Mid Map pemahaman topik penelitan beserta kiat-kiat menyusun latar belakang masalah

Metode Penelitian Tahap Mind Map beserta Kiat-kiat menyusun latar belakang masalah

I. Mind Map untuk Memahami Topik Penelitian

Memahami secara komprehensif topik penelitian, itu adalah hal penting yang biasanya di lupakan mahasiswa ketika melakukan penelitan. Hal itu akan menyebabkan peneliti mengalami kesulitan dalam mencari masalah dalam penelitannya, dan akhirnya mengalami kegagalan dalam menyusun proposal penelitian yang baik, serta mahasiswa akan belepotan dan gagal dalam menjawab pertanyaan sederhana tentang topik penelitiannya.

Mid Map di buat oleh Tony Buzan pada tahun 1974, Mid Map didasarkan pada cara kerja otak kita menyimpan informasi. Pada hasil penelitian menunjukan bahwa, otak kita menyimpan informasi kedalam sel-sel dalam bentuk cabang-cabang, dan bentuknya akan terlihat seperti bentuk pohon dengan cabang dan rantingnya. Mid Map akan sangat membantu kita dalam memahami suatu hal kompleks degna satu gambar yang divergen, dan membentuk cabang dan ranting dalam bentuk hirarki, membantu secara alami dan perlahan membuat peta pemikiran tentang suatu hal.

Contoh software yang dapat di gunakan untuk membuat Mid Map antaralain freeMid dan Xmid yang berlisensi open source.

Jika kalian menggunakan software Xmind, kalian dapat menjelaskan penelitian kalian dalam bentuk gambar dan icon contoh

Dari gambar di atas, kalian dapat mendetailkan masing-masing sub tema yang kalian sajikan.

Dan apabila ada bagian yang memerlukan penjelasan lebih banyak, kalian dapat menambahkan catatan atau notes. Dalam software XMind menyediakan fitur notes, dan memberi icon sepetri gambar di bawah ini

Dengan menyusun Mind Map tentang topik penelitian yang kita minati, pemahaman kita akan lebih komprehensif, peta pengeahuan juga tergambar dalam bentuk gambar yang mudah dipahami. Kita juga memahami di mana posisi penelitian kita, serta kita dapat menjelaskan bila ada pertanyaan tentang topik masalah kita dengan lugas, serta dengan literatur yang berhubungan. Metode Mind Map juga dapat kita gunakan ketika kita membuat draft untuk menulis paper, membuat bahan presentasi, dan juga ketika kita ingin membuat outline dati thesis yang akan kita tulis.

KIAT MENYUSUN ALUR LATAR BELAKANG MASALAH PENELITIAN

Kiat 1 : Pahami Dua Gaya REASEARCH di Bidang Computing

Secara umum gaya penelitin terbagi dua yaitu gaya Computer Science (CS) dan gaya Information Systems (IS). CS yang memiliki karakteristik penelitin dan isu yang berhubungan dengan core technology dan perbikan metode (method improvement). Sedangkan gaya penelitian IS cenderung lebih ke arah isu teknologi dan sosial, diantaranya dapat mengukur dan menganalisa kesuksesan penerapan teknologi dan informasi.

Kiat 2 : Menjawab Semu Pertanyaan WHY di Judul

untuk menjawab pertanyaan MENGAPA (WHY) kita dapat menggunakan latar belakang untuk menjawabnya, itu akan mempermudah penjelasan. Contohnya kita akan mengambulil judul Prediksi Produksi Padi dengan menggunakan Support Vector Machine berbasis Particle

Swarm Optimization, maka latar belakang masalah harus bisa menjawab pertanyaan :

1. mengapa padi?

2. mengapa prediksi produksi padi?

3. mengapa support vector machine?

4. mengapa particle swarm optimization?

Cara menguraikan jawaban dari pertanyaan di atas, akan di sajikan dalam contoh latar belakang masalah di bawah.

KIAT 3: POLA ALUR DAN POKOK PIKIRAN PARAGRAF

Merangkum penelitian dengan komprehensif adalah kunci dari keberhasilan menyusun latar belakng kita. Degan hanya membaca latar belakang masalah, orang awam akan langsung dapat memahaminya bila tulisan yang kita sajikan tersaji dengan baik. Untuk bisa mencapai itu kita di haruskan untuk mengikuti 6 pola alur :

1.obyek penelitian (O)

2. metode-metode yang ada (M)

3. kelebihan dan kelemahan metode yang ada (KK)

4. masalah pada metode yang dipilih (MASA)

5. solusi perbaikan metode (SOL)

6. rangkuman tujuan penelitian (TU)

Dapat kita singkat (OMKKMASASOLTU) agar kita lebih mudah untuk mengingatnya.

KIAT 4: BELAJAR MENULIS DENGAN ATM

Dengan cara ATM (Amati-Tiru-Modifikasi) itu adalah cara cepat kita mahir menulis paper ilmiah dan tesis. Dengan banyak membaca paper, kita dapat melihat bagaimana peneliti menukiskan hasil penelitan mereka, kita dapat meniru alurnya, dan memodifikasi di tulisan kita.

Berikut adalah contoh latar belakang masalah :

Prediksi Produksi Padi dengan menggunakan Support Vector Machine berbasis

Particle Swarm Optimization

Latar belakang masalah

Padi adalah komoditas yang penting di china, karena tingkat produksinya tinggi (FAO

Report, 2009) (1. mengapa padi?). Produksi padi perlu diprediksi dengan akurat, karena

hasil prediksi yang akurat sangat penting untuk membuat kebijakan nasional (Traill,

2008) (2. mengapa prediksi produksi padi?). [1. obyek penelitian]

Metode prediksi rentet waktu seperti Support Vector Machine (SVM) (Yongsheng,

2008), Neural Network (NN) (Tseng, 2007) dan Grey Model (GM) (Wu, 2007)

diusulkan oleh banyak peneliti (Huifei, 2009) untuk prediksi produksi padi. [2.

metode-metode yang ada]

NN memiliki kelebihan pada prediksi nonlinear, kuat di parallel processing dan

kemampuan untuk mentoleransi kesalahan, tapi memiliki kelemahan pada perlunya datatraining yang besar, over-fitting, lambatnya konvergensi, dan sifatnya yang local

optimum (Rosario, 2007). GM punya kelebihan di tingginya akurasi prediksi meskipun

menggunakan data yang sedikit, akan tetapi GM memiliki kelemahan pada prediksi data

yang sifatnya naik turun secara fluktuatif seperti pada data produksi padi (Wu, 2007).

[3. kelebihan dan kelemahan metode yang ada]

SVM dapat memecahkan masalah NN dan GM, yaitu over-fitting, lambatnya

konvergensi, dan sedikitnya data training (Vapnik, 2005), yang mana ini tepat untuk

karakteristik data produksi padi pada penelitian ini (3. mengapa support vector

machine?). Tetapi SVM memiliki kelemahan pada sulitnya pemilihan parameter SVM

yang optimal (Coussement, 2008). [4. masalah pada metode yang dipilih]

Particle Swarm Optimization (PSO) adalah metode optimisasi yang terbukti efektif

digunakan untuk memecahkan masalah optimisasi multidimensi dan multiparameter

pada pembelajaran pada machine learning seperti di NN, SVM, dan classifier lain

(Brits, 2009) (4. mengapa particle swarm optimization?). [5. solusi perbaikan metode]

Pada penelitian ini PSO akan diterapkan untuk pemilihan parameter SVM yang sesuai

dan optimal, sehingga hasil prediksi lebih akurat. [6. rangkuman tujuan penelitian]

KIAT 5: RUMUSAN MASALAH DAN TUJUAN PENELITIAN

Contoh di atas adalah contoh latar belakang yang baik, masalahdan tujuan sudah pasti dapat kita rangkum dengan baik. Di negara kita (Indonesia) masalah penelitian biasanya di rangkumkan dengan format identifikasi masalah (problem statement) dan rumusan masalah (research question).

Kita bisa rangkumkan masalah dan tujuan penelitian sebagai berikut :

Masalah Penelitian (Problem Statement atau Research Problem):

Algoritma yang di gunakan adalah algoritma SVM, algoritma SVM sangat baik untuk prediksi rentet waktu, dapat memecahkan masalah over-fitting, lambatnya konvergensi, dan sedikitnya data training. Algoritma SVM tentunya memiliki kelamahan yaitu pada sulitnya pemilihan parameter yang optimal karena dilakukan dengan trial and error, sehingga tingkat keakurasian prediksinya menjadi rendah.

Pertanyaan Penelitian (Research Question):

Alternatif research question lain yang bisa digunakan adalah seperti di bawah:

• Bagaimana peningkatan akurasi SVM apabila PSO diterapkan pada proses

pemilihan parameter yang optimal?

• Bagaimana pengaruh penerapan PSO pada pemilihan parameter yang optimal

pada akurasi metode SVM?

Tujuan Penelitian (Research Objective):

Menerapkan PSO untuk pemilihan parameter yang optimal dari SVM, sehingga dapat meningkatkan tingkat keakurasuan hasil prediksi.

(PSO) adalah metode optimisasi yang terbukti efektif

digunakan untuk memecahkan masalah optimisasi multidimensi dan multiparameter

pada pembelajaran pada machine learning seperti di NN, SVM, dan classifier lain

Metode Penelitian

II. TAHAP PENELITIAN UNTUK MAHASISWA GALAU

1. MENENTUKAN BIDANG GARAPAN (Research Field)

Dari research yang pernah saya baca, dari sebagian mahasiswa TI semester akhir masih banyak di antaranya yang masih bingung untuk menentukan minant dan bidang garapan mana yang akan mereka geluti untuk memulai penelitian. Salah satu mata kuliah di semester 4-5 saya sudah di tuntut untuk menentukan minat dan ketertariakan saya untuk memulai penelitian, cara lain untuk memulai adalah dengan melihat journal ilmiah dan mencari cari refrensi-refrensi yang cocok dengan minat. Contohnya dari beberapa bidang garapan di disiplin ilmu computing adalah : Software Engineering, Data Mining, Image Processing, Soft computing, dsb. Sekarang yang penting segera tentukan mana bidang garapan anda.

Sebagai contoh, saya memutuskan bahwa ketertariakan saya adalah pada bidang software engineering. Saya lanjutkan gerakan saya ke tahap selanjutnya, menentukan topik penelitian saya.

2. TENTUKAN TOPIK PENELITIAN KITA

Cara termudah untuk menentukan topik adalah dengan banyak membaca buku, paper, artikel yang berjudul “research trends on” dan di ikuti nama bidang garapan yang kita pilih. Contoh gunakan kombinasi keyword “research trends on software engineering”, dari banyaknya paper yang kita baca dai situ kita akan mengetahui tren penelitian di bidang yang kita garap apa saja. Beberapa contoh paper tentang research trend di biadang software engineering:

• Shafay Shamail and Malik Jahan Khan, Research Trends in Software Engineering, 2008
• Kitchenham et al., Systematic Literature Reviews in Software Engineering, Information and
  Software Technology 51 (2009)

saya lanjutkan gerakan saya ke tahap selanjutnya yaitu, menentukan masalah topik penelitian yang saya pilih.

3. TENTUKAN MASALAH PENELITIAN KITA (RESEARCH PROBLEMS)

Setelah menemukan topik atau tema penelitian, kita masuk lebih dalam untuk menemukan masalah penelitian yang ingin kita bahas dari topik penelitian tersebut. Dan ini tahapan yang paling sulit dalam penelitian, dan akan memakan waktu yang lumayan lama, tetapi kalau masalah penelitian sudah ketemu, alur penelitan akan terlihat. Bagaimana cara menentukan masalah penelitian adalah dengan banayak membaca paper dan journal yang berhubungan dengan bidang yang di minati, paper di journal ada dua jenis. Jenis yang pertama adalah “review paper”, yang membahas review atau survey topik penelitan dan jenis yang ke dua adalah “technical paper”, jenis ini membahas tentang aspek teknis dari perbaikan metode/algoritma beserta hasil eksperimen dan evaluasi yang telah dilakukan. Banyak membaca paper akan sangat membantu kita dalam memahami topik penelitan kita secara komprehensif dan mendalam.

4. RANGKUMKAN METODE-METODE YANG ADA (STATE-OF-THE-ART METHODS)

Pelajari semua penelitan yang tujuannya memecahkan masalah yang sama dengan topik yang kita lakukan, pahami metode/algoritma untuk memecahkan masalah penelitan kita dari paper yang sudah pernah kita baca. Ini saya sebut dengan exiting methods (metode-metode yang ada).

5. TENTUKAN METODE YANG KITA USULKAN (PROPOSED METHOD)

ini adalah kekuatan dari penelitian kita. Kita harus bisa menentukan, membangun dan mengusulkan suatu metid/model, yang kita harapkan pastinya lebih baik dengan metode yang ada saat ini. Reference metode harus melandasi metode yang kita usulkan, dan buktikan secara sistematis secara empiris dengan hasil eksperimen dan perbandingan metod yang sudah ada saat ini. Metode yang kita usulkan tidak harus baru, bisa saja dari metod yang paling terakhir muncul/terbaru kemudian kita tambahakan suatu algoritma, koefisien, formula, dsb, yang akhirnya kita bandingkan dengan metode original, dengan metode yang sudah mengalami penambahan. Apakah (lebih cepat, lebih akurat, lebih konsisten, dsb), penambahan yang kita lakukan pada akhirnya dapat membuat pemecahan masalah menjadi lebih baik, disebut dengan kontribusi penelitian (contribution).

Setelah yakin dengan metode yang kita usulkan dan harus dilandasi secara kokoh oleh literatur terkini, kita susun Research Questions (RQ) dan Research Objective (RO) dari penelitian kita.

II. TAHAP PENELITIAN DENGAN FOKUS PERBAIKAN METODE-METODE

1. Pilih satu metode atau algoritma yang menarik

Dari dunia perkuliahan yang kita ikuti, pasti banyak berbagai algoritma, di bidang penelitian yang kita minati. Dari algoritma-algoritma yang sudah pernah kita pelajari, kita bisa meresearch paper-paper obyek penelitian yang dapat di jadikan pedoman utam dalam topik yang kita dalami.

2. Cari paper-paper journal yang melakukan perbaikan metode

Teknik mencari paper atau journal bisa dengan fasilitas advanced search hanya untuk pencarian title dari paper. Dengan memasukan nama algoritma yang kita pilih, bila kita melakukan pencarian di sciencedirect.com, maka pilih advance search dan masukan keyword judul dari paper yang kita pilih.

hasil pencarian seperti gambar di bawah ini. Paper-paper penelitian genetic algoritma, tidak hanya memanfaatkan untuk suatu keperluan, juga melakukan improvement (perbaikan) dari sisi genetic algorithm, tergantung masalah penelitan yang kita dalami.

90% paper ilmiah di dunia ini adalah buruk, dan hanya 10% saja yang benar-benar bisa

dipercaya

3. Tentukan masalah penelitan kita

Dengan menggunakan aplikasi mendeley supaya dapat kita manage dengan mudah, dengan masukan paper yang telah kita download, pahami apa yang diangkat menjadi masalah penelitian dari paper-paper yang kita download. Langkah berikutnya, kita tinggal memilah lagi masalah yang menarik bagi kita, dan banyak di bahas oleh para peneliti.

4. Pelajari dan pahami algoritma yang kita pilih

Usahakan kalian menguasai algoritma yang kalian dalami dalam masalah ini, dan coba mengambil satu atau dua study kasus agar pemahaman yang kalian pahami lebih sempurna. Kemudian cek kembali, apakah masalah dalam penelitian kalan benar-benar terjadi secara nyata ketika kita menjalankan kembali algoritma tersebut untuk sebuah study kasus. Apabila mengalami kegagalan dalam formula dari algoritma. Kalian bisa mencari kembali refrensi dari google.

5. Pikirkan ide dan solusi kita untuk menyelesaikan masalah itu (proposed method)

Proses ini yang paling sulit dari penelitian kita. Ini yang di sebut dengan method improvement. Biasanya ide-ide untuk menemukan sebuah method baru terinspirasi dari peneliti lain, tetapi dengan alur yang berbeda dengna menambahkan suatu koefisien, dengan membangun beberapa metode yang diusulkan oleh peneliti lain.