penulisan makalah ilmiah
Penulisan Makalah Ilmiah
Dwi H. Widyantoro
Sekolah Teknik Elektro & Informa>ka
Ins>tut Teknologi Bandung
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
1
Panduan Umum Penulisan
• Penggunaan bahasa yang baik.
• Penggunaan kalimat yang singkat, padat dan
jelas.
• Adanya alur pikiran yang runut antar kalimat
dan antar bagian dalam makalah (koherensi)
• Makalah memiliki kontribusi ilmiah yang
diklaim secara eksplisit, disertai dengan buk>
yang cukup meyakinkan.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
2
Struktur Makalah Ilmiah
•
•
•
•
•
•
•
•
Title
List of authors
Introduc>on
Related Work
Body of the paper
Conclusion and Future Work
Acknowledgement
List of References
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
3
Title
• Sesingkat mungkin, tanpa singkatan atau
akronim (kecuali sudah dikenal umum)
• Buat se‐spesifik yang diperlukan.
– Learning Concept Dri/ (kurang spesifik)
– Relevant Data Expansion for Learning Concept
Dri/ from Sparsely Labeled Data (lebih spesifik
untuk menggambarkan isi makalah)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
4
Title (2)
• Gunakan frasa yang kemungkinan besar akan
dipakai dalam pencarian topik makalah
– Relevant Data Expansion for Learning Concept
Dri/ from Sparsely Labeled Data
– Learning User Interest Dynamics with a Three‐
Descriptor Representa@on
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
5
Title (3)
• Gunakan frasa yang menggambarkan
dis@nc@ve features dari makalah
– Relevant Data Expansion for Learning Concept
Dri/ from Sparsely Labeled Data
– Learning User Interest Dynamics with a Three‐
Descriptor Representa=ons
• Hindari frasa yang terlalu umum (misal, novel)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
6
Author
• Penulis adalah individu yang:
– Berkontribusi secara signifikan dalam peneli>an
yang ditulis di makalah
– Berkontribusi dalam membuat draZ, mereview
dan/atau merevisi substansi makalah (bukan
spell/grammar checking, typeseGng)
– Memberikan persetujuan versi final makalah,
termasuk daZar referensinya
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
7
Author (2)
• Urutan penulisan author (jika lebih dari satu)
sangat bergantung pada:
– Kontribusi dalam pembuatan makalah
– Konteks budaya (kebiasaan lokal)
• Pada umumnya >dak mencantumkan gelar
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
8
Author (3)
• DaZar penulis biasanya disertai dengan
informasi kontak yang terdiri dari nama afiliasi
dan e‐mail (bukan alamat pos)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
9
Author (4)
• Beberapa jurnal
menyediakan
tempat untuk
biografi singkat dan
foto para
penulisnya (misal,
IEEE Transac>ons)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
10
Abstract
• Umumnya >dak lebih dari 200 kata, ditulis
dalam satu paragraf
• Ditulis untuk memo>vasi orang agar membaca
makalah
• Berisi ringkasan makalah dengan memberikan
penekanan pada:
– Masalah yang diselesaikan
– Metode yang dipakai
– Hasil utama yang diperoleh
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
11
Contoh Abstrak
Abstract—Keeping track of changing interests is a natural
phenomenon as well as an interes>ng tracking problem because
interests can emerge and diminish at different >me frames. Being able
to do so with a few feedback examples poses an even more important
and challenging problem because exis>ng concept driZ learning
algorithms that handle the task typically suffer from it. This paper
presents a new computa>onal Framework for Extending Incomplete
Labeled Data Stream (FEILDS), which extends the capability of exis>ng
algorithms for learning concept driZ from a few labeled data. The
system transforms the original input stream into a new stream that
can be conveniently tracked by the exis>ng learning algorithms. The
experiment results reveal that FEILDS can significantly improve the
performances of a Mul>ple Three‐Descriptor Representa>on (MTDR)
algorithm, Rocchio algorithm, and window‐based concept driZ
learning algorithms when learning from a sparsely labeled data stream
with respect to their performances without using FEILDS.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
12
Contoh Abstrak
Mendeskripsikan masalah dan pen>ngnya untuk
diselesaikan:
Keeping track of changing interests is a natural
phenomenon as well as an interes@ng tracking
problem because interests can emerge and
diminish at different @me frames. Being able to
do so with a few feedback examples poses an
even more important and challenging problem
because exis@ng concept dri/ learning algorithms
that handle the task typically suffer from it.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
13
Contoh Abstrak
Mendeskripsikan pendekatan yang dilakukan untuk
menyelesaikan masalah:
This paper presents a new computa@onal
Framework for Extending Incomplete Labeled
Data Stream (FEILDS), which extends the
capability of exis@ng algorithms for learning
concept dri/ from a few labeled data. The system
transforms the original input stream into a new
stream that can be conveniently tracked by the
exis@ng learning algorithms.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
14
Contoh Abstrak
Mendeskripsikan hasil utama yang diperoleh:
The experiment results reveal that FEILDS can
significantly improve the performances of a
Mul@ple Three‐Descriptor Representa@on (MTDR)
algorithm, Rocchio algorithm, and window‐based
concept dri/ learning algorithms when learning
from a sparsely labeled data stream with respect
to their performances without using FEILDS.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
15
Abstract (2)
• Merupakan bagian makalah yang dimasukkan
ke dalam basisdata literatur:
– Gunakan frasa yang akan banyak dipakai dalam
pencarian literatur (seper> halnya judul)
• Minimalkan penggunaan referensi atau
persamaan (matema>k) di dalam abstrak
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
16
Introduc>on
• Bagian dimana orang ingin mendapatkan
substansi isi makalah untuk menentukan
apakah perlu untuk membaca lebih lanjut
atau >dak
• Fokuskan pada mo>vasi dan kontribusi
makalah.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
17
Introduc>on (2)
• Nyatakan konteks dan area peneli>an secara
umum
• Perkenalkan masalah yang diselesaikan
– Yakinkan mengapa masalah tersebut pen>ng atau
menarik untuk diselesaikan
• Berikan outline pendekatan yang dipakai untuk
menyelesaikan masalah
• Berikan outline hasil yang sudah diperoleh
• Pada bagian akhir, berikan overview apa yang
akan di sampaikan dalam makalah
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
18
Konteks dan
pen>ngnya area
peneli>an
Memperkenalkan
masalah
peneli>an
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
19
Pendekatan yang
dilakukan untuk
menyelesaikan
masalah
Hasil utama
peneli>an yang
diperoleh
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
20
Introduc>on (3)
• Jangan mengulang kalimat yang ada di dalam
abstrak (atau jangan cut‐and‐paste kalimat
dalam teks untukmembuat abstrak).
• Hindari penggunaan kalimat/frase yang
bersifat klise
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
21
Outline Makalah
• Ditulis di bagian akhir dari Introduc@on.
• Pada bagian akhir, berikan penjelasan singkat
isi makalah bagian per bagian.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
22
Related Work
• Related work adalah peneli>an sebelumnya yang
dilakukan oleh penulis atau peneli> lainnya
dengan masalah/topik yang mirip.
• Merupakan pengakuan hasil peneli>an
sebelumnya serta menegaskan orisinalitas
makalah.
• Panjang seksi ini bergantung pada ruang yang
tersedia serta relevansi nya, pas>kan semua
literatur yang relevan dirujuk dan dipaparkan
dengan akurat.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
23
Related Work (2)
• Mengabaikan untuk merujuk literatur yang
relevan dapat menyebabkan hasil review yang
kurang baik, bahkan dapat menyebabkan
makalah di tolak.
• Seksi ini dapat di tulis :
– Sebagai bagaian dari introduc>on
– Seksi tersendiri setelah introduc>on
– Seksi tersendiri sebelum kesimpulan.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
24
Effec>ve Related Work
• Memberikan overview hasil peneli>an
sebelumnya yang relevan.
• Secara kri>s menelaah kelebihan/kekurangan
pekerjaan yang telah dilakukan oleh peneli> lain.
• Mengiden>fikasi adanya gap pengetahuan terkait
dengan masalah yang diteli> dalam makalah.
• Mengiden>kasi kebutuhan untuk menyelesaikan
masalah peneli>an, baik yang sekarang maupun
ke depannya nan>.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
25
Contoh Related Work
Deskripsi
peneli>an
terkait
Analisis
kelebihan,
kekurangan &
jus>fikasinya
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
26
Contoh Related Work
Deskripsi
peneli>an
terkait
Iden>fikasi
kelemahan
Gap,
masalah
yang belum
terpecahkan
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
27
Contoh Related Work
Analisis kekurangan
hasil peneli>an
sebelumnya
Menegaskan
perlunya peneli>an
lebih lanjut
Solusi yang
ditawarkan
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
28
Tips Penulisan Related Work
• Kelompokkan kajian peneli>an sebelumnya
dalam klaster‐klaster yang mudah dikenali
– Berdasarkan metode
– Berdasarkan kelas persoalan, dlsb
• Hindari penulisan hal‐hal yang kurang relevan
• Hindari polemik, penggunaan frasa pujian,
atau menyalahkan pihak lain (gunakan fakta
untuk menyatakan kelebihan atau kekurangan
hasil peneli>an orang lain)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
29
Body of the Paper
• Sangat bergantung pada topik dan jenis
peneli>an:
– Theore>cal research
– Applied research
– Ac>on research
– Case studies
– Surveys
– Experiments
• Cara prak>s: lihat contoh dari jurnal yang
bereputasi untuk kategori peneli>an yang akan
anda tulis.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
30
Theore>cal Research
• Definisi‐definis Dasar
• Deskripsi algoritma baru atau formalisme
• Serangkaian teorema yang disertai dengan
pembuk>an (proof)
• Penjelasan aplikasi/konsekuensi dari hasil
peneli>an (jika memungkinkan)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
31
Computer Sciences on Applied
Research
• Arsitektur Sistem
• Deskripsi implementasi
• Evaluasi sistem dalam menyelesaikan masalah
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
32
Data Eksperimen
• Sebutkan dari mana data untuk eksperimen
diperoleh.
• Jika memungkinkan, akan lebih baik jika
menggunakan data yang dipakai sebagai standar
oleh komunitas peneli>.
• Jelaskan sta>s>k data tersebut, dan bagaimana
data dipergunakan dalam eksperiment.
• Jelaskan pula pre‐processing yang dilakukan
terhadap data (jika dilakukan)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
33
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
34
Prosedur Eksperimen
• Jelaskan tujuan eksperimen.
• Jelaskan prosedur nya dalam bentuk narasi,
tetapi jika cukup kompleks dapat ditulis dalam
bentuk algoritma.
• Tulis prosedurnya dengan sangat jelas
sehingga orang lain dapat mengulangi
langkah‐langkahnya dengan tepat (hasil
eksperimen reproducible)
• Jelaskan pula cara mengukur kinerja sistem
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
35
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
36
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
37
Results
• Memaparkan hasil eksperimen apa adanya
• Gunakan tabel dan/atau grafik untuk
memperjelas dengan format yang paling
informa>f untuk pembaca.
• Berikan penjelasan temuan utama yang dapat
disimpulkan dari tabel/grafik.
• Semua tabel/grafik/gambar diberi nomor &
cap>ons serta harus dirujuk minimal sekali dalam
teks.
• Semua informasi dalam tabel/grafik/gambar
harus terbaca jelas.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
38
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
39
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
40
Discussion of Results
• Menjelaskan fenomena yang diperoleh dari
hasil eksperimen.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
41
Conclusion and/or Future Work
• Merangkum kontribusi makalah
• Rangkuman kelebihan dan kekurangan
• Deskripsi peneli>an lanjutan (future work)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
42
Rangkuman
Kontribusi
Kelebihan &
Kekurangan
Future Work
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
43
Acknowledgements
• Pemberitahuan tentang sponsor
• Ucapan terima kasih pada kolega (bukan
anggota peneli>) yang pernah diajak
berdiskusi, termasuk yang membantu
proofread makalah
• Ucapan terima kasih kepada (anonymous)
reviewers yang memberikan saran‐sarang
yang konstruk>f
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
44
Contoh Acknowledgements
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
45
References
• Tulis semua sumber publikasi yang dirujuk
langsung (atau semua daZar referensi harus
dirujuk minimal sekali dalam teks).
• Iku> cara penulisan referensi dan cara
merujuknya sesuai dengan aturan dari jurnal
yang dituju.
• Gunakan sumber referensi dari jurnal dan
konferensi yang bereputasi, baik yang baru
maupun yang lama.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
46
Tips Penulisan Makalah Ilmiah
• Top‐down design: mulai dari outline,
selanjutnya isi de>lnya.
• Inside‐out wri5ng: mulai dari body of paper,
selanjutnya tulis introduc@on, related work,
conclusions, dan terakhir abstrak dan @tle.
• Table & Diagram: periksa keterbacaan tabel
dan diagram .
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
47
Tips Penulisan Makalah Ilmiah (2)
• Dependency analysis: perikasa apakah
makalah sudah self‐contained dan terpapar
secara runut.
• Factuality: pas>kan semua yang dinyatakan
dalam makalah adalah fakta yang benar.
• Interpretability: periksa se>ap kalimat apakah
bisa salah interpretasi (bermakna ganda), jika
ya perbaiki.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
48
Tips Penulisan Makalah Ilmiah (3)
• Op5misa5on: hilangkan bagian‐bagian yang
>dak perlu (kurang relevan), jika
memungkinkan ringkas kalimat yang panjang
tanpa menghilangkan isi pesan utama yang
ingin disampaikan.
• Readibility: apakah isi makalah dapat terbaca
dengan baik? Apakah bagian‐bagiannya
terhubung satu sama lainnya (koherensi).
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
49
Akhir Kata
• Periksa manuskrip berulang‐ulang untuk
memas>kan >dak ada kesalahan tata bahasa,
cara penulisan, alur pikiran.
• Minta bantuan kolega untuk mereview makalah
serta memas>kan keterbacaannya.
• Lebih baik menginvestaikan waktu yang lebih
lama untuk memas>kan makalah sudah tertulis
dengan baik daripada mengirimkan makalah yang
masih mengandung kesalahan (akibatnya bisa
fatal).
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
50
Dwi H. Widyantoro
Sekolah Teknik Elektro & Informa>ka
Ins>tut Teknologi Bandung
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
1
Panduan Umum Penulisan
• Penggunaan bahasa yang baik.
• Penggunaan kalimat yang singkat, padat dan
jelas.
• Adanya alur pikiran yang runut antar kalimat
dan antar bagian dalam makalah (koherensi)
• Makalah memiliki kontribusi ilmiah yang
diklaim secara eksplisit, disertai dengan buk>
yang cukup meyakinkan.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
2
Struktur Makalah Ilmiah
•
•
•
•
•
•
•
•
Title
List of authors
Introduc>on
Related Work
Body of the paper
Conclusion and Future Work
Acknowledgement
List of References
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
3
Title
• Sesingkat mungkin, tanpa singkatan atau
akronim (kecuali sudah dikenal umum)
• Buat se‐spesifik yang diperlukan.
– Learning Concept Dri/ (kurang spesifik)
– Relevant Data Expansion for Learning Concept
Dri/ from Sparsely Labeled Data (lebih spesifik
untuk menggambarkan isi makalah)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
4
Title (2)
• Gunakan frasa yang kemungkinan besar akan
dipakai dalam pencarian topik makalah
– Relevant Data Expansion for Learning Concept
Dri/ from Sparsely Labeled Data
– Learning User Interest Dynamics with a Three‐
Descriptor Representa@on
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
5
Title (3)
• Gunakan frasa yang menggambarkan
dis@nc@ve features dari makalah
– Relevant Data Expansion for Learning Concept
Dri/ from Sparsely Labeled Data
– Learning User Interest Dynamics with a Three‐
Descriptor Representa=ons
• Hindari frasa yang terlalu umum (misal, novel)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
6
Author
• Penulis adalah individu yang:
– Berkontribusi secara signifikan dalam peneli>an
yang ditulis di makalah
– Berkontribusi dalam membuat draZ, mereview
dan/atau merevisi substansi makalah (bukan
spell/grammar checking, typeseGng)
– Memberikan persetujuan versi final makalah,
termasuk daZar referensinya
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
7
Author (2)
• Urutan penulisan author (jika lebih dari satu)
sangat bergantung pada:
– Kontribusi dalam pembuatan makalah
– Konteks budaya (kebiasaan lokal)
• Pada umumnya >dak mencantumkan gelar
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
8
Author (3)
• DaZar penulis biasanya disertai dengan
informasi kontak yang terdiri dari nama afiliasi
dan e‐mail (bukan alamat pos)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
9
Author (4)
• Beberapa jurnal
menyediakan
tempat untuk
biografi singkat dan
foto para
penulisnya (misal,
IEEE Transac>ons)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
10
Abstract
• Umumnya >dak lebih dari 200 kata, ditulis
dalam satu paragraf
• Ditulis untuk memo>vasi orang agar membaca
makalah
• Berisi ringkasan makalah dengan memberikan
penekanan pada:
– Masalah yang diselesaikan
– Metode yang dipakai
– Hasil utama yang diperoleh
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
11
Contoh Abstrak
Abstract—Keeping track of changing interests is a natural
phenomenon as well as an interes>ng tracking problem because
interests can emerge and diminish at different >me frames. Being able
to do so with a few feedback examples poses an even more important
and challenging problem because exis>ng concept driZ learning
algorithms that handle the task typically suffer from it. This paper
presents a new computa>onal Framework for Extending Incomplete
Labeled Data Stream (FEILDS), which extends the capability of exis>ng
algorithms for learning concept driZ from a few labeled data. The
system transforms the original input stream into a new stream that
can be conveniently tracked by the exis>ng learning algorithms. The
experiment results reveal that FEILDS can significantly improve the
performances of a Mul>ple Three‐Descriptor Representa>on (MTDR)
algorithm, Rocchio algorithm, and window‐based concept driZ
learning algorithms when learning from a sparsely labeled data stream
with respect to their performances without using FEILDS.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
12
Contoh Abstrak
Mendeskripsikan masalah dan pen>ngnya untuk
diselesaikan:
Keeping track of changing interests is a natural
phenomenon as well as an interes@ng tracking
problem because interests can emerge and
diminish at different @me frames. Being able to
do so with a few feedback examples poses an
even more important and challenging problem
because exis@ng concept dri/ learning algorithms
that handle the task typically suffer from it.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
13
Contoh Abstrak
Mendeskripsikan pendekatan yang dilakukan untuk
menyelesaikan masalah:
This paper presents a new computa@onal
Framework for Extending Incomplete Labeled
Data Stream (FEILDS), which extends the
capability of exis@ng algorithms for learning
concept dri/ from a few labeled data. The system
transforms the original input stream into a new
stream that can be conveniently tracked by the
exis@ng learning algorithms.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
14
Contoh Abstrak
Mendeskripsikan hasil utama yang diperoleh:
The experiment results reveal that FEILDS can
significantly improve the performances of a
Mul@ple Three‐Descriptor Representa@on (MTDR)
algorithm, Rocchio algorithm, and window‐based
concept dri/ learning algorithms when learning
from a sparsely labeled data stream with respect
to their performances without using FEILDS.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
15
Abstract (2)
• Merupakan bagian makalah yang dimasukkan
ke dalam basisdata literatur:
– Gunakan frasa yang akan banyak dipakai dalam
pencarian literatur (seper> halnya judul)
• Minimalkan penggunaan referensi atau
persamaan (matema>k) di dalam abstrak
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
16
Introduc>on
• Bagian dimana orang ingin mendapatkan
substansi isi makalah untuk menentukan
apakah perlu untuk membaca lebih lanjut
atau >dak
• Fokuskan pada mo>vasi dan kontribusi
makalah.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
17
Introduc>on (2)
• Nyatakan konteks dan area peneli>an secara
umum
• Perkenalkan masalah yang diselesaikan
– Yakinkan mengapa masalah tersebut pen>ng atau
menarik untuk diselesaikan
• Berikan outline pendekatan yang dipakai untuk
menyelesaikan masalah
• Berikan outline hasil yang sudah diperoleh
• Pada bagian akhir, berikan overview apa yang
akan di sampaikan dalam makalah
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
18
Konteks dan
pen>ngnya area
peneli>an
Memperkenalkan
masalah
peneli>an
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
19
Pendekatan yang
dilakukan untuk
menyelesaikan
masalah
Hasil utama
peneli>an yang
diperoleh
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
20
Introduc>on (3)
• Jangan mengulang kalimat yang ada di dalam
abstrak (atau jangan cut‐and‐paste kalimat
dalam teks untukmembuat abstrak).
• Hindari penggunaan kalimat/frase yang
bersifat klise
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
21
Outline Makalah
• Ditulis di bagian akhir dari Introduc@on.
• Pada bagian akhir, berikan penjelasan singkat
isi makalah bagian per bagian.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
22
Related Work
• Related work adalah peneli>an sebelumnya yang
dilakukan oleh penulis atau peneli> lainnya
dengan masalah/topik yang mirip.
• Merupakan pengakuan hasil peneli>an
sebelumnya serta menegaskan orisinalitas
makalah.
• Panjang seksi ini bergantung pada ruang yang
tersedia serta relevansi nya, pas>kan semua
literatur yang relevan dirujuk dan dipaparkan
dengan akurat.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
23
Related Work (2)
• Mengabaikan untuk merujuk literatur yang
relevan dapat menyebabkan hasil review yang
kurang baik, bahkan dapat menyebabkan
makalah di tolak.
• Seksi ini dapat di tulis :
– Sebagai bagaian dari introduc>on
– Seksi tersendiri setelah introduc>on
– Seksi tersendiri sebelum kesimpulan.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
24
Effec>ve Related Work
• Memberikan overview hasil peneli>an
sebelumnya yang relevan.
• Secara kri>s menelaah kelebihan/kekurangan
pekerjaan yang telah dilakukan oleh peneli> lain.
• Mengiden>fikasi adanya gap pengetahuan terkait
dengan masalah yang diteli> dalam makalah.
• Mengiden>kasi kebutuhan untuk menyelesaikan
masalah peneli>an, baik yang sekarang maupun
ke depannya nan>.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
25
Contoh Related Work
Deskripsi
peneli>an
terkait
Analisis
kelebihan,
kekurangan &
jus>fikasinya
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
26
Contoh Related Work
Deskripsi
peneli>an
terkait
Iden>fikasi
kelemahan
Gap,
masalah
yang belum
terpecahkan
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
27
Contoh Related Work
Analisis kekurangan
hasil peneli>an
sebelumnya
Menegaskan
perlunya peneli>an
lebih lanjut
Solusi yang
ditawarkan
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
28
Tips Penulisan Related Work
• Kelompokkan kajian peneli>an sebelumnya
dalam klaster‐klaster yang mudah dikenali
– Berdasarkan metode
– Berdasarkan kelas persoalan, dlsb
• Hindari penulisan hal‐hal yang kurang relevan
• Hindari polemik, penggunaan frasa pujian,
atau menyalahkan pihak lain (gunakan fakta
untuk menyatakan kelebihan atau kekurangan
hasil peneli>an orang lain)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
29
Body of the Paper
• Sangat bergantung pada topik dan jenis
peneli>an:
– Theore>cal research
– Applied research
– Ac>on research
– Case studies
– Surveys
– Experiments
• Cara prak>s: lihat contoh dari jurnal yang
bereputasi untuk kategori peneli>an yang akan
anda tulis.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
30
Theore>cal Research
• Definisi‐definis Dasar
• Deskripsi algoritma baru atau formalisme
• Serangkaian teorema yang disertai dengan
pembuk>an (proof)
• Penjelasan aplikasi/konsekuensi dari hasil
peneli>an (jika memungkinkan)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
31
Computer Sciences on Applied
Research
• Arsitektur Sistem
• Deskripsi implementasi
• Evaluasi sistem dalam menyelesaikan masalah
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
32
Data Eksperimen
• Sebutkan dari mana data untuk eksperimen
diperoleh.
• Jika memungkinkan, akan lebih baik jika
menggunakan data yang dipakai sebagai standar
oleh komunitas peneli>.
• Jelaskan sta>s>k data tersebut, dan bagaimana
data dipergunakan dalam eksperiment.
• Jelaskan pula pre‐processing yang dilakukan
terhadap data (jika dilakukan)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
33
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
34
Prosedur Eksperimen
• Jelaskan tujuan eksperimen.
• Jelaskan prosedur nya dalam bentuk narasi,
tetapi jika cukup kompleks dapat ditulis dalam
bentuk algoritma.
• Tulis prosedurnya dengan sangat jelas
sehingga orang lain dapat mengulangi
langkah‐langkahnya dengan tepat (hasil
eksperimen reproducible)
• Jelaskan pula cara mengukur kinerja sistem
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
35
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
36
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
37
Results
• Memaparkan hasil eksperimen apa adanya
• Gunakan tabel dan/atau grafik untuk
memperjelas dengan format yang paling
informa>f untuk pembaca.
• Berikan penjelasan temuan utama yang dapat
disimpulkan dari tabel/grafik.
• Semua tabel/grafik/gambar diberi nomor &
cap>ons serta harus dirujuk minimal sekali dalam
teks.
• Semua informasi dalam tabel/grafik/gambar
harus terbaca jelas.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
38
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
39
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
40
Discussion of Results
• Menjelaskan fenomena yang diperoleh dari
hasil eksperimen.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
41
Conclusion and/or Future Work
• Merangkum kontribusi makalah
• Rangkuman kelebihan dan kekurangan
• Deskripsi peneli>an lanjutan (future work)
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
42
Rangkuman
Kontribusi
Kelebihan &
Kekurangan
Future Work
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
43
Acknowledgements
• Pemberitahuan tentang sponsor
• Ucapan terima kasih pada kolega (bukan
anggota peneli>) yang pernah diajak
berdiskusi, termasuk yang membantu
proofread makalah
• Ucapan terima kasih kepada (anonymous)
reviewers yang memberikan saran‐sarang
yang konstruk>f
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
44
Contoh Acknowledgements
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
45
References
• Tulis semua sumber publikasi yang dirujuk
langsung (atau semua daZar referensi harus
dirujuk minimal sekali dalam teks).
• Iku> cara penulisan referensi dan cara
merujuknya sesuai dengan aturan dari jurnal
yang dituju.
• Gunakan sumber referensi dari jurnal dan
konferensi yang bereputasi, baik yang baru
maupun yang lama.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
46
Tips Penulisan Makalah Ilmiah
• Top‐down design: mulai dari outline,
selanjutnya isi de>lnya.
• Inside‐out wri5ng: mulai dari body of paper,
selanjutnya tulis introduc@on, related work,
conclusions, dan terakhir abstrak dan @tle.
• Table & Diagram: periksa keterbacaan tabel
dan diagram .
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
47
Tips Penulisan Makalah Ilmiah (2)
• Dependency analysis: perikasa apakah
makalah sudah self‐contained dan terpapar
secara runut.
• Factuality: pas>kan semua yang dinyatakan
dalam makalah adalah fakta yang benar.
• Interpretability: periksa se>ap kalimat apakah
bisa salah interpretasi (bermakna ganda), jika
ya perbaiki.
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
48
Tips Penulisan Makalah Ilmiah (3)
• Op5misa5on: hilangkan bagian‐bagian yang
>dak perlu (kurang relevan), jika
memungkinkan ringkas kalimat yang panjang
tanpa menghilangkan isi pesan utama yang
ingin disampaikan.
• Readibility: apakah isi makalah dapat terbaca
dengan baik? Apakah bagian‐bagiannya
terhubung satu sama lainnya (koherensi).
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
49
Akhir Kata
• Periksa manuskrip berulang‐ulang untuk
memas>kan >dak ada kesalahan tata bahasa,
cara penulisan, alur pikiran.
• Minta bantuan kolega untuk mereview makalah
serta memas>kan keterbacaannya.
• Lebih baik menginvestaikan waktu yang lebih
lama untuk memas>kan makalah sudah tertulis
dengan baik daripada mengirimkan makalah yang
masih mengandung kesalahan (akibatnya bisa
fatal).
Workshop Penyusunan Proposal Peneli>an, Penulisan Thesis/Disertasi, dan Penulisan Ar>kel Ilmiah
50