beritabernas.com – Upaya untuk mengembangkan ilmu pengetahuan semestinya semakin mudah dilakukan. Namun dengan terlalu banyaknya informasi secara digital membuat upaya pengembangan ilmu pengetahuan menjadi semakin menantang, apalagi bila tanpa bantuan alat yang dapat memproses informasi-informasi tersebut untuk membuka wawasan peneliti.
Beberapa hasil penelitian telah menawarkan berbagai cara untuk membantu peneliti dalam mengolah informasi dan merumuskan peta penelitian. Namun, pendekatan yang ada masih belum dapat dilakukan secara otomatis dan luaran hasil yang diperoleh juga belum intuitif karena hanya dibatasi pada data bibliometris yang minim.
Timothy Dillan, Mahasiswa Program Studi Informatika, Program Magister dengan Konsentrasi Sain Data, FTI UII, dalam penelitian tentang Pemodelan Topik dengan Latent-Dirichlet Allocation untuk Penemuan State-of-the-Art dalam Keilmuan, mampu menemukan sebuah perangkat lunak yang dikembangkan untuk membantu peneliti dalam menemukan state-of-the-art dari sebuah topik penelitian.
Menurut Timothy Dillan, pendekatan penemuan state-of-the-art yang ada saat ini cenderung language-specific dan belum dapat memfasilitasi penemuan state-of-the-art secara otomatis dan intuitif. Karena itu, dalam penelitian ini ia ingin menghasilkan sebuah perangkat lunak yang dapat mempermudah proses penemuan state-of-the-art pada topik apapun dalam dunia akademis dan yang juga language-agnostic.
Dalam penelitiannya, sebuah perangkat lunak yang dapat melakukan pengumpulan artikel dari berbagai basis data untuk topik apapun secara otomatis dibangun. Konten artikel yang dikumpulkan lalu dipraproses dengan tokenization, token cleansing, penghapusan stopwords, dan lemmatization.
BACA JUGA:
- Dosen Jurusan Teknik Kimia UII jadi Salah Satu Invited Speaker pada Simposium Internasional
- Perkuat Kerjasama Luar Negeri, FTI UII Melepas Mahasiswa Prodi Teknik Elektro ke UTeM
- FTI UII dan PII DIY Jalin Kerjasama untuk Pengembangan Kegiatan Keinsinyuran
Selanjutnya, konten yang telah dipraproses, lalu dikonversi ke sebuah matriks dokumen-frasa numerik dan dianalisis dengan model latent-dirichlet allocation (LDA) dan bidirectional encoder representations from transformers (BERT) untuk melakukan penemuan dan pelabelan topik secara otomatis.
Selain itu, sebuah metode penyaringan luaran topik berbasis entity linking juga diusulkan dalam penelitian ini dimana luaran topik dari model difiltrasi menggunakan basis data pengetahuan agar memastikan luaran topik sesuai.
Dikatakan, luaran topik lalu divisualisasi dengan nested bubble dan line chart untuk memvisualisasikan topik terkini, kesenjangan dan tren evolusi dalam penelitian. Sebuah survei yang disebarkan untuk menilai aspek antarmuka dan relevansi topik dari luaran penelitian menunjukkan bahwa antarmuka perangkat lunak yang telah dikembangkan mudah untuk dinavigasi dan informasi yang ditunjukkan mudah untuk dicerna.
Selain itu, hasil survei juga mengindikasikan bahwa topik-topik yang dihasilkan relevan dan sesuai dengan konten artikel yang diproses serta visualisasi yang dihasilkan membantu dalam memahami state-of-the-art dan peta penelitian pada topik yang diberikan. Hasil survei ini menunjukkan bahwa luaran penelitian adekuat untuk digunakan dalam analisis preliminer penelitian dengan presisi dan relevansi yang tinggi.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dan masalah yang telah dipaparkan, dapat disimpulkan bahwa perangkat lunak yang dikembangkan dapat membantu peneliti dalam menemukan state-of-the-art dari sebuah topik penelitian.
“Hasil penelitian ini menjawab rumusan masalah yang diajukan dan memberikan solusi yang dapat membantu peneliti menemukan state-of-the-art dari sebuah topik penelitian dan memberikan wawasan tentang pengembangan terkini secara otomatis,” kata Timothy Dillan dalam jumpa pers secara daring, Jumat 16 Juni 2023.
Menurut Timothy Dillan, temuan-temuan pokok dari penelitian ini adalah perangkat lunak yang dikembangkan mampu mengumpulkan data dari berbagai basis data akademis secara otomatis, mengaplikasikan model pembelajaran mesin dan analisis teks untuk menemukan topik pada penelitian dan menyajikan luaran topik dalam bentuk visualisasi yang memudahkan interpretasi.
Penggunaan model pembelajaran mesin LDA dan ekstraksi frasa secara otomatis menggunakan pola POS dan model BERT terbukti dapat membantu dalam menemukan topik yang terkait dengan state-of-the-art penelitian. Sedangkan metode penyaringan topik berbasis entity linking dapat memastikan bahwa luaran topik yang sesuai, akurat dan relevan dengan topik penelitian.
Sifat model LDA yang agnostik terhadap bahasa pada teks yang diberikan, disertai dengan model BERT yang multilingual juga menunjukkan kemampuan luaran penelitian untuk mensintesis dan menemukan topik pada konten artikel lintas bahasa.
Selain itu, visualisasi topik yang disajikan dalam bentuk nested bubble chart dan line chart juga memudahkan peneliti dalam memahami tren dan kesenjangan dalam penelitian. Implikasi dari hasil penelitian ini adalah bahwa proses pemodelan topik dan perangkat lunak yang dikembangkan dapat membantu peneliti dalam menemukan state-of-the-art penelitian dan memberikan wawasan tentang pengembangan terkini secara otomatis.
“Luaran peneltian ini juga dapat digunakan oleh peneliti di berbagai bidang penelitian untuk memperoleh informasi terkini dan menemukan kesenjangan dalam penelitian,” kata Timothy Dillan.
Irving Vitra Paputungan ST MSc PhD, Ketua Program Studi Informatika Program Magister FTI UII yang mendampingi Timothy Dillan dalam jumpa pers bersama Dhomas Hatta Fudholi ST M.Eng PhD selaku – Dosen Pembimbing Timothy & Ketua Program Studi Informatika Program Sarjana, mengatakan, Magister Informatika FTI UII kian memantapkan diri untuk terus meningkatkan kontribusi dalam pengembangan pendidikan dan melahirkan lulusannya.
“Timothy Dillan adalah salah satu mahasiswa kebanggaan. Saat diwisuda UII periode Mei 2023, selain cumlaude, ia juga meraih IPK 4.00 di usia masih belia yaitu 17 tahun. Teruslah belajar menempuh pendidikan dan meraih gelar hingga jenjang tertinggi,” pesan Irving.
Sementara Dhomas Hatta Fudholi mengatakan, konsentrasi Data Science di Magister Informatika UII terus bertekad untuk mencetak lulusan pemungkin solusi terbaik di bidang Sains Data. “Alhamdulillah, implementasi keilmuan Sains Data yang terkait dengan suatu model pencarian state-of-the-art dapat diwujudkan oleh salah satu mahasiswa terbaik kami, Timothy Dillan,” katanya.
Menurut Dhomas Hatta, penelitian yang dilakukan telah mendapatkan rekognisi internasional dengan publikasi karya ilmiah di Jurnal IEEE dengan tingkat Q1. (lip)
There is no ads to display, Please add some