Apr
19
2021
--

Perkembangan database, coverage dan bibliometric mapping analysis.

Oleh: Maryono

Sejalan dengan pesatnya riset di berbagai bidang, terdapat perkembangan menarik di bidang database pengindeks sitasi dan abstrak. Beberapa database muncul dengan coverage yang melampaui database utama yang telah ada, dan dengan konsep baru open data dan open citation. Dengan berbagai kelebihan dan kekurangannya, database tersebut jelas menjadi alternatif yang menarik sebagai sumber data untuk melakukan riset bibliometrik dan pemetaan sains. Menurut Waltman (2019) Microsoft academic kini telah mengelola dokumen jauh lebih banyak dari Scopus, seperti terlihat dari bagan berikut:

Van Eck (2020) menambahkan bahwa Dimensions kini juga telah melampaui Web of Science maupun Scopus dari segi jumlah dokumen yang dikelolanya seperti terlihat dalam tabel berikut:

Dari segi jumlah dokumen yang dikelola, Microsoft academic dan Dimensions memang memiliki keunggulan. Sedangkan dari segi analisis network atau pemetaan bibliometrik (bibliometric mapping) yang dapat dilakukan, Scopus dan web of Science lebih unggul. Seperti diketahui bahwa dalam studi bibliometrik dikenal terdapat 5 jenis analisis yang dapat dilakukan melalui analisis network sebagaimana disebutkan oleh Van Eck (2020) berikut:

Masing-masing database memiliki kelebihan dan kekurangan, dan untuk saat sekarang analisis network yang dapat dilakukan terhadap masing-masing database tersebut telah dirangkum oleh van Eck (2020) sebagai berikut:

Dari database tersebut, untuk melakukan analisis network bisa dilakukan dengan mengunduh / mengekstrak data terlebih dahulu, kemudian baru diimport ke Vosviewer (Van Eck, 2020).  Tetapi ada juga yang telah dilengkapi dengan API (application programming interface) sehingga Vosviewer bisa langsung tersambung ke database dan dilakukan proses pencarian (querying).

Selamat mencoba

Daftar pustaka

Waltman, Ludo. (2019). Workshop “Open citation: opportunities and ongoing developments”. ISSI 2019 Conference, Sapienza University, Rome, September 2, 2019.

Van Eck, Nees jan. (2020). Visual exploration of scientific literature using Vosviewer and CitNetExplorer. ICTeSSH 2020 Conference, July 1, 2020

Oct
12
2020
--

Melihat Peringkat Universitas di Indonesia dan ASEAN dalam QS World University Ranking 2021.

Oleh: Maryono

QS Quacquarelli Symonds World University Rankings yang berbasis di London, melakukan pemeringkatan perguruan tinggi dengan berdasarkan metodologi yang terdiri 6 unsur berikut:

Academic reputation (40%). Reputasi akademik memperoleh bobot tertinggi sebesar 40% didasarkan pada survei akademik terhadap 100.000 pakar di berbagai Perguruan Tinggi, berkaitan dengan pengajaran dan kualitas riset. Employer reputation (10%). Reputasi berdasarkan pendapat instansi pemberi kerja memperoleh bobot 10% didasarkan pada survei sejumlah 50.000 respon yang menilai perguruan tinggi yang lulusannya paling kompeten, inovatif dan efektif. Faculty/Student Ratio (20%). Kualitas pengajaran diukur dengan angka rasio dosen per mahasiswa memperoleh bobot 20%. Citations per faculty (20%). Kualitas riset institusi diukur dengan angka sitasi per dosen memperoleh bobot 20%, dihitung dengan menjumlah semua sitasi yang diperoleh dari semua publikasi oleh dosen selama lima tahun, dibagi jumlah dosen. Semua data sitasi menggunakan data Scopus, dan swa sitasi (self-citations) tidak disertakan. International faculty ratio/International student ratio (5% each).  Kualitas juga ditunjukkan dengan kemampuan menarik dosen dan mahasiwa internasional, sehingga memiliki merk (brand) yang kuat di tingkat global. Perguruan tinggi demikian, mampu menciptakan lingkungan multinasional, memfasilitasi pertukaran pengetahuan dan keahlian. Ukuran kualitas dengan angka rasio dosen internasional, serta mahasiswa internasional ini masing-masing memperoleh bobot 5%.  

Dalam pemeringkatan terbaru yang dirilis untuk tahun 2021, UGM menempati peringkat teratas di Indonesia, disusul UI dan ITB. UGM menempati peringkat 70 di tingkat Asia dan 254 di tingkat dunia.

Peringkat Universitas di Indonesia, tingkat Asia dan Dunia. Data peringkat QS World University Rankings disediakan hingga sejumlah 1000 Universitas
Peringkat Universitas di negara ASEAN, di tingkat Asia dan Dunia

Dari tabel tersebut, terlihat bahwa terdapat 7 Perguruan tinggi negeri jiran di ASEAN yang mampu menempati peringkat di atas 70 di tingkat Asia, berada di atas perguruan tinggi tanah air,  2 dari Singapura dan 5 dari Malaysia. PT dari  Singapura yaitu National University of Singapore (NUS) yang menempati posisi 1 di Asia dan 11 di tingkat dunia, serta Nanyang Technological University, Singapore (NTU) yang menempati posisi 2 di Asia dan 13 di tingkat dunia. Sedangkan dari Malaysia ada 5 PT yaitu Universiti Malaya (UM) peringkat 13 di tingkat Asia, Universiti Putra Malaysia (UPM) peringkat 33, Universiti Sains Malaysia (USM) peringkat 37, Universiti Kebangsaan Malaysia (UKM) peringkat 39 dan Universiti Teknologi Malaysia di peringkat ke 46.

Daftar pustaka

https://www.topuniversities.com/qs-world-university-rankings/methodology, 12 Oktober 2020 14:25 pm

Written by masyono in: bibliometri,Publikasi |
Sep
28
2020
--

Melihat peringkat publikasi Indonesia di DOAJ dan Scimago.

Oleh: Maryono

Semenjak diberlakukannya berbagai regulasi di bidang publikasi riset, telah terjadi banyak perubahan peningkatan kinerja dan produktivitas publikasi dosen maupun peneliti Indonesia.  Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan republik Indonesia Nomor 92 Tahun 2014, yang mewajibkan akademisi yang telah menduduki jabatan lektor kepala untuk mempublikasikan karya ilmiah di jurnal internasional, serta guru besar dan profesor di jurnal internasional bereputasi.  Peraturan Kepala Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia Nomor 9 Tahun 2015, yang mewajibkan peneliti yang mencapai jenjang profesor riset untuk mempublikasikan karya ilmiah di jurnal internasional bereputasi.  Surat Edaran Dirjen Dikti No. 152/E/T/2013 Tanggal 27 Januari 2012 yang mewajibkan mahasiswa doktoral mempublikasikan karya ilimiah di jurnal internasional.  Berbagai regulasi tersebut (Maryono dan Surajiman, 2017), berhasil mendorong kinerja publikasi yang dapat dilihat, baik di DOAJ untuk jurnal open akses maupun di Scimago. Untuk dapat melihat peringkat tersebut diperlukan beberapa langkah yang sangat mudah. Berikut tahap-tahapnya:

DOAJ

https://doaj.org/

Pilih Advanced Search

Advanced Search

Pilih journals

Menu Country of Publisher

Pilih Country of Publisher

Angka 10 diganti 200

Muncul data peringkat negara

Peringkat negara
Grafik peringkat negara asal penerbit jurnal open akses

Sedangkan peringkat publikasi jurnal dan negara di Scimago, yang berdasarkan data dari Scopus dapat dilihat sebagai berikut:

https://www.scimagojr.com/

Pilih Country Rankings

Pilih data tahun 2019

Data tersebut menunjukkan Indonesia berada pada peringkat 21, di atas Malaysia (23) dan Singapura (37), Thailand (40), Vietnam (49), serta Philippine (63).
Peringkat Negara berdasarkan jumlah publikasi (dokumen) tahun 2019

Daftar pustaka

https://www.scimagojr.com/, 28 September 2020 10.52 am

https://doaj.org/, 28 September 2020 9.40 am

Maryono Dan Surajiman. 2017. Kolaborasi Internal, Domestik dan Internasional serta Korelasinya dengan Sitasi yang Diperoleh: Analisis Publikasi UGM di Scopus. Berkala Ilmu Perpustakaan dan Informasi, Vol. 13 No. 2, Desember 2017. DOI: http:// 10.22146/bip.27492.

Written by masyono in: bibliometri,database online,jurnal,Publikasi |
Feb
06
2020
--

Penggunaan API untuk mengimpor data bibliografi database Crossref ke Vosviewer. Oleh: Maryono

API berasal dari singkatan “Application Programming Interface”, suatu alat (tool) yang digunakan untuk berbagi (share)  konten dan data antar aplikasi (software). Dengan API bisa dilakukan pencarian data dan ekstraksi data antar aplikasi, dalam uraian ini antara aplikasi Vosviewer dengan database tertentu. Database tersebut di antaranya seperti tertera dalam dialog box aplikasi Vosviewer, yaitu: Crossref, Europe PMC, Microsoft Academic, Semantic scholar. OCC, COCI dan Wikidata.

Mengimpor data melalui API

Penggunaan API sangat mudah, karena tidak diperlukan prosedur mengekspor / mengekstrak data terlebih dahulu. Prosedurnya cukup dengan memasukkan judul jurnal atau ISSN jurnal yang hendak dianalisis. Misalkan kita akan melakukan analisis Co-occurrence dari jurnal “Biological Conservation” yang ada di database Crossref.

Dari interface utama klik Create

Interface utama Vosviewer

Terdapat 3 pilihan, Create a map based on network data / bibliographic data / text data. Pilih yang ke tiga, based on text data

Create a map based on text data

Choose data source, pilih download through API

Mengimpor data melalui API

Pada search query, kombo API, pilih Crossref, dan masukkan judul jurnal (case sensitive) dan harus diperhatikan huruf besar kecil harus sama persis.

Menentukan database, jurnal atau ISSN

Proses mengunduh data …

proses

Memeriksa dokumen yang dihasilkan

Memeriksa dokumen

Menentukan field yang akan diekstrak, yang disediakan hanya field “judul”

Menentukan field yang diekstrak

Proses …

proses ekstrak

Tentukan metode menghitung, “binary” artinya beberapa kemunculan kata / istilah dalam satu dokumen / publikasi dihitung sebagai satu

Menentukan metode menghitung

Jumlah minimum kemunculan suatu kata / istilah

Menentukan jumlah minimum kemunculan term / istilah

Menentukan jumlah term / istilah

Menentukan jumlah istilah

Memeriksa daftar term / istilah

Menentukan dan membuang daftar term / istilah

Hasil visualisasi term / istilah dari field judul

Hasil visualisasi, warna menunjukkan Cluster, ukuran menunjukkan jumlah kemunculan (Occurrence)

Semoga bermanfaat

Jan
27
2020
--

Vosviewer: piranti lunak pemetaan bibliometrik. Oleh: Maryono

Analisis data bibliometrik secara visual melalui mapping tools sangat dibutuhkan di era sekarang. Dengan mapping tools bisa didapatkan gambaran dan berbagai informasi perkembangan bidang ilmu dan kinerja riset yang telah dilaksanakan. Menurut Van Eck (2020) tidak semua database mendukung setiap jenis analisis. Database utama yang mendukung hampir semua jenis analisis yaitu Web of Science dan Scopus. Perbedaan struktur data dan kebijakan diantara database tersebut, yang menyebabkan hanya jenis analisis tertentu yang tersedia untuk masing-masing database. Dalam tabel berikut terlihat bahwa database Pubmed tidak atau belum mendukung analisis sitasi, analisis pasangan bibliografi dan analisis ko-sitasi. Sedangkan Dimensions hampir sama dengan WOS dan Scopus, telah mendukung hampir semua jenis analisis.

Types of networks supported by each data source

Tabel database dan jenis pemetaan yang dapat dilakukan

Van Eck (2017) juga menyebutkan penggunaan beberapa software tools untuk mapping, diantaranya:

VOSviewer

Vosviewer sangat populer dan memiliki karakteristik sebagai berikut: memetakan berbagai jenis analisis bibliometrik; mendukung beberapa database bibloiografi utama; dimensi waktu diabaikan; terbatas untuk menganalisis sejumlah data kecil hingga menengah; ditujukan untuk fungsi mengolah teks; menggunakan teknik layout dan kluster; menggunakan fitur visualisasi canggih; menggunakan sistem pelabelan visual; menggunakan visualisasi overlay dan density. Jenis pemetaan bibliometrik yang mampu dilakukan dengan Vosviewer:

  • Pemetaan ko-pengarang (Co-authorship maps), terdiri dari: pengarang, organisasi, negara
  • Pemetaan sitasi (Citation maps), tgerdiri dari: publikasi, jurnal, organisasi, negara
  • Pemetaan ko-sitasi (Co-citation maps), terdiri dari: publikasi, jurnal, pengarang (hanya pengarang pertama)
  • Pemetaan pasangan bibliografi (Bibliographic coupling maps), terdiri dari: publikasi, jurnal, pengarang, organisasi dan negara
  • Pemetaan subyek / kata kunci (Co-occurrence maps), terdiri dari kata kunci dan istilah dari judul dan abstrak

Daftar pustaka

Van Eck, N.J. (2019). Open data sources in VOSviewer. Center of Scientometrics (CoS), National Science Library, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, April 12, 2019

Van Eck, N.J. (2017). Science Mapping and Research Positioning. BenchTechSeminar Technical University Munich, Munich, Germany, June 28, 2017

Semoga bermanfaat

Jan
22
2020
--

Melihat Peringkat Ilmuwan Indonesia di Google Scholar, Scopus, dan Sinta. Oleh: Maryono

Bagaimanakah peringkat ilmuwan dapat diketahui? Peringkat ilmuwan sangat penting karena merupakan salah satu cara untuk mengevaluasi kinerja riset dan publikasi yang telah dilakukan. Dengan mengetahui peringkat tersebut, dapat dilihat kinerja masing-masing ilmuwan, berapa jumlah publikasi, jumlah sitasi diperoleh, afiliasi ilmuwan, bidang keilmuan yang ditekuni, angka h-index, i10 index, distribusi publikasi menurut tahun berjalan, distribusi sitasi, serta co-authors yang merupakan rekan sejawat kolaborasi dalam meneliti dan publikasi. 

Terdapat berbagai cara untuk mengetahui peringkat ilmuwan, karena pemeringkatan tersebut diselenggarakan oleh berbagai institusi, diantaranya yaitu: google scholar, Sinta dari Dikti, dan Scopus.

1.Google Scholar

Login ke google scholar https://scholar.google.co.id/

Search kata “Indonesia” akan muncul peringkat ilmuwan Indonesia

Peringkat ilmuwan Indonesia di Google scholar

2. Scopus

Dengan advanced search, bisa kita dapatkan peringkat ilmuwan Indonesia, syntax berikut:

AFFILCOUNTRY(“INDONESIA”), akan menghasilkan 156.891 dokumen pada 21 Januari 2020, 08.00 am

Hasil advanced search AFFILCOUNTRY(“Indonesia”)

Pada bagian kiri, terdapat peringkat ilmuwan, author name beserta jumlah dokumen yang telah dipublikasikan

Peringkat ilmuwan Indonesia di Scopus

Check salah satu, akan dimunculkan kinerja ilmuwan tersebut

Kinerja satu ilmuwan Indonesia

Klik author’s detail, akan dimunculkan rincian kinerjanya

Rincian kinerja ilmuwan, jumlah publikasi disertai perolehan sitasi

3. Sinta

Akses ke Sinta Science and Technology Index  http://sinta2.ristekdikti.go.id/

Pilih tab Authors, akan muncul peringkat ilmuwan Indonesia

Semoga bermanfaat

Jan
14
2020
--

Ekstrak Data Scopus, Pubmed, dan Dimensions Oleh: Maryono

Data bibliografi dan sitasi dalam database Scopus, Pubmed maupun Dimensions merupakan sumber informasi yang sangat berharga untuk dianalisis. Analisis mencakup analisis data bibliografi, serta analisis data subyek dan kata kunci. Analisis data yang dapat dilakukan di antaranya: analisis sitasi (citations) yaitu: dokumen, jurnal, pengarang, intitusi dan negara; analisis ko-sitasi (co-citatiosn) yaitu: dokumen, jurnal, pengarang, intitusi dan negara; analisis ko-pengarang (co-authorship) yaitu: pengarang, institusi dan negara; analisis pemetaan subyek bidang ilmu (co-occurrence) yaitu kata kunci dan istilah; serta analisis pasangan bibliografi (bibliographic coupling) yaitu: dokumen, jurnal dan pengarang.

Analisis sangat bermanfaat utamanya untuk mengetahui perkembangan bidang ilmu dalam suatu subyek, sekaligus menemukan bidang kajian yang telah banyak dikembangkan dan bidang yang masih sangat jarang dikaji dan diekmbangkan. Manfaat lainnya dapat mengetahui peta kolaborasi (co-authorship), dengan siapa saja dan pihak mana saja kolaborasi telah dilakukan, dan seberapa manfaat dari segi dampak sitasi yang didapatkan. Terdapat berbagai pihak yang berkepentingan terhadap hasil analisis tersebut, di antaranya: peneliti, institusi riset, universitas, penyandang dana, penerbit ilmiah, maupun dunia industri.

  1. Esktrak data Scopus:
  • https://www.scopus.com/.  Advanced Search: Syntax berikut menghasilkan 1865 dokumen pada 13 januari 2020. 13.10 pm
  • TITLE ( “bibliometric” )  AND  PUBYEAR  >  2015  AND  ( LIMIT-TO ( DOCTYPE ,  “ar” ) ) 
Hasil penelusuran advanced search
  • Check di kotak select All, untuk menentukan dokumen yang akan diekspor
  • Klik Export
Setting ekspor dokumen Scopus
  • Check semua kotak data bibliografi di atas
  • Check tombol CSV
  • Klik Export
Memilih format CSV
  • File CSV hasil ekspor yang dihasilkan, bisa dimpan
Menyimpan file hasil ekspor
  • File hasil ekspor format CSV bisa dibaca dengan aplikasi atau dengan konversi di excell
File CSV hasil ekspor
  • File CSV dibaca dengan Excell melalui konversi
File CSV yang dibaca dengan Excell

2. Ekstrak Data Pubmed

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/advanced. Penelusuran Advanced search dengan kriteria title “bibliometric” dan date of publication 2020/01/01 hingga sekarang, menghasilkan 973 dokumen, pada 13 Januari 2020, 14:07 pm

Hasil advanced search Pubmed
  • Pada bagian kanan atas terdapat menu kombo Send to, yang bisa diisi dengan berbagai opsi penyimpanan file hasil penelusuran. Dalam sesi ini dipilih File format CSV dan klik Create file
Menentukan format hasil ekspor Csv
  • Menyimpan hasil ekspor dari pubmed
Menyimpan Csv dari pubmed
File Csv pubmed
  • Membaca file CSV hasil ekspor dari Pubmed
File Csv Pubmed dibaca dengan CsvFileView

3. Ekstrak Data Dimensions

https://app.dimensions.ai/discover/publication. Penelusuran dengan Free text pada Title dan Abstract dengan kata “bibliometric” dan Filter “2015 sd 2020” serta publication type “article” menghasilkan 6.384 dokumen

Hasil search Dimensions
  • Penggunaan menu Save / Export dapat dilakukan setelah melakukan proses Registrasi dan Login. Terdapat opsi Export for Bibliometric mapping
Export for bibliometric mapping
  • Export for bibliometric mapping, terdapat keterangan bisa dilakukan dengan Vosviewer dan CiteSpace. Klik Go to export center
Go to export center
  • Menunggu Proses Ekspor
Export center, menunggu proses
  • File Csv hasil ekspor siap diunduh
Proses export telah selesai, file Csv siap diunduh

. Mengunduh file Csv

Mengunduh Csv dari dimensions
  • File CSV telah diunduh
File Csv dari Dimensions

. Membaca file Csv dari Dimensions dengan CsvFileView

File Csv dari Dimensions dibaca dengan CsvFileView

Semoga bermanfaat

Jan
09
2020
--

CSV Viewer, Aplikasi Praktis dan Gratis Untuk mengkonversi File CSV. Oleh: Maryono

Dalam postingan terdahulu, telah dijelaskan prosedur mengkonversi file .csv ke excell. Selain menggunakan prosedur tersebut, kini telah banyak dikembangkan aplikasi csv viewer yang dengan sangat mudah mampu membaca, menampilkan dan mengkonversi file .csv ke berbagai format file, dan terutama ke format excell. Aplikasi tersebut biasanya dijalankan secara online, tetapi ada juga yang dijalankan offline, diunduh dan diinstal di komputer.

Aplikasi csv viewer yang dijalankan online:

Convertcsv : melakukan konversi csv ke Delimited, Flat File, Geojson, Html Table, Json, Kml, Markdown, PDF, Sql, Xml dan Yaml

Convertcsv

Becsv : melakukan konversi csv ke Tabel, Excell, Html, Sql, Lines, Kml, Xml, Yaml, Txt, Tsv dan Json

Online Excell viewer : dapat membaca dan menampilkan file csv di browser, dalam bentuk tabel excell yang bisa dikonversi ke excell, open office spreadsheet, pdf dan html.

Online Excell Viewer

Website lainnya yang juga menyelenggarakan konversi csv yaitu extendsclass

Aplikasi csv viewer yang dijalankan offline:

Csv viewer versi 1.0 dapat diunduh dari situs csvviewer atau tucows, dan dapat diinstal di komputer. Aplikasi tersebut gratis dan dapat membuka serta membaca file .csv dengan mudah. Selanjutnya tabel yang sudah terbuka dapat dilakukan proses pengurutan (sorting), dan dapat dicopy ke excell dalam kondisi struktur tabel yang sudah tertata rapi.

csvviewer versi 1.0

CsvFileView, terbaru versi 2.43, dapat diunduh di nirsoft dan dapat diinstal di komputer. Aplikasi gratis ini memiliki fitur yang lebih lengkap dari csv viewer, dan dapat mengkonversi ke file Tab-Delimited, XML, atau HTML.

CsvFileView versi 2.43

Semoga Bermanfaat

Dec
12
2019
--

PANDUAN MENGKONVERSI DATA SCOPUS (.csv) KE EXCELL. Oleh: Maryono

Scopus merupakan database pengindeks abstrak dan sitasi terbesar di dunia. Untuk dapat menganalisis data sitasi dari Scopus secara bibliometrik, dapat dilakukan penelusuran melalui dokumen, author, instutusi atau advanced. Misal dilakukan penelusuran advanced berikut: menelusur publikasi di Scopus, yang berafiliasi Universitas Gadjah Mada, untuk publikasi yang terbit sebelum tahun 2019, dan sesudah 2010, serta dibatasi untuk bidang Computer science.

AFFIL ( gadjah  AND  mada )  AND  PUBYEAR  <  2019  AND  PUBYEAR  >  2010  AND  ( LIMIT-TO ( SUBJAREA ,  “COMP” ) ) 

Proses dilanjutkan dengan ekspor data ke bentuk .csv

Diperoleh hasil 1.162 dokumen pada tanggal 12 Desember 2019. 12.01 pm.

Klik Simpan berkas. Berkas scopus.csv telah tersimpan di hard drive komputer

Langkah mengkonversi ke excell:

1. Buka Excell

2. Klik Data, from text

3. Pilih file csv, klik Open

4. Check Delimited, klik Next

5. Check Tab dan Comma, klik Next

6. Check General, klik Finish

7. Tempatkan sel kiri atas, klik OK

Hasil proses konversi ke excell, data sudah terpisah ke masing-masing kolom. Tetapi untuk karya kolaborasi dengan banyak pengarang, authors masih tercampur di satu kolom. Jika diperlukan pemisahan data author ke masing-masing 1 orang author per kolom, proses dilanjutkan dengan pemisahan author.

Selanjutnya data dapat dianalisis secara bibliometrik, bisa dengan cara dilakukan proses sorting bertingkat dan sebagainya.

Silakan mencoba

Dec
12
2019
--

PANDUAN MEMISAH DATA KE BEBERAPA KOLOM. Oleh: Maryono

Dalam upaya menganalisis data dari suatu database, sering diperlukan konversi dari format csv ke excell. Setelah dalam format excell, data masih sering tercampur dalam satu kolom, misalnya data authors yang sering merupakan karya kolaborasi beberapa pengarang dari Scopus. Untuk memisah data author menjadi beberapa kolom, 1 author per kolom diperlukan langkah berikut:

1. Buka file excel yang datanya tercampur tetapi terpisah koma, titik koma dsb

2. Klik Kolom yg akan dipecah datanya (Authors), kolom sdh ter blok

3. Klik DATA, Text to Columns

4. Check Delimited, klik Next

5. Check Tab, Semicolon dan Comma. klik Next

6. Check general, klik Finish

7. Kolom Authors sudah terpisah

Silakan mencoba

May
18
2018
--

Publikasi ilmiah China di Scopus telah melampaui USA di tahun 2016 – 2017. Oleh: Maryono

Pada akhir abad 19 dan beberapa tahun di awal abad 20, negara Eropa Italy, Great Britain dan Germany memimpin dalam hal riset dan jumlah publikasi ilmiah. Tetapi pada awal abad 20, USA mengambil alih dan tetap bertahan hingga lebih dari 90 tahun.  Pada tahun 2016. China mulai melampui USA. Publikasi ilmiah China di Scopus sejumlah 426.000 dokumen di 2016, atau 18,6%, sedangkan USA mencapai 409.000 dokumen. Demikian juga India telah melampaui Jepang. Di tahun 2017, publikasi ilmiah China mencapai 15% lebih banyak dibandingkan publikasi USA.  Tetapi jika dicermati dari aspek jumlah perolehan sitasi, maka urutan pertama ditempati Swedia, disusul Switzerland, USA, European Union dan China.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Daftar pustaka

Enago academy. 2018. https://www.enago.com/academy/china-overtakes-us-with-highest-number-of-scientific-publications/, 18 Mei 2018, 13.11 pm

Tollefson, Jeff. 2018 . Nature magazine, January 23, 2018. https://www.scientificamerican.com/article/china-declared-world-rsquo-s-largest-producer-of-scientific-articles/, 18 Mei 2018 13:29 pm

Written by masyono in: bibliometri,database online,jurnal,Publikasi |
Apr
03
2018
--

SCIENTOMETRICS. Jurnal internasional yang mengkaji aspek kuantitatif publikasi ilmiah. Oleh: Maryono

Mingers & Leydesdorff (2015) mengkaji perkembangan ilmu scientometrics. Scientometrics pertama kali didefinisikan oleh Nalimov (1971) yaitu pengembangan metode kuantitatif pada riset pengembangan sains sebagai proses informasi. Dapat juga didefinisikan sebagai studi aspek kuantitatif dari sains dan teknologi dilihat dari proses komunikasinya. Beberapa tema utamanya mencakup cara mengukur kualitas riset dan dampaknya, pemahaman proses sitasi, pemetaan bidang ilmu, penggunaan indikator dalam manajemen dan kebijakan riset. Fokus Scientometrics pada komunikasi dalam sains, ilmu sosial, dan humaniora di antara beberapa bidang terkait : bibliometrics, informetrics, webometrics, dan altmetrics.

Scientometrics juga menjadi judul jurnal internasional yang spesifik mengkaji aspek kuantitatif publikasi ilmiah. Jurnal tersebut diterbitkan oleh Springer Netherlands. Jurnal internasional tentang semua aspek kuantitatif sains, komunikasi dalam sains dan kebijakan sains. Scientometrics mengkaji fitur kuantitatif dan karakteristik ilmu pengetahuan dan penelitian ilmiah. Penekanan ditempatkan pada studi pengembangan dan mekanisme ilmu dengan metode statistik matematika.

Daftar pustaka

Mingers, J., & Leydesdorff, L. (2015). A review of theory and practice in scientometrics. European Journal of Operational Research, 246(1), 1–19. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.04.002

Scientometrics.  https://link.springer.com/journal/11192.

Written by masyono in: bibliometri,jurnal,Publikasi |
Feb
09
2018
--

Siapakah ilmuwan dan peneliti dengan sitasi tertinggi ? Oleh: Maryono

Untuk mengetahui ilmuwan yang memperoleh sitasi tertinggi, dan berpengaruh paling besar terhadap kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, dapat dilihat melalui beberapa lembaga pengindeks sitasi dan penyelenggara pemeringkatan. Beberapa lembaga yang telah menyelenggarakan pemeringkatan, merinci peringkat dengan kategori tertentu. Kategori untuk merinci wilayah negara tertentu, subyek bidang ilmu tertentu, ataupun pada tahun tertentu.

Pemeringkatan disusun berdasarkan indeks perolehan sitasi. Adanya pemeringkatan harus disyukuri, karena dapat digunakan untuk mengetahui perkembangan dan kemajuan riset pada kategori tertentu. Pemeringkatan juga telah merubah suasana menjadi lebih kompetitif, memacu kreasi dan inovasi di berbagai bidang ilmu, yang tentunya bermanfaat bagi kesejahteraan manusia.

Salah satu lembaga pemeringkatan yang populer yaitu oleh Cybermetrics Lab, lembaga yang melakukan pemeringkatan webometric, pemeringkatan web universitas. Pemeringkatan tersebut berdasarkan data sitasi dari  Google scholar, yang dapat diakses di  http://www.webometrics.info/en/node/96.

Gambar 1 pemeringkatan ilmuwan oleh webometrics

Pemeringkatan ilmuwan juga diselenggarakan oleh Shanghai Jiao Tong University, China yaitu Academic Ranking of World Universities (ARWU). Lembaga tersebut memeringkat ilmuwan untuk tahun 2016. http://www.shanghairanking.com/The-Most-Cited-Researchers-Developed-for-ShanghaiRanking-Global-Ranking-of-Academic-Subjects-2016-by-Elsevier.html#

Gambar 2 peringkat ilmuwan dunia pada 2016

 

Selain lembaga di atas, Web of science juga melakukan pemeringkatan ilmuwan dalam  website https://clarivate.com/hcr/. Peringkat ilmuwan dengan sitasi tertinggi disebut dengan “Highly Cited Researchers” yaitu 1% peneliti yang mendapat sitasi tertinggi dalam database Web of Science.

Gambar 3 Highly Cited Researchers

Silakan mencoba

Daftar pustaka

Webometrics. http://www.webometrics.info/en/node/96. 9 Februari 2018 pk 8:45 am

Academic Ranking of World Universities (ARWU). http://www.shanghairanking.com/The-Most-Cited-Researchers-Developed-for-ShanghaiRanking-Global-Ranking-of-Academic-Subjects-2016-by-Elsevier.html#. 9 Februari 2018 pk 8:50 am

Web of science. https://clarivate.com/hcr/. 9 Februari 2018 pk 8:58 am

Written by masyono in: bibliometri,database online,jurnal,Publikasi |
Feb
08
2018
--

Mengekstrak data Scopus menggunakan advanced search. Oleh: Maryono

Fitur advanced search biasanya disediakan bagi pengguna database yang menyukai keleluasaan dalam memperoleh literatur, tidak terbatas pada data yang bersifat umum, tetapi juga untuk data yang lebih spesifik. Advanced dilengkapi dengan banyak kriteria, untuk membatasi hasil sesuai dengan yang diharapkan.  Terdapat berbagai kriteria yang mungkin sama antara satu database dengan database lainnya, atau mungkin juga memiliki fungsi yang berbeda.

Fitur advanced search Scopus memiliki banyak sekali set kriteria yang disebut dengan kode field (field codes). Sedangkan untuk operatornya hampir sama dengan advanced database lainnya.

Langkah-langkah menggunakan advanced search:

  1. Buka tab advanced search Scopus
  2. Mencoba menggunakan kriteria AFFIL yang mudah berikut:

AFFIL ( gadjah  AND  mada )  OR  AFFIL ( ugm )  OR  AFFIL ( gadjah )  OR  AFFIL ( mada )

Syntax tersebut menelusur institusi yang terdapat kata “gadjah” dan “mada”, digabungkan dengan yang terdapat kata “ugm”, digabungkan dengan yang terdapat kata “gadjah”, digabungkan yang terdapat kata “mada”

Dihasilkan 5.943 dokumen, pada 8 Februari 2018, pk 13.09

Jika menggunakan metode affiliation search, didapatkan hasil yang berbeda yaitu: 5.568 dokumen.

  1. Mencoba menggunakan advanced dengan lebih banyak kriteria dan lebih spesifik.

AFFIL ( gadjah AND mada ) OR AFFIL ( ugm ) OR AFFIL ( gadjah ) OR AFFIL ( mada ) AND ( PUBYEAR > 2010 )  AND ( LIMIT-TO ( DOCTYPE , “ar” ) OR LIMIT-TO ( DOCTYPE , “cp” ) OR LIMIT-TO ( DOCTYPE , “ip” ) )

Syntax tersebut menelusur institusi yang terdapat kata “gadjah” dan “mada”, digabungkan dengan yang terdapat kata “ugm”, digabungkan dengan yang terdapat kata “gadjah”, digabungkan yang terdapat kata “mada”. dilakukan proses pembatasan (limit to), hanya untuk jenis dokumen artikel (article), artikel dalam proses terbit (article in press),   prosiding (conference paper), dan dibatasi untuk tahun di atas 2010, sehingga dihasilkan sejumlah 4.324 dokumen pada 8 Februari 2018, pk 13.32

  1. Mencoba menggunakan kriteria yang berbeda untuk mendapatkan hasil yang semakin spesifik.

AFFILCITY ( Yogyakarta ) AND AFFIL ( Ahmad Dahlan)

Menghasilkan 302 dokumen pada 8 Februari 2018, pk 13:50

AFFILCITY ( Yogyakarta ) AND AFFIL ( Ahmad Dahlan) AND NOT TITLE (“drug”)

Menghasilkan 293 dokumen pada 8 Februari 2018, pk 13:56

TITLE (“smartphone”) AND PUBYEAR > 2015 AND NOT TITLE (“3G”) AND (LIMIT-TO ( DOCTYPE ,  “cp”))

Menghasilkan 1.068 dokumen pada 8 Februari 2018, pk 14:22

TITLE (“smartphone”) AND PUBYEAR > 2015 AND NOT TITLE (“3G”) AND (LIMIT-TO ( DOCTYPE ,  “ar”)) AND SUBJAREA(ENER) AND AUTHCOLLAB(“Massachusset”) AND KEY(silicon)

Mengekstrak dokumen terdapat kata “smartphone”dalam judul , tahun di atas 2015, tidak terdapat kata “3G” dalam judul, dokumen tipe artikel, Subject area “energy”, dengan kolaborator terdapat kata “Massachusset”, dan kata kunci “silicon”.

Menghasilkan 1.594 dokumen pada 8 Februari 2018, pk 14:43

Fitur advanced search sangat bermanfaat pada saat menelusur data Scopus untuk kepentingan referensi penelitian, maupun pada saat mengekstrak data yang akan digunakan sebagai sampel dan populasi penelitian, terutama penelitian dokumenter menggunakan metode bibliometrik.

Tabel 1 operator advanced Scopus

Operators Description Example
AND Use AND when you want your results to include all terms and the terms may be far apart. Entering “lesion AND pancreatic” will find documents that contain both terms.

 

OR Use OR when your results must include one or more of the terms (such as synonyms, alternate spellings, or abbreviations). Documents that contain any of the words will be found. Entering “kidney OR renal” will find documents that contain either “kidney” or “renal”.

 

AND NOT Use AND NOT to exclude specific terms. Entering “ganglia OR tumor AND NOT malignant” will find documents that contain either “ganglia” or “tumor” but not “malignant”.

Entering “ganglia AND NOT tumor AND malignant” will find documents that contain “ganglia” but not “tumor” nor “malignant”.

Entering “(ganglia AND NOT tumor) AND malignant” will be interpreted as “ganglia” and “malignant” but not “tumor”.

PRE/ PRE/n “precedes by”. Where the first term in the query must precede the second by a specified number of terms (n). “n” can be a number from 0 to 255. behavioural PRE/3 disturbances would find articles in which “behavioural” precedes “disturbances” by three or fewer words.
W/ W/n “within”. Where the terms in the query must be within a specified number of terms (n). “n” can be a number from 0 to 255.

Either word may appear first.

pain W/15 morphine would find articles in which “pain” and “morphine” are no more than 15 terms apart.

 Tabel 2 field code scopus

Code

Description

Example

ALL All Fields Searches the following fields: ABS, AFFIL, ARTNUM, AUTH, AUTHCOLLAB, CHEM, CODEN, CONF, DOI, EDITOR, ISBN, ISSN, ISSUE, KEY, LANGUAGE, MANUFACTURER, PUBLISHER, PUBYEAR, REF, SEQBANK, SEQNUMBER, SRCTITLE, VOLUME, and TITLE. ALL(“Cognitive architecture” AND robots) – returns documents with “Cognitive architecture” and “robots” in any of the fields listed.
ABS Abstract A summary of the document. ABS(dopamine) – returns documents where “dopamine” is in the document abstract.
AF-ID Affiliation ID A unique identification number assigned to organizations affiliated with Scopus Αuthors. Note: Boolean operators can’t be used within the AF-ID field. AF-ID(Harvard Medical School 3000604) or AF-ID(3000604) – returns documents written by Αuthors affiliated with Harvard Medical School and variants of that name stored in Scopus. AF-ID(Harvard Medical School) – would not result in a match, as you cannot search using only the name.
AFFIL Affiliation Specify when searching the AFFIL field, if you want all of your search terms to be found in the same affiliation. AFFIL is a combined field that searches the following Αuthor address fields found below: AFFILCITY, AFFILCOUNTRY, and AFFILORG. AFFIL(london and hospital) – searching terms in same affiliation AFFIL (london) and AFFIL (hospital) – both terms appear in document’s affiliation (not necessarily the same affiliation)
AFFILCITY Affiliation City The city portion of an Αuthor address. AFFILCITY(beijing) – returns documents where “beijing” is the city in the Αuthor affiliation fields, such as: Beijing Engineering Software Technology Co., Ltd., Beijing 100081, China
AFFILCOUNTRY Affiliation Country The country portion of an Αuthor address. AFFILCOUNTRY(japan) – returns documents where “japan” is the country in the Αuthor affiliation fields, such as: Sojo University, Kumamoto 860-0082, Japan
AFFILORG Affiliation Organization The organization portion of an Αuthor address. AFFILORG(toronto) – returns documents where “toronto” is the organization in the Αuthor affiliation fields, such as: Department of Mathematics, University of Toronto
ARTNUM Article Number Used by a few publishers instead of, or in addition to, page numbers. Article numbers can be assigned at the time of electronic publication, so documents can be cited and searched for earlier in the publication process. ARTNUM(1) – returns documents with article numbers, such as: Art. no. 1, or Art. no. EGT-Nr 1.096.
AU-ID Author Identifier Number A unique identification number assigned to Scopus authors. Note: Boolean operators cannot be used in the AU-ID field. AU-ID(Sato, A. 100038831) or AU-ID(100038831) – returns documents authored by Sato, A. and variants of that name stored in Scopus. AU-ID(Sato, A.) – would give no match, as you cannot only enter the author’s name.
AUTHOR-NAME Author Name The name of an author. This field finds variants for a single author name. Note: separate the last and first name with a comma. AUTHOR-NAME(carrera, s) – returns documents with “carrera, s” in the ‘author’ name field.
AUTH Author A combined field that searches the following author fields: AUTHLASTNAME and AUTHFIRST. AUTH(jr) – returns documents with “jr” in the last name and first initial fields, including:

  • Finn Jr., C.E.
  • Jenkins, J.R.
AUTHFIRST Author First Initial AUTHFIRST(j) – returns documents with “j” in the author first initial field, including: Yu, J. or Paradi, J.C.
AUTHLASTNAME Author Last Name (family name) AUTHLASTNAME(barney) – returns documents with “barney” in the author last name field.
AUTHCOLLAB Collaboration Author The name by which a group of authors is known. AUTHCOLLAB(“alpha group”) – returns documents with “alpha group” in the collaboration field.
AUTHKEY Author Keywords Keywords assigned to the document by the author.

See more about How do Author / Indexed keywords work?

AUTHKEY(stroke) – returns documents where “stroke” is an author keyword.
BOOKPUB Book Search by Publisher BOOKPUB(elsevier) – returns books (only) published by Elsevier.
CASREGNUMBER CAS Registry Number A numeric identifier assigned to a substance when it enters the CAS registry database. CASREGNUMBER(1199-18-4) – returns documents with “1199-18-4” in the CAS registry fields.
CHEM Chemical A combined field that searches the CHEMNAME and CASREGNUMBER fields. CHEM(oxidopamine) – returns documents with “oxidopamine” in the chemical name or CAS registry number fields.
CHEMNAME Chemical Name CHEMNAME(oxidopamine) – returns documents with “oxidopamine” in the chemical name field.
CODEN A unique, code that identifies serial and nonserial publications. CODEN(rnene) – returns documents in the specified publication.
CONF Conference Information A combined field that searches information about a conference or a conference proceeding in the CONFNAME, CONFSPONSORS, and CONFLOC fields. Note: a search for an article includes conference papers. CONF(electrical transmission) – returns documents such as Proceedings of the Conference: Electrical Transmission in a New Age.
CONFLOC Conference Location CONFLOC(Tokyo) – returns documents such as Proceedings – Seventh International Conference on High Performance Computing and Grid in Asia Pacific Region, HPCAsia 2004; Tokyo;
CONFNAME Conference Name CONFNAME(electrical transmission) – returns documents such as: Proceedings of the Conference: Electrical Transmission in a New Age.
CONFSPONSORS Conference Sponsors CONFSPONSORS(IEEE) – returns documents such as IEEE Aerospace Conference Proceedings.
DOCTYPE (XX) Document Type

View abbreviations for different documents

DOCTYPE(ar) – returns documents classified as articles.
DOI Digital Object Identifier (DOI) A unique alphanumeric string created to identify a piece of intellectual property in an online environment. DOI(10.1007/s00202-004-0261-3) – returns the document with the matching DOI.
EDFIRST Editor First Name (given name) EDFIRST(michael) – returns documents with “michael” in the first name field.
EDITOR Editor A combined field that searches EDLASTNAME and EDFIRST. EDITOR(smith) – returns documents with “smith” in the editor last name and first initial fields.
EDLASTNAME Editor Last Name (family name) EDITOR(smith) – returns documents with “smith” in the editor last name field.
EISSN Electronic International Standard Serial Number The EISSN of the electronic version of a serial publication. EISSN(0-7623-106) or (07623106) – returns documents containing “0762310669” as well as any other document containing single or multiple hyphens in any possible combination within “0-7623-106”.
EXACTSRCTITLE Exact Source Title Searches the title of the journal, book, conference proceeding, or report in which the document was published. Only sources that contain the exact words in your search are returned. EXACTSRCTITLE(behavior) – returns documents published in the source “Physiology and Behavior”, but not documents in the source “Addictive Behaviors”.
FUND-ALL All Funding Information A combined field that searches the following Funding fields: FUND-NO, FUND-ACR, FUND-TEXT and FUND-SPONSOR. For example, FUND-ALL(NIH 5RO1AI091972-3)
FIRSTAUTH First Author The first author listed for a document. FIRSTAUTH(Liming, T) – returns documents with only with Liming, T as the first author on the author list, such as ‘Liming, T., Mingan, S…’.
FUND-SPONSOR Funding Sponsor FUND-SPONSOR(National Aeronautics and Space Administration) – returns documents with “National Aeronautics and Space Administration” mentioned as the sponsor name in the acknowledgements section of the article.
FUND-ACR Funding Sponsor Acronym FUND-ACR(NASA) – returns documents with “NASA” mentioned as the sponsor acronym in the acknowledgements section of the article.
FUND-NO Funding Grant Number FUND-NO(CDA-8619893) – returns documents with “CDA-8619893” mentioned as the grant number in the acknowledgements section of the article.
INDEX Index (Medline) Medline is the only database that can be used with the INDEX field. AND NOT INDEX(medline) – excludes Medline records from your search. INDEX(medline) – restricts your search to Medline records.
INDEXTERMS Index Terms Controlled vocabulary terms assigned to the document. INDEXTERMS(Fluorimetric assay) – returns documents where “fluorimetric assay ” is an index term.
ISBN International Standard Book Number A unique identification number assigned to all books. ISBN(9780123456789) – returns documents containing “9780123456789” as well as any other document containing single or multiple hyphens in any possible combination within “978-0-123-45678-9”.
ISSN International Standard Serial Number A unique identification number assigned to all serial publications. ISSN(0959-8278) or (09598278) – returns documents containing “09598278” as well as any other document containing single or multiple hyphens in any possible combination within “0959-8278”. Searching on the ISSN field also searches the ISSNP and EISSN fields.
ISSNP Print International Standard Serial Number The ISSN of the print version of a serial publication. ISSNP(0-7623-106) or (07623106) – returns documents containing “0762310669” as well as any other document containing single or multiple hyphens in any possible combination within “0-7623-106”.
ISSUE Issue Identifier for a serial publication. ISSUE(summer) – returns documents with an issue identifier of “summer”.
KEY Keywords A combined field that searches the AUTHKEY, INDEXTERMS, TRADENAME, and CHEMNAME fields.

See more about How do Author / Indexed keywords work?

KEY(oscillator) – returns documents where “oscillator” is a keyword.
LANGUAGE Language The language in which the original document was written. LANGUAGE(french) – returns documents originally written in French.

Note: Use the English name for the language. Searching for LANGUAGE(deutsch) will not work.

MANUFACTURER Manufacturer MANUFACTURER(sigma) – returns documents with “sigma” in the keywords fields.
ORCID Open Research and Contributor ID (ORCID) ORCID is a 16-digit number and is used by editors, funding agencies, publishers and institutions to reliably identify individuals in the same way that ISBNs and DOIs identify books and articles. ORCID must be entered as a 16 digit number (hyphens are not counted). For example: 0000-0002-1108-3360.
PAGEFIRST First Page PAGEFIRST(9) – returns documents with page numbers, such as: 9, and 9-16.
PAGELAST Last Page PAGELAST(9) – returns documents with page numbers, such as: 9, and 5-9.
PAGES Pages A combination field that searches the PAGEFIRST and PAGELAST fields. PAGES(1-2) – returns documents with a page number range of “1-2”. PAGES(9) – returns documents with page numbers, such as: 1-9, 9, and 9-16.
PMID PubMed Identifier A unique identifier for all Medline documents. PMID(10676951) – returns documents that have a PubMed Identifier of “10676951”.
PUBDATETXT Date of Publication A text date field indicating the date of publication. PUBDATETXT(July 2004) – returns documents with a publication date of “July 2004” and PUBDATETXT(“July 2004” OR “June 2004”) returns documents with publication date of “July 2004” or “June 2004”.
PUBYEAR Year of Publication A numeric field indicating the year of publication. Indicate the year using the following operators:

  • < – Before
  • > – After
  • = – Equal to

You can continue to use the older notation for the above three operators (BEF, AFT, and IS, respectively) in numeric fields; saved searches and alerts will continue to work as before.

PUBYEAR > 1994 – returns documents with a publication year after 1994. PUBYEAR < 1994 – returns documents with a publication year before 1994. PUBYEAR = 1994 – returns documents with a publication year of 1994.
REF References When searching the REF field, you can specify if you want all of your search terms to be found in the same reference. REF is a combined field that searches the REFAUTH, REFTITLE, REFSRCTITLE, REFPUBYEAR, and REFPAGE fields. REF(darwin 1859) – returns documents where your search terms occur in the same reference. REF(darwin) and REF(1859) – returns documents where both terms appear(but not necessarily the same reference)
REFAUTH Reference Authors REFAUTH(Wu) – returns documents with “Wu” in their reference author fields.
REFTITLE Reference Title REFTITLE(dioxin) – returns documents with “dioxin” in their reference title.
REFSRCTITLE Reference Source Title REFSRCTITLE(neuropharmacology) – returns documents where “neuropharmacology” is in the source title of a reference.
REFPUBYEAR Reference Year A numeric field indicating the year of publication of a document reference. Note: You can indicate the year using the IS operator. REFPUBYEAR IS 1994 – returns documents with references published in 1994.
REFARTNUM Article Number A persistent identifier for a document used by a few publishers instead of, or in addition to, page numbers. Article numbers can be assigned at the time of electronic publication, so documents can be cited and searched for earlier in the publication process. REFARTNUM(1) – returns documents where “1” is in the article number of a document reference, such as: Art. no. 1 and Art. no. EGT-Nr 1.096.
REFPAGE Reference Page Numbers REFPAGE(75) – returns documents where “75” is in the page numbering of a document reference, such as: pp. 71-75 and 75 pp.
REFPAGEFIRST First Page REFPAGEFIRST(5) – returns documents where “5” is in the page numbering of a document reference, such as: pp. 854-879 and pp. 5-7.
SEQBANK Sequence Bank The name of the sequence bank that lists a nucleotide or amino acid sequence that is defined or mentioned in a document. SEQBANK(GenBank) – returns documents with “GenBank” in the keywords field.
SEQNUMBER Sequence Bank Accession Number The number assigned to an amino acid or nucleotide sequence defined or mentioned in a document. SEQNUMBER(AB013289) – returns documents with “AB013289” in the keywords field.
SRCTITLE Source Title The title of the journal, book, conference proceeding, or report in which the document was published. SRCTITLE(pacific) – returns documents with “pacific” in the source title, such as Pacific Conservation Biology or 1989 Asia-Pacific Conference
SRCTYPE (XX) Source Type

View abbreviations for different source types

SRCTYPE(j) – returns documents from journal sources.
SUBJAREA(XX) Subject Area

View abbreviations for different subject areas

SUBJAREA(CHEM) – returns documents classified under the subject area Chemistry.
TITLE Article Title The title of an article. TITLE(“neuropsychological evidence”) – returns documents with the phrase “neuropsychological evidence” in their title.
TITLE-ABS A combined field that searches article titles and abstracts only. A similar combined field search could be TITLE-ABS-KEY, or TITLE-ABS-KEY-AUTH. TITLE-ABS(“heart attack”) – returns documents with “heart attack” in their article titles or abstracts.
TRADENAME A name used to identify a commercial product or service. TRADENAME(morbilvax) – returns documents with “morbilvax” in the keywords fields.
VOLUME Volume Identifier for a serial publication. VOLUME(34) – returns documents with a volume number of 34.
WEBSITE The URL of a website cited in the reference. WEBSITE(bbc.co.uk) – finds documents with this URL in the references.

 

Selamat mencoba

Jan
24
2018
--

Pemeringkatan 2018, UGM menempati peringkat 51 top universities Asia (https://www.4icu.org/)

Peringkat terbaru uniRank 2018 (formerly 4 International Colleges & Universities or 4icu.org), UGM telah menempati peringkat 51 terbaik di Asia.

45 Indian Institute of Technology Guwahati India in
46 South China University of Technology China cn
47 Xiamen University China cn
48 Hebrew University of Jerusalem Israel il
49 Tamkang University Taiwan tw
50 Hiroshima University Japan jp
51 Universitas Gadjah Mada Indonesia id
52 Beijing Jiaotong University China cn
53 Renmin University of China China cn
54 Beijing Institute of Technology China cn
55 University of the Chinese Academy of Sciences China cn
56 Tianjin University China cn
57 Tel Aviv University Israel il

 

Sedangkan dari kawasan Asia tenggara (southeast asia), terdapat 23 PT yang berhasil masuk top 200 tersebut. Menurut pemeringkatan tersebut, UGM bertengger di posisi 3.  UGM hanya kalah oleh PT asal Singapura.

1 National University of Singapore
sg
2 Nanyang Technological University sg
3 Universitas Gadjah Mada id
4 Universiti Teknologi MARA my
5 Mahidol University th
6 Universitas Indonesia id
7 Universiti Putra Malaysia my
8 Universiti Kebangsaan Malaysia my
9 Universiti Malaya my
10 Universiti Teknologi Malaysia my
11 Kasetsart University th
12 Universitas Negeri Yogyakarta id
13 Universiti Sains Malaysia my
14 Universiti Utara Malaysia my
15 Universitas Brawijaya id
16 Universiti Islam Antarabangsa Malaysia my
17 Prince of Songkla University th
18 Institut Pertanian Bogor id
19 Universitas Diponegoro id
20 Thammasat University th
21 Universitas Sebelas Maret id
22 Chiang Mai University th
23 Universitas Sumatera Utara id

https://www.4icu.org/top-universities-asia/, 24 januari 2018

 

 

 

Written by masyono in: bibliometri,Publikasi |
Jan
02
2018
--

Publikasi ilmiah China awal Januari 2018 telah melampaui USA di 3 bidang ilmu. oleh: Maryono

Data Scimago journal and country rank (http://scimagojr.com) awal januari 2018 menunjukkan, publikasi ilmiah China di bidang Energy, Engineering, dan Material Science telah melampaui USA. Sedangkan di bidang lainnya yaitu chemistry terlihat  juga akan segera dilampaui China.  China terlihat sangat fokus mengejar ketertinggalan di bidang-bidang terkait engineering tersebut.

All subject areas

Country Documents Citable documents Citations Self-Citations Citations per Document H index
1 us United States
10193964
9165271 240363880 110517058 23.58 1965
2 cn China
4595249
4525851 32913858 18210007 7.16 655
3 gb United Kingdom
2898927
2499445 60988844 13948928 21.04 1213
4 de Germany
2570206
2394158 49023207 12158563 19.07 1059
5 jp Japan
2367977
2277777 35480575 9503478 14.98 871

 

Energy

Country Documents Citable documents Citations Self-Citations Citations per Document H index
1 cn China
232980
232167 1714855 1104794 7.36 228
2 us United States
218345
213704 2600944 936377 11.91 344
3 jp Japan
69832
69300 715149 204962 10.24 205
4 de Germany
52451
51711 613923 153292 11.70 202
5 gb United Kingdom
49307
48008 652590 134571 13.24 223

 

Engineering

Country Documents Citable documents Citations Self-Citations Citations per Document H index
1 cn China
1694209
1685951 7397071 4758894 4.37 386
2 us United States
1641808
1606416 19305814 7249777 11.76 798
3 jp Japan
556567
550167 3876598 1257463 6.97 356
4 de Germany
404973
398392 3708075 935644 9.16 402
5 gb United Kingdom
369811
360742 4176344 908650 11.29 423

 

Material science

Country Documents Citable documents Citations Self-Citations Citations per Document H index
1 cn China
800929
795945 7461843 4361131 9.32 399
2 us United States
783108
771046 14466130 5217516 18.47 715
3 jp Japan
381224
377394 4880770 1525791 12.80 389
4 de Germany
307659
303813 4775673 1280909 15.52 429
5 fr France
203973
202070 3261619 813830 15.99 348

 

Chemistry

Country Documents Citable documents Citations Self-Citations Citations per Document H index
1 us United States
624217
610511 19609032 6989553 31.41 836
2 cn China
609533
605360 8608507 4931280 14.12 434
3 jp Japan
286913
283608 5977989 1745720 20.84 433
4 de Germany
260849
256653 6307009 1656008 24.18 501
5 in India
192997
191205 2539329 949625 13.16 284

Scimagojr.com. 2 Januari 2018. 2:23 pm

Written by masyono in: bibliometri,Publikasi |
Jan
02
2018
--

Universitas Terbaik Dunia 2017 adalah universitas swasta. Oleh: Maryono

Menurut pemeringkatan yang dirilis 2017, baik oleh ARWU (Academic Ranking of World Universities) dalam website http://www.shanghairanking.com/, maupun QS World University Ranking dalam website https://www.topuniversities.com/qs-world-university-rankings, peringkat universitas terbaik dunia ditempati oleh universitas swasta (private university). Partisipasi swasta sangat besar dan mampu bersaing di tingkat dunia. Universitas terbaik dunia tersebut didominasi oleh universitas dari Amerika Serikat dan Inggris.

Peringkat menurut ARWU:

World
Rank
Institution Public/Private
1 Harvard University Private
2 Stanford University Private
3 University of Cambridge Public
4 Massachusetts Institute of Technology (MIT) Private
5 University of California, Berkeley Public
6 Princeton University Private
7 University of Oxford Public
8 Columbia University Private
9 California Institute of Technology Private
10 University of Chicago Private

 

Peringkat menurut QS World University Ranking:

World
Rank
Institution Public/Private
1 Massachusetts Institute of Technology (MIT) Private
2 Stanford University Private
3 Harvard University Private
4 University of Cambridge Public
5 California Institute of Technology Private
6 University of Oxford Public
7 University College London Public
8 Swiss Federal Institute of Technology Zurich Public
9 Imperial College London Public
10 University of Chicago Private

ARWU (Academic Ranking of World Universities). http://www.shanghairanking.com/, 28 Dec 2017

QS World University Ranking. https://www.topuniversities.com/qs-world-university-rankings, 28 Dec 2017

Written by masyono in: bibliometri,Publikasi |
Dec
22
2017
--

Kolaborasi Internal, Domestik dan Internasional serta Korelasinya dengan Sitasi yang diperoleh: Analisis Publikasi UGM di Scopus. oleh: Maryono dan Surajiman

Abstrak

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh adanya berbagai regulasi tentang kewajiban publikasi di jurnal internasional bagi dosen, mahasiswa doktoral dan peneliti. Fokus analisis pada aspek kolaborasi publikasi berafiliasi UGM di Scopus tahun 1954 sampai dengan 2016, menggunakan metode bibliometrik dan korelasi. Beberapa temuan penting berhasil didapatkan. Kolaborasi internasional memperoleh sitasi jauh lebih banyak dibandingkan kolaborasi lain dan karya individu. Sitasi kolaborasi internasional sejumlah 22.431, dengan rerata 11,8432. Sitasi kolaborasi internal sejumlah 2.072, dengan rerata 1,9328. Sitasi kolaborasi domestik sejumlah 1.458, dengan rerata 1,4609. Sitasi karya individu sejumlah 1.014, dengan rerata 3,6344. Negara kolaborator penghasil sitasi tertinggi adalah Jepang, sejumlah 5.242 sitasi, dengan rerata 12,31. Disusul USA sejumlah 4.503 sitasi, dengan rerata 26,49. Kemudian Netherlands sejumlah 4.057 sitasi, dengan rerata 18,69. Publikasi individu tidak berkorelasi dengan sitasi yang diperoleh, sedangkan publikasi karya kolaborasi semuanya berkorelasi positif. Kolaborasi internasional diperkirakan akan memiliki korelasi sempurna sebesar +1 pada akhir dasawarsa 2010-2019

Kata kunci: Bibliometrik, kolaborasi internasional, jurnal internasional, sitasi, Scopus

27492-72529-2-PB

Kesimpulan

Kolaborasi internasional menghasilkan sitasi jauh lebih banyak dibandingkan kolaborasi lain dan karya individu. Sitasi kolaborasi internasional sejumlah 22.431, dengan rerata 11,8432. Sitasi kolaborasi internal sejumlah 2.072, dengan rerata 1,9328. Sitasi kolaborasi domestik sejumlah 1.458, dengan rerata 1,4609. Sitasi karya individu sejumlah 1.014, dengan rerata 3,6344.

Semua publikasi karya kolaborasi berkorelasi positif dengan sitasi yang diperoleh. Korelasi publikasi karya kolaborasi internal sebesar 0,9643, domestik sebesar 0,9464, dan internasional sebesar 0,9643. Sedangkan publikasi karya individu sebesar 0,6786 tidak berkorelasi dengan sitasi yang diperoleh. Kolaborasi internasional diperkirakan akan memiliki korelasi sempurna sebesar +1 pada akhir dasawarsa seiring pertambahan jumlah sitasi yang diperoleh pada akhir dasawarsa yaitu tahun 2017-2019.

Sebanyak 85 negara telah berkolaborasi dengan peneliti UGM, dan 15 negara kolaborator utama yang memperoleh sitasi tertinggi yaitu: Jepang sejumlah 5.242 sitasi, USA 4.503 sitasi, Netherlands 4.057 sitasi, Australia 2.966 sitasi, Malaysia 2.296 sitasi, Germany 2056 sitasi, UK 1866 sitasi, France 1548 sitasi, Switzerland 1491 sitasi, China 1172 sitasi, Philippines 1141 sitasi, India 1105 sitasi, Sweden 1074 sitasi, Singapore 1040 sitasi, dan Thailand 1007 sitasi. Kelimabelas negara tersebut semuanya menghasilkan perolehan sitasi di atas 1000 sitasi.

Daftar pustaka

ARWU A c a d e m i c R a n k i n g o f Wo r l d Universities. (2016). About Academic R a n k i n g o f Wo r l d U n i v e r s i t i e s . h t t p : / / www. s h a n g h a i r a n k i n g . c om / aboutarwu.html

Beaver, D. Deb. (2001). Reflections on scientific collaboration (and its study): past, present, and future. Scientometrics, 52 (3), p . 3 6 5 – 3 7 7 . h t t p s : / / d o i . o r g / 10.1023/A:1014254214337

Chadegani, Arezoo Aghaei dkk., (2013). A Comparison between Two Main Academic Literature Collections: Web of Science and Scopus Databases. Asian Social Science; Vo l . 9 , N o . 5 , p . 1 8 – 2 6 . D O I : http://dx.doi.org/10.5539/ass.v9n5p18

Cainelli, Giulio dkk. (2015). The strength of strong ties: How co-authorship affect productivity of academic economists?. Scientometrics 102:673–699. DOI 10.1007/s11192-014-1421-5

Dikti. (2017). Pangkalan Data Pendidikan Tinggi Kementerian Riset, Teknologi Dan P e n d i d i k a n T i n g g i . http://forlap.dikti.go.id/perguruantinggi/ search/4480. Diunduh 13 Maret 2017

Hu, Zhigang dkk. (2014). How are collaboration and productivity correlated at various career stages of scientists? Scientometrics 101:1553–1564. DOI 10.1007/s11192-014-1323-6

Ibanez, Alfonso., dkk. (2013). Relationship among research collaboration, number of documents and number of citations: a case study in Spanish computer science production in 2000–2009. Scientometrics 95:689–716. DOI 10.1007/s11192-012- 0883-6

International encyclopedia of information and library science.2nd ed. 2003. London: Routledge

Katz, J. Sylvan dan Ben R. Martin. (1997). What is research collaboration ? Research Policy 26 (1997) 1-18. https://doi.org/10.1016/S0048-7333(96)00917-1

Kim, Hyungsun. (2015)., How to index journal in Scopus & WoS. The 2nd Asian Science Editors’ Conference & Workshop Hanoi University of Science and Technology
Hanoi, Vietnam August 20-22, , diunduh 29 Maret 2017

Lampiran Peraturan Menteri Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Nomor 20 Tahun 2017 Tentang Pemberian Tunjangan Profesi Dosen dan Tunjangan  Kehormatan Profesor

Murti, Bhisma. (1996). Penerapam Metode Statistik Non-Parametrik Dalam Ilmu-ilmu Kesehatan. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama

Nguyen, Tuan V. dkk. (2017). International collaboration in scientific research in Vietnam: an analysis of patterns and impact. Scientometrics 110:1035–1051. DOI
10.1007/s11192-016-2201-1

Peraturan Menteri Pendidikan Dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 92 Tahun 2014 Tentang Petunjuk Teknis Pelaksanaan Penilaian Angka Kredit Jabatan Fungsional Dosen

Peraturan Kepala Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia Nomor 9 Tahun 2015 Tentang Profesor Riset

Prihanto, Igif G. (2002). Kolaborasi. Dalam Kumpulan Makalah Kursus Bibliometrika. Jakarta : Masyarakat Informetrika Indonesia

QS World University Rankings. (2017). QS World University Rankings Methodology. https://www.topuniversities.com/qs-worlduniversity-rankings/methodology

Sangam, Shivappa L. (2000). Collaborative Research in Psychology in India: A Scientometric Study. Collaboration in Science and in Technology Proceedings of the
Second Berlin Workshop on Scientometrics and Informetrics September 1 – 3, 2000. pp.177-183, , diunduh 29 Maret 2017

Scimago. (2017). Scimago Journal & Country R a n k h t t p : . / /www. s c ima g o j r. c om/countryrank.php. Diunduh 13 Maret 2017

Scopus., (2017). Scopus advanced search. https://www.scopus.com/results/, diunduh 23 Maret 2017

S e r v e l l e n , A l e x a n d e r v a n . ( 2 0 1 6 ) . ScopusTraining for Universitas Gadjah Mada, August 31st, 2016

Sooryamoorthy, Radhamany. (2017). Do types of collaboration change citation? A scientometric analysis of social science p u b l i c a t i o n s i n S o u t h A f r i c a . S c i e n t o m e t r i c s , p p 1 – 2 2 . doi:10.1007/s11192-017-2265-6

Sugiyono. (1999). Statistika Untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta

Sulistyo-Basuki. (2002). Bibliometrika, Sainsmetrika, dan Informetrika. Dalam Kumpulan Makalah Kursus Bibliometrika. Jakarta : Masyarakat Informetrika Indonesia

Surat Edaran Dirjen Dikti No.152/E/T/2013 tanggal 27 Januari 2012 Tentang Ketentuan publikasi untuk program S1/S2/S3

Wa g n e r, A . B e n . ( 2 0 1 5 ) . A P r a c t i c a l Comparison Of Scopus And Web Of Science Core Collection. Upstate New York Science Librarians Conference. 10/23/2015. Paper 70. http://surface.syr.edu/nyscilib/70 diunduh 29 Maret 2017

Web of Science. (2017). Web of Science r e a l f a c t s . h t t p : / / w o k i n f o . c o m /citationconnection/realfacts/, diunduh 14 Maret 2017

Wulandari, Srividola. (2013). Analisis Kolaborasi Peneliti Berdasarkan Disiplin Ilmu Dalam Penelitian Institut Pertanian Bogor Dengan Pendekatan Bibliometrik. ( s k r i p s i ) . B o g o r : F M I PA I P B . h t t p : / / r e p o s i t o r y. i p b . a c . i d / h a n d l e /123456789/65323

Written by masyono in: bibliometri,database online,jurnal,Publikasi |
Nov
07
2017
--

Journal Metrics

Journal metrics adalah pengukuran-pengukuran yang dikembangkan untuk mengkaji baik kuantitas maupun kualitas jurnal. Kuantitas dimaksud adalah untuk mengukur produktivitas, dengan menghitung jumlah artikel yang diterbitkan oleh peneliti atau institusi dalam periode tertentu. Ukuran-ukuran yang lazim di antaranya: jumlah artikel per satuan waktu, serta jumlah artikel per peneliti atau institusi per satuan waktu. Sedangkan kualitas jurnal diukur dari pengaruh suatu jurnal dalam bentuk banyaknya sitasi yang diperoleh. Semakin berpengaruh suatu jurnal, semakin banyak sitasi diperoleh, semakin tinggi kualitas jurnal tersebut. Ukuran-ukuran yang telah dikembangkan adalah impact factor, immediacy index, h-index dan i10-index.

Faktor Dampak (Impact Factor)

Pengukuran ini pertama kali dikenalkan pada tahun 1955 oleh Eugene Garfield (2005), dan kemudian dikembangkan oleh Institute for Scientific Information (ISI) untuk digunakan dalam Journal Citation Reports, suatu penerbitan berseri mencakup berbagai disiplin ilmu untuk menyusun peringkat, mengevaluasi, dan membandingkan berbagai jurnal dalam subjek yang sama. Rumusan impact factor adalah jumlah sitasi dalam setahun, dari artikel dalam sebuah jurnal yang terbit selama dua tahun sebelumnya, dibagi dengan Jumlah artikel dalam jurnal tersebut yang terbit selama dua tahun yang sama.

Immediacy Index

Immediacy index menunjukkan seberapa cepat suatu artikel disitir. Angka yang tinggi menandakan bahwa suatu artikel memiliki pengaruh yang sangat cepat dalam setahun terakhir. Diperoleh dengan menghitung jumlah sitasi dalam setahun, dibagi dengan jumlah artikel dalam tahun yang sama.

H-Index dan i10-index

H-index dikembangkan oleh seorang ahli fisika dari Universitas California, San Diego, Amerika Serikat yang bernama Jorge Eduardo Hirsch, sehingga index ini dikenal dengan Hirsch index atau Hirsch number.  Seseorang atau jurnal atau institusi dikatakan memiliki h-indeks sebesar h jika memiliki karya sebanyak h yang masing – masing mendapatkan kutipan minimal sebanyak h. I10-index sebesar 3, artinya terdapat 3 artikel yang masing-masing disitir oleh minimal 10 artikel lain.

Daftar pustaka

Garfield, Eugene, 2005. The Agony and the Ecstasy—The History and Meaning of the Journal Impact Factor. International Congress on Peer Review And Biomedical Publication Chicago, September 16, 2005. Diunduh 24 Oktober 2016

Written by masyono in: bibliometri,jurnal,Publikasi |
Oct
04
2017
--

Tren Impact Factor, Produktivitas Dan Kolaborasi Dalam Indonesian Journal Of Chemistry. Oleh: Maryono dan Sri Junandi

Abstrak

Penelitian ini menghitung impact factor, distribusi produktivitas penulis, serta tingkat kolaborasi pada jurnal Indonesian Journal of Chemistry (IJC) 2007-2011 dengan menggunakan rumus impact factor 2 tahunan, hukum Lotka dan analisa sitiran, serta rumus Subramanyam. Impact factor IJC 2007-2011 cukup rendah yaitu 2010 sebesar 0,006, dan 2011 sebesar 0,007. Hasil penelitian menunjukkan dari 90 sitiran terhadap IJC, 88 sitiran merupakan sitiran terhadap karya sendiri, sehingga diabaikan dalam penghitungan impact factor. Produktivitas artikel sebesar 22,8 artikel per edisi, dan 68,4 artikel per tahun. Kontribusi penulis UGM sebesar 21,35%. Institusi dari luar negeri sebesar 40,94%, sedangkan dalam negeri 59,06.%. Penulis yang berkontribusi 1 artikel sebesar 75,23%, 2 artikel 13,53%, 3 artikel 5,62%, dan 19 artikel 0,15%. Hukum Lotka tidak dapat diterapkan pada IJC 2007-2011, menggunakan uji Kolmogorov-smirnov goodness of fit didapat D(maks) = 0,0786 lebih besar dari nilai kritis K-S = 0,0530. Tingkat kolaborasi sebesar 0,82, dan rerata kolaborasi 3,05 penulis per artikel.

Kata kunci: bibliometrik, impact factor, produktivitas penulis, hukum lotka, kolaborasi

Abstract

This research attempts to measure impact factors, author productivity distribution, and collaboration rates of authors on Indonesian Journal of Chemistry (IJC) 2007 – 2011 using two year-impact factor formula, Lotka’s law, and Subramanyam formula. The impact factor is 0,006 in 2010 and 0,007 in 2011. The result shows 88 of 90 citations are self-citations from IJC 2007-2011, and it is ignored in impact factor count. The article productivity is 22,8 per edition and 68,4 per year. The author contribution from UGM is 21,35%, foreign institutions is 40,94%, domestic institutions is 59,06%. Lotka’s law cannot be applied on IJC 2007-2011. Using Kolmogorov-smirnov goodness of fit, the maximum deviation is D(maks) = 0,0786, bigger than critical value in 0,05 is K-S = 0,0530. Most of the articles are produced through collaboration, with the collaboration’s rate is 0,82, and the average collaboration is 3,05 authors per article.

Keywords: bibliometrics, impact factor, author productivity, lotka’s law, collaboration

Tren Impact Factor, Iptek-kom 2012 115-132

Written by masyono in: bibliometri |

Powered by WordPress. Theme: TheBuckmaker