Pengelompokan Pengguna Situs Web BPS Melalui Teknik Bibliometric dan Analisis Korespondensi
DOI:
https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v10i1.200Abstract
Salah satu upaya pemenuhan program percepatan (quick wins) terhadap produk BPS yang benar-benar dapat menyentuh kebutuhan para pengguna data adalah dengan melakukan segmentasi terhadap pengguna data. Segmentasi terhadap pengguna situs web BPS sebagai salah satu bentuk segmentasi terhadap pengguna data, sesuai program percepatan. Ukuran data pengguna web sangat besar dan berupa data teks sehingga tidak dapat langsung dianalisis melalui aplikasi statistik yang tersedia, maka perlu dilakukan suatu teknik untuk data pengguna web dengan menggunakan teknik bibliometric. Teknik tersebut mengubah data teks menjadi format numerik, selanjutnya dibuat menjadi matriks distribusi frekuensi. Matriks digunakan pada analisis korespondensi untuk pengelompokkan pengguna situs web. Hasil dari analisis pengguna situs web BPS yang diwakili oleh alamat IP dapat dikelompokkan dengan halaman yang diakses berdasarkan asal negara, sehingga didapatkan segmentasi pengguna data situs web BPS antara negara dan halaman yang diakses.
Downloads
References
Bjorneborn and Ingwersen. 2004. Toward a Basic Framework for Webometrics. E-Journal on-line Melalui http://www.interscience.wiley.com/cgi-bin/abstract/109594194/ABSTRACT
BPS. 2011. Laporan Reformasi Birokrasi Badan Pusat Statistik. Jakarta: BPS.
Cox, et al. 2001. Multidimensional Scalling (Second Ed.). New York: CRC Press LCC. E-book.
Greenacre, J. 1984. Theory and Application of Correspondence Analysis. London: Academic Press. E-book.
Izenman, A.J. 2008. Modern Multivariate Statistical Techniques. New York: Springer. E-book.
Khodra, M.L. 2003. Text Mining Kategori Teks Naive Bayes. E-Journal on-line Melalui http://kur2003.if.itb.ac.id/file/TextMiningKlasifikasiNB.pdf
Nicholson, S. 2006. The Basis for Bibliomining: Frameworks for Bringing Together Usage-Based Data Mining and Bibliometrics through Data Warehousing in Digital Library Services. E-Journal on-line Melalui http://arizona.openrepository.com/arizona/bitstream/10150/106175/1/ni-cholson2.pdf
Santoso, B. 2007. Data Mining Teknis Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Graha Ilmu.
Srivastava, et al. 2000. Web Usage Mining: Discovery and Applications of Usage Patterns from Web Data. E-Journal on-line Melalui http://nlp.uned.es/WebMining/Tema5.Uso/srivastava2000.pdf
Supriyadi, Y. 2011. Aplikasi Teknik Bibliometric pada Analisis Data Paten. Seminar Statistik Nasional 2011.
Tarapanoff, K, et al. 2001. Intellegence Obtained by Applying Data Mining to a Database of French Theses on The Subject of Brazil . Information Research, Vol. 7 No. 1, October 2001.
Thelwall, M. 2007. Bibliometrics to Webometrics. E-Journal on-line Melalui http:// www.scit.wlv.ac.uk/ ~cm1993/ papers/ JIS-0642-v4-Bibliometrics-to- Webometrics.pdf
Thelwall, M. 2009. Introduction to Webometrics: Quantitative Web Research for the Social Sciences. E-Journal on-line Melalui http://www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S001-76ED1V01Y200903ICR004
Web Mining. Melalui http://en.wikipedia.org/wiki/Web_mining
Xu, et al. 2011. Web Mining and Social Networking. New York: Springer. E-book.
