihan kandidat-kandidat artikel yang akan diterbitkan menjadi lebih terarah, sehingga artikel-artikel yang diterbitkan sejalur dengan perkembangan yang ada. Pada akhirnya artikel-artikel yang telah terbit akan menjadi input kembali bagi pengembang teknologi untuk merencanakan aktivitas berikutnya. Dengan mekanisme tersebut diharapkan proses pengembangan teknologi menjadi semakin cepat dengan tetap berada pada jalurnya, sehingga tidak terbentuk proyek-proyek kecil yang menghabiskan sumber daya penelitian dan pengembangan. Sebagai ilustrasi penggunaan peta teknologi tersebut, katakanlah terdapat seorang peneliti yang memiliki kompetensi pada bidang pemanfaatan sumbersumber minyak nabati. Peta teknologi yang telah dikembangkan memberikan gambaran perkembangan jalur penelitian untuk melakukan pemantauan pada grup penelitiannya (lihat Gambar 5 untuk peta jalur grup penelitiannya dan Tabel 9 untuk keterangan penelitian yang ada). Grup penelitian pada Gambar 5 adalah salah satu grup yang diambil dari peta teknologi pada Gambar 4 (lihat grup pada bagian bawah peta dengan warna biru). Dengan melakukan penyaringan pada peta teknologi agar menunjukkan hanya kompetensi inti si peneliti, maka peneliti dapat melihat perkembangan penelitian dalam bentuk diagram dari awal hingga tahun terakhir. Dapat dilihat bahwa pada awalnya grup penelitian tersebut hanya melibatkan proses sederhana kemudian mulai masuk teknologi-teknologi baru seperti penggunaan katalis dan gelombang ultrasonik untuk merekayasa proses pada tahap akhir perkembangan bidang tersebut. Dari peta tersebut juga dapat diketahui bagaimana sebuah bidang penelitian akan mengalami asimilasi dengan bidang lainnya karena adanya kesamaan penggunaan teknologi.
26
a)
b)
c)
d) Keterangan:
Gambar 5 Monitoring penelitian penyamakan kulit dan pembuatan bahan bakar nabati a) tahun 2009, b) tahun 2010, c) tahun 2011, d) tahun 2012 Pada contoh di atas, optimisasi pengeringan dan eksplorasi minyak biji karet sebagai bahan bakar nabati mengawali perkembangan grup. Pada tahun 2010 grup tersebut mengalami perluasan dengan munculnya penelitian optimisasi pengempaan mekanis minyak biji karet. Pada tahun 2011 muncul tiga penelitian mengenai produksi bahan bakar nabati berbahan minyak kelapa sawit dan penggunaan bahan aditif untuk mempercepat reaksi transesterifikasi. Penelitianpenelitian ini pada awalnya tidak memiliki keterkaitan dengan penelitian terdahulu kecuali dalam hal penggunaan minyak nabati sebagai bahan baku. Secara sepintas terdapat dua buah grup penelitian yang terpisah satu sama lain pada grup tersebut, kemudian pada tahun 2012 dua grup penelitian tersebut terhubung setelah sebuah penelitian yang fokus pada penggunaan minyak biji karet dan minyak kelapa sawit untuk keperluan produksi bahan bakar nabati serta mempelajari bagaimana karakteristik campuran kedua sumber minyak tersebut. Pada tahun tersebut juga mulai ada tren penggunaan gelombang ultrasonik untuk meningkatkan kualitas reaksi. Selain pemantauan di atas, peneliti dapat melakukan evaluasi pada setiap penelitian pada grup yang diamati. Evaluasi dilakukan dengan pengukuranpengukuran kuantitatif yang telah didefinisikan sebelumnya seperti pada Tabel 8.
27 Dengan nilai-nilai tersebut, peneliti dapat membandingkan satu penelitian dengan penelitian lainnya. Dari Tabel 8, degree untuk grup penelitian yang diamati memiliki nilai antara 1-3. Penelitian-penelitian yang memiliki nilai degree tertinggi adalah penelitian 49 dan penelitian 138. Hal ini mengindikasikan bahwa kedua penelitian tersebut termasuk ke dalam penelitian dengan topik yang tren dan lebih banyak keterkaitannya dengan penelitian lainnya dibandingkan dengan penelitian dengan nilai degree yang lebih rendah. Dari betwenness centrality peneliti dapat mengetahui bahwa penelitian 183, yaitu “pembuatan biodiesel biji karet dan biodiesel sawit dengan instrumen ultrasonik serta karakteristik campurannya” memiliki nilai tertinggi, yaitu 36.00. Ketika penelitian ini dihilangkan dari peta, maka ada jalur-jalur pada grup yang terputus sehingga grup penelitian tersebut terpecah menjadi tiga grup penelitian, yaitu: penelitian mengenai minyak biji karet, penelitian mengenai minyak kelapa sawit, serta penelitian mengenai peningkatan kinerja reaksi produksi biodiesel. Hal ini menunjukkan bahwa penelitian tersebut memiliki peran penting dalam menjembatani antar penelitian pada grup penelitian tersebut. Sedangkan dari closeness centrality yang diperoleh dari contoh, peneliti dapat mengetahui bahwa penelitian 49 dan 183 merupakan penelitian yang paling kuat korelasinya dengan grup tersebut. Kedua penelitian tersebut membahas hampir terkait dengan semua penelitian di dalam grup, meskipun penelitian 49 menggunakan bahan baku yang berbeda, tetapi topiknya cukup komprehensif mencakup proses dan hasil akhir reaksi. Demikian juga dengan penelitian 183 yang menggunakan kombinasi dua macam sumber minyak nabati dan penggunaan instrumen untuk memperbaiki proses reaksi. Oleh sebab itu, kedua penelitian tersebut memiliki nilai closeness centrality yang tinggi, yaitu 0.0435. Dengan menggunakan peta tersebut, peneliti juga dapat menemukan terdapat empat penelitian breakthrough, yaitu penelitian 8, 47, 49, dan 50. Penelitian 8 adalah penelitian pertama pada bidang ini sehingga penelitian tersebut adalah penelitian breakthrough. Penelitian 47 adalah penelitian pertama pada bidang ini yang menggunakan bahan tambahan untuk proses produksi biodiesel sehingga penelitian ini adalah penelitian breakthrough. Demikian juga penelitian 49 dan 50 yang merupakan penelitian pertama yang menggunakan minyak biji jarak dan minyak berbasis kelapa sawit. Penelitian 47, 49, dan 50 semuanya adalah penelitian tentang pembuatan biodiesel, tetapi karena ketiga penelitian tersebut muncul pada saat yang bersamaan, maka ketiganya termasuk penelitian breakthrough berdasarkan definisi yang telah ditetapkan. Empat penelitian lainnya selain penelitian-penelitian tersebut tergolong penelitian incremental. Diharapkan dengan informasi-informasi di atas, peneliti dapat menjadikannya sebagai referensi dalam merencanakan penelitian. Misalnya apakah peneliti tersebut akan memulai penelitian baru dengan penggunaan katalis lain yang diharapkan lebih mempercepat dan menekan biaya produksi bahan bakar nabati, melakukan pencampuran bahan baku lain untuk mendapatkan hasil reaksi dengan rendemen yang lebih tinggi dan memiliki kinerja yang lebih baik, atau bahkan melakukan asimilasi perlakuan dengan teknologi baru yang memiliki dampak yang sama dengan gelombang ultrasonik.
28 Evaluasi di atas adalah penggunaan peta untuk evaluasi individu penelitian bagi stakeholder yang fokus pada tingkat penelitian, seperti peneliti, perusahaan bidang tertentu, dan penyedia layanan jurnal penelitian. Bagi stakeholder yang membutuhkan informasi pada tingkat grup penelitian, peta tersebut memberikan gambaran perkembangan grup-grup penelitian yang telah terbentuk. Tampak dari hasil evaluasi bahwa grup-grup yang ada memiliki retention time yang berbedabeda. Untuk retention time grup pemanfaatan minyak nabati di atas memiliki masa aktif selama empat tahun (lihat Tabel 10 grup nomor 2). Ini berarti setelah empat tahun berlalu tidak ada pengembangan lebih lanjut pada bidang penelitian ini. Hal ini dapat menjadi evaluasi bagi pengguna peta tersebut, apakah memang bidang tersebut sudah selayaknya berhenti setelah empat tahun, ataukah masih memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut tentunya dengan memberikan dukungan sumber daya terutama dukungan pembiayaan dan kebijakan. Pengguna dapat melihat bahwa secara umum semakin aktif sebuah bidang penelitian maka akan semakin banyak jumlah penelitian yang dilakukan dalam rentang waktu yang relatif pendek. Oleh sebab itu, peneliti dapat mengetahui tingkat kejenuhan sebuah grup penelitian dengan melihat saturation index. Grup dengan anggota yang relatif banyak dan waktu pengembangan yang relatif singkat memiliki nilai saturation index yang lebih kecil, demikian sebaliknya. Hal ini adalah indikasi bahwa semakin banyak peneliti yang memberikan kontribusi pada grup tersebut mengakibatkan grup tersebut lebih cepat mencapai kejenuhannya. Dari peta yang dikembangkan, grup-grup penelitian yang ada memiliki anggota penelitian yang relatif sedikit (Lampiran 3). Ada 14 grup dengan nilai saturation index yang lebih besar dari 1. Dalam evaluasi, nilai saturation index sebesar 1 berarti dalam satu tahun hanya ada 1 penelitian baru yang dilakukan pada grup tersebut. Dari sini dapat diketahui bahwa bidang penelitian teknologi agroindustri masih tersedia banyak topik yang dapat dieksplorasi karena luasnya ruang lingkup penelitian. Oleh sebab itu, dengan melakukan penelitian-penelitian pada ruang-ruang yang masih kosong, maka bidang penelitian akan menjadi semakin padat. Potensi Pengembangan Lebih Lanjut dan Keterbatasan Sistem Pembobotan istilah dengan TF-IDF merupakan metode yang paling sering digunakan untuk mengekstrak istilah dari koleksi dokumen. Pada penelitian ini, pembobotan dengan TF-IDF digunakan pada tahap identifikasi topik. Meskipun metode tersebut memiliki keunggulan dalam mendeteksi istilah-istilah yang relevan (Ramos 2003), metode tersebut memiliki keterbatasan dalam fleksibilitas. Keterbatasan tersebut disebabkan oleh penggunaan jumlah dokumen yang mengandung istilah sebagai penyebut dalam Persamaan (1), sehingga proses perhitungan untuk setiap istilah dan dokumen harus diulang kembali apabila ada tambahan dokumen pada koleksi. Ini berarti bahwa metode yang digunakan dalam penelitian ini relevan untuk koleksi yang bersifat statis dan perlu dilakukan perhitungan ulang untuk setiap tambahan dokumen baru, sehingga koleksi yang bersifat dinamis memerlukan metode yang lebih dinamis. Di sisi lain, setiap istilah yang telah diekstrak menjadi dimensi untuk dokumen. Oleh sebab itu, terdapat sebanyak K dimensi yang harus dievaluasi untuk semua dokumen. Dalam evaluasi tersebut frekuensi kemunculan istilah
29 menjadi posisi dokumen dalam dimensi tersebut. Dengan pendekatan ini diperoleh vektor dokumen i = {tf1, tf2,..., tfK}. Vektor tersebut dijadikan sebagai input pada perhitungan nilai asosiasi seperti pada Persamaan (2). Setiap dokumen memiliki beberapa dimensi yang dapat dibandingkan, maka secara hipotetik dokumendokumen tersebut dapat dievaluasi pada dimensi-dimensi tertentu saja. Hal ini berdampak pada pengembangan grup-grup penelitian dalam peta. Pada penelitian ini pengembangan grup-grup penelitian tersebut dilakukan berdasarkan keterkaitan antar dokumen dan mengasumsikan bahwa keterkaitan tersebut terjadi pada level yang sama (keterkaitan horizontal). Pada kenyataannya, keterkaitan tersebut dapat terjadi dalam bentuk hierarki, yaitu satu grup dapat pecah lagi menjadi beberapa subgrup, misalnya beberapa penelitian dapat dikelompokkan ke dalam grup penelitian mengenai fermentasi. Di dalam grup tersebut dapat ditemukan beberapa grup seperti fermentasi bioetanol, fermentasi asam laktat, dan fermentasi polimer. Dari grup yang digunakan sebagai contoh sebelumnya, grup penelitian mengenai pemanfaatan minyak biji karet dan kelapa sawit untuk penyamakan dan bahan bakar nabati secara ideal dapat dikelompokkan ke dalam pemanfaatan minyak biji karet dan minyak kelapa sawit, demikian juga dapat dipisahkan berdasarkan produk dan proses yang digunakan. Pengembangan lebih lanjut juga dapat dilakukan pada pengukuran yang digunakan. Dalam penelitian ini ada enam pengukuran, yaitu: degree; betweenness centrality; closeness centrality; kategori penelitian, yaitu breakthrough atau incremental; retention time; dan saturation index. Ada beberapa pengukuran lain yang dapat dikembangkan, seperti novelty yang menjadi syarat dalam pengajuan paten dan penelitian tingkat doktoral. Pengukuran novelty tersebut telah dikembangkan oleh Sendhilkumar et al. (2013), tetapi masih perlu didefinisikan dalam konteks analisis jejaring sehingga dapat digunakan untuk penyempurnaan evaluasi penelitian dalam penelitian ini.
4 SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Peta teknologi dapat dikembangkan dengan pendekatan text mining. Beberapa metode digunakan dalam pendekatan tersebut, seperti regex matching, stemming Nazief & Adriani, pembobotan TF-IDF, dan perhitungan nilai asosiasi. Dengan metode-metode tersebut dapat dilakukan proses konversi artikel jurnal ber-Bahasa Indonesia menjadi vektor yang dapat dikelompokkan dan divisualisasikan ke dalam bentuk dua dimensi. Tahapan yang dilakukan dalam menyusun peta teknologi terdiri dari: konversi dokumen, tokenisasi dokumen, identifikasi topik artikel, penyusunan vektor istilah-dokumen, identifikasi keterkaitan artikel, pengelompokkan artikel, dan visualisasi peta. Dengan menggunakan data berupa isi artikel jurnal, pengetahuan mengenai topik penelitian dapat diekstrak dari kumpulan artikel, kemudian dihubungkan satu sama lainnya sehingga diketahui keterkaitan antar topik penelitian yang ada. Penambahan data berupa tahun terbit artikel jurnal menjadikan peta teknologi yang dikembangkan dapat digunakan untuk melakukan pemantauan terhadap perkembangan grup penelitian tertentu.
30 Dengan pendekatan analisis jejaring, informasi mengenai individu penelitian dapat diketahui, seperti tingkat kepopuleran topik penelitian, tingkat kepentingan penelitian dalam pekembangan jalur grup penelitian, kerelevanan sebuah penelitian pada grup penelitian, dan kategori penelitian apakah termasuk penelitian incremental atau breakthrough. Pengukuran yang digunakan untuk informasi-informasi tersebut berturut-turut adalah degree, betweenness centrality, closeness centrality, dan kategori penelitian (apakah termasuk penelitian breakthrough atau incremental). Pengukuran-pengukuran tersebut adalah pengukuran untuk evaluasi individu penelitian. Adapun untuk evaluasi grup penelitian, pendekatan yang digunakan dapat digunakan untuk mengetahui waktu aktif sebuah grup penelitian dan tingkat kejenuhannya. Pengukuran yang digunakan untuk evaluasi tersebut berturut-turut adalah retention time dan saturation index. Pada artikel-artikel jurnal teknologi agroindustri yang diperoleh dari terbitan berkala “Jurnal Teknologi Industri Pertanian” dapat diidentifikasi 64 artikel yang memiliki keterkaitan dengan 2 hingga 11 artikel lainnya. Nilai asosiasi tertinggi yang diperoleh adalah 0.5528, yaitu pada grup penelitian proses pembuatan natrium lignosulfonat antara penelitian dengan nomor 7 dan 14. Artikel-artikel tersebut dapat dikelompokkan ke dalam 19 grup penelitian yang berbeda dan dipetakan dalam bentuk peta dua dimensi dengan urutan berdasarkan waktu. Peta teknologi tersebut dapat digunakan untuk melakukan pemantauan pada grup penelitian tertentu. Setiap implementasi teknologi-teknologi baru pada grup penelitian menjadi lebih mudah untuk diamati karena telah dipetakan berdasarkan waktu, seperti pada grup penelitian pemanfaatan minyak nabati untuk penyamakan kulit dan pembuatan bahan bakar nabati yang diketahui adanya tren penggunaan agen untuk memperbaiki kinerja reaksi baik berupa katalis maupun penggunaan teknologi ultrasonik. Pada grup tersebut juga dapat diidentifikasi adanya penelitian breaktrhrough sebanyak 4 penelitian yaitu penelitian nomor 8, 47, 49, dan 50. Pada grup tersebut dapat diidentifikasi penelitian yang menjadi pusat, yaitu penelitian nomor 49 dan 183, sekaligus sebagai penelitian yang memiliki peran yang besar dalam mendefinisikan grup penelitian dengan degree dan closeness centrality bernilai 36 dan 0.0435. Penelitian nomor 183 tersebut juga menjadi penelitian dengan peran yang penting dalam perkembangan grup karena menyatukan penelitian mengenai pemanfaatan minyak biji karet dan minyak kelapa sawit dengan nilai betweenness centrality sebesar 36.00. Grup penelitian tersebut adalah grup yang paling jenuh di antara grup yang lainnya dengan nilai saturation index 0.5000 (rata-rata dalam 1 tahun setidaknya ada dua penelitian yang dilakukan). Retention time grup ini adalah 4 tahun, yaitu aktif hingga tahun 2012. Secara keseluruhan, grup-grup penelitian yang ada di bidang teknologi agroindustri ini masih memiliki tingkat kejenuhan yang rendah, dengan nilai saturation indeks di atas satu pada 14 grup yang ada. Fitur-fitur yang dikembangkan pada peta teknologi ini dapat menjadi alat bantu bagi peneliti dan perusahaan pengembang teknologi untuk melakukan perencanaan penelitian pada masa yang akan datang dengan melihat tren penelitian. Sedangkan bagi pemerintah maupun lembaga penyandang dana penelitian, informasi yang diperoleh dapat menjadi acuan dalam menentukan strategi alokasi sumber daya yang sesuai untuk grup-grup penelitian tertentu sehingga setiap grup penelitian terjamin pemenuhan kebutuhan sumber dayanya.
31
Saran Penelitian ini adalah eksplorasi awal dalam penilaian penelitian dengan pendekatan text mining dan analisis jejaring untuk melakukan evaluasi penelitian pada proses manajemen inovasi dan teknologi. Oleh sebab itu, beberapa penelitian lanjutan dapat meningkatkan kinerja metode yang telah dikembangkan ini seperti penggunaan metode untuk mengolah kumpulan dokumen penelitian yang sifatnya dinamis. Selain itu, diperlukan penelitian dalam pengelompokkan penelitian secara hierarki sehingga grup yang terbentuk dapat dipisahkan sesuai dengan dimensi yang dibutuhkan oleh stakeholder. Dalam penelitian ini telah diusulkan konsep breakthrough dan incremental dengan melihat ada tidaknya penelitian yang mendahuluinya. Kedua kriteria tersebut masih dapat dipertajam dengan penilaian ada tidaknya pengaruh kemuncul penelitian tertentu terhadap perkembangan teknologi berikutnya yang belum dapat didefinisikan pada penelitian ini, sehingga penelitian berikutnya dapat memberikan tambahan pada definisi yang telah ada untuk melengkapinya. Di samping itu, salah satu kriteria pengukuran yang penting untuk penelitian tingkat doktoral dan pengajuan paten adalah novelty. Kriteria tersebut perlu didefinisikan secara matematis dalam konteks analisis jejaring sehingga memberikan kontribusi yang signifikan dalam evaluasi penelitian sehingga lebih mudah dan objektif.
DAFTAR PUSTAKA Abraham BP, Moitra SD. 2001. Innovation assessment through patent analysis. Technovation. 21: 245-252. Arundel A, Kabla I. 1998. What percentage of innovations are patented? empirical estimates for European firms. Research Policy. 27: 127-141. Asian J, Williams HE, Tahaghoghi SMM. 2008. Stemming Indonesian. Proceedings of the Twenty-eighth Australasian conference on Computer Science, Australian Computer Society, Inc. 38. Barash V, Golder S. 2011. Twitter: Conversation, Entertainment, and Information, All in One Network!. In: Hansen D, Shneiderman B, Smith MA. Analyzing social media networks with NODEXL: Insights from a Connected World. Burlington: Elsevier Inc. 143-164. Barberg I. 1987. Patents and the measurement of technological change: A survey of the literature. Research Policy. 16: 131-141. Bente AD, Rico-Hesse R. 2006. Model of dengue virus infection. Drug Discov Today Dis Models. 3(1):97-103. doi: 10.1016/j.ddmod. 2006.03.014. Bernardo L, Izquierdo A, Prado I, Rosario D, Alvarez M, Santana E, Castro J, Martinez J, Rodriguez R, Morier L et al. 2008. Primary and secondary infections of Macaca fascicularis monkey with Asian and American genotypes of dengue virus 2. Clin Vaccine Immunol. 15(3): 439-446. doi: 10.1128/CVI.00208-07. Chen R. 2009. Design patent map visualization display. Expert Systems with Applications. 36: 12362-12374.
32 Cimiano P. 2006. Ontology Learning and Population from Text: Algorithms, Evaluation and Applications. Springer: Jerman Clauset A, Newman MEJ, Moore C, 2004. Finding community structure in very large networks. Physical review E 70. 6: 066111. Cooper RG. 2000. Product Innovation and Technology Strategy. Research Technology Management. 43 (1): 38-41. Daim TU, Rueda G, Martin H, Gerdsri P. 2006. Forecasting emerging technologies: Use of bibliometrics and patent analysis. Technological Forecasting & Social Change. 73: 981-1012. Feldman R, Sanger J. 2007. The Text mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge: Cambridge University Press. 1-5. Guo J. 1997. Critical Tokenization and its Properties. Computational Lingustic. 23 (4): 569-596. Hagedoorn J, Cloodt M. 2003. Measuring innovative performance: is there an advantage in using multiple indicators?. Research Policy. 32: 1365-1379. Hansen D, Shneiderman B, Smith MA. 2011. Analyzing social media networks with NODEXL: Insights from a Connected World. Burlington: Elsevier Inc. 6978. Hogan B. 2011. Visualizing and Interpreting Facebook Networks. In: Hansen D, Shneiderman B, Smith MA. Analyzing social media networks with NODEXL: Insights from a Connected World. Burlington: Elsevier Inc. 165-179. Kajikawa Y, Yoshikawa J, Takeda Y, Matsushima K. 2008. Tracking emerging technologies in energy research: Toward a roadmap for sustainable energy. Technological Forecasting & Social Change. 75: 771-782. Kim YG, Suh JH, Park SC. 2008. Visualization of patent analysis for emerging technology. Expert Systems with Applications. 34: 1804-1812. Kochel TJ, Watts DM, Gonzalo AS, Ewing DF, Porter KR, Russell KL. 2005. Cross-serotype neutralization of dengue virus in Aotus nancyme monkeys. J Infect Dis. 191(6):1000-1004. doi:10.1086/427511. Kropsu-Vehkapera H, Haapasalo H, Rusanen JK. 2009. Analysis of Technology Management Functions in Finnish High Tech Companies. The Open Management Journal. 2: 1-10. Le MH, Ho TB, Nakamori Y. 2005. Detecting emerging trends from scientific corpora. International Journal of Knowledge and Systems Sciences. 2 (2): 5459. Maimon O, Rokach L. 2010. Introduction to Knowledge Discovery and Data Mining. In: Maimon O, Rokach L. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook-Second Edition. New York: Springer. 1. Manning CD, Prabhakar R, Hinrich S. 2009. An Introduction to Information Retrieval. Cambridge, Inggris: Cambridge Press. 1. Microsoft. 2010. Microsoft Excel 2010. http://office.microsoft.com/id-id. Moehrle MG, Walter L, Geritz A, Muller S. 2005. Patent-based inventor profiles as a basis for human resource decisions in research and development. R&D Management. 35 (5): 513-524. Narin F, Noma E. 1987. Patents as indicators of corporate technological strength. Research Policy. 16: 143-155. Narin F. 1994. Patent Bibliometrics. Scientometrics. 30 (1): 147-155.
33 Newman MEJ. 2005. A measure of betweenness centrality based on random walks. Social networks. 27 (1): 39-54. Nonaka I. 1994. A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation. Organizational Science. 5 (1): 14-37. Okamoto K, Chen W, Li XY. 2008. Ranking of Closeness Centrality for LargeScale Social Networks. Proceeding of Frontiers in Algorithmics Second International Workshop, FAW 2008 June 19-21. Changsha, China. 186-195. Onlamoon N, Noisakran S, Hsiao HM, Duncan A, Villinger F, Ansari AA, Perng GC. 2010. Dengue virus-induced hemorrhage in a nonhuman primate model. Blood. 115(9):1823-1834. doi:10.1182/blood-2009-09-241990. Paice CD. 1994. An Evaluation Method for Stemming Algorithms. Proceeding of the 17th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. Springer-Verlag New York, Inc. 42-50. Ramos J. 2003. Using TF-IDF to determine word relevance in document queries. Proceedings of the First Instructional Conference on Machine Learning. Sahlgren M. 2006. The Word-Space Model: Using distributional analysis to represent syntagmatic and paradigmatic relations between words in highdimensional vector spaces [Disertasi]. Stockholm University. Sendhilkumar S, Nandhini NS, Mahalakshmi GS. 2013. Novelty Detection via Topic Modeling in Research Articles. CS & IT-CSCP 2013. 401-410. Setyaningsih D, Rahmalia R, Sugiyono. 2009. Kajian Mikroenkapsulasi Ekstrak Vanili. J. Tek. Ind. Pert. 19(2): 64-70. Social Media Research Foundation. 2014. NodeXL versi 1.0.1.328. http://www.smrfoundation.org/nodexl/. The Php Group. 2014. PHP versi 5.3.10-1ubuntu3.13. http://php.net. The Poppler Developers. 2011. Pdftotext 0.18.4. http://poppler.freedesktop.org. Tseng YH, Lin CJ, Lin YI. 2007. Text mining techniques for patent analysis. Information Processing and Management. 43: 1216-1247. West DB. 2002. Introduction to Graph Theory. Second Edition. Delhi-India: Pearson Education. White MA, Bruton DG. 2011. The Management of Technology and Innovation: A Strategic Approach, Second Edition. Mason: South-Western, Cengage Learning. Yoon B, Park Y. 2004. A text mining-based patent network: Analytical tool for high-technology trend. Journal of High Technology Management Research. 15: 37-50. Yoon B, Park Y. 2005. A systematic approach for identifying technology opportunities: Keyword-based morphology analysis. Technological Forecasting & Social Change. 72: 145-160. Yoon B, Phaal R, Probert D. 2008. Morphology analysis for technology roadmapping: application of text mining. R&D Management. 38 (1): 51-68.
34 Lampiran 1 Daftar judul paper yang digunakan sebagai data contoh ID
Judul
1
Strategi pemilihan model kelembagaan dan kelayakan finansial agroindustri wijen
2
Kajian mikroenkapsulasi ekstrak vanili
3
Pengembangan produk panel sandwich dari bambu
4
Deasidifikasi dan dekolorasi minyak jarak pagar (Jatropha curcas l.) Dengan menggunakan membran mikrofiltrasi Pengaruh glukosa dan yeast extract terhadap produksi inhibitor protease pseudomonas aeruginosa dari Chromohalobacter sp. 6A3 (bakteri yang berasosiasi dengan spons Xetospongia testudinaria) Kinetika adsorpsi isotermal β-karoten dari olein sawit kasar dengan menggunakan bentonit
5 6 7 8 9 10 11 12
Pengaruh nisbah pereaksi (lignin eupcalyptus – natrium bisulfit) dan pH awal reaksi sulfonasi terhadap karakteristik natrium lignosulfonat Optimisasi pengeringan biji karet (hevea brasiliensis) pada ekstraksi minyak biji karet untuk penyamakan kulit Masalah kebaruan dalam penelitian teknologi industri pertanian Rancang bangun perangkat lunak perencanaan produksi krisan potong (studi kasus PT. Alam Indah Bunga Nusantara, Cipanas – Jawa Barat) Simulasi kebijakan daya saing kedelai lokal pada pasar domestik
15
Kualitas papan komposit dari limbah batang kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq) dan polyethylene (PE) daur ulang Karakteristik mutu sop daun torbangun (Coleus amboinicus Lour) dalam kemasan kaleng dan perhitungan total migrasi bahan kemasan Pembuatan natrium lignosulfonat berbahan dasar lignin isolat tandan kosong kelapa sawit : identifikasi, dan uji kinerjanya sebagai bahan pendispersi Kajian proses pengasinan telur metode reverse osmosis pada berbagai lama perendaman
16
Proses biodegradasi minyak diesel oleh campuran bakteri pendegradasi hidrokarbon
17
Review kajian, penelitian dan pengembangan agroindustri strategis nasional: kelapa sawit, kakao dan gambir Model pemilihan kelembagaan agropolitan berbasis agroindustri dengan analytical network process Penghilangan gas H2S dengan teknik biofilter menggunakan bahan pengisi kompos dan arang aktif
13 14
18 19 20 21 22
Potensi pemanfaatan biji karet (Hevea brasiliansis Muell.arg) sebagai sumber energi alternatif biokerosin Sistem penunjang keputusan cerdas untuk mengelola rantai pasokan pada agroindustri hortikultura
25
Model matematik proses hidrolisis selulosa batang pisang menjadi glukosa menggunakan katalis asam cair Keragaan kinerja dan sistem penunjang keputusan pengendalian proses produksi gula kristal di PT. Rajawali II unit pabrik gula jati tujuh-majalengka Penghambatan degradasi sukrosa nira tebu menggunakan gelembung gas nitrogen dalam reaktor venturi bersirkulasi Review: penelitian dan pengembangan untuk industri berbasis cassava
26
Potensi daur ulang air limbah industri polimer polipropilen
27
Pembuatan bahan bakar hidrokarbon cair melalui reaksi cracking minyak pada limbah cair pengolahan kelapa sawit Sistem evaluasi kinerja usaha mikro dan kecil (studi kasus : usaha pengolahan keripik pisang di Propinsi Lampung) Penilaian daya saing wilayah berbasis teknologi untuk pengembangan agroindustri dengan pendekatan fuzzy Strategi pengembangan agroindustri sutera alam melalui pendekatan klaster
23 24
28 29 30 31 32
Optimalisasi penentuan jadwal tanam jagung dengan menggunakan integrasi model evaluasi risiko rantai pasok Perubahan kualitas nira tebu (Saccharum officarum) selama penyimpanan dengan penambahan akar kawao (Millettia sp.) Dan kulit batang manggis (Garcinia mangostana L.) Sebagai bahan pengawet
35 Lampiran 1 (Lanjutan) ID 33 34 35
Judul Persyaratan untuk meningkatkan kondisi sistem usaha minyak nilam dengan pendekatan fuzzy QFD Pemodelan kompetensi jabatan pada perusahaan agroindustri menggunakan multi rater AHP
38
Pemilihan strategi pengembangan klaster industri dan strategi manajemen pengetahuan pada klaster industri barang celup lateks Penentuan kondisi terbaik pengempaan dalam produksi minyak biji karet (Hevea brasiliensis) untuk penyamakan kulit Kajian kapasitas lini pengolahan industri teh hitam ortodoks di PT Perkebunan Nusantara VIII Kebun Pasir Nangka, Cianjur Pemurnian minyak nyamplung dan aplikasinya sebagai bahan bakar nabati
39
Sistem penunjang keputusan untuk optimalisasi pemanfaatan limbah padat kelapa sawit
40
Dampak pengembangan industri biodiesel dari kelapa sawit terhadap perkebunan kelapa sawit dan industri minyak kelapa sawit di Indonesia Produksi surfaktan alkil poliglikosida (APG) dan aplikasinya pada sabun cuci tangan cair
36 37
41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58
Perancangan sistem pakar fuzzy untuk penentuan efektivitas kultivasi cendawan mikoriza arbuskula sebagai pupuk hayati Model perpindahan massa pada pemekatan sari jeruk siam dengan reverse osmosis tekanan rendah Adukan eko mortar bangunan menggunakan aditif dispersan natrium lignosulfonat dari limbah industri pulp kertas atau lindi hitam Analisis kinerja rantai pasok agribisnis sapi potong :studi kasus pada pt kariyana gita utama, jakarta Aplikasi teknik ism dan me-mcdm untuk identifikasi posisi pemangku kepentingan dan alternatif kegiatan untuk perbaikan mutu kopi gayo Optimasi proses sintesis gliserol tert-butil eter (GTBE) sebagai aditif biodiesel Prediksi krisis pasokan sayuran ke wilayah perkotaan dengan konsep krisis barometer, distribusi beta, estimasi nilai kemungkinan dan rantai markov Transesterifikasi in situ biji jarak pagar: pengaruh jenis pereaksi, kecepatan pengadukan dan suhu reaksi terhadap rendemen dan kualitas biodiesel Karakteristik biodiesel dan blending biodiesel dari oil losses limbah cair pabrik minyak kelapa sawit Perbaikan proses produksi surfaktan metil ester sulfonat dan formulasinya untuk aplikasi enhanced oil recovery (EOR) Sistem penunjang keputusan cerdas untuk pencarian jalur optimum rantai pasok bioenergi berbasis kelapa sawit dengan menggunakan metode optimasi koloni semut Penentuan tahanan nanofiltrasi menggunakan model tahanan seri pada pemisahan beta-karoten dan alfa-tokoferol minyak sawit dalam isopropanol Model i’SWOT bagi perumusan strategi pengembangan agroindustri unggulan wilayah di sulawesi utara Model pengembangan agroindustri cocodiesel di daerah terpencil Pengaruh penambahan polioksietilen-(20)-sorbitan monolaurat pada karakteristik bioplastik polihidroksialkanoat (PHA) yang dihasilkan ralstonia eutropha pada substrat hidrolisat pati sagu Potensi penurunan emisi gas rumah kaca melalui pengomposan sampah
60
Pembuatan soyghurt sinbiotik sebagai makanan fungsional dengan penambahan kultur campuran Streptococus thermophillus, Lactobacillus bulgaricus dan Lactobacillus acidophilus Karakteristik fouling dan polarisasi konsentrasi pada proses pemurnian dan pemekatan karaginan dengan membran mikrofiltrasi Pengaruh proses fraksinasi pati sagu terhadap karakteristik fraksi amilosanya
61
Karakteristik sifat fisiko-kimia pati kelapa sawit
62
Pendugaan umur simpan bubuk jahe merah (Zingiber officinale var. Rubrum)
63
Isolasi miristisin dari minyak pala (Myristica fragrans) dengan metode penyulingan uap
64
Rancang bangun industri tepung lidah buaya (Aloe vera) terpadu
65
Model simulasi dan rancang bangun kapasitas usaha penyulingan minyak nilam
66
Sintesis kopoli(anetol-dvb) sulfonat sebagai bahan alternatif resin penukar kation
59
36 Lampiran 1 (Lanjutan) ID
Judul
67
Pemisahan sitronelal dari minyak sereh wangi menggunakan unit fraksionasi skala bench
68
Mikroenkapsulasi d-limonen untuk perisaan produk ekstrusi
69
Pemucatan minyak daun cengkeh dengan metode khelasi menggunakan asam sitrat
70
72
Aplikasi minyak sereh wangi (citronella oil) dan geraniol dalam pembuatan skin lotion penolak nyamuk Penelitian pengembangan minyak atsiri sebagai aromaterapi dan potensinya sebagai produk sediaan farmasi Kajian proses penyulingan uap minyak jintan putih
73
Pengaruh aktivitas β-glukosidase ekternal dari kapang terhadap kadar vanilin buah vanili
74
Produksi asam hialuronat oleh Streptococcus zooepidemicus dengan kultivasi curah (batch) dan semi-sinambung (fed-batch) pada fermentor skala menengah (10 l) Kinerja surfaktan metil ester sulfonat (mes) sebagai oil well stimulation agent akibat pengaruh suhu, lama pemanasan, dan konsentrasi asam (HCl) Penjernihan sirup pala dengan chitosan dan hemisellulase
71
75 76 77
79
Penyerapan logam Pb dan Cd oleh eceng gondok : pengaruh konsentrasi logam dan lama waktu kontak Rancang bangun model strategi sistem penunjang keputusan pengembangan agroindustri berbasis kakao melalui pola jejaring usaha Pengaruh lama perendaman dan cara pengeringan terhadap mutu lada putih
80
Pemodelan crossflow mikrofiltrasi larutan xantan berdasarkan analisis dimensional
81
83
Karakterisasi asap cair hasil pirolisis sampah organik padat (characterization of liquid smoke pyrolyzed from solid organic waste) Permodelan matematika ekstraksi oleoresin temulawak (Curcuma xanthorrizha Roxb) dengan karbondioksida superkritis dan co-solvent etanol menggunakan shrinking core model Pendugaan umur simpan bubuk jahe merah (Zingiber officinale var. Rubrum)
84
Analisis kinetika pendugaan umur simpan benih cabai merah
85
Desain sistem pakar untuk interpretasi bagan kendali mutu pakan
86
Ekstraksi minyak dengan metode wet rendering dari buah pandan (Pandanus conoideus L)
87
Adsorpsi logam berat seng (Zn) dengan menggunakan akar rambut Solanum nigrum L galur A4 kering terimobilisasi dalam Na-Alginat Limbah penyulingan sereh wangi dan nilam sebagai insektisida pengusir lalat rumah (Musca domestica) Kajian penggunaan lidah buaya (Aloe vera) dan bee pollen pada pembuatan sabun opaque
78
82
88 89 90 91
Pengaruh suplementasi daun ubi kayu terhadap fermentabilitas dan kecernaan in vitro ransum berpakan serat sawit hasil amoniasi dengan urea Aplikasi dietanolamida dari asam laurat minyak inti sawit pada pembuatan sabun transparan
92
Pemanfaatan sludge limbah kertas untuk pembuatan kompos dengan metode windrow dan cina
93
Aplikasi linear programming dalam formulasi pupuk organik berbasis kompos untuk berbagai tanaman Sistem intelijen evaluasi kelayakan pinjaman usaha kecil menengah agroindustri oleh perbankan
94 95 96
Pemodelan ekonometrik dan dinamika sistem daya saing ekspor komoditi agroindustri karet alam indonesia Optimasi proses pembuatan metil ester sulfonat dari minyak inti sawit
97
Penentuan komposisi atmosfir untuk penyimpanan bawang daun rajangan
98
Rancang bangun e-commerce pada pt. Fajar surya wisesa, cibitung
99
Pengaruh hidrogenasi dalam fasa lateks pada karet alam hevea brasiliensis
100
Pengembangan sistem penunjang keputusan distribusi impor raw sugar
101
Penghilangan gas so2 (sulfur dioksida) dengan teknik biofilter menggunakan thiobacillus sp. Pada media serbuk gergaji, kompos dan tanah
37 Lampiran 1 (Lanjutan) ID
Judul
102
Optimasi proses pembuatan lipstik dengan penambahan berbagai konsentrasi malam lebah
103
Analisis kondisi komponen-komponen teknologi pengolahan di industri teh curah indonesia
104
Kajian pengaruh penambahan lidah buaya (Aloe vera) terhadap mutu sabun transparan
105 106
Kajian pengaruh konsentrasi H2SO4 dan suhu reaksi pada proses produksi surfaktan metil ester sulfonat (MES) dengan metode sulfonasi Pengembangan media tumbuh anggrek dengan menggunakan kompos
107
Penentuan nilai parameter kinetika lumpur aktif untuk pengolahan air lindi sampah (leachate)
108
Kinetika dehidrasi minyak jarak dengan katalis campuran natrium bisulfat dan atapulgit
109
Kajian produksi bioinsektisida dari Bacillus thuringiensis subsp Israelensis pada media tapioka
110 111
Pengaruh lama penguapan pelarut (diklorometana) dan konsentrasi umpan terhadap filtrasi saribuah apel pada membran selulosa asetat mikrobial Arang aktif sebagai bahan penangkap formaldehida pada kayu lapis
112
Ekstraksi dan analisa dietary fiber dari buah mengkudu (Morinda citrifolia)
113 114
Analisis faktor yang mempengaruhi preferensi konsumen produk air minum dalam kemasan di bogor Karakterisasi membran filtrasi dari khitosan dengan berbagai jenis pelarut
115
Kelayakan industri kerupuk jamur tiram di kabupaten bogor
116
Penerapan membran filtrasi dari selulosa asetat dan chitosan untuk produksi bersih pada industri pulp dan kertas Pemisahan dan karakterisasi emulsifier dalam minyak cacing tanah (Lumbricus rubellus)
117 118
126
Kajian strategi produksi bersih di industri kecil tapioka: kasus kelurahan ciluar, kecamatan bogor utara Optimasi proses dan kinetika reaksi epoksidasi minyak jarak pagar (Jatropha curcas l.) Dengan hidrogen peroksida Kajian sifat fisiko kimia ekstrak minyak kelapa murni (virgin coconut oil, vco) yang dibuat dengan metode pembekuan krim santan Teknologi baru penyamakan kulit ramah lingkungan: penyamakan kombinasi menggunakan penyamak nabati, naftol dan oksazolidin Produksi siklodekstrin dari substrat tapioka dengan menggunakan pullulanase dan cgtase secara simultan Analisis tingkat kepuasan pelanggan terhadap produk corned pronas produksi PT CIP, denpasar, bali Analisis kinerja sistem antrian pada industri pengolahan fillet ikan beku (studi kasus di PT. GTS, jawa barat) Proses optimasi suhu dan konsentrasi sodium bisulfit (NaHSO3) pada pembuatan sodium lignosulfonat berbasis tandan kosong kelapa sawit (TKKS) Evaluasi sifat fisis-mekanis dan permeabilitas film berbahan kitosan
127
Model pengembangan agroindustri karet alam terintegrasi
128
Model prediksi keberlanjutan sumber daya dan ekonomi pada agroindustri teri nasi
129
Isolasi bakteri pendegradasi sianida dari tailing pertambangan emas
130
Pengaruh jenis dan kadar bahan perekat pada pembuatan briket blotong sebagai bahan bakar alternatif Seleksi dan evaluasi pemasok pada rantai pasokan kertas
119 120 121 122 123 124 125
131 132 133 134 135 136
Rumusan Simposium Nasional Agroindustri IV “penguatan agroindustri: gerakan memakmurkan bangsa” bogor, 24 september 2011 Ultrafiltrasi aliran silang untuk pemurnian gula stevia Pengelompokan sayuran berbasis pertanian berkelanjutan untuk menunjang agroindustri pedesaan di Kabupaten Purbalingga Pemisahan senyawa patchouli alcohol dari minyak nilam dengan cara distilasi fraksinasi Aktivitas hambat terhadap bakteri patogen oleh serbuk bakteriosin asal Lactobacillus sp. Galur scg 1223
38 Lampiran 1 (Lanjutan) ID 137 138 139
Judul Penentuan konsentrasi natrium bikarbonat dan asam sitrat pada pembuatan serbuk minuman anggur berkarbonasi (effervescent) Sistem penunjang keputusan mutu biodiesel berbasis web
145
Perancangan sistem cerdas menggunakan sistem inferensi fuzzy untuk penentuan agro industri hijau Optimasi proses ekstrasi biji kamandrah (Croton tiglium L.) Dengan pengempaan dan identifikasi kandungan bahan aktifnya sebagai larvasida nabati pencegah penyakit deman berdarah dengue Pengaruh konsentrasi natrium perkarbonat dan jumlah air pada penyamakan kulit samoa terhadap mutu kulit samoa Optimalisasi kinerja pembuatan dan peningkatan kualitas biodisel dari fraksi minyak limbah cair pengolahan kelapa sawit dengan memanfaatkan gelombang ultrasonik Identifikasi dan solusi dalam pengembangan agrowisata berbasis masyarakat studi kasus di kecamatan tutur, kabupaten pasuruan Modifikasi metode hayami untuk perhitungan nilai tambah pada rantai pasok agroindustri kelapa sawit Rekayasa sistem kelembagaan pasokan bahan baku industri gelatin untuk menjamin mutu produk
146
Desain rantai pasok produk unggulan agroindustri pisang di cianjur, jawa barat
147 148
Optimasi proses produksi surfaktan nonionik alkil poliglikosida (APG) dengan metode permukaan respons Sinkronisasi penjaminan kinerja rantai pasok agroindustri tebu
149
Dehidrasi bioetanol menggunakan zeolit alam termodifikasi
150
Identifikasi tahap kematangan buah manggis berdasarkan warna menggunakan fuzzy neural network Evaluasi dan seleksi pemasok pada manajemen rantai pasok agroindustri sari buah jambu biji (studi kasus industri sari buah jambu biji PT XYZ, Subang, Jawa Barat) Peningkatan produktivitas proses produksi karet alam dengan pendekatan green productivity: studi kasus di PT X Analisis potensi wilayah untuk pengembangan perkebunan komoditas unggulan di Kabupaten Kolaka– Sulawesi Tenggara Kehilangan sukrosa dalam sistem tebang muat angkut di pabrik gula sindang laut dan tersana baru cirebon Kombinasi kitosan-ekstrak pala sebagai bahan antibakteri dan pengawet alami pada filet kakap merah (lutjanus sp.) Mutu biopelet dari campuran arang dan sabut cangkang sawit
140 141 142 143 144
151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
Optimasi ekstraksi propolis menggunakan cara maserasi dengan pelarut etanol 70% dan pemanasan gelombang mikro serta karakterisasinya sebagai bahan antikanker payudara Penghilangan bau amonia menggunakan teknik biofilter dengan bahan pengisi koral dan arang aktif yang diinokulasi dengan bakteri pengoksidasi amonia Stabilitas emulsi minyak buah merah (Pandanus conoideus L) pada berbagai nilai hydrophilelyphophile balance (HLB) pengemulsi Karakteristik nanoserat selulosa dari ampas tapioka dan aplikasinya sebagai penguat film tapioka
163
Sintesis flokulan dari pati sagu dan akrilamida menggunakan microwave initiated technique untuk aplikasi penurunan kadar padatan tersuspensi dalam air Modifikasi pati garut (Marantha arundinacea) dengan perlakuan hidrolisis asam dan siklus pemanasan-pendinginan untuk menghasilkan pati resisten tipe 3 Karakteristik biobriket kulit durian sebagai bahan bakar alternatif terbarukan
164
Model kebijakan teknologi dalam menghadapi perubahan iklim
165
Proses penyiapan grits jagung untuk produksi tepung jagung
166
Sifat fisik dan mekanik papan partikel dari bungkil biji jarak pagar
167
Pemetaan dan strategi pengembangan agroindustri tempe di kabupaten bojonegoro, jawa timur
168
Perbandingan penilaian siklus hidup (life cycle assessment) produksi biodiesel secara katalis dari crude palm oil dan crude Jatropha curcas oil Seleksi parameter dielektrik penentuan masa kadaluwarsa biskuit (wafer) dengan pendekatan regresi linier, feature selection (relieff) dan artificial neural network
162
169
39 Lampiran 1 (Lanjutan) ID 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184
Judul Rekonsentrasi larutan gula pada proses dehidrasi osmotik irisan mangga (Mangifera indica L.) Dengan teknik distilasi membran dcmd Karakteristik mekanik, permeabilitas dan biodegrabilitas plastik biodegradable berbahan baku komposit pati termoplastik-LLDPE Aplikasi pewarna bubuk alami dari ekstrak biji pinang (Areca catechu L.) Pada pewarnaan sabun transparan Modifikasi fermentasi hidrolisat asam Eucheuma cottonii menjadi bioetanol menggunakan Saccharomyces cerevisiae dan Pachysolen tannophilus Analisis keberlanjutan usaha pengrajin ekonomi kreatif kerajinan sutera di provinsi sulawesi selatan Analisis beban kerja pada proses produksi crude palm oil (CPO) di pabrik minyak sawit dengan kapasitas 50 ton TBS/jam Pengaruh suhu penyimpanan terhadap perubahan warna label cerdas indikator warna dari daun erpa (Aerva sanguinolenta) Rancang bangun sistem produksi industri energy bar berbasis pisang Peran sistem intelijensia bisnis dalam manajemen pengelolaan pelanggan dan mutu untuk agroindustri susu skala usaha menengah Penambahan pelarut organik pada media untuk hidrolisis enzimatik minyak ikan menggunakan lipase dari Aspergillus niger Studi pengembangan agroindustri dan agrowisata terpadu di daerah aliran sungai (DAS) kali bekasi Kabupaten Bogor Analisis efisiensi teknis penangkapan ikan menggunakan alat tangkap purse seine di muncar, jawa timur Faktor rasio C/N awal dan laju aerasi pada proses co-composting bagasse dan blotong Pembuatan biodiesel biji karet dan biodiesel sawit dengan instrumen ultrasonik serta karakteristik campurannya Pengaruh kemasan starch-based plastics (bioplastik) terhadap mutu tomat dan paprika selama penyimpanan dingin
40 Lampiran 2 Konversi artikel berformat pdf dan hasilnya berformat plain text
Dokumen dengan ID 2 berformat pdf
Dokumen dengan ID 2 berformat plain text
41 Lampiran 3 Hasil pengukuran analisis jejaring pada artikel Jurnal Teknologi Industri Pertanian yang memiliki keterkaitan ID 1 4 6 7 8 12 14 16 17 18 19 20 31 36 38 40 41 47 49 50 51 53 59 60 62 64 65 67 70 72 75 76 78 80 83 86 87 88 89 91 96 97 101 102 104 105 110 112 114 116 120 125 129
Group 19 3 18 6 2 17 6 16 15 19 14 2 13 2 1 1 12 2 2 2 5 3 3 1 11 4 1 1 1 1 5 10 15 3 11 9 18 1 4 4 5 8 14 7 4 5 3 1 3 3 9 6 16
Degree 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 3 1 3 3 2 2 1 2 3 1 2 3 3 1 1 2 1 1 1 3 2 2 4 1 1 1 4 3 2 1 1 3 1 2 1
Betweeness Centrality 9,0 0,0 16,0 4,5 0,0 9,0 16,0 16,0 0,0 25,5 9,0 10,0 18,0 0,0 0,0 34,0 0,0 10,0 36,0 0,0 8,0 0,0 0,0 9,0 0,0 9,0 0,0 0,0 0,0 4,0 0,0 0,0 0,0 24,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
Closeness Centrality 0,0333 0,0256 0,0417 0,0455 0,0256 0,0333 0,0435 0,0435 0,0250 0,0526 0,0323 0,0270 0,0345 0,0213 0,0244 0,0435 0,0303 0,0323 0,0435 0,0625 0,0909 0,0667 0,0667 0,1000 0,0625 0,0909 0,1667 0,1667 0,1667 0,2500 0,1667 0,0286 0,0286 0,0370 0,0286 0,5000 0,5000 0,5000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000
Year 2010 2010 2007 2007 2007 2007 2007 2005 2004 2011 2013 2009 2009 2010 2011 2011 2011 2012 2012 2009 2011 2008 2006 2004 2004 2004 2007 2005 2005 2004 2013 2011 2006 2005 2004 2009 2009 2008 2005 2013 2005 2012 2005 2008 2006 2012 2007 2006 2010 2012 2010 2012 2009
Type br in br in br br in br br br br in br in in in br in in in in in in in br in in in in in in br br in br br br in in in in br br br br br br br in in br br br
42 Lampiran 3 (Lanjutan) ID 135 142 146 147 155 157 162 166 172 183 184
Group 1 2 13 12 10 7 1 17 4 2 8
Degree 4 2 1 1 1 1 2 1 2 3 1
Betweeness Centrality 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
Closeness Centrality 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000
Year 2005 2009 2006 2009 2011 2009 2013 2009 2005 2009 2009
Type in in br br br br in br in in br
43
RIWAYAT HIDUP Penulis lahir di Pekalongan pada tanggal 24 September 1987, Ayah penulis dan ibu penulis bernama M. Sofwan dan Nur Janah. Penulis adalah putra kedua dari tiga bersaudara. Penulis menempuh pendidikan formal sekolah menengan atas di SMA Negeri 1 Pekalongan (2002-2005) dan melanjutkan kuliah di Institut Pertanian Bogor (2005-2010) pada jurusan Teknologi Industri Pertanian dengan meraih predikat lulusan terbaik Fakultas Teknologi Pertanian pada wisuda September 2010. Penulis pernah bekerja di PT Abyor International sebagai Functional untuk program ERP SAP CRM. Saat ini penulis bekerja sebagai peneliti bidang Manajemen Inovasi dan Teknologi di PT Riset Perkebunan Nusantara.
