VOSviewer

 

VOSviewer

Pengertian

VOSviewer (Visualization of Similarities Viewer) adalah software gratis untuk membuat dan memvisualisasikan peta bibliometrik. Dikembangkan oleh Nees Jan van Eck dan Ludo Waltman dari CWTS, Universitas Leiden, Belanda. VOSviewer dipakai untuk melihat struktur dan tren riset dari ribuan artikel ilmiah.

Sumber Data

Scopus, Web of Science, Dimensions, PubMed, OpenAlex, Crossref, Lens, atau data dari Publish or Perish (Google Scholar). Format umumnya RIS, CSV, atau BibTeX.

Jenis Analisis

AnalisisUnitHasil
Co-authorshipPenulis, institusi, negaraJaringan kolaborasi
Co-occurrenceKata kunci (keywords), istilahPeta topik riset
CitationDokumen, sumber, penulisSiapa dan apa yang paling sering disitasi
Bibliographic couplingDokumen, penulisKemiripan lewat referensi yang dipakai bersama
Co-citationReferensi, penulisKarya yang sering disitasi bersama

Tiga Jenis Visualisasi

  1. Network Visualization: node (lingkaran) dan garis penghubung; warna menunjukkan klaster topik
  2. Overlay Visualization: warna menunjukkan skor tertentu, misalnya tahun publikasi rata-rata, sehingga terlihat topik baru dan lama
  3. Density Visualization: warna panas menandai area yang banyak diteliti

Cara Membaca Peta

  • Ukuran node: frekuensi kemunculan atau jumlah sitasi
  • Warna: kelompok klaster
  • Jarak dan garis: keterkaitan antar item
  • Total link strength: kekuatan hubungan suatu item dengan item lain

Tahapan Kerja

  1. Cari dan ekspor data artikel (misalnya “Islamic banking” di Scopus)
  2. Buka VOSviewer, pilih Create a map based on bibliographic data
  3. Pilih jenis analisis dan unit (misalnya co-occurrence of all keywords)
  4. Pilih metode hitung (full atau fractional counting) dan ambang minimal kemunculan
  5. Rapikan kata kunci dengan thesaurus file (menyatukan sinonim, misalnya “Islamic bank” dan “Islamic banks”)
  6. Baca klaster, simpan gambar, dan tafsirkan

Kelebihan

  • Gratis dan ringan
  • Visual menarik dan mudah dibaca
  • Sangat berguna untuk tinjauan pustaka, bibliometrik, dan penentuan research gap
  • Mendukung banyak basis data

Kekurangan

  • Hanya untuk analisis bibliometrik, bukan statistik umum
  • Hasil bergantung pada kualitas data dan pengaturan ambang
  • Interpretasi klaster tetap perlu penilaian peneliti
  • Fitur penyuntingan data terbatas

Contoh Penerapan

Analisis bibliometrik “Islamic Fintech” 2015–2025 untuk melihat negara paling produktif, kata kunci dominan, dan topik yang masih jarang diteliti.

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Insert

Design

Review