Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Journal SINTA 2

Kombinasi Analisis Bibliometrik dengan Latent Dirichlet Allocation sebagai Pemodelan Topik Cashless Society

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 12 No. 2 (2025) · pp. 331–338

DOI
10.25126/jtiik.2012129244
ISSN
2528-6579, 2355-7699
Published
2025-04-24
Publisher
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Language
id
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

Indonesian

Era digitalisasi dan komputasi telah dimulai, ditandai dengan munculnya teknologi digital yang merasuk ke berbagai aspek kehidupan, sementara data juga terus berkembang menjadi big data. Setelah era covid 19, metode pembayaran non-tunai berkembang sangat pesat, sehingga banyak penelitian mengenai cashless society. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan topik-topik yang berkaitan dengan cashless society untuk mendapatkan variabel dan indikator yang terkait dengan menggunakan analisis bibliometrik dan latent dirichlet allocation. Data penelitian ini berasal dari artikel publikasi ilmiah dan hasil web scrapping di twitter yang bertemakan cashless society. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 5 variabel dan 21 indikator yang berhubungan dengan cashless society. Abstract The era of digitalization and computing has begun, marked by the emergence of digital technology which permeates various aspects of life, while data also continues to develop into big data. After the covid 19 era, non-cash payment methods developed very rapidly, so there were many studies on the cashless society. The purpose of this research is to model topics related to the cashless society to obtain related variables and indicators using bibliometric analysis and latent dirichlet allocation. This research data comes from scientific publication articles and web scrapping results on twitter with the theme of cashless society. The results showed that there are 5 variables and 21 indicators related to cashless society.

English

Era digitalisasi dan komputasi telah dimulai, ditandai dengan munculnya teknologi digital yang merasuk ke berbagai aspek kehidupan, sementara data juga terus berkembang menjadi big data. Setelah era covid 19, metode pembayaran non-tunai berkembang sangat pesat, sehingga banyak penelitian mengenai cashless society. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan topik-topik yang berkaitan dengan cashless society untuk mendapatkan variabel dan indikator yang terkait dengan menggunakan analisis bibliometrik dan latent dirichlet allocation. Data penelitian ini berasal dari artikel publikasi ilmiah dan hasil web scrapping di twitter yang bertemakan cashless society. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 5 variabel dan 21 indikator yang berhubungan dengan cashless society. Abstract The era of digitalization and computing has begun, marked by the emergence of digital technology which permeates various aspects of life, while data also continues to develop into big data. After the covid 19 era, non-cash payment methods developed very rapidly, so there were many studies on the cashless society. The purpose of this research is to model topics related to the cashless society to obtain related variables and indicators using bibliometric analysis and latent dirichlet allocation. This research data comes from scientific publication articles and web scrapping results on twitter with the theme of cashless society. The results showed that there are 5 variables and 21 indicators related to cashless society.

Keywords

Collaboration network of the authors

40 authors · 138 co-authorship links · 10 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • University of Brawijaya
  • Universitas Negeri Surabaya
  • Universiti Malaysia Sarawak
  • Université d’Antsiranana
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Solimun SolimunUniversity of Brawijaya12
Adji FernandesAffiliation unknown4
Dea Saraswati PramaningrumUniversity of Brawijaya4
Wigbertus NgabuUniversity of Brawijaya3
Ni Wayan Surya WardhaniUniversity of Brawijaya3
Suci AstutikUniversity of Brawijaya3
Fachira Haneinanda JuniantoUniversity of Brawijaya3
Ani Budi AstutiUniversity of Brawijaya2
Eni SumarminingsihUniversity of Brawijaya2
Ulfah MaisarohUniversity of Brawijaya2
Devi Veda AmandaUniversity of Brawijaya2
Lalu Ramzy RahmandaAffiliation unknown1
Lalu Ramzy RahmandaAffiliation unknown1
Nabila Ayunda SoviaAffiliation unknown1
Danang AriantoUniversity of Brawijaya1
Arditama PutraUniversity of Brawijaya1
Danang AriyantoUniversitas Negeri Surabaya1
Luthfia Hanun Yuli AriniUniversity of Brawijaya1
Achmad EfendiUniversity of Brawijaya1
Nurjannah NurjannahUniversity of Brawijaya1
Yossy Maynaldi PratamaUniversity of Brawijaya1
Rosita HamdanUniversiti Malaysia Sarawak1
Petrus Kanisius OlaUniversity of Brawijaya1
Rahma FitrianiUniversity of Brawijaya1
Armando Jacquis Federal ZamelinaUniversity of Brawijaya1
Lucius RamifidisoaUniversité d’Antsiranana1
Usriatur RohmaUniversity of Brawijaya1
Maulidya MaghfiroUniversity of Brawijaya1
Achmad EfendiUniversity of Brawijaya1
Shalsa Amalia YuliantoUniversity of Brawijaya1
Henny PramoedyoUniversity of Brawijaya1
Sativandi RizaUniversity of Brawijaya1
Muhammad NurdinAffiliation unknown1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/en/oai, first harvested 27 Oct 2026, last seen 8 Nov 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id">Kombinasi Analisis Bibliometrik dengan Latent Dirichlet Allocation sebagai Pemodelan Topik Cashless Society</dc:title>
	<dc:title xml:lang="en">Kombinasi Analisis Bibliometrik dengan Latent Dirichlet Allocation sebagai Pemodelan Topik Cashless Society</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Sepriadi, Hanifa</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en"> Iriany, Atiek</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Solimun</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Rinaldo Fernandes, Adji Achmad</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Sepriadi, Hanifa</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Rudiat Sekarsari, Cindy </dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id"> Iriany, Atiek</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Solimun</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Rinaldo Fernandes, Adji Achmad</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en">Big data</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Cashless Society</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Bibliometric</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">latent Dirichlet Allocation</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">Cashless Society;</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">Big Data;</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">analisis bibliometrik</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">latent dirichlect allocation</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="id">Era digitalisasi dan komputasi telah dimulai, ditandai dengan munculnya teknologi digital yang merasuk ke berbagai aspek kehidupan, sementara data juga terus berkembang menjadi big data.  Setelah era covid 19, metode pembayaran non-tunai berkembang sangat pesat, sehingga banyak penelitian mengenai cashless society. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan topik-topik yang berkaitan dengan cashless society untuk mendapatkan variabel dan indikator yang terkait dengan menggunakan analisis bibliometrik dan latent dirichlet allocation. Data penelitian ini berasal dari artikel publikasi ilmiah dan hasil web scrapping di twitter yang bertemakan cashless society. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 5 variabel dan 21 indikator yang berhubungan dengan cashless society.
 
Abstract
The era of digitalization and computing has begun, marked by the emergence of digital technology which permeates various aspects of life, while data also continues to develop into big data.  After the covid 19 era, non-cash payment methods developed very rapidly, so there were many studies on the cashless society. The purpose of this research is to model topics related to the cashless society to obtain related variables and indicators using bibliometric analysis and latent dirichlet allocation. This research data comes from scientific publication articles and web scrapping results on twitter with the theme of cashless society. The results showed that there are 5 variables and 21 indicators related to cashless society.</dc:description>
	<dc:description xml:lang="en">Era digitalisasi dan komputasi telah dimulai, ditandai dengan munculnya teknologi digital yang merasuk ke berbagai aspek kehidupan, sementara data juga terus berkembang menjadi big data.  Setelah era covid 19, metode pembayaran non-tunai berkembang sangat pesat, sehingga banyak penelitian mengenai cashless society. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan topik-topik yang berkaitan dengan cashless society untuk mendapatkan variabel dan indikator yang terkait dengan menggunakan analisis bibliometrik dan latent dirichlet allocation. Data penelitian ini berasal dari artikel publikasi ilmiah dan hasil web scrapping di twitter yang bertemakan cashless society. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 5 variabel dan 21 indikator yang berhubungan dengan cashless society.
 
Abstract
The era of digitalization and computing has begun, marked by the emergence of digital technology which permeates various aspects of life, while data also continues to develop into big data.  After the covid 19 era, non-cash payment methods developed very rapidly, so there were many studies on the cashless society. The purpose of this research is to model topics related to the cashless society to obtain related variables and indicators using bibliometric analysis and latent dirichlet allocation. This research data comes from scientific publication articles and web scrapping results on twitter with the theme of cashless society. The results showed that there are 5 variables and 21 indicators related to cashless society.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</dc:publisher>
	<dc:date>2025-04-24</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/9244</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.25126/jtiik.2012129244</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 12 No 2: April 2025; 331-338</dc:source>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol. 12 No. 2: April 2025; 331-338</dc:source>
	<dc:source>2528-6579</dc:source>
	<dc:source>2355-7699</dc:source>
	<dc:source>10.25126/jtiik.122</dc:source>
	<dc:language>id</dc:language>
	<dc:relation>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/9244/1414</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en">https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>