Thursday, 31 October 2019

Sinau NVIVO

Berikut ini beberapa point materi belajar NVIVO di Perpustakaan FT UGM. Karena NVIVO dasar, maka masih banyak yang harus ditambahkan.

Catatan ini sebagai pedoman dalam mengantarkan materi. Pada materi NVIVO saya tidak bicara tentang penelitian kualitatifnya, paling sedikit saja yang saya masih ingat, namun lebih ke bagaimana mengelola data dan membuat grafik untuk dibaca.

****

Map:
Mindmap: untuk membuat peta riset

Concept maps
  1. Explore -> concept map
  2. Drag and drop, double klik di label atau konektor
  3. Klik align untuk merapikan
  4. Bisa juga dikaitkan dengan sources
  5. Untuk melihat map, ada di paling bawah urutan node, sources

Insert file
  1. File
  2. Video
  3. Mendeley, Zotero, dll
  4. Eksternal + membuat link ke file dan halaman berapa yang dikutip + menulis catatannya
  5. NCapture
  6. Mixed method dengan SPSS

Coding dan node:
  1. Coding 1/1
  2. Coding drag drop
  3. Add new node
  4. Auto code berdasar theme atau heading
Coding Video:
  1. Mengawali coding, dan mengakhiri waktu coding pada rekaman video

Membuat case
  1. Diawali dengan create > class classification 
  2. Memberi nama case classification + OK
  3. Buat case dari file yang diimport: blok file informan, klik kanan, create as Case.

Membuat atribut case
  1. Klik kanan di Case Classification yang sudah dibuat
  2. New atribut. Isi atributnya. Misal Usia, Gender + isi valuenya

Menambah Value ke case
  1. klik kanan Case Classification yang sudah dibuat
  2. Open Classification Sheet
  3. Isi valuenya

Membuat grafik dari nodes dan case (crosstab query)
  1. Klik crosstab query
  2. Drag node yang akan dianalisis
  3. Isi Clasifikasi dan atributnya
  4. Run Query
Word Frequency
  1. Klik kanan pada kata yang ingin dicari petanya
  2. klik Run text search query
  3. Klik word tree

Membandingkan Node, File, Case
  1. Klik Explore - Comparison Diagram

Matrix coding
  1. untuk membuat grafik berdasarkan node dan files, atau lainnya
Membuat relationship   di sociogram

Project map: akan membuat network dari case, node, dll., yang sudah dibuat.

Sunday, 27 October 2019

, ,

Wajah Jurnal UGM di Scopus #1: Gama IJB

Catatan: analisis di bawah ini diperoleh dari dataset dari Scopus, tanpa proses pengurangan, pengeditan, pengecekan apapun. Sangat mungkin dataset memuat data yang dobel (misal: nama, institusi, dll.). 
Analisis ini merupakan analisis pribadi, sebagai bagian dari latihan menulis dan melakukan analisis bibliometrik. Ada beberapa visualisasi yang belum disertakan, dan analisis masih berpeluang untuk dilakukan lebih mendalam. Kami menerima koreksi dan atau pertanyaan terkait.

Gama IJB menempati ranking 11 di Sinta. Ranking ini tertinggi diantara jurnal lain yang diterbitkan UGM. Oleh karena itu, menarik untuk menganalisis Gama IJB.

Di Scimago, Gama IJB memiliki h-indeks 6. Sedangkan di Sinta, h-indeks Gama IJB mendapat skor tinggi: 28. Scimago mengelompokan scope Gama IJB menjadi 2: bussiness and international management, serta  economics and econometric. Keduanya memiliki kategori quartile 3 di tahun 2018.

Berikut ini merupakan analisis yang kami buat berdasarkan dataset  jurnal Gama IJB  yang terindeks Scopus. Dengan menggunakan strategi pencarian "Gadjah Mada International Journal of Business" sebagai Source Title, pada hari Sabtu sore, 26 Oktober 2019.

Hasil pencarian memperlihatkan ada 147 dokumen terindeks Scopus sejak 2010. Beberapa grafik berikut dapat memperlihatkan wajah Gama IJB di Scopus.



Pergerakan dokumen per tahun
Dokumen per tahun konsisten pada angka belasan. Maksimal 16 dokumen pada tahun 2011 dan 2015. Tahun 2019, sampai data ini diambil, ada pada angka 10 dokumen. Angka ini tentunya masih akan bertambah, bahkan meskipun sudah masuk di tahun 2020.

Jenis dokumen
Jenis dokumen yang terbit terbagi 3. Paling  banyak kategori artikel sebanyak 141 dokumen. Selain itu ada pula kategori editorial dan review.

5 penulis terproduktif
Hartono J (Akuntansi FEB UGM), merupakan penulis yang paling produktif menulis di Gama IJB, dengan jumlah 6 dokumen. Disusul oleh Ciptono (Manajemen FEB UGM), Purwanto (FEB UGM), Utama (FEB UGM), dan Abd. Majid (Unsyiah Aceh).



Negara asal penulis
Sebagai jurnal yang terbit di Indonesia, tidak mengherankan jika penulisnya banyak berasal dari Indonesia, khususnya dari UGM (lihat grafik berikutnya). Namun, Malaysia patut diperhatikan. Malaysia memiliki 44 dokumen yang terbit di Gama IJB. Lebih detail bisa dilihat di visualisasi VV pada bagian berikutnya.
Institusi asal penulis
Dari 5 institusi paling banyak kontribusi pada Gama IJB, ada data yang menarik. Ternyata 3 institusi asal penulis yang menempati top five ini justru berasal dari Malaysia. Tiga institusi tersebut yaitu: UKM, UUM, dan IIUM.


VISUALISASI VOSVIEWER

Penulis minimal 1 dokumen
Tampilan di atas memperlihatkan semua penulis, dengan minimal memiliki 1 dokumen di Gama IJB. Terlihat ada beberapa nama yang memiliki jejaring dengan penulis lainnya. Ada pula yang hanya menulis sendirian saja. Vosviewer mendeteksi ada 300 nama penulis.

Total penulis tersebut terbagi dalam 121 cluster penulis. 92 di antaranya merupakan cluster yang berjejaring. Artinya ada 92 kelompok penulis yang berpasangan (menulis bersama). Total dari 92 klaster tersebut adalah 271 penulis. Sisanya, sebanyak 29 penulis merupakan single author (penulis jomblo).
Penulis berjejaring
Gambar di atas menunjukkan salah satu cluster penulis yang berjejaring, dan dianggap dominan oleh vosviewer. Penulis di atas fokus (bisa dianggap pula sebagai yang paling berpengaruh) pada nama Hartono J, yang berjejaring dengan beberapa klaster kecil: Utomo dkk, Hanafi dkk, dan Amilia dkk. 

author 1 overlay

Jika semua penulis ditampilkan pada mode overlay, akan terlihat penulis baru yang muncul pada tahun terakhir. Misalnya Mahatma T, Muftiadi,  dan nama lain yang berwarna kuning.

Keyword all
Visual di atas memperlihatkan sebaran kata kunci yang ditentukan oleh penulis. Ada beberapa kluster kata kunci yang dominan, misalnya Indonesia. Hal ini berarti topik penelitian yang ada pada Gama IJB banyak dikaitkan dengan kasus di indonesia. Uniknya, ada juga nama negara Malaysia sebagai kata kunci dan memiliki beberapa tautan/hubungan dengan kata kunci lainnya. 

Kata kunci lain yang menjadi fokus klaster yaitu: corporate governance, customer satisfaction, enterpreneurial orientation.

Keyword Indonesia
Gambar di atas memperlihatkan jejaring kata kunci Indonesia. Terlihat pembahasan tentang Indonesia pada Gama IJB terkait dengan bussiness enterprises, abusive supervision, company performance, consumer motivation, local food, dan lainnya. 

Beberapa kata kunci yang belum terhubung dengan Indonesia, merupakan kata kunci yang masih berpeluang dilakukan riset.

keyword minimal 2

Jika keyword yang ditampilkan hanya yang minimal 2x digunakan, kita bisa melihat beberapa kata kunci yang muncul dan berjejaring. Malaysia dan Indonesia memiliki angka kemunculan yang sama: 9. Namun, visual di atas memperlihatkan Malaysia justru ada di tengah, dan Indonesia ada di pinggir.

Hal ini menunjukkan bahwa justru kajian dengan minimal 2 dokumen tentang Malaysia lebih dominan dalam jejaring antar keyword daripada kata kunci Indonesia. Kajian tentang Malaysia terkait dengan transparancy, smes, customer satisfaction, knowlege sharing, absortive capacity, job satisfaction, juga tentang organizational commitment.

overlay all keyword
Pada mode overlay, terlihat kata kunci yang memperlihatkan tren kajian di Gama IJB. Kata kunci warna kuning muncul pada kisaran tahun 2018. Sementara warna lainnya muncul sesuai dengan kode warna pada angka tahun di kanan bawah.
Negara jejaring
Visual di atas memperlihatkan nama negara asal penulis. Ada negara yang sendirian ada juga yang berjejaring. Dari visual di atas dapat kita lihat beberapa nama negara yang penulisnya mengisi Gama IJB. 

Nama negara yang sendirian (ada di luar titik sentral), mengindikasikan penulis dari negara tersebut tidak menulis bersama co-author dari negara lain, bahkan bisa juga malah hanya sendirian.

Sementara itu, pada titik tengah, terdapat beberapa nama negara yang berjejaring. Lebih detail, silakan lihat visual di bawah ini.
Negara berjejaring.

Selain dengan Malaysia dan Australia, penulis dari Indonesia juga berjejaring dengan penulis dari US, UK, Senegal, New Zaeland, Canada, Norway, dan China. 

Sementara itu, penulis dari Malaysia menulis bersama penulis dari Indonesia dan Australia, serta memiliki jejaring justru dengan Egyp, Saudi Arabia dan Tanzania. 

Ada negara yang bersama Indonesia namun tidak bersama Malaysia, ataupun sebaliknya. 

Dengan data di atas, dapat dijadikan gambaran, dengan negara mana saja penulis dari Indonesia bisa membuka peluang menulis bersama. 



Kesimpulan:
belum dibuat kesimpulan :)

Ngahad Kliwon 27 Sapar Wawu 1953 AJ.

Thursday, 24 October 2019

,

Mengambil data dari Dimensions untuk Vos Viewer

pencarian
Untuk mengambil dataset dari Dimensions, pertama harus masuk ke laman https://app.dimensions.ai. Kemudian lakukan pencarian sesuai kebutuhan.

Perhatikan parameter pencarian, bisa full data, title dan abstract, atau melalui DOI.

hasil pencarian
Setelah pencarian dilakukan, akan muncul hasilnya. Hasil ini bisa difilter menggunakan panel sebelah kiri.

klik save/export
Jika dirasa sudah sesuai kebutuhan, klik SAVE/EXPORT - Export for bibliometric mapping. Sebelum klik save/export, silakan pastikan sudah login ke Dimensions. Proses export tidak bisa dilakukan jika belum memiliki akun dan login ke Dimensions.

klik go to export center
 Ikuti proses berikutnya sesuai gambar di atas.
unduh
Hasil export akan ada di akun, bagian export center. Kita bisa unduh atau biarkan tersimpan.

Hasilnya, tinggal dimasukkan ke VOSVIEWER.

Selesai

Mengambil data dari Scopus untuk Vos Viewer


hasil pencarian
Lakukan pencarian di Scopus. Jika ingin memvisualkan topik, maka lakukan pencarian berdasar kata kunci. Jika ingin memetakan negara atau institusi, maka sesuaikan cara anda mencari.

Nah! Jika hasilnya lebih dari 2000, saring menjadi maksimal 2000. Sisanya diunduh kemudian. Jangan khawatir, di VV bisa melakukan visualisasi sekaligus dari beberapa file.

Pada hasil pencarian, contreng box di samping ALL, kemudian  klik EXPORT.


menu unduh dataset

Pada menu di atas, pilih data yang kita perlukan. Yang saya pilih di atas merupakan pilihan minimal jika kita ingin fungsikan semua fitur di VosViewer.

Untuk jenis eksport, bisa CSV atau RIS.

Klik EXPORT.



Selesai

Wednesday, 23 October 2019

Wajah publikasi warga UGM pada database Scopus yang terbit sejak 1954-2019

Selama perjalanan menuju tempat buruh, Paijo melamun. Ada yang hendak dilakukannya sesampainya di tempat dia kerja. Dia ingin tunaikan niatnya yang sudah lama tersimpan dalam dada. #halah. Beberapa kali dia mengunduh dataset publikasi universitasnya, tapi tak sempat diolah. "Pagi ini harus. Dan langsung posting di blog", begitu janjinya. Paijo melakukannya, sebagai cara untuk berlatih menulis dan membaca  visualisasi dari VosViewer. :)
****

UGM, sebagai universitas tua, tentu saja banyak menghasilkan karya. Riset dan publikasi, misalnya. Dengan 18 fakultas, dan 2 sekolah, serta sekian banyak pusat studi yang diisi orang yang winasis  di bidangnya masing-masing, serta diperkuat dengan kolaborasi antar mereka, tentu banyak sekali riset dan publikasinya.

Lalu, bagaimana wajah publikasi para civitas UGM?. Itulah pertanyaan yang ada dalam bathin Paijo. Dalam dunia ilmiah, mungkin biasa disebut pertanyaan penelitian. Tapi karena ini posting di blog, anggap saja itu sebagai pertanyaan iseng untuk mengantarkan tulisan ini.

***

Menggunakan mode pencarian institusi "Universitas Gadjah Mada" pada database Scopus, ditemukan total 9041 dokumen, dengan 6092 penulis. Dokumen tersebut terbit sejak 1954 hingga data diambil, Rabu pagi 23 Oktober 2019.

Dokumen tertua berjudul Dissociation with double interference, yang terbit di American Heart Journal Volume 48, Issue 3, September 1954, Pages 475-48. Artikel ini ditulis oleh P.J.Zuidema M.D. yang saat itu memiliki afiliasi ke Gadjah Mada dengan ID Scopus 24733341300. Tertulis pada footnote halaman pertama From the Gadjah Mada University at Jogjakarta, Indonesia; Received for publication Jan 30 1954.

Pada laman URL jurnal, artikel tersebut memiliki status Received 30 January 1954, dan Available online 13 April 2004, dengan kode DOI: https://doi.org/10.1016/0002-8703(54)90037-X.

***

Berikut ini gambaran singkat publikasi yang diterbitkan oleh penulis dengan afiliasi UGM, yang terindeks Scopus. Data diambil dan diolah tanggal 23 Oktober 2019.

Pergerakan jumlah dokumen per tahun

Dari 2015 hinggal 2018, jumlah dokumen publikasi terus mengalami peningkatan. Peningkatan paling signifikan terjadi di tahun 2018 dengan total 1961 dokumen. Meningkat 584 dokumen atau 42% dari tahun sebelumnya.

Tahun 2018 kemungkinan banyak kegiatan ilmiah di UGM yang dokumen publikasinya terindeks Scopus.

Bagaimana dengan 2019?
Tahun 2019 belum berakhir, maka dokumen tahun 2019 masih terus terindeks, bahkan meskipun sudah masuk 2020. Masih ada waktu penambahan. Kita bisa lihat posisi 2019 mulai stabil pada pertengahan 2020.

Total open access berbanding non-open access


Dari total dokumen, 37% merupakan dokumen open access sementara 63% bukan open access. Dari data ini terlihat bahwa dokumen publikasi warga UGM hanya ada 37% yang bebas diakses oleh ummat manusia. Sementara 63% lainnya kemungkinan harus membayar jika ingin mengaksesnya.

Paijo: "Sayang sekali, ya."

Tapi jangan khawatir, jika dilihat per tahun ada perubahan yang menggembirakan.

perbandingan jenis open access dan non open access per tahun
Misalnya tahun 2018, dokumen jenis open access berjumlah 1016, sedangkan non open access hanya 945. Tahun 2018 ada pertukaran posisi jenis open access dan non open access, dibanding tahun sebelumnya. Tahun 2017  open access sejumlah 535, lebih sedikit dari non open access 842 dokumen. Serta 2016 yang menyumbang open access 405, kalah jumlah dibanding non open access pada tahun yang sama sebanyak 744.

Kenaikan presentase open access di tahun 2018, agaknya juga diikuti di tahun 2019 (terhitung sampai data ini diolah), yaitu: 708 dokumen berjenis open access, serta 592 non open access.

***

Jumlah Jurnal dan Prosiding per tahun
Nah, bagaimana dengan jenis dokumennya?
Grafik di atas memperlihatkan bahwa berdasar filter source type di Scopus, jumlah dokumen yang terbit di jurnal konsisten tiap tahun selalu lebih tinggi dari prosiding.





Berdasar subject area
Pada pengategorian bidang, bidang engineering menempati posisi paling atas dengan 2180 dokumen. Disusul bidang medicine, agricultural and biological sciences, serta computer science.

Jurnal tempat publikasi
Terkait wadah publikasi, AIP Conference (American Institute of Physics) menjadi tempat favorit dengan 569 dokumen. Posisi 2 dan 3 masih ditempati oleh wadah publikasi konferensi, yaitu IOP bidang earth and environmental, serta bidang material science.

Meskipun demikian, berdasar data source type di Scopus, publikasi jenis jurnal tetap menempati posisi paling tinggi dengan 6150 dokumen. Sementara conference prosiding hanya 2834 dokumen. Ini berarti warga UGM dominan publikasi di jurnal di banding prosiding.

Berdasar penulis
Meskipun subyek paling tinggi ditempati bidang engineering, tetapi penulis yang memiliki dokumen paling banyak justru dari bidang kesehatan, yaitu Abdul Rohman dengan 175 dokumen.

Namun demikian, dari data di atas terlihat bahwa dari sebaran 5 besar penulis terproduktif, 3 di antaranya ditempati penulis dari bidang engineering.  Tiga nama tersebut yaitu: Hanung AN, Lukito Edi N, dan Teguh Bharata Aji. Jika dilihat pada 10 terproduktif (grafik tidak ditampilkan), 7 atau 70% di antaranya berasal dari engineering. 

Maka, meski top author tidak jadi engineering, namun kemungkinan sebaran produktifitas di bidang engineering justru lebih merata dibanding  klaster kesehatan.  Dugaan ini perlu dicek detailnya.


Negara jejaring dalam menulis
Karena UGM merupakan universitas di Indonesia, maka wajar jika jejaring penulis paling banyak adalah antar penulis di Indonesia. Sementara itu, untuk data antar negara, Jepang menempati peringkat tertinggi dengan 960 dokumen, disusul Australia, Netherland, dan Malaysia.

Paijo: "Ini berarti meskipun Jepang itu mantan penjajah, sekarang sudah damai dan saling kerjasama, ya?
Karyo: "Iya, Jo. Bagus itu".

Institusi jejaring penulis UGM

Kyusu University, merupakan lembaga luar negeri yang paling banyak melakukan riset bersama penulis di UGM dengan 135 dokumen, disusul oleh University of Melbourne dengan 96 dokumen. Sementara itu, dari dalam negeri ada UNS dengan 239 dokumen, disusul UNDIP, UII, dan UI. 

Dari grafik di atas, agaknya antara UGM-UNS-UNDIP-UII, dan UI memiliki kedekatan dalam publikasi. Kenapa ITB dan ITS tidak masuk 5 besar jejaring?

Paijo: "Sepertinya perlu menganalisis ITB dan ITS"
Karyo: "Benar, Jo. Jadi nanti bisa dibandingkan".

Visualisasi dengan VOSVIEWER
Sementara itu, berikut tampilan visualisasi menggunakan VosVieser dari dokumen publikasi UGM semenjak awal hinggal 2019 per 23 Oktober 2019 yang terindeks Scopus.

Author keyword min 14
Visualisasi di atas berdasar kata kunci dari pengarang, dengan minimal kata kunci muncul 14 kali dalam dokumen berbeda.

Kata kunci Indonesia menempati posisi paling tinggi. Ini berarti penelitian yang dilakukan lebih banyak membahas topik yang dikaitkan dengan Indonesia. Sementara itu, bidang yang terkait terbagi menjadi beberapa klaster.

Indonesia, yang berwarna ungu menjadi satu klaster dengan remote sensing, climate change, conservation, java, dan diversity.

Klaster lainnya machine learning yang dikaitkan dengan beberapa kata kunci. Klaster yang terpusat pada kata kunci chitosan; terpusat pada ftir spectroscopy, terpusat pada antioxidant, juga terpusat pada tuberculosis.

Dari klaster yang muncul di atas, terlihat beberapa bidang yang dominan pada dokumen publikasi civitas UGM. Selain itu, kata kunci yang tidak berhubungan dengan kata kunci yang lain, berarti memiliki peluang untuk dijadikan topik penelitian.

Author keyword min 14
Pada mode overlay, beberapa topik yang muncul minimal 14x, maksimal muncul sampai tahun 2017. Sementara 2018 belum terlihat ada topik yang muncul minimal 14x.

Namun demikian, dari visual di atas, kita bisa lihat beberapa topik terkini yang dibahas (ditunjukkan dengan warna kuning). Misalnya: machine learning, climate change, feature extraction, antibacterial, data mining, genetical algoritm, dan lainnya.

Paijo: "Dominannya topik yang dikaitkan dengan Indonesia ini tentunya sangat menggembirakan. Semoga juga dibarengi dengan terus meningkatnya jenis open access. Sehingga publikasinya bisa lebih banyak dimanfaatkan."

Author minimal 20
Dengan setelan minimal memiliki 20 dokumen (nama muncul 20x), hasilnya adalah visualisasi di atas.

Klaster yang terkumpul di tengah, merupakan kelompok penulis yang memiliki kedekatan kerjasama, dan saling terhubung dengan klaster lainnya yang berbeda warna melalui (minimal) satu penulis dari klaster tersebut.

Klaster kuning diisi penulis dari bidang engineering, khususnya Teknik Elektro dan TI. Selain itu, ada pula klaster yang juga diisi penulis dari engineering. Misalnya Sopha BM dari Teknik Industri, Sulistyo H dari Teknik Kimia, Sulistyo S dari DTETI. Dari fakultas lain, terlihat ada dari MIPA, Geografi, FKKMK, Farmasi.

Jika klaster di atas saling dihubungkan, berarti ada proses riset yang melibatkan antar fakultas. Misalnya peternakan dengan teknik, mipa dengan farmasi, geografi dengan teknik, teknik sipil dengan teknik geologi, teknik dengan farmasi.

Terlihat pula, penulis yang namanya terpisah dari kumpulan tengah. Ini berarti penulis tersebut menulis (sendiri atau dengan penulis lain) dengan minimal 20 dokumen, namun tidak ada jejaring (penulis) yang menghubungkan dengan kelompok penulis yang memiliki minimal 20 dokumen yang terkumpul di tengah.

Untuk jejaring penulis dari klaster lain yang tidak tervisualkan, kemungkinan ada, namun jumlahnya kurang dari 20 dokumen.

Dari visual di atas, kita bisa melihat klaster dan (kelompok) penulis yang dominan serta jejaringanya.
Negara minimal 5

Visual di atas menunjukkan jejaring negara asal penulis. Civitas UGM, seperti pada grafik sebelumnya, paling banyak menulis bersama penulis dari Jepang. 

Terlihat pada warna hijau, jejaring dengan Jepang bersamaan dengan penulis di Malaysia, Cambodia, Laos, Myanmar, Korea Selatan, Vietnam dan Serbia. Sementara itu, pada klaster warna merah, kelompok penulis jejaring dengan India, Belgia, Sudan, Congo dan beberapa negara lainnya.

Ada pula klaster kuning dan biru. Total jika diklasterkan, ada 5 kelompok besar jejaring penulis civitas UGM. 

Overlay negara minimal 5

Jika dilihat visualisasi mode overlay,  terlihat tren jejaring negara dengan minimal 5 dokumen mulai tahun 2011 sampai 2015. Congo, Mexico, Columbia, Laos, Cambodia, Norwegia, Finlandia, merupakan beberapa negara yang pada tahun 2015 muncul sebagai jejaring yang memiliki dokumen minimal 5. 

Hal ini berarti proses menulis/riset civitas UGM dilakukan dengan berbagai negara di berbagai belahan dunia, meskipun angkanya belum seimbang.

Catatan:
Kemungkinan anda bertanya-tanya, "kenapa minimal 14 dokumen, kenapa minimal 5 dokumen". Seting itu saya lakukan suka-suka saja, agar muncul visualisasi yang enak di baca. Sebenarnya, jika angka tersebut diganti, bisa memunculkan analisis yang melengkapi.

Ada visualisasi yang belum dilakukan. Misalnya untuk memvisualkan dokumen yang mengutip dokumen lain. Visualisasi ini bisa menunjukkan indikasi self citation. Sehingga bisa dilihat tulisan apa yang mengutip tulisannya sendiri.

Atau juga visualisasi referensi paling populer. 

Kesimpulan:
Belum dibuat kesimpulan. :)


****
Rêbo Lêgi 23 Sapar Wawu 1953 AJ.


Wednesday, 9 October 2019

Menggunakan paket ggplot2 di R untuk memvisualkan data

ggplot2 merupakan paket di R yang bebas diunduh dan digunakan untuk membuat berbagai bentuk grafik. Sebagai alternatif gnuplot yang juga free, atau ? (lupa).

Untuk memasang ggplot2, cukup memasang R, R Studio, kemudian menulis perintah:

install.packages("ggplot2")  
pada R Studio yang sudah terpasang.

Ada panduan singkat yang cukup bisa mengantarkan saya dalam menggunakan (dasar) ggplot.
Silakan buka di sini. Blog tersebut merupakan terjemahan dari blog ini. Namun perlu diperhatikan dalam menyalin kodenya, pastikan pengapitnya bukan ”, melainkan ".

tampilan ggplot
Gambar di atas merupakan tampilan ggplot2, yang menggunakan dataset yang terdiri dari 8524 baris yang dapat diunduh di sini.

salah satu bentuk grafik yang dihasilkan

Grafik yang dihasilkan bisa dieksport ke png, pdf, atau langsung saling ke clipboard dengan beberapa pengaturan.

opsi copy to clipboard

Bacaan lebih lanjut:
  1. https://datascience.or.id/article/Membuat-Visualisasi-Peta-Menggunakan-ggplot2-+-sf-5a8fa6e6
  2. https://medium.com/@ayundyahkesumawati/visualisasi-data-menggunakan-ggplot2-di-r-bagian-1-f4154adec33c
  3. https://medium.com/@ayundyahkesumawati/visualisasi-data-menggunakan-ggplot2-di-r-bagian-2-745d402a2f2
  4. https://hanifrahmath.wordpress.com/2017/08/12/7-visualisasi-data-dengan-r-yang-harus-anda-pelajari/
  5. https://www.r-bloggers.com/7-visualizations-you-should-learn-in-r/

Tuesday, 8 October 2019

Monday, 7 October 2019

Gnuplot: alternatif software grafik

Gnuplot is a portable command-line driven graphing utility for Linux, OS/2, MS Windows, OSX, VMS, and many other platforms. The source code is copyrighted but freely distributed (i.e., you don't have to pay for it). It was originally created to allow scientists and students to visualize mathematical functions and data interactively, but has grown to support many non-interactive uses such as web scripting. It is also used as a plotting engine by third-party applications like Octave. Gnuplot has been supported and under active development since 1986  (http://gnuplot.info/)

Berbagai jenis grafik bisa dibuat menggunakan GnuPlot



Gnuplot juga bisa dipanggil sebagai paket di Latex. Silakan baca di https://tex.stackexchange.com/questions/135308/how-can-we-import-the-gnuplot-output-in-latex

Gnuplot bisa jadi alternatif software, jika kiranya software berbayar sulit dijangkau.


Silakan baca panduan Gnuplot di: http://warmada.staff.ugm.ac.id/Buku/gnuplot-double-A4.pdf atau di https://simpan.ugm.ac.id/s/rS0M7ItiesIv7cD (GnuPlot untuk orang lugu)

Thursday, 3 October 2019

, ,

Analisis Bibliometrik menggunakan Paket Bibliometrix di R

Bibliometrix, merupakan paket di software R. Info lengkap ada di http://www.bibliometrix.org/. Untuk menjalankan aplikasi ini, perlu memasang aplikasi R, R studio, kemudian memasang paket bibliometrix.

Berikut panduan singkat instal dan menjalankan aplikasi:

Install R: https://cran.r-project.org/
Install R Studio: https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download


Jalankan R Studio, kemudian jalankan perintah ini:

> install.packages("bibliometrix")
> library(bibliometrix)
> biblioshiny()

Artikel yang membahas aplikasi ini pernah diterbitkan di Sciencedirect. Judulnya "bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis", yang bisa diunduh di https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1751157717300500. Artikel lainnya bisa dilihat di http://www.bibliometrix.org/Papers.html.

Selain itu, baca pula keterangan yang dimuat di https://cran.r-project.org/web/packages/bibliometrix/vignettes/bibliometrix-vignette.html

Berikut beberapa tangkapan layarnya.