ARTRIYANI, ANISA (2022) KLASIFIKASI BIDANG ILMU PADA PUBLIKASI TERINDEKS WEB OF SCIENCE MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

	Text Teknik Informatika_32601800008_fullpdf.pdf Baca Disini (1MB) | Download (1MB)
	Text Teknik Informatika_32601800008_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (51kB) | Download (51kB)

Abstract

Web of Science (WoS) adalah database yang menawarkan pengindeksan kutipan
dari publikasi bereputasi internasional. SINTA mengagregasi berbagai sumber publikasi
baik internasional maupun nasional, salah satu publikasi internasional bereputasi adalah
WoS. SINTA merupakan suatu sarana untuk mengkomunikasikan karya IPTEK manusia
dalam sebuah bentuk berbasis web berisi sistem informasi publikasi penelitian yang di
rintis Direktur Jenderal Penguatan Penelitian dan Pengembangan, Kementrian Riset
Teknologi dan Dikti Republik Indonesia pada tahun 2016. Maka dari itu, penulis
melakukan sebuah penelitian bagaimana mengklasifikasi data publikasi WoS sesuai
dengan lima bidang ilmu. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasi judul artikel sesuai
dengan bidang ilmu terindeks dalam SINTA yang terdapat di WoS menggunakan metode
K-Nearest Neighbor. Dengan teknik yang tepat, dapat memperoleh strategi dan prosedur
yang akan dijalankan. Pada penelitian ini data diperoleh dengan lima bidang ilmu yakni Art
& Humanities, Engineering & Technology, Life Sciences & Medicine, Natural Sciences,
Social Sciences & Management. sampel data dari SINTA yang terindeks WoS yang
berjumlah 1000, masing-masing data pada bidang ilmu yaitu 200. Dengan data Training
900 dan data Testing 100. Mendapatkan nilai akurasi sebesar 0.50, nilai recall yaitu sebesar
0.27, dan nilai presisi sebesar 0.21 dengan nilai K= 25, dimana hasil tersebut telah
dilakukan beberapa kali percobaan. Hal tersebut menunjukan bahwa klasifikasi judul
artikel publikasi terindeks WoS dengan metode KNN untuk penelitian ini masih belum
sesuai harapan karena terdapat berbagai faktor penyebabnya antara lain data yang
didapatkan kurang tepat dan akurat sehingga menghasilkan nilai akurasi yang diperoleh
tidak sesuai yang diharapan.
Kata kunci : Web Of Science, SINTA, K-Nearest Neighbor..

Dosen Pembimbing:	Farisa Chaerul Haviana, Sam and Riansyah, Andi | nidn0628028603, nidn0609108802
Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 5 UNISSULA
Date Deposited:	17 Jul 2023 02:21
Last Modified:	17 Jul 2023 02:21
URI:	https://repository.unissula.ac.id/id/eprint/29661

Actions (login required)

View Item