Clustering Data Bibliografi menggunakan Algoritma DBSCAN dengan Author Matching Classifier Berbasis Deep Neural Network

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Ricy Firnando
Siti Nurmaini
Sukemi
Firdaus
Muhammad Naufal Rachmatullah

Abstract

Ambiguitas nama penulis atau author name ambiguity sering kali menjadi masalah yang dapat mempengaruhi kualitas layanan database bibliografi. Untuk mengatasi masalah ambiguitas nama penulis maka diciptakanlah disambiguasi nama penulis atau author name disambiguation. Metode yang digunakan dalam author name disambiguation umumnya menangani masalah ambiguitas nama penulis dengan pendekatan author matching, classification, dan clustering. Beberapa penelitian menggabungkan beberapa pendekatan seperti menggunakan author matching classifier berbasis algoritma random forest untuk pairwise classification dan algoritma DBSCAN sebagai algoritma clustering namun masih belum mendapatkan hasil atau performa yang optimal. Pada penelitian ini dibangun sebuah model author matching classifier berbasis deep neural network yang kemudian diimplementasikan dalam algoritma clustering DBSCAN. Berdasarkan percobaan yang dilakukan menggunakan dataset The Giles, model author matching cassifier berbasis deep neural network yang kami usulkan dapat menghasilkan performa sebesar 95.99% untuk pairwise classification dan 97.23% untuk clustering.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##

How to Cite
Firnando, R., Nurmaini, S., Sukemi, Firdaus, & Rachmatullah, M. N. (2022). Clustering Data Bibliografi menggunakan Algoritma DBSCAN dengan Author Matching Classifier Berbasis Deep Neural Network. JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal), 14(2), 2868–2876. https://doi.org/10.18495/jsi.v14i2.90