Doktor Ilmu Komputer Fasilkom UI Kembangkan Sistem Rekomendasi Ekstraksi Kata Kunci untuk Artikel Ilmiah bidang Ilmu Komputer

Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia > Berita > Doktor Ilmu Komputer Fasilkom UI Kembangkan Sistem Rekomendasi Ekstraksi Kata Kunci untuk Artikel Ilmiah bidang Ilmu Komputer

Depok, 13 Juni 2023 – Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia (Fasilkom UI) mengggelar sidang terbuka promosi doktor Sdr. Harry Tursulistyono Yani Achsan dengan judul disertasi ‘Ekstraksi Kata Kunci Dengan Metode Sainsmetrika dan Klasifikasi Label Banyak (multi-label)’ di Gedung baru, Kampus UI Depok. Disertasi tersebut membahas terkait kinerja ekstraktor kata kunci seperti mesin telusur, klasifikasi artikel, dan pemrosesan gambar di http://extract.my.id. 

Ia menyebutkan dalam disertasi tersebut kata kunci atau frasa merupakan hal penting untuk segala macam tujuan, semisalnya dalam menelusuri jurnal atau artikel seperti halnya Google Cendekia. Sebagian besar metadata artikel yang dapat diunduh dari Google Cendekia kekurangan kata kunci atau keyphrases sehingga menyulitkan untuk mengekstrak inti tulisan. Berangkat dari permasalahan tersebut, beberapa metode telah dikembangkan dalam penelitiannya, dan beberapa di antaranya memiliki akurasi yang rendah atau terlalu lama untuk diimplementasikan. 

Adapun salah satu metode ekstraksi kata kunci yang dikembangkan pada penelitiannya yaitu metode yang di ambil dari ilmu sainsmetrika dan pembelajaran mesin. Ia menyebutkan bahwa bidang studi sainsmetrika merupakan studi yang mengukur dan menganalisis kinerja sains dan teknologi dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti publikasi, sitasi, dan kolaborasi. Sementara sainsmetrika dalam penelitian ekstraksi katakunci yang ia teliti ini adalah lebih kepada penentuan atau pembentukan daftar kosakata populer. Ia menerangkan selanjutnya kosakata populer akan digunakan sebagai dataset pada pembelajaran mesin untuk melakukan prediksi kata kunci dari suatu artikel ilmiah. Sedangkan pembelajaran mesin memerlukan dataset untuk proses implementasinya dengan pembelajaran mesin berjenis ‘supervised learning’. 

Ia juga menyebutkan bahwa penelitiannya berusaha untuk meningkatkan kinerja ekstraktor kata kunci dengan metode baru yang menggunakan klasifikasi multi-label dalam pembelajaran mesin. “Label diperoleh dari kosa kata populer, kata kunci populer dari artikel ilmiah ilmu komputer. Sedangkan metode baru diuji pada kumpulan data populer seperti Semeval, Nguyen, dan Krapivin (2019). Hasil menunjukan bahwa studi atau metode baru ini menghasilkan dataset baru dengan jumlah 3.229 metadata artikel ilmiah,” ungkapnya. Usai mempertahankan penjelasan atas disertasinya, pimpinan sidang menyatakan Sdr. Harry lulus dan menjadi doktor dalam bidang ilmu komputer ke-119 Fasilkom UI dengan indeks prestasi kumulatif 3,80 berstatus sangat memuaskan. Dalam agenda sidang terbuka promosi doktor kali ini Prof. Dr. Eko Kuswardono Budiardjo bertindak selaku Ketua Sidang; dengan Promotor yaitu Prof. Heru Suhartanto, Ph.D.; serta Bapak Wahyu Catur Wibowo, Ph.D., selaku Ko Promotor. Adapun para dewan penguji sidang yakni, Prof. Dana Indra Sensuse, Ph.D.; Dr. Indra Budi; Dr. Rizal Fathoni Aji; Prof. Dr. Marsudi Wahyu Kisworo dari Universitas Bina Dharma; dan Prof. Zainal Arifin Hasibuan, Ph.D., dari Universitas Dian Nuswantoro.