Evy Sofia Manurung : Analisis Relevansi Subyek Dokumen Yang Menyitir Dengan Dokumen Yang Disitir Pada Journal Of Technology Education Tahun 2006-2007, 2009.
44 3. Noise N
= 100
12 9
x = 75
Dari hasil yang diperoleh di atas terdapat 25 atau sebanyak 3 sitiran dari 12 sitiran relevan dengan dokumen yang menyitir, selain itu terdapat 0 atau
tidak ada sitiran yang relevan marginal. Sementara itu terdapat 75 atau sebanyak 9 sitiran dari 9 sitiran yang tidak relevan Noise dengan dokumen yang menyitir.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada artikel K lebih banyak dokumen yang tidak relevan daripada dokumen yang relevan. Tingginya tingkat persentase
Noise menunjukan adanya penyimpangan notasi klasifikasi subyek yang disitir terhadap dokumen yang menyitir dan adanya komunikasi terhadap disiplin ilmu
lain.
4.2.12 . Analisis Subyek dan Klasifikasi terhadap Artikel L dan Sitiran serta
Relevansinya
Hasil Analisis subyek dan penentuan notasi klasifikasi seluruh sitiran pada artikel L serta relevansi subyeknya dengan judul artikel yang menyitir adalah
sebagai berikut:
Tabel 14. Analisis Subyek dan Klasifikasi Artikel L dan Sitiran serta Relevansinya
Kode Artikel
Subyek No.
Kla- sifikasi
No. Refe-
rensi Subyek
No. Klasifikasi
Relevansi R
R M
N L
1. EDU- CATIO-
NAL TECH-
NOLO GY
371.33 1
1.EDUCATIONAL RESEARCH
370.72 √
2 1.TEACHER
CERTIFICATION 371.12
√ 3
1.WRITING SKILLS – ELEMENTARY
EDUCATION 372.623
√ 4
1.EDUCATIONAL TESTS
371.26 √
5 1.EDUCATIONAL
TESTS 371.26
√ 6
1. PROSE POEMS 808.81
√ 7
1. EDU-CATIONAL TESTS
371.26 √
8 1. EDU-CATIONAL
TESTS 371.26
√
Evy Sofia Manurung : Analisis Relevansi Subyek Dokumen Yang Menyitir Dengan Dokumen Yang Disitir Pada Journal Of Technology Education Tahun 2006-2007, 2009.
45 Data diatas merupakan delapan referensi yang mewakili keseluruhan
referensi pada artikel L. Untuk data selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 1. Penentuan tingkat relevansi dari masing-masing notasi klasifikasi subyek sitiran
terhadap notasi klasifikasi subyek artikel L yang menyitir. Penghitungan tingkat relevansi berpedoman pada rumus yang sudah dipaparkan pada bab sebelumnya.
Hasil penghitungan tersebut adalah sebagai berikut: 1. Relevan R
=
100 31
22 x
= 70,96
2. Relevan Marginal RM =
100 31
7 x
= 22,58
3. Noise N =
100 31
2 x
= 6,45 Dari hasil yang diperoleh di atas terdapat 70,96 atau sebanyak 22 sitiran
dari 31 sitiran relevan dengan dokumen yang menyitir, selain itu terdapat 22,58 atau sebanyak 7 sitiran dari 31 sitiran relevan marginal. Sementara itu terdapat
6,45 atau sebanyak 2 sitiran yang tidak relevan Noise dengan dokumen yang menyitir. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada artikel L lebih banyak
dokumen yang relevan daripada dokumen yang tidak relevan. Pada tabel-14 artikel L terdapat notasi 153.122 tidak berada pada posisi yang sama dengan
notasi klasifikasi subyek artikel L, menunjukkan subyek penelitian yang diambil artikel ini merupakan subyek penelitian yang bersifat multidisiplin.
4.2.13 . Analisis Subyek dan Klasifikasi terhadap Artikel M dan Sitiran serta
