1. Pengumpulan Data
Semua dimulai dari data. Bayangkan kalau kamu punya database penuh abstrak dari berbagai fakultas. Skripsi dari Teknik, Psikologi, hingga Seni Rupa semuanya dikumpulkan. Data yang beragam ini jadi bahan mentah untuk analisis.
2. Preprocessing: Membersihkan Teks
Sebelum dianalisis, teks harus "dimandikan" dulu. Proses ini mencakup:
- Tokenisasi: Memecah kalimat jadi kata-kata.
- Stopword Removal: Menghapus kata nggak penting kayak "dari" atau "dan."
- Stemming: Mengubah kata jadi bentuk dasarnya, misalnya "makan" dari "memakan."
3. Analisis Pola dengan NLP
Setelah teks rapi, NLP mulai beraksi. Beberapa teknik yang sering digunakan adalah:
- High Utility Pattern Mining: Teknik untuk mendeteksi pola bernilai tinggi, kayak istilah baru yang sering muncul bersama (Choi & Park, 2019).
- Topic Modeling: Membagi abstrak ke dalam kelompok topik tertentu.
Sebagai contoh, abstrak tentang "robotika" mungkin akan sering dikaitkan dengan "pembelajaran mesin" dan "otomasi industri" (Chen et al., 2017).
4. Visualisasi Hasil
Nah, ini bagian yang seru! Hasil analisis bisa divisualisasikan, misalnya dalam bentuk:
- Word Cloud: Gambaran visual dari kata-kata yang sering muncul.
- Grafik Tren: Melihat topik-topik yang naik atau turun dari waktu ke waktu.
- Peta Topik: Hubungan antar tema penelitian yang digambarkan secara visual.
Manfaat Identifikasi Pola Penelitian dengan NLP
Kalau ada yang tanya, "Apa untungnya semua ini?" Tenang, jawabannya banyak banget! Identifikasi pola penelitian dengan NLP punya sejumlah manfaat yang bikin dunia akademik makin maju:
- Membantu Mahasiswa: Mahasiswa sering bingung memilih topik skripsi. Dengan pola penelitian yang teridentifikasi, mereka punya panduan yang relevan dan berdasarkan data.
- Strategi Institusi: Institusi akademik bisa menentukan fokus riset berdasarkan tren yang sedang populer atau sedang berkembang.
- Prediksi Masa Depan: Dengan memahami tren yang sedang naik daun, kita bisa memperkirakan arah perkembangan akademik di masa depan.
