Survei Literatur & Reference Management

Gambaran Umum

Pertemuan ini membahas cara melakukan survei literatur secara sistematis untuk membuktikan adanya celah riset dan memetakan State-of-the-Art (SotA) secara objektif, bukan sekadar mengumpulkan paper secara acak. Materi mengalir dari perumusan strategi pencarian dan pemilihan basis data ilmiah, pemanfaatan asisten riset berbasis AI secara kritis, penilaian kualitas pustaka, hingga pengelolaan referensi dengan Zotero agar sitasi rapi sejak awal penulisan Tugas Akhir. Pertemuan ini menjadi jembatan dari perumusan masalah di Pertemuan 2 menuju sintesis dan matriks SotA di Pertemuan 4.

Poin Kunci untuk Diingat

• Survei literatur adalah proses sistematis — mencari, menyeleksi, mengevaluasi, mensintesis — untuk membuktikan knowledge gap dan novelty, menentukan baseline, dan menghindari reinventing the wheel.
• SLR mengikuti protokol Kitchenham & PRISMA dalam tiga fase (perencanaan, eksekusi, pelaporan) dengan kriteria inklusi–eksklusi yang jelas agar transparan, dapat diulang, dan bebas cherry-picking.
• Skrining menyaring ratusan paper menjadi 15–30 paper inti; gunakan Aturan Tiga Menit (Judul → Abstrak → Gambar Arsitektur → Tabel Hasil → Kesimpulan) dan dokumentasikan jumlah yang gugur di tiap tahap sebagai lampiran wajib laporan SLR.
• Kata kunci yang efektif dibedah menjadi 3–4 pilar (domain, metode, masalah spesifik) lalu digabungkan dengan Boolean (AND/OR/NOT), frase kutip, tanda kurung, dan wildcard; lengkapi dengan snowballing — backward search ke referensi dan forward search lewat "Cited by".
• Kenali hierarki dan tempat mencari pustaka: konferensi top-tier dan jurnal peer-reviewed sebagai sumber primer, grey literature dilarang untuk justifikasi Bab 1; IEEE Xplore, ACM DL, dan DBLP untuk sumber primer Informatika, Scopus/WoS sebagai indeks reputasi, SINTA untuk jurnal nasional, dan arXiv hanya untuk tren terbaru karena belum peer-reviewed.
• AI riset (Semantic Scholar, Consensus, Elicit, ResearchRabbit, Connected Papers, SciSpace) hanya boleh dipakai sebagai asisten navigasi yang terhubung ke korpus terindeks — jangan pakai LLM polos untuk sitasi karena risiko halusinasi; setiap sitasi wajib diverifikasi dari PDF aslinya (human-in-the-loop).
• Nilai kualitas pustaka dari proses peer review, kuartil jurnal (targetkan 60–70% referensi utama dari Q1/Q2 atau konferensi bereputasi), CORE Ranking untuk konferensi CS (A/A sangat bergengsi), dan konteks sitasi/h-index* — serta waspadai jurnal predator.
• Gunakan Zotero sejak hari pertama: simpan via Connector, koreksi metadata secara manual, kelola koleksi per sub-topik, beri anotasi berwarna (kuning = masalah, hijau = metode, merah = keterbatasan), dan pakai Better BibTeX agar references.bib tersinkron otomatis.

Isi per Bagian

1. Pendahuluan

Capaian Pembelajaran

Sub-CPMK yang ditargetkan pada pertemuan ini ada dua:

1. Menerapkan tahapan survei literatur sistematis (Systematic Literature Review/SLR) dari basis data ilmiah terindeks.
2. Menguasai perkakas reference management (Zotero) dan mengevaluasi kualitas serta kredibilitas sumber pustaka.

Capaian ini melayani dua CPMK:

• CPMK1001: Merancang solusi TI berbasis sikap ilmiah.
• CPMK1004: Dokumentasi laporan ilmiah sistematis.

Bobot evaluasi perkuliahan yang tercantum di slide: Tugas Terstruktur 44%, Ujian Akhir (UAS) 38%, Partisipasi & Kuis 8%, dan Ujian Tengah (UTS) 10%.

Kilas Balik & Jembatan — Dari Masalah ke Bukti

• Pertemuan 2: masalah riset dipahami sebagai kesenjangan pengetahuan (knowledge gap), bukan sekadar kendala teknis coding. Alurnya bersifat deduktif dengan pola OMKKMASASOLTU: Objektif → Masalah → Solusi. Pertanyaan kuncinya adalah apakah gap tersebut benar-benar belum dijawab orang lain.
• Hari ini: pertanyaan itu dijawab dengan bukti dari literatur terindeks. Fokusnya adalah menjawab klaim celah riset dengan bukti, memetakan SotA terkini secara objektif dan sistematis, serta menata ratusan referensi dengan perkakas modern agar tidak ada yang hilang atau salah format.

Hakikat Survei Literatur — Membangun Fondasi Ilmiah

• Definisi: survei literatur adalah proses sistematis untuk mencari, menyeleksi, mengevaluasi, dan mensintesis karya ilmiah yang relevan guna menjawab pertanyaan penelitian yang spesifik.
• Mengapa wajib dilakukan:
• Mencegah reinventing the wheel — mengulang penelitian yang sudah usang atau sudah terpecahkan.
• Menentukan baseline, yaitu model/algoritma pembanding terkuat saat ini.
• Menjadi justifikasi kontribusi — membuktikan bahwa novelty riset kita nyata dan relevan.
• Bahaya jika tidak dilakukan:
• Klaim orisinalitas runtuh saat seminar proposal karena topik ternyata sudah dipublikasikan orang lain.
• Memilih arsitektur yang sudah usang dan ditinggalkan komunitas keilmuan.
• Menggunakan dataset yang cacat dan sudah terbukti bias pada riset sebelumnya.

Piramida Pustaka Komputasi — Hierarki Sumber Pustaka

• Pustaka ilmiah primer:
• Top-tier conferences sebagai wahana utama inovasi Informatika, contohnya NeurIPS, CVPR, ICSE, CHI, serta konferensi ACM/IEEE.
• Jurnal peer-reviewed untuk kajian yang mendalam, komprehensif, dan metodologinya matang, contohnya IEEE TPAMI dan ACM TOSEM.
• Disertasi/tesis untuk landasan teoretis dan evaluasi yang mendalam.
• Pustaka sekunder terpercaya: buku teks akademik (contoh yang disebut di slide: Dawson, Ian Goodfellow) dan standar teknis industri formal (ISO/IEC, IEEE Standards).
• Pustaka non-ilmiah (grey literature): blog pribadi (Medium, Dev.to), artikel berita, postingan media sosial, dokumentasi API dan tutorial implementasi kode, serta Wikipedia/forum komunitas publik.
• Aturan akademik: pustaka non-ilmiah berguna untuk inspirasi awal implementasi teknis, tetapi dilarang dijadikan rujukan justifikasi ilmiah pada Bab 1 Proposal.

2. Proses Survei Sistematis

Alur Survei Sistematis — Protokol Penelusuran Terstruktur

Survei literatur formal mengikuti metodologi Kitchenham dan PRISMA. Tuntutannya adalah transparansi dan keterulangan (repeatability) agar terbebas dari bias pemilihan subjektif (cherry-picking). Alurnya terdiri dari tiga fase:

• Fase 1 — Perencanaan: merumuskan Research Question yang spesifik, menentukan kata kunci dan sinonimnya, serta menetapkan kriteria inklusi dan eksklusi.
• Fase 2 — Eksekusi: menjalankan query pada basis data terindeks, melakukan skrining judul dan abstrak, lalu seleksi teks lengkap (full-text eligibility).
• Fase 3 — Pelaporan: mengekstrak parameter kunci ke dalam tabel, mensintesis temuan dan membandingkan metode, serta memetakan SotA dan sisa celah riset.

Kriteria Inklusi & Eksklusi — Menyaring Batasan Relevansi

Kriteria inklusi (paper diterima jika memenuhi syarat mutlak berikut):

• Dipublikasikan dalam 5 tahun terakhir (rentang 2021–2026).
• Meneliti masalah komputasi yang selaras dengan topik.
• Memiliki evaluasi empiris (dataset, metrik akurasi, runtime).
• Menggunakan bahasa pengantar ilmiah internasional (Inggris/Indonesia baku).
• Memiliki naskah lengkap (full text access).

Kriteria eksklusi (paper digugurkan jika):

• Berupa naskah pendek tanpa hasil pengujian (extended abstract/poster kurang dari 3 halaman).
• Bukan artikel peer-reviewed (artikel opini, posting blog, slide presentasi).
• Merupakan artikel duplikat atau versi pracetak yang sudah terbit final.
• Fokus domainnya tidak relevan, misalnya hanya membahas aspek hukum tanpa analisis sistem/algoritma.

Tahapan Skrining Paper — Dari Ribuan Menjadi Inti

Alur skrining berjalan dalam empat tahap:

1. Pencarian awal — query ke database menghasilkan ratusan paper.
2. Skrining judul — mengeliminasi paper yang tidak relevan.
3. Uji teks lengkap — mengevaluasi metode dan data.
4. Korpus final — tersisa 15–30 paper inti.

Dua aturan penting yang menyertai proses ini:

• Aturan Tiga Menit: jangan langsung membaca paper 15 halaman dari awal sampai akhir. Cukup baca secara berurutan: Judul → Abstrak → Gambar Arsitektur → Tabel Hasil Evaluasi → Kesimpulan.
• Dokumentasi alur: catat jumlah paper yang gugur pada tiap tahap beserta alasannya. Diagram alir ini merupakan lampiran wajib pada laporan SLR skripsi Informatika.

3. Strategi Penelusuran Efektif

Formulasi Kata Kunci — Membedah Konsep Utama

Prinsipnya adalah dekomposisi konsep: pencarian yang buruk berakar dari kata kunci yang terlalu sempit atau terlalu umum, sehingga topik riset perlu dibedah menjadi 3–4 pilar utama. Tiga pilar yang dicontohkan di slide:

1. Domain/objek — bidang penerapan masalah, contoh: "smart agriculture", "traffic monitoring", "medical imaging".
2. Metode/algoritma — teknologi komputasi inti, contoh: "deep learning", "YOLOv8" OR "RT-DETR", "transformer".
3. Masalah spesifik — fokus tantangan teknis, contoh: "occlusion", "low-light condition", "edge deployment".

Operator Logika Boolean — Kombinasi Logika Penelusuran

Tiga operator utama:

• AND — mempersempit hasil, kedua konsep wajib ada. Contoh: "computer vision" AND "leaf disease".
• OR — memperluas hasil, menjaring sinonim kata. Contoh: "deep learning" OR "neural network".
• NOT / AND NOT — mengecualikan kata. Contoh: "blockchain" NOT "cryptocurrency".

Sintaks penelusuran mahir:

• Tanda kutip "..." untuk frase eksak, mengunci urutan kata — misalnya "sentiment analysis" agar kata sentiment tidak terpisah dari analysis.
• Tanda kurung (...) untuk mengelompokkan prioritas logika, dengan pola (… OR …) AND (… OR …).
• Wildcard * untuk menangkap variasi akhiran kata — misalnya classif* akan menangkap classify, classification, dan classifier.

Contoh Query Boolean — Studi Kasus Informatika

Skenario di slide: mencari paper komparasi model deteksi ringan pada citra lapangan terbuka.

• Pencarian pemula (buruk): deteksi penyakit padi deep learning. Masalahnya: terlalu umum, bahasa lokal membatasi paper internasional, dan menghasilkan puluhan ribu hasil yang tidak terstruktur.
• Query terstruktur mahir (baik): menggabungkan kelompok sinonim dengan AND antar-pilar, yaitu kelompok penyakit daun padi ("rice leaf disease" OR "paddy disease"), kelompok metode ("deep learning" OR "convolutional" OR "YOLO"), kelompok perangkat tepi ("edge computing" OR "embedded" OR "Raspberry Pi" OR "Jetson Nano"), dan kondisi lapangan ("field conditions" OR "unconstrained"). Hasilnya puluhan paper yang sangat presisi dan langsung relevan dengan skripsi. Uraian lengkap query ini ada di bagian Contoh / Studi Kasus.

Filter Pencarian Lanjutan — Mempersempit Hasil Relevan

• Filter standar database:
• Tahun terbit dikunci pada 2021–2026 (5 tahun terkini) untuk menjamin SotA tidak kedaluwarsa.
• Tipe dokumen diprioritaskan pada Conference Proceedings dan Journal Articles; hindari mencampuradukkan dengan buku tutorial atau paten.
• Bahasa diutamakan publikasi berbahasa Inggris untuk standar ilmiah global.
• Fitur khusus platform:
• Sort by Date vs Relevance: mulai dari relevance, lalu filter tahun terbaru untuk melihat tren pergeseran metode.
• Field tagging (IEEE/Scopus), misalnya TITLE-ABS-KEY(...) yang mencari hanya di judul, abstrak, dan kata kunci penulis — untuk mencegah munculnya paper yang hanya menyebutkan kata kunci sepintas di daftar pustaka.

Teknik Penelusuran Sitasi — Backward dan Forward Search

Prinsipnya disebut citation snowballing: ketika ditemukan satu paper kunci emas (seed paper) yang sangat relevan, lakukan pelacakan dua arah untuk mengeksplorasi seluruh peta riset di sekitarnya.

• Backward search (ke masa lalu): memeriksa daftar References pada seed paper untuk melacak teori fondasi, arsitektur dasar, dan dataset awal yang menjadi rujukannya. Contoh di slide: dari paper YOLOv8, telusuri referensi awalnya ke paper YOLOv1 (Redmon et al., 2016).
• Forward search (ke masa depan): menggunakan fitur "Cited by" di Google Scholar/Scopus untuk melacak siapa saja peneliti yang telah mengembangkan atau menyempurnakan seed paper tersebut. Contoh di slide: dari paper Transformer (2017), telusuri paper-paper Vision Transformer terkini (2024–2026).

4. Basis Data Ilmiah Informatika

Peta Basis Data Riset — Indeks dan Repositori Utama

Mahasiswa Informatika harus membedakan tiga tipologi sumber penelusuran ilmiah:

• Mesin pencari agregator:
• Google Scholar — sangat luas dan gratis, namun mencakup juga skripsi mahasiswa dan naskah yang belum terverifikasi.
• Semantic Scholar — agregator berbasis AI milik Allen Institute.
• Penerbit primer komputasi:
• IEEE Xplore — standar untuk hardware, sinyal, multimedia, dan AI.
• ACM Digital Library — standar untuk software engineering, HCI, dan sistem.
• SpringerLink / Elsevier.
• Indeks reputasi global: Scopus (Elsevier), Web of Science (Clarivate), dan DBLP — indeks bibliografi khusus ilmu komputer yang bebas spam.

Database Khusus Informatika — IEEE, ACM, DBLP

• IEEE Xplore (ieeexplore.ieee.org): basis data utama untuk penelitian AI, IoT, robotika, citra/video, dan telekomunikasi.
• ACM Digital Library (dl.acm.org): rumah bagi riset Rekayasa Perangkat Lunak, Interaksi Manusia dan Komputer (HCI), dan Algoritma.
• Kedua platform tersebut menyelenggarakan konferensi papan atas dunia di bidang ilmu komputer.
• DBLP Computer Science (dblp.org): menampung lebih dari 7 juta artikel ilmiah khusus bidang komputer. Keunggulan utamanya:
• Sangat bersih dari jurnal predator atau artikel berbayar palsu.
• Profil penulis terverifikasi dan bebas dari ambiguitas nama.
• Menyediakan link langsung ke DOI resmi dan file BibTeX.

Repositori Pracetak Terkini — Peran Penting arXiv

arXiv (arxiv.org) dikelola oleh Cornell University dan menjadi sarana distribusi tercepat bagi inovasi AI sebelum terbit resmi di konferensi bergengsi.

• Nilai strategis:
• Akses instan ke model terbaru tanpa menunggu siklus review konferensi yang memakan waktu 4–8 bulan.
• Sebagian besar terobosan besar — contoh yang disebut di slide: Transformer, BERT, LLaMA — pertama kali dirilis di arXiv.
• Akses terbuka penuh (open access) tanpa paywall.
• Kelemahan dan risiko:
• Belum melalui peer review — belum ada telaah sejawat dari pakar independen.
• Berpotensi mengandung klaim berlebihan atau benchmark yang tidak adil.
• Panduan untuk mahasiswa: jadikan arXiv referensi untuk melihat tren terbaru, tetapi tetap seimbangkan dengan paper yang sudah lolos peer-review resmi.

Basis Data Multi-Disiplin — Scopus dan Web of Science

• Scopus (Elsevier): pangkalan data sitasi terbesar di dunia yang mencakup puluhan ribu jurnal dan prosiding. Merupakan standar utama penilaian kinerja riset di Indonesia (Kemendikbudristek & SINTA), dan dilengkapi fitur pelacakan sitasi canggih, profil h-index peneliti, serta analisis institusi.
• Web of Science (WoS, Clarivate Analytics): memiliki kurasi seleksi jurnal yang paling ketat di dunia akademik global, menjadi standar penilaian Journal Citation Reports (JCR) dan Impact Factor resmi, dan sering dijadikan acuan reputasi tertinggi untuk syarat kelulusan program doktor dan hibah internasional.
• Catatan akses: mahasiswa dapat mengakses basis data premium melalui jaringan VPN/institusi kampus atau memanfaatkan repositori open-access resmi.

Portal Nasional SINTA — Akreditasi Jurnal Indonesia

SINTA adalah portal resmi Kemendikbudristek (sinta.kemdikbud.go.id) untuk mengukur kinerja publikasi ilmiah di Indonesia. Tingkatan akreditasinya:

• SINTA 1 & 2: jurnal nasional bereputasi sangat tinggi, dewan editor internasional, terindeks Scopus/WoS.
• SINTA 3 & 4: jurnal terakreditasi nasional dengan proses peer review yang teratur dan baik.
• SINTA 5 & 6: jurnal rintisan baru atau yang belum memenuhi standar manajemen editorial yang ketat.

Pedoman sitasi untuk skripsi Informatika:

• Untuk kajian studi kasus lokal Indonesia (misalnya data sensus, sentimen bahasa daerah), gunakan minimal SINTA 1 atau SINTA 2.
• Hindari mengutip jurnal SINTA 5/6 atau jurnal yang tidak terakreditasi sebagai rujukan pembanding metode utama.

5. Asisten Riset Berbasis AI

Lanskap AI Riset 2026 — Evolusi Perkakas Akademik

Terjadi pergeseran paradigma pencarian: peneliti modern tidak lagi hanya mengandalkan kata kunci mekanis, melainkan memanfaatkan ekosistem AI akademik terspesialisasi (Academic Research Stack) yang terhubung ke korpus ilmiah terverifikasi. Ekosistemnya terbagi ke tiga kelompok fungsi:

• Penelusuran & visual: Semantic Scholar, ResearchRabbit, Connected Papers — menemukan hubungan dan memetakan paper serupa.
• Konsensus & bukti: Consensus.app dan Elicit — mengekstrak bukti empiris dan menguji hipotesis dari ratusan paper.
• Membaca & analisis: SciSpace dan ChatPDF — membongkar istilah rumit dan formula matematika di naskah PDF.

Pencarian Berbasis Semantik — Semantic Scholar TLDR

• Semantic Scholar ditenagai model AI dari Allen Institute for AI (semanticscholar.org), memahami konteks semantik pertanyaan — bukan sekadar mencocokkan kemunculan huruf kata kunci — dan mengindeks lebih dari 200 juta publikasi lintas disiplin ilmu.
• Fitur AI andalannya:
• TLDR (Too Long; Didn't Read): ringkasan otomatis intisari paper dalam satu kalimat padat.
• Highly Influential Citations: membedakan sitasi basa-basi dengan sitasi yang benar-benar menerapkan metode paper tersebut.
• Research Feeds: rekomendasi otomatis paper baru sesuai pustaka yang tersimpan.

Ekstraksi Bukti Empiris — Consensus dan SciSpace

• Consensus.app: mesin pencari AI yang mengekstrak langsung temuan dari naskah peer-reviewed. Fitur Consensus Meter menganalisis proporsi jawaban komunitas ilmiah — Yes, No, atau Possibly — terhadap pertanyaan riset. Sangat ideal untuk memvalidasi hipotesis awal dan mencari argumen pendukung pada Bab 1.
• SciSpace: platform membaca dokumen interaktif (typeset.io / scispace). Pengguna mengunggah PDF paper yang rumit lalu menanyakan maksud persamaan matematika atau grafik secara langsung; platform ini juga menjelaskan istilah asing komputasi ke dalam bahasa yang mudah dipahami mahasiswa.

Visualisasi Jejaring Paper — ResearchRabbit dan Connected Papers

• ResearchRabbit (researchrabbit.ai), dijuluki "Spotify-nya riset": mengorganisasikan koleksi paper dalam bentuk Collections dan memvisualisasikan graf jejaring kutipan secara interaktif, meliputi Earlier Works (fondasi masa lalu), Later Works (pengembangan masa depan), dan Co-authorship (jaringan kolaborasi peneliti).
• Connected Papers (connectedpapers.com): memasukkan satu seed paper untuk menghasilkan peta relasi instan. Paper dikelompokkan berdasarkan kesamaan sitasi bersama (co-citation) dan kemiripan bibliografi. Sangat efektif menemukan paper penting yang tidak sengaja terlewat dari kata kunci pencarian.

Bahaya Halusinasi AI — Peringatan Kritis Mahasiswa

Peringatan utama di slide: jangan gunakan ChatGPT polos untuk mencari sitasi.

• Fenomena halusinasi sitasi: Large Language Models (LLM) umum seperti ChatGPT atau Claude dirancang untuk menyusun kalimat yang terdengar masuk akal, bukan sebagai basis data fakta. Akibatnya, model semacam ini sering mengarang judul paper palsu, nama pengarang fiktif, volume jurnal khayalan, dan nomor DOI yang tidak ada. Menyertakan sitasi fiktif dalam proposal adalah pelanggaran integritas akademik yang serius.
• Prinsip human-in-the-loop:
• Hanya gunakan alat AI yang terhubung ke korpus ilmiah terindeks (Consensus, Semantic Scholar, Elicit).
• Verifikasi wajib: setiap kutipan harus diunduh file PDF aslinya dan diverifikasi kebenaran nomor halamannya secara manual.
• Jadikan AI sebagai asisten navigasi, bukan pengganti nalar kritis.

6. Menilai Kualitas Pustaka

Proses Peer Review — Penyaring Mutu Akademik

Naskah ilmiah tidak langsung terbit begitu dikirim; ada siklus penyaringan ketat oleh rekan sejawat ahli (blind peer review) untuk menjamin keabsahan metodologi dan integritas data.

• Siklus telaah sejawat: 1. Penulis mengirim naskah ke Editor Jurnal. 2. Screening awal — naskah bisa langsung ditolak (desk reject) jika topiknya tidak sesuai. 3. Naskah dikirim ke 2–4 reviewer pakar independen. 4. Keputusan: Diterima, Revisi (Mayor/Minor), atau Ditolak (Reject). 5. Penulis wajib menjawab komentar reviewer poin per poin.
• Yang dinilai reviewer: kejelasan rumusan masalah ilmiah; apakah metodologi dapat diulang orang lain (reproducible); apakah dataset memadai dan tidak bocor (data leakage); serta apakah kesimpulan didukung oleh bukti angka pengujian yang valid.

Quartile Jurnal Ilmiah — Kategori Q1 hingga Q4

Jurnal terindeks dikelompokkan ke dalam empat kuartil berdasarkan peringkat nilai dampak sitasi (CiteScore atau Journal Impact Factor) dalam bidang ilmunya:

• Q1 (Top 25%): jurnal paling prestisius dan berpengaruh luas di dunia komputasi.
• Q2 (25%–50%): jurnal bereputasi tinggi dengan standar seleksi sangat ketat.
• Q3 (50%–75%): jurnal menengah dengan pengaruh moderat.
• Q4 (Bottom 25%): jurnal terindeks tingkat dasar.

Pedoman untuk Tugas Akhir: targetkan minimal 60–70% referensi utama skripsi berasal dari jurnal Q1/Q2 atau prosiding konferensi bereputasi, dan hindari membangun justifikasi utama proposal di atas jurnal berkualitas rendah (Q4 tanpa nama atau jurnal non-akreditasi).

Standar Konferensi CS — CORE Ranking Internasional

Kekhasan disiplin Ilmu Komputer: berbeda dengan bidang kedokteran atau kimia, publikasi di top-tier conferences seringkali jauh lebih bergengsi dan sulit ditembus daripada kebanyakan jurnal.

• CORE Conference Ranking adalah standar resmi pemeringkatan konferensi dunia oleh Computing Research and Education Association of Australasia:
• CORE A*: konferensi unggulan dunia dengan tingkat penerimaan kurang dari 15–20%. Contoh: NeurIPS, ICML, CVPR, ICSE, CHI, SIGMOD.
• CORE A: konferensi sangat prestisius.
• CORE B: konferensi berstandar baik.
• Implikasi bagi mahasiswa: jangan meremehkan prosiding konferensi jika berasal dari IEEE/ACM berperingkat CORE A/A, dan penemuan algoritma mutakhir AI biasanya dipublikasikan di konferensi CORE A — bukan di jurnal tahunan yang terbit lambat.

Metrik Pengaruh Ilmiah — H-Index dan Sitasi

• H-Index ditemukan oleh Jorge E. Hirsch (2005). Seorang peneliti memiliki indeks h jika ia telah menerbitkan setidaknya h makalah yang masing-masing telah dikutip minimal h kali. Contoh di slide: peneliti dengan h-index = 25 memiliki minimal 25 paper yang masing-masing disitasi ≥ 25 kali. Metrik ini menggabungkan produktivitas jumlah artikel dan dampak pengaruh sitasinya.
• Membaca konteks sitasi:
• Paper klasik memiliki sitasi tinggi (ribuan) karena menjadi fondasi bersejarah.
• Paper baru (2024–2026) wajar jika sitasinya masih sedikit — bukan berarti buruk, melainkan baru terbit.
• Jangan menolak paper terbitan 2025/2026 hanya karena angka sitasinya masih di bawah 10.

Waspada Publikasi Predator — Ciri Jurnal Meragukan

• Tanda-tanda bahaya:
• Janji lolos review kilat yang tidak masuk akal (diterima dalam 2–5 hari).
• Mengirim email spam masal dengan pujian berlebihan kepada mahasiswa.
• Biaya publikasi (Article Processing Charge) mahal tanpa proses telaah substansi.
• Dewan editor palsu atau mencatut nama ilmuwan terkenal tanpa izin.
• Langkah pencegahan:
• Periksa apakah penerbit terdaftar di portal Think. Check. Submit. (thinkchecksubmit.org).
• Cek daftar hitam Beall's List of Predatory Journals.
• Pastikan jurnal benar-benar aktif terindeks di Scopus, bukan sekadar klaim sepihak di web.

7. Manajemen Referensi

Urgensi Reference Manager — Organisasi Pustaka Digital

Menulis sitasi dan daftar pustaka secara manual disebut sebagai sumber bencana terbesar dalam penulisan Tugas Akhir.

• Risiko tanpa tool referensi:
• Ada kutipan di Bab 2 tetapi lupa dicantumkan di Daftar Pustaka — terancam dianggap plagiarisme.
• Format tidak konsisten, campur aduk antara gaya IEEE nomor [1] dan APA tahun (Nama, 2023).
• File PDF tercecer di folder download tanpa nama yang jelas, misalnya document(1).pdf.
• Solusi reference manager:
• Penyimpanan terpusat — seluruh metadata dan PDF tersimpan rapi dalam cloud library.
• Sitasi satu klik — menyisipkan sitasi otomatis ke MS Word, LibreOffice, atau Google Docs.
• Ekspor otomatis — menghasilkan format BibTeX (.bib) untuk dokumen LaTeX/Typst.

Mengenal Ekosistem Zotero — Solusi Terbuka Fleksibel

• Mengapa memilih Zotero:
• 100% bebas dan terbuka (open source), tidak terkunci oleh ekosistem penerbit komersial tertentu.
• Multi-platform: berjalan di Windows, macOS, Linux, serta sinkronisasi web dan tablet.
• Ekstensi browser canggih: Zotero Connector mendeteksi metadata paper otomatis dari Google Scholar, IEEE, dan arXiv.
• Built-in PDF reader: anotasi warna, penandaan kutipan, dan pembuatan catatan ringkasan naskah.
• Zotero vs Mendeley: Mendeley kini terikat ketat pada akun Elsevier dan menghapus fitur jejaring lamanya. Sebaliknya, Zotero mendukung plugin komunitas seperti Better BibTeX, Zotero Night, dan integrasi Obsidian/Notion — dan disebut sebagai pilihan nomor satu mahasiswa dan peneliti ilmu komputer sedunia.

Alur Kerja Zotero — Simpan, Rapikan, Sitasi

Alur kerjanya terdiri dari empat langkah:

1. Simpan via web — menggunakan Zotero Connector di browser.
2. Cek metadata — mengoreksi judul dan penulis.
3. Kelola folder — menyusun koleksi per sub-topik Tugas Akhir.
4. Sitasi otomatis — melalui Word atau Better BibTeX.

Dua hal penting yang menyertainya:

• Validasi metadata: jangan percaya 100% hasil tangkapan web otomatis — seringkali nama penulis terbalik atau judul berhuruf kapital semua. Selalu luangkan sekitar 10 detik untuk mengoreksi metadata di panel kanan Zotero.
• Anotasi terhubung: gunakan warna stabilo berbeda saat membaca — kuning untuk masalah, hijau untuk metode komputasi, dan merah untuk keterbatasan paper. Anotasi ini dapat diekspor menjadi ringkasan catatan instan.

Integrasi BibTeX Ilmiah — Overleaf, LaTeX, Typst

• Format BibTeX (.bib) adalah format teks baku untuk pengelolaan pustaka pada sistem penulisan dokumen saintifik LaTeX dan Typst. Setiap entri memiliki identitas unik yang disebut citekey. Contoh entri di slide memakai citekey vaswani2017attention untuk paper "Attention is all you need" (Vaswani, Ashish and others, NeurIPS, 2017) dengan field title, author, journal, dan year.
• Plugin Better BibTeX (BBT) adalah ekstensi Zotero paling penting untuk mahasiswa Informatika. Fungsinya menghasilkan citekey yang stabil dan konsisten (pola misalnya [auth][year]) dan menyediakan sinkronisasi otomatis: berkas references.bib di laptop akan otomatis diperbarui setiap kali ada paper baru yang ditambahkan di Zotero.

8. Aktivitas Kelas & Penutup

Aktivitas Mandiri Terbimbing — Eksplorasi Paper Kunci

Mahasiswa diminta melakukan eksplorasi literatur untuk topik riset Tugas Akhirnya, secara mandiri atau berpasangan, dalam lima langkah. Ketentuan lengkapnya dicantumkan persis di bagian Tugas / Worksheet / Latihan di bawah.

Ringkasan & Jembatan — Menuju Sintesis Matriks

Tiga intisari Pertemuan 3:

1. Survei literatur sistematis menuntut protokol terstruktur (inklusi/eksklusi) agar terbebas dari bias pencarian.
2. Ekosistem AI akademik terspesialisasi perlu dimanfaatkan dengan tetap memegang teguh prinsip anti-halusinasi dan verifikasi mandiri.
3. Zotero perlu digunakan sejak hari pertama agar pengelolaan sitasi dan dokumen berjalan rapi hingga sidang akhir skripsi.

Preview Pertemuan 4: Mengekstrak Informasi Kunci → Membaca Kritis Paper → Menyusun Matriks State-of-the-Art.

Referensi Perkuliahan

Sumber yang dicantumkan di slide penutup:

• Kitchenham, B., & Charters, S. (2007). Guidelines for performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering. Keele University and Durham University Joint Report.
• Page, M. J., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71.
• Dawson, C. W. (2009). Projects in Computing and Information Systems: A Student's Guide (2nd ed.). Addison-Wesley.
• Wahono, R. S. (2020). Sistematika Tinjauan Pustaka Ilmiah dan State-of-the-Art. Brainmatics.

Istilah & Konsep Kunci

Istilah	Definisi Singkat
Survei Literatur	Proses sistematis untuk mencari, menyeleksi, mengevaluasi, dan mensintesis karya ilmiah relevan guna menjawab pertanyaan penelitian spesifik.
Systematic Literature Review (SLR)	Survei literatur formal dengan protokol terstruktur yang transparan dan dapat diulang, mengikuti pedoman seperti Kitchenham dan PRISMA.
Knowledge Gap	Kesenjangan pengetahuan yang menjadi masalah riset; bukan sekadar kendala teknis coding.
State-of-the-Art (SotA)	Keadaan/mapping pengetahuan dan metode terkini pada suatu topik riset.
Baseline	Model/algoritma pembanding terkuat saat ini yang ditemukan lewat survei literatur.
Reinventing the Wheel	Mengulang penelitian yang sudah ada, usang, atau sudah terpecahkan karena tidak melakukan survei.
Cherry-Picking	Bias pemilihan subjektif dalam memilih paper; dihindari dengan protokol SLR yang transparan.
Kriteria Inklusi	Syarat mutlak agar paper dimasukkan ke dalam analisis.
Kriteria Eksklusi	Faktor yang menggugurkan paper dari kajian.
Skrining	Penyaringan bertahap paper dari pencarian awal sampai korpus final (15–30 paper inti).
Aturan Tiga Menit	Cara membaca cepat paper: Judul → Abstrak → Gambar Arsitektur → Tabel Hasil Evaluasi → Kesimpulan.
Seed Paper	Satu paper kunci yang sangat relevan, titik awal penelusuran sitasi dua arah.
Citation Snowballing	Pelacakan sitasi dari seed paper ke arah belakang (backward) dan depan (forward).
Backward Search	Melacak referensi yang dikutip seed paper untuk menemukan fondasi teori, arsitektur, dan dataset awal.
Forward Search	Melacak paper yang mengutip seed paper (fitur "Cited by") untuk menemukan pengembangannya.
Operator Boolean	Operator logika pencarian: AND (mempersempit), OR (memperluas/sinonim), NOT (mengecualikan).
Wildcard (*)	Simbol yang menangkap variasi akhiran kata, misalnya classif*.
Field Tagging	Pencarian terbatas pada field tertentu, misalnya TITLE-ABS-KEY(...) untuk judul, abstrak, dan kata kunci.
Grey Literature	Pustaka non-ilmiah seperti blog, berita, tutorial, dan Wikipedia; dilarang untuk justifikasi ilmiah Bab 1.
Peer Review	Telaah sejawat ahli (2–4 reviewer independen) sebagai penyaring mutu sebelum naskah terbit.
Desk Reject	Penolakan naskah pada screening awal editor karena topik tidak sesuai.
Data Leakage	Kebocoran data yang menjadi salah satu aspek penilaian reviewer terhadap dataset.
Quartile (Q1–Q4)	Pengelompokan jurnal terindeks berdasarkan peringkat dampak sitasi: Q1 teratas 25%, Q4 terbawah 25%.
CORE Ranking	Standar pemeringkatan konferensi CS (A*, A, B) oleh Computing Research and Education Association of Australasia.
H-Index	Indeks pengaruh peneliti: nilai h berarti memiliki minimal h paper yang masing-masing disitasi minimal h kali.
Jurnal/Konferensi Predator	Publikasi meragukan dengan review kilat, spam, biaya mahal tanpa telaah, atau dewan editor palsu.
Beall's List	Daftar hitam jurnal predator yang dipakai sebagai rujukan pencegahan.
arXiv	Repositori pracetak (Cornell University) untuk distribusi cepat inovasi AI; belum melalui peer review.
DBLP	Indeks bibliografi khusus ilmu komputer (dblp.org) dengan lebih dari 7 juta artikel, bersih dari jurnal predator.
SINTA	Portal Kemendikbudristek untuk akreditasi dan pengukuran kinerja publikasi ilmiah Indonesia (SINTA 1–6).
TLDR	Fitur Semantic Scholar yang merangkum intisari paper dalam satu kalimat padat.
Highly Influential Citations	Fitur Semantic Scholar yang membedakan sitasi yang benar-benar menerapkan metode dari sitasi basa-basi.
Consensus Meter	Fitur Consensus.app yang menampilkan proporsi jawaban Yes/No/Possibly komunitas ilmiah terhadap pertanyaan riset.
Halusinasi Sitasi	Fenomena LLM mengarang judul, pengarang, volume jurnal, atau DOI yang tidak ada.
Human-in-the-Loop	Prinsip bahwa AI hanya asisten navigasi dan setiap sitasi wajib diverifikasi manual oleh manusia.
Reference Manager	Perangkat pengelolaan referensi (misalnya Zotero) untuk menyimpan metadata/PDF dan menyisipkan sitasi otomatis.
Zotero Connector	Ekstensi browser Zotero yang mendeteksi dan menyimpan metadata paper otomatis dari halaman web.
BibTeX (.bib)	Format teks baku pengelolaan pustaka untuk LaTeX/Typst; setiap entri memiliki citekey unik.
Citekey	Identitas unik entri BibTeX, misalnya vaswani2017attention.
Better BibTeX (BBT)	Plugin Zotero yang menghasilkan citekey stabil/konsisten dan menyinkronkan berkas references.bib secara otomatis.

Contoh / Studi Kasus dari Slide

• Query Boolean untuk deteksi penyakit daun padi (Strategi Penelusuran Efektif): pencarian pemula yang buruk adalah deteksi penyakit padi deep learning — terlalu umum, memakai bahasa lokal, dan menghasilkan puluhan ribu hasil tak terstruktur. Query terstruktur yang baik menggabungkan empat kelompok dengan AND: ("rice leaf disease" OR "paddy disease") AND ("deep learning" OR "convolutional" OR "YOLO") AND ("edge computing" OR "embedded" OR "Raspberry Pi" OR "Jetson Nano") AND ("field conditions" OR "unconstrained"), dan hasilnya puluhan paper yang sangat presisi dan langsung relevan.
• Backward search dari YOLOv8: dari paper YOLOv8, referensi awalnya ditelusuri ke belakang hingga paper YOLOv1 (Redmon et al., 2016) sebagai fondasi arsitekturnya.
• Forward search dari Transformer: dari paper Transformer (2017), penelusuran ke depan melalui fitur "Cited by" mengarah ke paper-paper Vision Transformer terkini (2024–2026) yang mengembangkannya.
• Dekomposisi pilar kata kunci: contoh pilar domain ("smart agriculture", "traffic monitoring", "medical imaging"), pilar metode ("deep learning", "YOLOv8" OR "RT-DETR", "transformer"), dan pilar masalah spesifik ("occlusion", "low-light condition", "edge deployment").
• Contoh entri BibTeX: paper "Attention is all you need" (Vaswani, Ashish and others, NeurIPS, 2017) ditulis sebagai entri @article dengan citekey vaswani2017attention dan field title, author, journal, year.
• Contoh perhitungan h-index: peneliti dengan h-index = 25 berarti memiliki minimal 25 paper yang masing-masing telah disitasi minimal 25 kali.
• Contoh risiko penamaan file tanpa reference manager: file PDF yang tercecer dengan nama tidak jelas seperti document(1).pdf, serta campuran format sitasi IEEE [1] dan APA (Nama, 2023) dalam satu dokumen.

Tugas / Worksheet / Latihan

Di slide, latihan pertemuan ini berbentuk Aktivitas Mandiri Terbimbing — Eksplorasi Paper Kunci, dikerjakan secara mandiri atau berpasangan untuk topik riset Tugas Akhir masing-masing, dengan ketentuan:

1. Rumuskan Query Boolean: susun kombinasi kata kunci menggunakan minimal 2 pilar konsep (Domain + Metode) dengan operator AND, OR, dan frase kutip "".
2. Cari di dua basis data: uji query pada Google Scholar / Semantic Scholar dan satu basis data primer (IEEE Xplore / ACM DL / Scopus).
3. Pilih 5 paper utama: seleksi 5 paper terbitan 2021–2026 yang memiliki evaluasi empiris jelas.
4. Petakan dengan AI tool: masukkan 1 paper terbaik ke dalam ResearchRabbit atau Connected Papers untuk melihat graf sitasinya.
5. Simpan ke Zotero: simpan 5 paper tersebut lengkap dengan PDF dan koreksi metadatanya.

Di luar aktivitas tersebut, slide tidak mencantumkan worksheet atau tugas tertulis lain yang terpisah.