Jurnal Sarjana Teknik Informatika
Vol 10, No 3 (2022): Oktober

Analisis Pola Asosiasi Judul Artikel Publikasi Berdasarkan Data Google Scholar Menggunakan Algoritma Apriori

Iftitah Dwi Ulumiyah (Universitas Ahmad Dahlan)
Herman Yuliansyah (Universitas Ahmad Dahlan)



Article Info

Publish Date
30 Oct 2022

Abstract

Diseminasi hasil publikasi adalah salah satu tugas wajib yang dimiliki oleh dosen Universitas Ahmad Dahlan dengan menghasilkan berbagai macam judul artikel publikasi. Namun permasalahannya adalah artikel tersebut belum diketahui analisis pola pasangan kata yang sering dipasangkan bersamaan. Penelitian ini bertujuan untuk mencari pola pasangan kata dari judul artikel publikasi dengan algoritma Apriori. Penelitian ini dilakukan dengan empat tahapan. Tahapan pertama adalah dengan mengkaji penelitan terdahulu, mengumpulkan data serta menganalisis. Tahap kedua adalah melakukan crawling data artikel publikasi dari Google Scholar. Data judul publikasi yang telah diperoleh dilakukan text preprocessing untuk menghasilkan data yang relevan dalam tahap ketiga. Kemudian melakukan pencarian aturan asosiasi pola pasangan kata menggunakan algoritma Apriori dengan menentukan nilai confidence dan support berdasarkan data yang telah melalui tahap text preprocessing. Dalam penelitian ini menggunakan data judul artikel publikasi dengan jumlah sebanyak 476 data. Berdasarkan 10 kali percobaan yang dilakukan dengan menggunakan nilai supportĀ  dan confidence yang berbeda, maka diperoleh hasil rules terbanyak dan memungkinkan untuk dianalisa adalah sebanyak 23 rules dengan nilai tertinggi untuk support, confidence dan lift ratio adalah 13%, 88% dan 12.62, masing-masing.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

JSTIF

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

JSTIE (Jurnal Sarjana Teknik Informatika) (E-Journal) adalah jurnal online ditujukan sebagai sarana publikasi dari makalah yang disarikan dari hasil penelitian mahasiswa Teknik Informatika. Focus and Scope: Rekayasa Perangkat Lunak (Software Engineering) Pengetahuan dan Data Mining (Data Mining) ...