Contoh Data Science dalam Klasifikasi Kuartil Jurnal Bereputasi

Data Science telah menjadi alat yang sangat penting dalam penelitian akademis, termasuk dalam penilaian dan klasifikasi jurnal. Salah satu aplikasi Data Science yang menarik adalah klasifikasi kuartil jurnal bereputasi menggunakan multiclass categorization.

Penggunaan metode klasifikasi ini dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai posisi dan kualitas jurnal di berbagai disiplin ilmu. Dengan menganalisis data yang berkaitan dengan faktor dampak, jumlah sitasi, dan aspek-aspek lain dari publikasi, peneliti dapat mengidentifikasi tren dan pola yang mungkin tidak terlihat secara langsung.

Artikel ini akan menjelaskan bagaimana metode ini diterapkan, manfaatnya, dan contoh praktis data science dalam konteks klasifikasi jurnal akademis. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Pengertian Klasifikasi Kuartil Jurnal

Klasifikasi kuartil jurnal mengacu pada pengelompokan jurnal ilmiah ke dalam empat kategori berdasarkan indikator kinerja, seperti faktor dampak (impact factor) atau indikator lain yang relevan. Jurnal dengan kinerja terbaik masuk ke dalam kuartil pertama (Q1), sedangkan yang terburuk masuk ke kuartil keempat (Q4). Klasifikasi ini membantu peneliti, institusi, dan pembuat kebijakan dalam mengevaluasi kualitas dan relevansi publikasi ilmiah.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Multiclass Categorization dalam Data Science

Multiclass categorization adalah teknik dalam machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam lebih dari dua kelas. Dalam konteks klasifikasi kuartil jurnal, setiap kuartil (Q1, Q2, Q3, dan Q4) berfungsi sebagai kelas yang berbeda. Algoritma machine learning seperti Support Vector Machine (SVM), Random Forest, atau Neural Networks dapat digunakan untuk mengembangkan model klasifikasi yang akurat.

3. Contoh Praktis

Misalkan kita ingin mengklasifikasikan jurnal dalam bidang ilmu komputer. Kita mengumpulkan data tentang 100 jurnal, termasuk faktor dampak, jumlah sitasi, dan kategori. Setelah melalui tahap pra-pemrosesan, kita menggunakan Random Forest sebagai model klasifikasi.

Setelah pelatihan, model menunjukkan akurasi 85% dalam mengklasifikasikan kuartil. Ini berarti 85 dari 100 jurnal diklasifikasikan dengan benar ke dalam kuartil masing-masing. Misalnya, jurnal dengan faktor dampak tinggi dan banyak sitasi dapat dikategorikan ke dalam Q1, sementara jurnal dengan faktor dampak rendah mungkin masuk ke Q4.

4. Langkah-langkah Klasifikasi Kuartil Jurnal

Berikut adalah langkah-langkah dalam klasifikasi kuartil jurnal:

a. Pengumpulan Data

Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang relevan dari jurnal ilmiah. Data ini dapat mencakup informasi tentang faktor dampak, jumlah publikasi, jumlah sitasi, dan kategori disiplin ilmu. Data ini biasanya diperoleh dari basis data akademis seperti Scopus, Web of Science, atau Google Scholar.

b. Pra-pemrosesan Data

Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah pra-pemrosesan. Ini melibatkan pembersihan data untuk menghapus entri yang tidak valid, mengatasi nilai yang hilang, dan menstandardisasi format data. Selain itu, fitur-fitur yang relevan untuk klasifikasi perlu diekstraksi.

c. Pemilihan Model

Setelah data siap, langkah berikutnya adalah memilih model machine learning yang sesuai. Model-model seperti Decision Trees, Random Forest, atau Logistic Regression dapat digunakan untuk klasifikasi. Pemilihan model dapat dilakukan berdasarkan performa sebelumnya pada dataset yang serupa.

d. Pelatihan Model

Model yang dipilih dilatih menggunakan dataset yang telah dipra-pemrosesan. Proses ini melibatkan pembagian data menjadi set pelatihan dan set pengujian untuk memastikan bahwa model dapat generalisasi dengan baik.

e. Evaluasi Model

Setelah model dilatih, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi kinerjanya menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Evaluasi ini penting untuk memastikan bahwa model mampu mengklasifikasikan kuartil dengan akurat.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

5. Manfaat Klasifikasi Kuartil Jurnal dengan Data Science

Ada beberapa manfaat yang dapat diambil jika ingin melakukan klasifikasi kuartil jurnal menggunakan bantuan data science. Berikut adalah manfaatnya:

• Evaluasi Kualitas: Memberikan gambaran yang jelas tentang kualitas jurnal dan membantu peneliti memilih tempat untuk publikasi.

• Perencanaan Strategis: Membantu institusi dalam perencanaan strategis penelitian dan publikasi.

• Pengambilan Keputusan: Memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih baik oleh peneliti dan lembaga pendidikan dalam pengalokasian sumber daya.

Klasifikasi kuartil jurnal bereputasi menggunakan multi class categorization merupakan aplikasi penting dari Data Science dalam dunia akademis. Dengan menggunakan teknik machine learning, kita dapat mengklasifikasikan jurnal secara efisien dan akurat, memberikan wawasan yang berharga bagi peneliti dan institusi. Keberhasilan pendekatan ini tidak hanya terletak pada akurasi klasifikasi, tetapi juga pada kemampuannya untuk membantu meningkatkan kualitas dan relevansi penelitian ilmiah.

Jadilah bagian dari revolusi data yang sedang berlangsung! Yuk, bersiaplah untuk mengubah dunia melalui kekuatan Data Science. Daftar sekarang dan mulailah belajar hari ini! Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Sahabat DQ juga bisa gali potensi dari materi Machine Learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!

Penulis: Reyvan Maulid