HZKIA: Sebuah model machine learning untuk pemetaan topik penelitian digitalisasi dan jejaring penulis dengan pendekatan sBERT dan HDBSCAN

ABQARIA, HIZKIA (2026) HZKIA: Sebuah model machine learning untuk pemetaan topik penelitian digitalisasi dan jejaring penulis dengan pendekatan sBERT dan HDBSCAN. S1 thesis, Universitas Mercu Buana-Menteng.

	Text (Cover) 41822010044-Hizkia Abqaria-01 Cover - HIZKIA ABQARIA.pdf Download (738kB)
	Text (Bab 1) 41822010044-Hizkia Abqaria-02 Bab 1 - HIZKIA ABQARIA.pdf Restricted to Registered users only Download (306kB)
	Text (Bab 2) 41822010044-Hizkia Abqaria-03 Bab 2 - HIZKIA ABQARIA.pdf Restricted to Registered users only Download (447kB)
	Text (Bab 3) 41822010044-Hizkia Abqaria-04 Bab 3 - HIZKIA ABQARIA.pdf Restricted to Registered users only Download (556kB)
	Text (Bab 4) 41822010044-Hizkia Abqaria-05 Bab 4 - HIZKIA ABQARIA.pdf Restricted to Registered users only Download (533kB)
	Text (Bab 5) 41822010044-Hizkia Abqaria-06 Bab 5 - HIZKIA ABQARIA.pdf Restricted to Registered users only Download (79kB)
	Text (Daftar Pustaka) 41822010044-Hizkia Abqaria-07 Daftar Pustaka - HIZKIA ABQARIA.pdf Restricted to Registered users only Download (201kB)
	Text (Lampiran) 41822010044-Hizkia Abqaria-08 Lampiran - HIZKIA ABQARIA.pdf Restricted to Registered users only Download (285kB)

Abstract

Perkembangan penelitian dalam ruang lingkup digitalisasi yang pesat memerlukan metode pemetaan topik yang lebih akurat dan komprehensif untuk memahami tren dan dinamika kolaborasi peneliti. Beberapa penelitian sebelumnya sudah melakukan evaluasi terhadap pemetaan topik dengan menggunakan beberapa pendekatan, seperti LDA, K-Means, dan BERTopic. Akan tetapi, metode tersebut memiliki beberapa keterbatasan dalam menghasilkan topik yang stabil, memerlukan pelabelan manual, dan mengabaikan dimensi kolaborasi antar peneliti. Oleh karena itu dalam penelitian ini kami mengusulkan sebuah model yang bernama Hybridized Zoning of Knowledge via Integrated Analysis (HZKIA), sebuah pendekatan baru yang mengintegrasikan sBERT untuk pembuatan embedding, UMAP untuk reduksi dimensi, dan HDBSCAN yang dioptimasi menggunakan optuna untuk clustering. Penamaan topik dilakukan secara otomatis menggunakan KeyBERT dengan teknik MMR. Model ini juga mengintegrasikan analisis jejaring sosial untuk melihat hubungan antar peneliti dan memvisualisasikannya dalam bentuk knowledge graph. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model HZKIA mampu menghasilkan pemetaan topik yang lebih akurat, stabil, dan konsektual dibandingkan metode sebelumnya, diukur dari nilai Coherence Score, Topic Diversity, dan Silhouette Score yang lebih stabil. Model ini juga berhasil menampilkan hubungan sosial dan kolaborasi dalam komunitas akademik secara komprehensif, memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang ekosistem penelitian digitalisasi. Kata kunci : Topic modelling, HZKIA, sBERT, digitalisasi, Social network analyisis, knowledge graph, text mining

Item Type:	Thesis (S1)
NIM/NIDN Creators:	41822010044
Uncontrolled Keywords:	Topic modelling, HZKIA, sBERT, digitalisasi, Social network analyisis, knowledge graph, text mining
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 003 Systems/Sistem-sistem 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 005 Computer Programmming, Programs, Data/Pemprograman Komputer, Program, Data > 005.3 Programs/Program 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 005 Computer Programmming, Programs, Data/Pemprograman Komputer, Program, Data > 005.3 Programs/Program > 005.38 Programs for Specific Operating Systems and For Specific User Interfaces/Program untuk Sistem Operasi Tertentu dan Antarmuka Pengguna Khusus > 005.382 Programs for Specific Operating Systems/Program untuk Sistem Operasi Tertentu
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi
Depositing User:	MAYLIANA NUR UTARI
Date Deposited:	23 Feb 2026 07:53
Last Modified:	23 Feb 2026 07:53
URI:	http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/101111

Actions (login required)

View Item