Framework merupakan sebuah kerangka kerja yang dibuat untuk memudahkan kinerja dalam pembangunan sebuah web. Dengan framework, sistem web yang dibangun akan menjadi lebih tersusun dan terstruktur rapi. Sekarang ini banyak framework yang dikembangkan dalam membangun sebuah web. Paper ini menyediakan sebuah tinjauan literatur sistematis dari berbagai penelitian yang telah membahas tentang pengaruh framework khusus dalam pengembangan dan pembuatan web. Penelitian ini menggunakan 2 (dua) digital library, yaitu Science Direct dan IEEE Xplore serta melakukan penyaringan untuk mendapatkan publikasi artikel ilmiah mulai 2010 sampai 2018 yang membahas tentang pengaruh penggunaan framework khusus terhadap pengembangan dan pembuatan web. Artikel ilmiah yang terpilih kemudian dianalisis sesuai dengan research question yang dibuat. Hasilnya, penelitian ini menggolongkan beberapa artikel berdasar area pengembangan dan peningkatan yang dihasilkan, dimana kebanyakan artikel berfokus pada pemberian rekomendasi dalam pengembangan web dengan pemilihan framework dan framework yang dipakai untuk proses testing.
Pengelompokkan peneliti seringkali menggunakan informasi tekstual yang terdapat pada artikel ilmiah peneliti, contohnya judul, abstrak, dan kata kunci sehingga menghasilkan kelompok peneliti dengan kemiripan informasi tekstual pada artikel ilmiah mereka. Pengelompokkan peneliti juga seringkali menggunakan jumlah publikasi dan sitasi sehingga menghasilkan kelompok peneliti yang memiliki jumlah publikasi dan sitasi yang cenderung sama. Berdasarkaan kedua metode di atas, penelitian ini mencoba untuk menganalisis penggunaan topik artikel ilmiah pada proses ekstraksi fitur produktivitas. Fitur ini merupakan fitur yang didapatkan melalui penghitungan kinerja peneliti berdasarkan jumlah publikasi dan sitasi. Hasil ekstraksi fitur akan digunakan untuk klasterisasi peneliti menggunakan metode K-Means++. Sebelum data peneliti diklasterisasi, terlebih dahulu data peneliti dianalisis untuk menghilangkan kemungkinan adanya outlier. Evaluasi hasil klaster dilakukan dengan mempertimbangkan nilai Sum Squared Error dan Silhouette. Hasilnya, klaster optimal didapatkan dengan nilai K sama dengan 8 dan nilai silhouette sama dengan 0.15396. Kemudian, hasil klaster dianalisis untuk dapat memberikan label terhadap masing-masing klaster dengan mempertimbangkan topik artikel ilmiah, jumlah publikasi dan jumlah sitasi.
The opinion features can be used to improve the quality of product recommendations. There are some previous researches that try to compare products using opinion features. They compare products using the weight of the most important features. However, that kind of approach is less effective because does not consider other features that has similar meaning in the weight counting. In this paper, we proposed new strategy that interpolates important features using synonym and Jaccard similarity for automatic product comparison. There are two main processes: get the synonym of the extracted features and count the similarity of product. The result from the experiment shows that this new strategy can get the accuracy up to 90%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.