SRITEL-U: Pengembangan Platform Terintegrasi Google Scholar dan Pemodelan Topik Menggunakan Latent Dirichlet Allocation untuk Rekomendasi Peneliti dalam Perguruan Tinggi

Authors

  • Mochamad Nizar Palefi Ma’ady Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University, Surabaya
  • Desyka Widya Haryanti Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University, Surabaya
  • Rengganis Puspa Garini Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University, Surabaya
  • Lathifa Puteri Asy’ari Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University, Surabaya

Keywords:

sistem rekomendasi, text mining, google scholar, Latent Dirichlet Allocation, Perguruan Tinggi

Abstract

Kolaborasi penelitian multidisiplin di perguruan tinggi penting untuk inovasi ilmiah, namun menemukan partner peneliti yang tepat sering menjadi tantangan. Biaya sistem rekomendasi seperti Elsevier juga tinggi, sementara sistem berbasis Google Scholar bisa lebih terjangkau. Penelitian ini mengembangkan SRITEL-U, platform rekomendasi peneliti berbasis web yang terintegrasi dengan Google Scholar. Platform ini menggunakan text mining dan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk mencocokkan bidang penelitian dengan keahlian dosen. SRITEL-U mendukung SDGs dalam kategori Pendidikan Berkualitas, Industri, Inovasi, dan Infrastruktur, serta Kemitraan untuk Mencapai Tujuan, menuju Visi Indonesia Emas 2045. 

Downloads

Published

2024-08-14

Issue

Vol. 8 (2024): Seminar Nasional Sistem Informasi (Senasif) 2024

Section

Articles