Sunday 26 May 2019

, ,

Mengenal fitur Vosviewer dan arti visualisasinya #1

Vos Viewer digunakan untuk memvisualkan bibliografi, atau data set yang berisi field bibliografi (judul, pengarang, penulis, jurnal, dst.).  Dalam dunia penelitian, VV digunakan untuk analisis bibliometric, mencari topik yang masih ada peluang diteliti, mencari referensi yang paling banyak digunakan pada bidang tertentu dan lainnya.

Tag line Vosviewer, seperti ditulis pada websitenya: Visualizing scientific landscapes.

Ada berbagai fitur pada VV. Tulisan ini didasarkan pada VV 1.6.11.

DATA YANG BISA DIBACA
Untuk data bibliografi, VV mampu membaca dataset dari Web of Science, Scopus, Dimension, dan Pubmed. Selain itu, format dataset RIS, Endnote, dan RefWork juga bisa dibaca VV. Melalui fitur API, VV dapat membaca/mengambil data dari Crossreff, Pubmed PMC, Semantic Scholar, OCC, COCI, Wikidata.

Jika data yang disiapkan ada dalam beberapa file, VV juga mampu membaca multi file sekaligus.

Sementara itu, VV juga bisa membaca/menganalisis term dari abstrak dan title dengan sumber yang sama dengan data di atas.

JENIS ANALISIS
Untuk data bibliografi, VV dapat melakukan berbagai analisis. Dengan beberapa modifikasi, VV bisa juga untuk kepentingan visualisasi data lainnya.


Beberapa catatan angka dalam VV:
Akan ada variasi besar kecilnya garis yang menghubungkan, serta lingkaran. Hal ini berkaitan dengan besar kecilnya angka hasil analisis dari VV.

Misalnya: jika penulis Indonesia dan Jepang lebih banyak berkolaborasi dibanding dengan Indonesia dan India, maka garisnya akan lebih besar.  Jika tulisan orang Indonesia lebih banyak dari orang India, maka lingkaran Indonesia akan lebih besar.

Beberapa angka ini terbagi manjadi: link (jejaring yang dimiliki), total link streng (kekuatan link yang dihitung berdasar full atau fractional counting), occurrence (banyaknya kemunculan).

Selain itu ada normalisasi yang bisa dilakukan dengan beberapa metode.

Berikut beberapa jenis analisis dalam VV dan fungsinya.

Co-authorship, menganalisis kolaborasi penulis dengan penulis lain. Analisis akan memvisualkan hasil berdasarkan nama penulis, organisasi penulis, atau negara asal penulis.


Co-occurence menampilkan visualisasi jejaring antar kata kunci.



Citation akan memvisualkan dokumen yang diamati. Dokumen yang diamati/uji akan dihubungkan dengan dokumen lain (yang juga diamati/uji) jika mereka menyitir artikel lain yang sama-sama diamati. Analisis ini berguna untuk memperlihatkan sitasi antar dokumen, bisa dipakai juga untuk melihat self citation penulis.

Model visualisasinya ada beberapa. Diantaranya: dokumennya (yang diamati), jurnalnya, penulisnya, organisasinya, atau negara.


Bibliographic Coupling. Artikel yang diuji/amati akan divisualkan dan dibuat networknya, jika mereka memiliki referensi yang sama. Analisis ini menunjukkan kedekatan kajian antar dokumen yang terhubungkan.


Model visualisasinya ada beberapa. Diantaranya: dokumennya (yang diamati), jurnalnya, penulisnya, organisasinya, atau negara.

Co-citation berbeda dengan Citation dan Bibliographic coupling. Co-citation akan memvisualkan referensi yang digunakan oleh dokumen yang diuji/amati. Referensi akan dihubungkn jika mereka dipakai dalam artikel bersamaan.

Misal referensi 1 dan 2, digunakan oleh artikel A. Maka referensi 1 dan 2 dihubungkan. Jika referensi 1 dan 5 dipakai dalam artikel B, maka selain dengan referensi 2, referensi 1 juga terhubung dengan referensi 5.

Co-citation divisualkan berdasar: referensi yang dikutip, nama jurnalnya, atau masing-masing nama penulis referensinya.

Analisis ini bermanfaat untuk mengetahui referensi yang dominan digunakan oleh sekelompok artikel yang diuji.



Metode penghitungan yang dilakukan oleh VV ada dua: full dan fractional counting. Full counting akan menghitung apa adanya, sedangkan fractional dipengaruhi oleh berapa jumlah co-author dalam sebuah dokumen yang diuji.

Jika data yang ingin dibaca adalah bagian judul atau abstrak, maka VV akan memotong kata dalam judul/abstrak tersebut, kemudian menvisualkan keterkaitan antar potongan kata/term tersebut.

***



Jika pada dokumen ditemukan ketidak rapihan data, misalnya nama satu orang ditulis dengan beberapa variasi, VV memiliki fitur tesaurus. Fitur ini dengan otomatis akan mengganti beberapa nama (atau term) yang bervariasi ke dalam 1 nama yang kita pilih. Dengan demikian, hasil visualisasi akan lebih rapih.

Untuk melengkapi uraian di atas, baca juga beberapa pertanyaan yang bisa dijawab dengan masing-masing jenis analisis di atas yang ada di beberapa paper berikut:
  1. Zupic, Ivan, and Tomaž Čater. “Bibliometric Methods in Management and Organization.” Organizational Research Methods, vol. 18, no. 3, July 2015, pp. 429–72. SAGE Journals, doi:10.1177/1094428114562629
  2. Martin, Florence, et al. “Systematic Review of Adaptive Learning Research Designs, Context, Strategies, and Technologies from 2009 to 2018.” Educational Technology Research and Development, vol. 68, no. 4, Aug. 2020, pp. 1903–29. Springer Link, doi:10.1007/s11423-020-09793-2.
  3. Colicchia, Claudia, and Fernanda Strozzi. “Supply Chain Risk Management: A New Methodology for a Systematic Literature Review.” Supply Chain Management: An International Journal, edited by Richard Wilding, vol. 17, no. 4, June 2012, pp. 403–18. DOI.org (Crossref), doi:10.1108/13598541211246558
  4. Colicchia, Claudia, et al. “Information Sharing in Supply Chains: A Review of Risks and Opportunities Using the Systematic Literature Network Analysis (SLNA).” Supply Chain Management: An International Journal, vol. 24, no. 1, Jan. 2018, pp. 5–21. Emerald Insight, doi:10.1108/SCM-01-2018-0003

TAMPILAN VISUALISASI
Ada 3 tampilan visualisasi di VV. Network, overlay, dan density visualization.

Network akan memperlihatkan jejaring antar term yang divisualkan. Overlay akan memperlihatkan jejak history penelitian, sedangkan density akan mempelihatkan kerapatan/penekanan pada kelompok penelitian.

Density dapat digunakan untuk melihat bagian riset yang masih jarang dilakukan.

Pada panel sebelah kanan, VV menyiapkan beberapa fitur visualisasi. Misalnya pengaturan weight yang dapat dipilih berdasarkan link, occurence, jumlah dokumen dan lainnya. Pilihan label menggunakan circle atau frame, pengaturan font, max length (untuk mengatur berapa karakter yang akan tampil pada setiap circle/frame.

Sementara pada panel kiri ada beberapa yang bisa dilakukan. Visualisasi bisa disimpan dalam bentuk png, serta penyimpanan hasil kerja VV ke dalam file yang bisa dibuka kemudian. File penyimpanan ini ada dua jenis: map, dan network.

Nah, untuk file hasil penyimpanan berjenis map, akan berisi data yang divisualkan, yaitu: term, occurence, weight, dan lainnya. Data di file map ini bisa dibuka menggunakan spreadsheet untuk ditampilkan dalam tabel.



Fitur lainnya adalah ITEMS. Pada tab ini akan terlihat jumlah items yang divisualkan serta kelompok clusternya. Kita bisa klik salah satu items untuk melihat jejaringnya.

Pada tab ANALYSIS, kita bisa lakukan pilihan normalisasi, seting cluster, dan melakukan rotasi tampilan.


Baca juga:
1. http://www.purwo.co/2019/05/visualisasi-library-and-trend-dan.html
2. http://www.purwo.co/2019/05/menggunakan-vosviewer-online.html
3. http://www.purwo.co/2019/05/koalisi-partai-dalam-vosviewer.html
4. https://www.vosviewer.com/getting-started 
5. http://ugm.id/ban

Berikut beberapa video VV dari kanal Perpustakaan FT UGM:


Dan

Saturday 25 May 2019

,

Visualisasi "Library" AND "trend" dan peluang bidang risetnya

Visualisasi ini menggunakan data set dari database Scopus, dengan kata kunci library pada judul artikel, AND trend pada judul artikel. Pencarian dilakukan pada 24 Mei 2019, dengan hasil 420 dokumen.

Kata kunci library AND trend dipilih tanpa alasan jelas. Hehehe. Sepintas saja muncul difikiran, sebagai sarana latihan. 

Dokumen dieksport dalam bentuk csv, dengan field: bibliografi, afiliasi, keyword, dan reference. Dataset kemudian divisualkan menggunakan VosViewer.

author keyword minimal 3

Tampilan di atas merupakan visualisasi author keyword dengan mininal memiliki 3 kemunculan. Terlihat paling dominan adalah kata kunci ACADEMIC LIBRARIES. Terbagi menjadi 9 klaster, terlihat kaitan antar kata kunci. CITATION ANALISYS, misalnya, berkaitan dengan bibliometric dan library management. Citation analysis tidak berhubungan dengan public libraries, artinya analisis sitasi untuk publikasi terkait public libraries belum ada atau kurang dari 3.

Keyword lain, dapat dilihat pada gambar.
author key minimal 4
author key minimal 5

Dengan minimal kemunculan 4, dan 5, kata kunci yang divisualisasi menjadi semakin sedikit. Jejaring antar kata kunci juga semakin jelas, sehingga prediksi tentang kata kunci yang memiliki peluang untuk diteliti menjadi semakin mudah.
co-author minimal 1
Co-authorship dengan minimal 1 artikel, dikelompokkan menjadi 2 klaster. Tidak ada yang dominan sekali, merata dengan fokos merah dan di kelompok hijau.
Biblio Coupling minimal dikutip 1x
Untuk bibliographic coupling dengan dokumen minimal dikutip 1x, memunculkan beberapa klaster. Jejaring pada bibliographic coupling ini menunjukkan bahwa dokumen dan dokumen lain yang terhubung memiliki referensi yang sama. Jika memiliki referensi yang sama, maka ada kemungkinan kemiripan dokumen.
Co-citation minimal 2

Co-citation dengan minimal 2x dikutip memunculkan visualisasi di atas. Tampak, dari artikel berkategori library dan trend, referensi paling banyak digunakan yaitu tulisan Clark, Bower, dan Burlingame. Ketiganya memiliki link 32 (berarti dikutip bersama 32 artikel yang lain), dengan total link strength 192.

Artikel lain seimbang, dengan kisaran link 32, dan link strength 130.

Namun, ada dua artikel yang ada di papan bawah. Keduanya yaitu artikel Goetsch, dan Law, dengan link 32 dan link strength 66.


co author berdasar negara, minimal 1 x
Amerika mendominasi dengan 193 dokumen, serta berjejaring dengan berjejaring dengan penulis dari berbagai negara, kecuali: Vietnam, Portugal dan New Zaeland
term judul minimal 5

Pada visualisasi term pada judul, kata paling banyak muncul yaitu TREND yang muncul sebanyak 238x dan terhubung dengan 10 term lainnya: state, digital library, academic library, university library, library, public library, top trend, medical library. 

Term lain yang belum muncul, bisa diindikasikan belum banyak diteliti, atau jika sudah ada maka jumlahnya kurang dari 5 dokumen.
Judul min 3 full
Untuk melengkapi analisis sebelumnya, di atas merupakan term judul dengan minimal muncul 3x. TREND tidak lagi berdiri sendiri. ACADEMIC LIBRARY menjadi term yang paling banyak dengan 39x, serta terhubung dengan  13 term lainnya.
Abstrak min 10 full

Term pada abstrak dengan minimal 10 kemunculan menggunakan full counting, menunjukkan term RESEARCH paling banyak muncul. Disusul ARTICLE, dan ACADEMIC LIBRARY. 

Salah satu term baru yang muncul yaitu BIG DATA. Term ini muncul bersama dengan beberapa term lainnya. Silakan lihat gambar di bawah ini.
Term Big data dan jejaringnya



Dari gambar di atas, dapat dilihat keterkaitan term BIG DATA, dan kemungkinan peluang penelitiannya. 

*****

Kesimpulan
Penelitian bidang perpustakaan dan informasi, dengan kata kunci "library" AND "trend" di database Scopus dominan dengan topik pada academic libraries. 

Meskipun demikian, peluang riset yang bisa dilakukan masih terbuka luas. Peneliti bisa mencari term/topik yang belum banyak berhubungan dengan topik dominan. Atau dengan mencari visualisasi topik yang hendak diteliti pada hasil di Vos Viewer kemudian melihat jejaringnya, serta menentukan term yang belum berkaitan. Seperti contoh ketika menfokuskan pada term BIG DATA (gambar terakhir).

Referensi yang digunakan, tidak ada yang benar-benar dominan. Hal ini terlihat pada visualisasi co-citation, yang hanya menampilkan satu klaster dengan ukuran label yang tidak jauh berbeda.

-----

Sambisari, 
  Sêtu Kliwon 20 Pasa Be 1952 4.25 sore

Monday 20 May 2019

Ngaji Serat Wedatama *)


Salam, syahadat, dan hamdalah.


***


Raos syukur kita aturaken dumateng Gusti Allah, awit ngantos Dinten puniko, dinten Ngad Wage tanggal 14 Ramadan 1440 h, utawi 14 Pasa 1952 tahun Be Sengoro Langkir, kita sedaya tansah pinaringan rahmatipun Gusti Allah.

--

Para rawuh, jamaah subuh ingkang kinormatan.

Wonteng ing masyarajat Jawa, wonten istilah ingkang sampun asring kita mirengaken. Inggih menika "agama ageman", lan "agama ageming aji".

Wonten ing sastra piwulang serat Wedatama (tulisan mengenai ajaran utama), anggitanipun Mangkunegara IV, pupuh Pangkur bait sepindah, wonten pitutur babagan agama-ageming aji, nalika menungsa ndidik putra-putranipun. Serat menika, miturut salah satunggaling sumber, dipun pengaruhi ajaran agami Islam.


***

Pangkur meniko waosanipun mekaten:

Mingkar mingkuring angkara,
Akarana karenan mardisiwi.
Artosipun: menjauhi, menghindari sifat angkara, karena ingin mendidik anak.


Pendidikan ingkang paling sae marang putra, inggih menika kanthi paring tuladha. Tiyang sepuh sakderengipun paring perintah putra-putranipun supados nebihi tumindhak ala, kedahipun tiyang sepuh nebihi tumindhak ala meniko rumiyin. Saenggo saget dados tuladha.


Sinawung resmining kidung,
Sinuba sinukarta.
Artosipun: perintah pada anak, dibuat dalam keindahan lagu (kata)


Menawi ndidik putra-wayah, kedahipun ngangge ngendikan utawi cara ingkang sae. Sinawung resmining kidung artosipun piwulangan diaturke ngangge tembang, kidung. Kanthi tembang ingkang sae, cara ingkang sae, ingkang mirengaken saget kraos seneng, lan tansah kemutan dumatheng wewarah.

Ampun ngantos, putra-putrinipun malah dikenalke dhumateng lelagon lan ukara kang artosipun ala. Malah kepara disetel seru-seru, utawa malah diajak nonton konseripun. Dados, malah apal lagu-lagu ingkang mboten ngemu teges ingkang sae.


Sinuba sinukarta, artosipun kanthi gulawenthah kanti sae, anak kraos bungah, saengga tukul rasa seneng marang tumindhak kabecikan.


Mrih kretarta pakartining ngelmu luhung,
Artosipun: Agar berkembang (pada anak) perbuatan yang berdasar ilmu luhur.

Sak sampunipun putra nyawang kabecikan, anak saget tumindhak kabecikan piyambak tanpa diperintah. Terbiasa. Sadar piyambak, yen gesang menika kedah tumindhak kabecikan. Anak saget anggayuh ilmu luhur, ilmu luhung, ilmu hakiki. Mboten namung petuah, utawi obahing raga, nanging ngantos jiwa lan bathinipun.


Kang tumrap neng tanah Jawa,
agama ageming aji.
Menika kalimat pungkasan, artosipun: Yang bagi orang di tanah Jawa,
agama adalah pakaian orang mulia (landasan perbuatan).


Sak derengipun nyandang enggal, kita asring siram rumiyin, reresik badan supados regetan mboten nempel wonten sandangan.

Minangka ageming aji, sak derengipun ngrasuk agami, kedahipun kita sadar tujuan ngrasuk agami. Sesuci niat, supados agama saestu saget dados ageman ingkang aji tumrap kula panjenengan sami.


********

Menawi kita emut wewarahipun para guru babagan kebutuhan pokok manungsa, wonten 3 kebutuhan pokok meniko. Sepindah Sandang - Pangan – lan Papan.

Sandang wonten urutan nomer setunggal, saweg pangan, lan pungkasan papan.. Mboten kuwalik pangan rumiyin. Senadyan pangan dipun yakini dados srana nyambung gesang.

Urutan sandang- pangan - papan- menika saget dipun artosaken: piyantun kedah nyandhang rumiyin, saweg pados pangan lan papan. Mboten pados pangan rumiyin saweg pados sandangan. Sandang langkung penting tinimbang pangan. Menawi wonten tiyang ingkang pados pangan rumiyin, tanpa nyandang, mesti kula panjenengan sami ngarani tiyang meniko kurang. Aneh. Kepara malah diwedeni.

Sandang meniko ingkang utami

---

Jamaah ingkang kawula hormati, wonten ing Bahasa Indonesia, piyantun ingkang kagungan agami dipun wastani “memeluk agama”. Memeluk meniko ngrangkul. Ngrangkul agami.

Hananging, wonten ing Bahasa Jawa, piyantun ingkang kagungan agami meniko dipun wastani “ngrasuk agami”. Ngrasuk, wonten ing Kamus Bausastra Jawa artosipun: menganggo (sandhangan), mlebu agama. 
Agama: keklumpulkaning tata cara panembah, piwulang-piwulang,
Agama: kapitayan kang wajib dilampahi kangge nyembah dhateng pangeran supados angsal kawilujengan ing Donya lan akherat.

Wonten bedanipun, antawis ngrangkul/memeluk lan ngrasuk.

Ngrasuk menika mbetahakan rasukan, pakaian, ageman. Ukara “Ngrasuk agami”, agami meniko dipun artosaken dados rasukan, ageman. Nutupi.

Para rawuh ingkang dipun rahmati Allah

Wonten ing Macapat Pangkur kala wau, wonten istilah “agama ageman. Agama ageman kang aji”.

Naliko piyantun Jawi ngartosaken agama dados ageman, piyantun Jawa manggenaken agami meniko dados kebutuhan primer/pokok ingkang nomer setunggal, inggih meniko: Sandang. Kados dene urutan Sandang-pangan-papan kala wau.

Sak derengipun piyantun meniko ngupaya pangan, kedah nyandang rumiyin.

Sak derange gumregah ngupaya kadonyan, kedah ngrasuk agami rumiyin.

Supados kagungan patokan, arahan anggenipun gesang wonten ing ngalam ndonyo.

Ageman, sejatosipun artosipun langkung lebet tinimbang pakaian utawi sandangan. Tanpa ageman, tiyang bakal kisinan. Sak pinter-pintere tiyang, tiyang normal menawi tanpa ageman, mesti isin.

Mula, kita kedah milih ageman/agama ingkang pas,

Lan kita kedah ngangge ageman/agama kanthi pas lan sae, menika penting kita usahaaken.

Pas lan demes nalika ngrasuk Agami lan ageman menika ingkang samangkeh dipun sawang tiyang sanes. Mboten namung asmane agami kemawon, nanging ugi tindak tanduk, tingkah laku saben dintenipun. Akhlaq-ipun. 

Jumbuh kalian ature Kanjeng Nabi Muhammad, “sak temene aku diutus kanggo nyempurnaake akhlaq kang mulya”.

Ageman kang langkung penting tinimbang kadonyan meniko saget dipun tingali saking adat kraton. Tiyang bangga ngagem seragam abdi dalem, senadyan gajinipun sekedhik. Menika mratelakan menawi ageman, martabat, harga diri menika langkung aji, tinimbang gaji.

Usaha kang halal menika langkung njagi martabat nadyan hasile luwih sitik.

Tiyang ingkang nyandang kanti sae, bakal luwes anggenipun ngupaya pangan. Tiyang ingkang ngrasuk agami kanti sae, bakal tenang nglampahi gesang ing ngalam ndonya.


Mekaten,

Wallahul muwaffiq ila aqwamit-tharieq

Sugeng siyam

Wassalamualaikum

--------------
*) Dari berbagai sumber
Disampaikan pada Kuliah Subuh, 19 Mei 2019 
di Masjid Quwwatul Muslimin Sambisari Kalasan

Menggunakan VosViewer online

Visualisasi yang kita buat menggunakan VV, bisa kita set online dan bis dibuka orang lain.
Caranya:

1. Simpan dalam format txt map dan network melalui aplikasi VV. Kemudian unggah ke web.

2. Setelah itu panggil menggunakan:
http://www.vosviewer.com/vosviewer.php?map=ALAMATMAP&network=ALAMATNETWORK

CONTOH
http://www.vosviewer.com/vosviewer.php?map=http://lib.ft.ugm.ac.id/mapww.txt&network=http://lib.ft.ugm.ac.id/nww.txt

(visualisasi artikel yang memuat weapon dan war di scopus, berdasarkan negara penulis)

Alamat di atas bisa dibuka menggunakan komputer yang telah terpasang JRE, yang ketika membuat URL vosviewer, akan langsung memasang VV dan membuka data.

Monday 6 May 2019

Leksikon dan referensi tentang Budaya Jawa

Situs web ini dibangun dan dipersembahkan sebagai kanal penyebar­luasan hasil kerja-kerja digitalisasi kami, Yayasan Sastra Lestari (YASRI). Sejak 1997, kami turut ambil bagian dalam upaya penyelamatan dan pelestarian karya-karya sastra daerah Nusantara, utamanya sastra Jawa. Ribuan judul karya sastra Jawa sebagian besar sudah kami salin ke teks digital; selebihnya, dalam bentuk citraan digital.

web ini memuat  katalog naskah dalam berbagai kategori, serta leksikon yang membantu kita mengetahui berbagai istilah jawa.

Selengkapnya https://www.sastra.org/

Saturday 4 May 2019

Nyadran di Sambisari: silaturahmi tanpa batas

Foto: Pak Dasiyo
Nyadran, sebagai sebuah budaya, banyak dilakukan di berbagai tempat. Umumnya menjelang bulan puasa (pasa). Nyadran memiliki unsur berdoa/pengajian, silaturahmi, dan ziarah. Namun setiap tempat memiliki kekhasannya sendiri.

Nyadran, pada laman Cak Nun, di artikan sebagai penghormatan kepada leluhur yang sudah meninggal. Sudah ada pada zaman Kerajaan Majapahit. Bahkan dimungkinkan sebelum masuknya Hindu Budha. Nyadran, juga bisa berasal dari kata Sudra, menyudra, yang berarti berkumpul dengan orang awam dalam rangka mengingatkan kita akan hakikat bahwa manusia pada dasarnya sama

Di Kampung Sambisari, kampung yang saat ini saya tinggali, nyadran dilakukan pekan terakhir sebelum puasa. Harinya sudah ditentukan:  Senin atau Kamis siang. Tidak berubah.


Saat ini nyadran di Sambisari sudah mengalami perubahan. Misalnya terkait ambengan yang berwujud makanan siap saji. Dulu setiap kepala keluarga menyiapkan ambengan sendiri-sendiri dari rumah, di bawa ke lokasi. Nasi, lauk, buah dan semacamnya. Karena tingkat ekonomi yang beragam, maka jenis yang dibawa juga beragam.

Namun sekarang, sudah tidak lagi demikian. Ketua Rukun Tetangga mengelola iuran warganya untuk menyiapkan ambengan ini. Ditentukan jumlah iurannya, kemudian dikumpulkan untuk membeli bahan makanan. Tidak jarang kas keuangan RT juga menyumbang. Bahan makanan ini biasanya dimasak sendiri oleh para ibu.

***
Pada hari yang sudah ditentukan, warga kampung berkumpul di serambi masjid Quwwatul Muslimin, Sambisari. Mulai dari tua, muda, dewasa, dan juga anak-anak. Sebuah tenda disiapkan di halaman masjid, untuk mengantisipasi hujan atau menahan panas. Tempat inilah yang sejak puluhan tahun silam digunakan untuk upacara nyadran.

Foto: Pak Dasiyo


Tidak hanya warga yang berdomisili di Sambisari, namun warga dari luar Sambisari yang memiliki leluhur yang dikebumikan di pemakaman Sambisari juga turut datang. Tidak heran jika serambi dan pelataran masjid penuh. Bahkan sampai di emperan sekolahan, yang lokasinya satu komplek dengan masjid.

Foto: Mas Nug

Warga ada yang langsung menuju makam, ziarah di makam leluhurnya. Makam terletak di sebelah barat masjid, dekat, dan mudah dijangkau. Mereka mendoakan, tentunya agar arwah diterima, diterima amal dan diampuni dosanya. Bagi warga yang belum/tidak memiliki leluhur yang dimakamkan di pemakaman Sambisari, berkumpul di pelataran atau serambi masjid.

Acara dilanjutkan dengan tahlil, dan pengajian.

***
Selain nyadran, dahulu untuk menyambut bulan puasa, ada kebiasaan memukul bedug setelah Ashar sampai menjelang Magrib pada hari terakhir bulan Ruwah (Sya'ban).  "Dulu orang senang memukul bedug, berebutan. Sehingga bisa berlangsung terus menerus sampai menjelang Magrib," terang salah satu warga. Namun, tradisi ini sudah tidak lagi dilakukan.

Seni memukul bedug perlu  dikenalkan lagi pada anak-anak, generasi penerus di Sambisari. Mereka harus tahu, bahwa leluhurnya memiliki karya, capaian peradaban yang begitu berharga.

Nyadran, merupakan acara silaturahmi tanpa batas. Pada saudara, tetangga, bahkan yang sudah tidak satu kampung bisa berkumpul. Nyadran juga silaturahmi pada yang sudah tiada, dalam bentuk ziarah, menengok makam, membersihkan dan mendoakannya.

---
Sambisari, Setu wage 28 Ruwah 1952 tahun Be, Sengara Langkir 
Pagi hari

Friday 3 May 2019

, ,

Tiga lawan satu: koalisi partai dalam vosviewer

Koalisi, kamus suci bahasa Indonesia memberikan arti kerja sama antara beberapa partai untuk memperoleh kelebihan suara dalam parlemen. Jelas, koalisi merupakan istilah yang dipagari hanya untuk bidang politik. KBBI mengelompokkannya sebagai kata benda dalam bidang politik dan pemerintahan.

Sekian lama Indonesia merdeka, koalisi menjadi hiasan setiap perhelatan politik. Utamanya setelah masa reformasi, koalisi terjadi dalam berbagai kepentingan. Pemilihan presiden, menjadi perebutan paling seksi hingga partai harus koalisi.

Data untuk olahan visualisasi  ini,  diambilkan dari
  1. https://id.wikipedia.org/wiki/Poros_Tengah
  2. https://id.wikipedia.org/wiki/Pemilihan_umum_Presiden_Indonesia_2004
  3. https://id.wikipedia.org/wiki/Pemilihan_umum_Presiden_Indonesia_2009
  4. https://id.wikipedia.org/wiki/Pemilihan_umum_Presiden_Indonesia_2014
  5. https://www.kpu.go.id/ 
Setidaknya, setelah reformasi, ada 5 kali pemilihan presiden. Pada 1999 dilakukan oleh MPR, setelahnya dilakukan secara langsung. Ada yang sekali putaran, ada pula yang memerlukan 2 putaran. Dari 5 pemilihan itu, setidaknya ada 16  kubu yang dibentuk, baik sendirian maupun berkoalisi.

Pada tahun 1999, ada dua kubu/kelompok/koalisi. Tahun 2004 terbagi menjadi 2 putaran, dengan 5 kelompok pada putaran pertama, dan 2 pada putaran kedua. Tahun 2009 dengan 3 kelompok, 2014 dan 2019 masing-masing dua kelompok.

Data dari sumber, sejumlah 16 kelompok,  dimasukkan dalam aplikasi Zotero. Dengan menganggap nama partai sebagai author, kemudian dieksport dalam bentuk RIS, lalu divisualkan rentetan proses tawar-menawar dalam politik pasca reformasi ini menggunakan visualisasi vosviewer.


visualisasi partai dengan minimal kemunculan 1x

Gambar di atas visualisasi partai dengan minimal kemunculan 1x. Artinya, setiap partai yang muncul sebagai bagian dari pendukung calon presiden, akan dimunculkan.

Kelompok merah, merupakan partai yang hanya sekali-dua kali muncul, setelah itu tidak lagi ada pada proses selanjutnya. Partai ini hanya kembang-kembang proses pemilu saja, yang kemudian layu karena tak mampu bertahan.  Kelompok merah ini menjadi kelompok sendiri karena pernah memiliki kesamaan pandangan dalam koalisi ketika mendukung demokrat mengajukan calon presidennya di 2009.

Kelompok lainnya terbagi menjadi 3 bagian. Ketiganya ditunjukkan oleh warna kuning dengan pks, demokrat dan pan; biru yang berisi pbb, pkpi, golkar, pkb, ppp, hanura, nasdem, dan partai baru partai solidaritas indonesia; serta hijau yang berisi pdip sebagai yang mendominasi, partai kedaulatan, pni marhaenisme, pakar pangan, partai syarekat islam, partai merdeka dan partai buruh.

Kenapa gerindra tidak ikut kelompok kuning, sebagaimana kita lihat selama 2 kali pilihan presiden?

Gerindra memang 2 kali bersama dengan pan, pks, dan demokrat. Namun, gerindra menjadi berwarna hijau (sekelompok dengan pdip dll.) karena di antara gerindra, pks, pan, dan demokrat, gerindralah yang pernah berbeda. Yaitu ketika tahun 2009 berkoalisi dengan pdip. Atas dasar hal inilah, gerindra dianggap berbeda oleh vosviewer, sehingga tidak ikut dalam kelompok warna kuning.

visualisasi dengan minimal muncul 2x
Minimal kemunculan 2x, berarti yang divisualkan hanya partai yang muncul dalam minimal 2 kali koalisi/kubu.

Kategori ini hanya terbagi 3: merah dengan pan, pbb, pks dan demokrat; hijau yang berisi golkar, pkpi, pdip, pkb, dan hanura; serta biru yang berisi ppp, pbr, dan pds. Kelompok biru merupakan partai yang pernah cendering ke hijau atau juga pernah ke kelompok merah.
visualisasi dengan minimal muncul 5x
Nah, ketika dimunculkan minimal 5x, akan terlihat 2 kubu besar. Pan, demokrat, pks dan pbb di sisi kiri, serta ppp, golkar, pkb dan pdip di sisi kanan. Gerindra tak lagi muncul. Hal ini karena gerindra baru mengikuti kompetisi selama 4 kali saja.

Pada sisi merah, terlihat PBB yang pada gambar pertama muncul di kelompok biru, berubah menjadi kelompok merah. Sementara Golkar dan PKB yang pada gambar pertama sekelompok dengan PBB di warna biru, menjadi kelompok hijau bersama PDIP.

Dua kubu terakhir ini dipisahkan oleh Demokrat, PAN dan PKS di sisi kiri, serta fokus PDIP di sisi kanan. Dua kelompok ini merupakan partai yang saling berhadapan dan belum pernah serumah. Selain partai tersebut (PBB, PPP, PKB, GOLKAR), dalam sejarahnya bisa ke kiri atau ke kanan, termasuk Gerindra.

Apakah ini akan jadi seteru abadi?

Jangan lupa, pada 2001 ada sidang istimewa, yang petanya tidak boleh dilupakan dalam proses politik kekuasaan di Indonesia. Peta partai ketika sidang istimewa itu tidak saya masukkan dalam data untuk visualisasi ini.

Bagaimana peta politik di 2024?


Visualisasi interaktif dapat dilihat melalui Vosviewer online ini:
(gunakan Shift+scroll untuk zoom in/out di Windows)