Publikasi

Perkembangan database, coverage dan bibliometric mapping analysis.

~ masyono

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

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

~ masyono

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

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

~ masyono

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

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

~ masyono

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

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

~ masyono

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