Analisis Jejaring Penelitian Kesehatan Indonesia Menggunakan Text Mining
Abstract
Penyimpan repositori jurnal penelitian kesehatan di Indonesia semakin banyak, akan tetapi minim riset untuk dianalisis dan dimodelkan. Penelitian ini mengusulkan sebuah basis pemodelan pengetahuan dengan graph. Peneliti menggunakan data yang diambil dari website SINTA khusus di bidang kesehatan dengan keyword kesehatan dan health. Data yang diperoleh dengan menggunakan teknik web scraping. Tujuan dari penelitian ini yaitu membangun pengetahuan jejaring penelitian kesehatan Indonesia berdasakan author, judul, topik, afiliasi, dan tahun dengan metode text mining, memvisualisikan penelitian kesehatan Indonesia berdasarkan author, judul, topik, afiliasi, tahun dengan graph database dan menganalisis tren penelitian kesehatan Indonesia berdasarkan judul penelitian. Basis pemodelan pengetahuannya menggunakan graph yang kemudian menerapakan perintah query bertujuan untuk melihat jejaring penelitian di Indonesia berdasakan author, judul, topik, afiliasi, dan tahun. Adapun untuk analisis topik menggunakan metode topic modelling yang digunakan untuk melihat tren suatu topik judul penelitian pada tahun tertentu. Metode topic modeling yang digunakan adalah LDA (Latent Dirichlet Allocation). Pemodelan topic modelling yang dilakukan tujuannya untuk mengidentifikasi tren topik-topik yang sering muncul terhadap judul-judul penelitian di bidang penelitian kesehatan di Indonesia secara keseluruhan dan pada tahun-tahun tertentu. Hasil penelitian diharapkan mampu memberikan solusi untuk membantu peneliti untuk mempermudah peneliti dalam mempersiapkan penelitiannya kususnya bidang kesehatan di Indonesia.