Sistem Informasi Penelitian Dan Publikasi Fakultas Ilmu Komputer Berbasis Data Analitik
Suradi Suradi(1*); Dedy Atmajaya(2); Herdianti Darwis(3);
(1) Universitas Muslim Indonesia
(2) Universitas Muslim Indonesia
(3) Universitas Muslim Indonesia
(*) Corresponding Author
AbstractPenelitian dan publikasi ilmiah merupakan indikator penting dalam menilai kualitas dan reputasi perguruan tinggi, namun Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muslim Indonesia (FIKOM UMI) belum memiliki sistem informasi yang mampu menyajikan analisis tren serta prediksi publikasi dan sitasi secara terintegrasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi penelitian dan publikasi berbasis data analitik serta membandingkan performa metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Long Short-Term Memory (LSTM) dalam peramalan deret waktu. Data yang digunakan merupakan data sekunder periode 2017–2025 sebanyak 360 data, dengan tahapan preprocessing, agregasi data tahunan, normalisasi, pembentukan data sekuens, serta pembagian data latih dan data uji (80:20). Evaluasi model dilakukan menggunakan RMSE, MAE, dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LSTM memiliki performa lebih baik dibandingkan ARIMA, dengan nilai RMSE 43,16, MAE 40,22, dan MAPE 74,15% pada prediksi publikasi, lebih rendah dibandingkan ARIMA (RMSE 48,71, MAE 46,50, MAPE 84,32%). Pada prediksi sitasi, LSTM juga lebih unggul dengan RMSE 252,44, MAE 250,23, dan MAPE 529,86%, dibandingkan ARIMA (RMSE 288,31, MAE 286,42, MAPE 600,42%). Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu menyajikan tren serta prediksi yang dapat mendukung pengambilan keputusan strategis dalam meningkatkan kualitas penelitian dan publikasi
Keywordsdata analitik; ARIMA; LSTM; peramalan; publikasi
|
Full Text:XML |
Article MetricsAbstract view: 0 timesXML view: 0 times |
Digital Object Identifier https://doi.org/10.33096/linier.v3i2.3641
|
Cite |
References
UNESCO, Global education monitoring report summary, 2023: technology in education: a tool on whose terms? 2023. doi: 10.54676/qlsh1981.
H. Park and H. W. Park, “Research evaluation of Asian countries using altmetrics: comparing South Korea, Japan, Taiwan, Singapore, and China,” Scientometrics, vol. 117, no. 2, pp. 771–788, 2018, doi: 10.1007/s11192-018-2884-6.
L. Yang and M. Li, “Historical development and global standings: Charting the cartography of humanities and social sciences research in East Asia,” Quantitative Science Studies, vol. 6, pp. 421–444, 2025, doi: 10.1162/qss_a_00356.
T. Tupan, “Analisis Bibliometrik Publikasi Penelitian Kearsipan di Indonesia Berbasis Data Scopus,” Media Pustakawan, vol. 30, no. 3, pp. 224–234, 2023, doi: 10.37014/medpus.v30i3.4964.
D. Fabiyanto and Y. Rianto, “Performance Evaluation of Multiple Machine Learning Models for Wine Quality Prediction Evaluasi Kinerja Multiple Model Machine Learning untuk Prediksi Kualitas Wine,” Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, vol. 21, no. 2, pp. 209–223, 2024, doi: 10.31515/telematika.v21i2.
B. Setiaji and P. A. Pramudho, “Pemanfaatan Teknologi Informasi Berbasis Data dan Jurnal Untuk Rekomendasi Kebijakan Bidang Kesehatan,” Healthy : Jurnal Inovasi Riset Ilmu Kesehatan, vol. 1, pp. 166–175, Nov. 2022, doi: 10.51878/healthy.v1i3.1649.
D. G. Taslim and I. M. Murwantara, “Comparative analysis of ARIMA and LSTM for predicting fluctuating time series data,” Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, vol. 13, no. 3, pp. 1943–1951, 2024, doi: 10.11591/eei.v13i3.6034.
T. Handayani, Y. Rochwulaningsih, and S. T. Sulistiyono, “Pengembangan Sistem Informasi Penelitian menuju World Class University: Kasus di Universitas Diponegoro Tahun 2015-2024,” Lentera Pustaka: Jurnal Kajian Ilmu Perpustakaan, Informasi dan Kearsipan, vol. 10, no. 2, pp. 198–212, 2024, doi: 10.14710/lenpust.v10i2.68452.
D. Anggrahini, N. Kurniati, A. D. Prasanto, and M. A. Yaqin, “Implementasi Data Analitik Untuk Penentuan Jadwal Pemeliharaan Mesin Pada Perusahaan Manufaktur Kontinu Skala Besar,” Sisfo, vol. 09, no. 03, pp. 21–28, 2020, doi: 10.24089/j.sisfo.2020.05.003.
Rismaninda Putri Dwi Prasetya, R. N. Azizah, J. B. W. Halwa, R. H. Nugroho, and I. R. Kusumasari, “Implementasi Penggunaan Data Analytics untuk Mengoptimalkan Pengambilan Keputusan Bisnis di Era Digital,” Jurnal Bisnis dan Komunikasi Digital, vol. 2, no. 2, p. 12, 2024, doi: 10.47134/jbkd.v2i2.3459.
M. F. Rizkilloh and S. Widiyanesti, “Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM),” Jurnal RESTI, vol. 6, no. 1, pp. 25–31, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3630.
Sumita Wardani, Saidan Sany Lubis, and Rico Wijaya Dewantoro, “Analisis Big Data untuk Prediksi Permintaan Produk dalam E-commerce,” Jurnal Penelitian Teknologi Informasi dan Sains, vol. 3, no. 1, pp. 74–81, 2025, doi: 10.54066/jptis.v3i1.3066.
D. Setyawan and A. Suradi, “Implementasi Web Service Dan Analisis Kinerja Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Diabetes Mellitus,” Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 2, p. 701, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i2.1584.
A. Novanto, D. Indra, and W. Astuti, “Analisis Pre-processing Sentimen Terhadap Komentar Layanan Indihome Pada Twitter,” Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam, vol. 5, no. 1, pp. 30–36, Feb. 2024, doi: 10.33096/busiti.v5i1.2066.
Miraati Laia, “Analisis Kinerja Algoritma K-Nearest Neighbor Imputation (KNNI) Untuk Missing Value Pada Klasifikasi Data Mining,” Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering, vol. 2, no. 3, pp. 92–98, 2023, doi: 10.47065/jieee.v2i3.891.
S. Y. Kurniawan, “Klasifikasi Kelayakan Air Minum Dengan Backpropagation Neural Network Berbasis Penganganan Missing Value dan Normalisasi,” Journal of Information System Research, vol. 6, no. 1, pp. 87–95, 2024, doi: DOI 10.47065/josh.v6i1.5871.
A. Pramita, Nur Kholisoh, and Rohil Agatha Lusia, “Prediksi Emisi Gas Rumah Kaca Pada Sektor Energi Di Indonesia Menggunakan Model Arima,” Fraction: Jurnal Teori dan Terapan Matematika, vol. 3, no. 2, pp. 63–70, 2023, doi: 10.33019/fraction.v3i2.47.
Y. I. Sulistya et al., “Prediction and Analysis of Rice Production and Yields Using Ensemble Learning Techniques,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 16, no. 2, pp. 115–124, Aug. 2024, doi: 10.33096/ilkom.v16i2.1948.115-124.
D. Perdana and A. Muklason, “Machine Learning untuk Peramalan Kualitas Indeks Standar Pencemar Udara DKI Jakarta dengan Metode Hibrid ARIMAX-LSTM,” ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics, vol. 5, no. 3, pp. 209–222, 2023, doi: 10.28926/ilkomnika.v5i3.588.
I. Pence, K. Kumaş, M. C. Siseci, and A. Akyüz, “Modeling of energy and emissions from animal manure using machine learning methods: the case of the Western Mediterranean Region, Turkey,” Environmental Science and Pollution Research, vol. 30, no. 9, pp. 22631–22652, 2023, doi: 10.1007/s11356-022-23780-5.
H. N. Bhandari, B. Rimal, N. R. Pokhrel, R. Rimal, K. R. Dahal, and R. K. C. Khatri, “Predicting stock market index using LSTM,” Machine Learning with Applications, vol. 9, no. May, p. 100320, 2022, doi: 10.1016/j.mlwa.2022.100320.
S. Sudriyanto, M. Faid, K. Malik, and A. Supriadi, “Evaluasi Model Jaringan Saraf Tiruan Berbasis LSTM dalam Memprediksi Fluktuasi Harga Bitcoin,” Jurnal Advanced Research Informatika, vol. 2, no. 2, pp. 15–22, 2024, doi: 10.24929/jars.v2i2.3398.
A. Primawati, I. S. Sitanggang, A. Annisa, and D. A. Astuti, “Perbandingan Kinerja LSTM dan Prophet untuk Prediksi Deret Waktu (Studi Kasus Produksi Susu Sapi Harian),” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 9, no. 3, p. 428, 2023, doi: 10.26418/jp.v9i3.72031.
W. N. H. F. W. Zurey, S. Ismail, and A. Mustapha, “Forecasting accuracy: A comparative study between artificial neural network and autoregressive model for streamflow,” IAES International Journal of Artificial Intelligence, vol. 9, no. 3, pp. 464–472, 2020, doi: 10.11591/ijai.v9.i3.pp464-472.
D. Zuo, L. Shao, B. Chen, J. Tan, and J. Yang, “Case Studies in Construction Materials Pavement damage detection and evaluation based on UAV image and improved AHP,” Case Studies in Construction Materials, vol. 22, no. September 2024, p. e04169, 2025, doi: 10.1016/j.cscm.2024.e04169.
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2026 Suradi Suradi, Dedy Atmajaya, Herdianti Darwis
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Linier: Literatur Informatika dan Komputer indexed by
ISSN 3063-2218
Published by Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia
Website : https://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/LINIER/
Email : linier@umi.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0