Evy Sofia Manurung : Analisis Relevansi Subyek Dokumen Yang Menyitir Dengan Dokumen Yang Disitir Pada Journal Of Technology Education Tahun 2006-2007, 2009.
33 Data diatas merupakan delapan referensi yang mewakili keseluruhan
referensi pada artikel D. Untuk data selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 1. Penentuan tingkat relevansi dari masing-masing notasi klasifikasi subyek sitiran
terhadap notasi klasifikasi subyek artikel D yang menyitir. Penghitungan tingkat relevansi berpedoman pada rumus yang sudah dipaparkan pada bab sebelumnya.
Hasil penghitungan tersebut adalah sebagai berikut: 1. Relevan R
=
100 13
6 x
= 46,15
2. Relevan Marginal RM =
100 13
1 x
= 7,69
3. Noise N =
100 13
6 x
= 46,15 Dari hasil yang diperoleh di atas terdapat 46,15 atau sebanyak 6 sitiran
dari 13 sitiran relevan dengan dokumen yang menyitir, selain itu terdapat 7,69 atau sebanyak 1 sitiran dari 13 sitiran yang relevan marginal. Sementara itu
terdapat 46,15 atau sebanyak 6 sitiran yang tidak relevan Noise dengan dokumen yang menyitir. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada artikel D
memiliki jumlah dokumen yang tidak relevan sama dengan jumlah dokumen yang relevan. Tingkat persentase yang sama antara Relevan dengan Noise tidak
relevan menunjukkan adanya pengembangan penelitian yang kurang mendalam terhadap subyek yang lebih spesifik.
4.2.5 . Analisis Subyek dan Klasifikasi terhadap Artikel E dan Sitiran serta
Relevansinya
Hasil Analisis subyek dan penentuan notasi klasifikasi seluruh sitiran pada artikel E serta relevansi subyeknya dengan judul artikel yang menyitir adalah
sebagai berikut:
Evy Sofia Manurung : Analisis Relevansi Subyek Dokumen Yang Menyitir Dengan Dokumen Yang Disitir Pada Journal Of Technology Education Tahun 2006-2007, 2009.
34
Tabel 7. Analisis Subyek dan Klasifikasi Artikel E dan Sitiran serta Relevansinya
Kode Artikel
Subyek No.
Kla- sifikasi
No. Refe-
rensi Subyek
No. Klasifikasi
Relevansi R
R M
N E
1 EDU- CATIO
NAL TECH-
NOLO GY
371.33 1
1.SOCIAL SCIENCE –STATISTICAL
METHODS 300.072 7
√ 2
1. ASSOCIATION 302.3
√ 3
1.EDUCATIONAL TECHOLOGY
371.33
√
4 1. EDUCATIONAL
TECHNOLOGY 371.33
√
5 1. RESEARCH ME-
THODS 001.42
√ 6
1. CORRELATION ANALYSIS STAN-
DARDS 519.537 021
8 √
7 1. EDUCATIONAL
RESEARCH 370.72
√
8 1.TECHNOLOGY –
SOCIAL EFFECTS 303.483
√
Data diatas merupakan delapan referensi yang mewakili keseluruhan referensi pada artikel E. Untuk data selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 1.
Penentuan tingkat relevansi dari masing-masing notasi klasifikasi subyek sitiran terhadap notasi klasifikasi subyek artikel E yang menyitir. Penghitungan tingkat
relevansi berpedoman pada rumus yang sudah dipaparkan pada bab sebelumnya. Hasil penghitungan tersebut adalah sebagai berikut:
1. Relevan R =
100 23
5 x
= 21,73
2. Relevan Marginal RM =
100 23
4 x
= 17,39
3. Noise N =
100 23
14 x
= 60,86 Dari hasil yang diperoleh di atas terdapat 21,73 atau sebanyak 5 sitiran
dari 23 sitiran relevan dengan dokumen yang menyitir, selain itu terdapat 17,39 atau sebanyak 4 sitiran dari 23 sitiran yang relevan marginal. Sementara itu
Evy Sofia Manurung : Analisis Relevansi Subyek Dokumen Yang Menyitir Dengan Dokumen Yang Disitir Pada Journal Of Technology Education Tahun 2006-2007, 2009.
35 terdapat 60,86 atau sebanyak 14 sitiran yang tidak relevan Noise dengan
dokumen yang menyitir. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada artikel E lebih banyak dokumen yang tidak relevan daripada dokumen yang relevanrelevan
marginal. Berdasarkan uraian di atas, terlihat adanya penyimpangan klasifikasi subyek dokumen yang disitir terhadap subyek dokumen yang menyitir. Tingginya
persentase Noise menunjukkan adanya pengembangan penelitian yang kurang mendalam terhadap subyek yang lebih spesifik.
4.2.6 . Analisis Subyek dan Klasifikasi terhadap Artikel F dan Sitiran serta
