Topic Discovery pada Dokumen Abstrak Jurnal Penelitian di Science Direct Menggunakan Association Rule

Abstract

pemahaman mengenai ilmu berdasarkan review dari ilmuwan. Karakteristik jurnal seperti update berkaitan dengan teori dibandingkan buku, pembahasan yang lebih ringkas, sebagai referensi alternative, aplikasi dan implementasi dunia nyata. Jurnal yang telah dibuat dalam bentuk digitalisasi memiliki istilah lain yaitu file atau soft copy dengan memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi, yang saat ini menjadi salah satu koleksi perpustakaan digital. Data yang di gunakan berasal dari ScienceDirect. ScienceDirect adalah database yang berisi kumpulan dokumen full-text yang berkualitas yang telah diperiksa oleh peer-review Elsevier. Dokumen abstrak dari sciencedirect tersebut nantinya akan dilakukan pre processing terlebih dahulu. Kemudian di lanjutkan dengan association rule dan pearson correlation setelahnya. Pada association rule term kata jika menggunakan min support 2 % maka di dapatkan frequent itemset sebanyak 72, closed frequent itemset sebanyak 55, dan remove subset sebanyak 41 itemset. Kemudian saat di lakukan analisis korelasi pada itemset remove subset. Di dapatkan bayesian,model yaitu itemset yang paling banyak memiliki hubungan. Kemudian pada topic community dengan cfinder terbagi menjadi dua komunitas dan terdapat irisan sebanyak 6 itemset.