Senin, 27 Januari 2025

Cara Menggunakan Biblioshiny dan OpenRefine

Using Biblioshiny and OpenRefine

Using Biblioshiny and OpenRefine

1. Biblioshiny

Biblioshiny is a web-based interface for the Bibliometrix package in R, designed for bibliometric analysis.

Steps to Use Biblioshiny:

  1. Preparation:
    • Ensure R and RStudio are installed on your computer.
    • Install the Bibliometrix package by running the following command in R:
    • install.packages("bibliometrix")
    • Load the package:
      library(bibliometrix)
  2. Run Biblioshiny:
    • Launch Biblioshiny with this command:
    • biblioshiny()
    • A browser will open with the Biblioshiny interface.
  3. Import Data:
    • Prepare your bibliographic data file (.bib, .ris, or .csv) from databases like Scopus, Web of Science, or PubMed.
    • Import the file using the "Data" menu in Biblioshiny.
  4. Analyze Data:
    • Select analyses such as:
      • Keyword Analysis
      • Author Collaboration Network
      • Journal or Institution Analysis
    • Adjust parameters as needed.
  5. Visualize Data:
    • Create visualizations such as:
      • Keyword co-occurrence maps
      • Publication trend graphs
      • Author collaboration diagrams
  6. Export Results:
    • Export results as images (PNG) or tables (CSV).

2. OpenRefine

OpenRefine is an open-source tool for cleaning, enriching, and managing data, often used for cleaning bibliometric metadata.

Steps to Use OpenRefine:

  1. Download and Install OpenRefine:
    • Download OpenRefine from openrefine.org.
    • Extract the files and run the application (e.g., openrefine.exe for Windows).
  2. Import Data:
    • Prepare your data file in .csv or .tsv format.
    • Open OpenRefine and select "Create Project" to import your file.
  3. Clean Data:
    • Use tools like:
      • Facets: Filter and find duplicate or anomalous values.
      • Clustering: Merge similar terms (e.g., variations in spelling).
      • Transformations: Apply logic for cleaning data (e.g., reformatting dates).
  4. Enrich Data:
    • Use external APIs (e.g., CrossRef, Wikidata) to add additional information to your dataset.
  5. Export Data:
    • Export cleaned data in formats such as CSV, Excel, or JSON for further analysis.

Integration of Biblioshiny and OpenRefine

  1. Initial Processing in OpenRefine:
    • Use OpenRefine to clean bibliographic data (e.g., remove duplicates, standardize author names).
  2. Analysis in Biblioshiny:
    • Import the cleaned data into Biblioshiny for advanced analysis and visualization.

Versi Bahasa Indonesia:

Panduan Biblioshiny dan OpenRefine

Panduan Menggunakan Biblioshiny dan OpenRefine

1. Menggunakan Biblioshiny

  1. Instalasi: Pastikan Anda telah menginstal R dan RStudio di komputer Anda. Kemudian instal paket bibliometrix dengan menjalankan perintah berikut di R:
    install.packages("bibliometrix")
  2. Menjalankan Biblioshiny: Setelah paket terinstal, jalankan perintah berikut untuk membuka antarmuka Biblioshiny:
    biblioshiny()
  3. Upload Data: Unggah file data bibliometrik Anda (misalnya, file dari Scopus atau Web of Science dalam format CSV atau BibTeX).
  4. Analisis Data: Gunakan fitur-fitur yang tersedia untuk:
    • Analisis bibliometrik (frekuensi kata kunci, tren publikasi, dll.)
    • Visualisasi data (network map, treemap, dll.)

2. Menggunakan OpenRefine

  1. Instalasi: Unduh OpenRefine dari situs resmi (https://openrefine.org) dan instal di komputer Anda.
  2. Membuka Proyek Baru: Jalankan OpenRefine dan buat proyek baru dengan mengunggah dataset (file CSV, Excel, dll.).
  3. Pembersihan Data: Gunakan fitur-fitur berikut:
    • Deteksi dan perbaikan duplikasi data
    • Normalisasi format data (misalnya, menyamakan huruf kapital, format tanggal, dll.)
    • Penyaringan dan pengelompokan data untuk analisis lebih lanjut
  4. Ekspor Data: Setelah selesai, ekspor data yang telah dibersihkan ke format yang Anda perlukan (CSV, Excel, dll.).

Catatan Penting

  • Pastikan dataset yang digunakan sesuai dengan kebutuhan analisis Anda.
  • Pelajari dokumentasi resmi dari masing-masing alat untuk memahami fitur-fitur tambahan yang tersedia.

Tidak ada komentar:

Posting Komentar