Pengelompokan Publikasi Ilmiah Berdasarkan Bidang Kepakaran Menggunakan Latent Dirichlet Allocation dan Normalized PSO-K-means

Abstrak

Salah satu cara untuk memvalidasi klaim kepakaran dosen adalah dengan meninjau dokumen publikasi ilmiah yang tersedia. Namun, menentukan kelompok kepakaran dari sejumlah dokumen memerlukan pengetahuan yang memadai dan waktu yang relatif lama, sehingga menjadi sulit dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu model yang dapat mengelompokkan dokumen berdasarkan bidang kepakaran. Penelitian ini menggunakan algoritma klasterisasi K-means untuk mengelompokkan dokumen berdasarkan bidang kepakaran dosen. Latent dirichlet allocation digunakan untuk mereduksi dimensi data, dan particle swarm optimization digunakan untuk menentukan centroid awal pada algoritma K-means. Hasil penelitian ini berhasil mengelompokkan dokumen publikasi ilmiah dengan nilai koefisien silhouette sebesar 0.42. Selain itu, penggunaan PSO sebagai penentu centroid optimal pada algoritma K-means dapat meningkatkan nilai koefisien silhouette sebesar 5.56%. Model yang dibangun dievaluasi dengan mencocokkan klaster yang dihasilkan dengan klaim yang diberikan. Hasilnya menunjukkan bahwa sebanyak 75% hasil pencocokan sesuai dan 25% tidak sesuai.