Bibliometrics Analysis Using Co–words Approach: Mapping Research Report of Research Center for Biology, Indonesian Institute of Sciences.

ANALISIS BIBLIOMETRIKA BERDASARKAN

PENDEKATAN CO-WORDS : PEMETAAN LAPORAN

HASIL PENELITIAN PUSAT PENELITIAN BIOLOGI-LIPI

LUKMAN BUDIMAN

SEKOLAH PASCASARJANA

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2012

PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis Analisis Bibliometrika berdasarkan Pendekatan Co-Words : Pemetaan Laporan Hasil Penelitian Pusat Penelitian Biologi-LIPI adalah karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tugas akhir ini.

Bogor, Juli 2012

Lukman Budiman NIM. G652090055

ABSTRACT

LUKMAN BUDIMAN. Bibliometrics Analysis Using Co–words Approach: Mapping Research Report of Research Center for Biology, Indonesian Institute of Sciences. Under direction of MEUTHIA RACHMANIAH and SULISTYO BASUKI.

The aim of this research is to achieve up to date information on the map of five years (2006 – 2010) researches conducted by the researchers from the Research Centre for Biology, Indonesian Institute of Sciences through technical reports published and reserved in the Library of the same institution. Method of Co-words Analysis Approach on subjects (keywords or descriptors) was implemented. Document fitting are conducted through the assessment on subject similarities and dissimilarities using Jaccard Coefficient Index. The result of this current study shows that there are three most frequently appear keywords (descriptors) for each group: Java, National Parks, and Pandanaceae. This indicates that for five years the researches carried out in the institution have been mainly focused on the exploration on Pandanaceae proceeded in the National Parks located in Java. Other subjects such as diversity, DNA, genetic diversity, habitats, Indonesia, Kalimantan, mangroves, Pandanus, reserved areas, Sulawesi, and Sumatra appear less frequent at least in the last two years, thus indicating popular research topics following the first three subjects.

RINGKASAN

LUKMAN BUDIMAN. Analisis Bibliometrika Berdasarkan Pendekatan Co-Words: Pemetaan Laporan Hasil Penelitian Pusat Penelitian Biologi-LIPI.

Dibimbing oleh MEUTHIA RACHMANIAH & SULISTYO BASUKI.

Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang gambaran peta penelitian Puslit Biologi-LIPI melalui laporan teknik. Laporan teknik adalah dokumen yang memuat pencapaian hasil penelitian setiap tahun. Laporan teknik yang dipakai adalah yang dilakukan lima tahun terakhir (2006 s.d. 2010).

Ada dua hal yang melatarbelakangi penelitian ini, pertama yaitu hasil penelitian Pusat Penelitian Biologi-LIPI (Puslit Biologi-LIPI) belum terpetakan dan tidak terlihat fokusnya, sehingga perlu dilakukan penelitian bibliometrika untuk memetakan hasil-hasil penelitiannya. Kedua yaitu ingin mendapatkan peta pengetahuan mengenai perkembangan hasil-hasil penelitian Puslit Biologi-LIPI sebagai sebuah proses pertumbuhan produk ilmu pengetahuan khususnya bidang biologi pada rentang waktu tertentu.

Melalui analisis co-words ini diharapkan dapat memberikan gambaran (peta subjek) yang nyata mengenai hasil-hasil penelitian yang sudah dilakukan Puslit Biologi-LIPI, khususnya 1) Peta hasil penelitian berdasarkan subjek keilmuan (penelitian) dan; 2) Topik bahasan yang sudah dilakukan selama lima tahun terakhir, berupa gambaran dinamika kegiatan penelitian baik dari sisi prioritas maupun arah penelitian.

Penelitian ini adalah jenis penelitian deskriptif yang bersifat kuantitatif yang dilakukan terhadap hasil penelitian berupa Laporan Teknik Kegiatan Penelitian Puslit Biologi-LIPI pada rentang tahun 2006-2010. Metode yang digunakan adalah bibliometrika melalui analisis co-words dengan pendekatan subjek (kata kunci/deskriptor) pada setiap makalah laporan teknik tersebut.

Prosedur penelitian yang dilakukan adalah 1) Pengumpulan data dengan cara mengumpulkan data laporan teknik Puslit Biologi-LIPI, dan dikelompokkan berdasarkan tahun, yaitu 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010; 2) Pengolahan data, dilakukan dengan cara menganalisis subjek melalui judul dan abstrak dokumen. Hasil dari analisis ini berupa kata-kata kunci yang mewakili subjek dokumen tersebut. Subjek lalu dicocokkan dengan daftar istilah (deskriptor) pada CAB thesaurus dan dicatat pada sebuah tabel; 3) Analisis data, dengan cara melakukan analisis hubungan antara dokumen. Kegiatan dilakukan dengan cara memasangkan dokumen yang satu dengan dokumen lainnya lalu dilakukan pencatatan terhadap kata kunci yang sama pada setiap pasangan dokumen. Analisis ini menggunakan rumus koefisien Jaccard dan menghasilkan matriks kemiripan (similarity); 4) Pembuatan matriks ketidakmiripan (dissimilarity) untuk penggugusan subjek dokumen melalui data hasil transformasi yang diperoleh dari matriks kemiripan (similarity); 5) Penggugusan (clustering) subjek melalui dendrogram dan pemetaan subjeknya dengan skala multi dimensi (multidimensional scaling); 6) Interpretasi data dilakukan dengan bantuan hasil penggugusan (clustering) dan pemetaan (mapping) subjek.

Hasil penelitian adalah deskriptor yang paling banyak muncul di setiap gugus pada rentang 5 tahun (2005 – 2009) adalah national parks dan

Pandanaceae, serta Java yang merupakan subjek yang dominan. Hal ini memberi indikasi bahwa penelitian suku Pandanaceae atau eksplorasi ke Taman Nasional di kawasan pulau Jawa dilakukan sepanjang tahun. Sementara subjek lain seperti, diversity, DNA, reserved areas, genetic diversity, mangroves, Pandanus,

muncul paling sedikit dalam dua tahun. Hal ini menggambarkan bahwa subjek-subjek tersebut merupakan topik penelitian yang populer dan sering dilakukan pada rentang tahun ini, dan subjek Kalimantan, Sumatra, Sulawesi adalah tempat yang cukup dominan dalam penelitian.

Dari hasil penggugusan dan pemetaan subjek (deksriptor) yang paling sering muncul, fokus penelitian masih berada di kawasan pulau Jawa. Penelitian belum mencerminkan keseimbangan (proporsi) tema penelitian berdasarkan bidang yang ada di Puslit Biologi, tema penelitian masih didominasi oleh bidang botani. Beberapa isu penting seperti tentang tumbuhan langka (atau tumbuhan terancam punah) tidak pernah muncul sepanjang tahun; isu mengenai peranan tumbuhan dalam kaitannya dengan meningkatnya kandungan karbon di atmosfir sebagai akibat dari pemanasan global harus terus dikembangkan; diwaktu mendatang Puslit Biologi memfokuskan pada penelitian dan eksplorasi di pulau-pulau kecil dan pulau terluar (yang berada di perbatasan) agar potensi keanekaragaman hayati (khususnya aspek ekowisatanya) bisa terungkap.

Kata kunci : biliometrika, analisis co-words, pemetaan ilmu pengetahuan, penelitian biologi

@ Hak Cipta milik IPB, tahun 2012

HAK cipta dilindungi Undang-Undang

Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan yang wajar IPB

Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis dalam bentuk apapun tanpa izin IPB

ANALISIS BIBLIOMETRIKA BERDASARKAN

PENDEKATAN

CO-WORDS

: PEMETAAN LAPORAN

HASIL PENELITIAN PUSAT PENELITIAN BIOLOGI-LIPI

LUKMAN BUDIMAN

Tesis

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Profesional pada

Program Studi Teknologi Informasi untuk Perpustakaan

SEKOLAH PASCASARJANA

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2012

Judul Tugas Akhir : Analisis Bibliometrika Berdasarkan Pendekatan Co-Words : Pemetaan Laporan Hasil Penelitian Pusat Penelitian Biologi-LIPI

Nama : Lukman Budiman NIM : G652090055

Disetujui Komisi Pembimbing

Ir. Meuthia Rachmaniah. M.Sc. Prof. Dr.Sulistyo Basuki Ketua Anggota

Diketahui

Ketua Progam Studi Magister Dekan Sekolah Pascasarjana Teknologi Informasi untuk

Perpustakaan

Aziz Kustiyo, S.Si., M.Kom Dr.Ir. Dahrul Syah, M.Sc. Agr.

PRAKATA

Syukur alhamdulillah penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala karuniaNya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian ini adalah penerapan bibliometrika khususnya metode co-words dalam memetakan dokumen hasil penelitian Puslit Biologi-LIPI.

Rasa terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Ir. Meuthia Rachmaniah, M.Sc. dan Bapak Prof. Dr.Sulistyo Basuki selaku pembimbing yang telah memberikan arahan dan saran. Disamping itu, penulis juga memberikan penghargaan kepada Kepala Pusat Penelitian Biologi-LIPI, Kepala Bidang Sarana dan Pengelolaan Koleksi, seluruh staf perpustakaan Puslit Biologi-LIPI dan teman sejawat di Pusat Penelitian Biologi-LIPI. Tidak luput kepada rekan mahasiswa pascasarjana Progam Studi Magister Teknologi Informasi untuk Perpustakaan IPB yang telah membantu dalam pengumpulan dan pengolahan data penelitian ini. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada ibu, kakak, adik dan seluruh keluarga, serta istri dan anak-anakku tercinta, atas segala doa dan kasih sayangnya, dan tidak lupa kepada seluruh teman untuk dukungan semangatnya.

Semoga karya ilmiah ini bisa bermanfaat.

Bogor, Juli 2012

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Bogor pada tanggal 15 Juni 1970 dari ayah H. Suud Abdullah Degel dan ibu Hj. Setia Ratna Ningsih. Penulis adalah putra terakhir dari empat bersaudara.

Tahun 1991, penulis lulus dari Fakultas Politeknik Pertanian IPB. Kemudian bekerja di Pusat Penelitian Biologi-LIPI mulai tahun 1993. Tahun 1999, penulis mendapat kesempatan kuliah di Fakultas Ilmu Pengetahuan Budaya Universitas Indonesia untuk program strata satu.

Beasiswa pendidikan pascasarjana diperoleh dari program pengembangan karyasiswa pascasarjana LIPI tahun 2009. Sejak tahun 1993 sampai saat ini, penulis memangku jabatan fungsional Pustakawan.

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR

BAB I. PENDAHULUAN... 1

Latar Belakang... 1

Perumusan Masalah... 2

Tujuan... 3

Manfaat... 3

Ruang lingkup... 4

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA... 5

Populasi... 5

Pengindeksan Subjek... 5

Analisis Subjek... 5

Bahasa Dokumen dan Bahasa Terkendali... 9

Standardisasi Istilah... 9

CABI Thesurus... 10

Analisis Co-words... 12

Perkembangan Analisis Co-words... 15

Kata Kunci sebagai Co-Words... 20

Kata Teks sebagai Co-Words... 21

Co-Citation... 21

Co-Classification... 22

Pemetaan subjek... 22

Nilai Koefisien Jaccard... 22

Dendrogram... 23

Metode Hirarkis... 25

BAB III. METODE ... 29

Kerangka Pemikiran... 29

Prosedur Penelitian ... 30

BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ... 37

Pengumpulan Data... 37

Program tematik Puslit Biologi-LIPI... 37

Pengindeksan Subjek... 40

Analisis Subjek Artikel Laporan Teknik... 42

Standardisasi Istilah pada Artikel Laporan Teknik... 43

Analisis Data... 51

Penggugusan dan Pemetaan Subjek Dokumen... 61

Penggugusan Subjek (Subject Clustering)... 61

Pemetaan Subjek dengan Skala Multi Dimensi... 62

Penggugusan dan Pemetaan Subjek Tahun 2006... 62

Penggugusan dan Pemetaan Subjek Tahun 2007... 65

Penggugusan dan Pemetaan Subjek Tahun 2008... 68

Penggugusan dan Pemetaan Subjek Tahun 2009... 71

Penggugusan dan Pemetaan Subjek Tahun 2010... 74

Rekomendasi... 83

BAB V. KESIMPULAN... 85

DAFTAR PUSTAKA... 87

DAFTAR TABEL

1. Total pemasangan dokumen... 24

2. Daftar jumlah artikel laporan teknik tahun 2006 dan 2007... 38

3. Daftar jumlah artikel laporan teknik tahun 2008... 38

4. Daftar jumlah artikel laporan teknik tahun 2009... 39

5. Daftar jumlah artikel laporan teknik tahun 2010... 39

6. Data populasi penelitian... 40

7. Perbandingan jumlah artikel laporan teknik dengan kata kunci... 42

8. Daftar kata kunci dan deskriptor laporan teknik tahun 2006... 44

9. Daftar tujuh deskriptor dengan frekuensi kemunculan tertinggi tahun 2006... 45

10. Daftar kata kunci dan deskriptor laporan teknik tahun 2007... 46

11. Daftar tujuh deskriptor dengan frekuensi kemunculan tertinggi tahun 2007... 46

12. Daftar kata kunci dan deskriptor laporan teknik tahun 2008... 47

13. Daftar tujuh deskriptor dengan frekuensi kemunculan tertinggi tahun 2008... 47

14. Daftar kata kunci dan deskriptor laporan teknik tahun 2009... 48

15. Daftar tujuh deskriptor dengan frekuensi kemunculan tertinggi tahun 2009... 49

16. Daftar kata kunci dan deskriptor laporan teknik tahun 2010... 49

17. Daftar tujuh deskriptor dengan frekuensi kemunculan tertinggi tahun 2010... 50

18. Potongan dari matriks kemiripan co-words artikel tahun 2006... 52

19. Co-words dan non co-words tahun 2006... 53

21. Potongan dari matriks kemiripan co-words artikel tahun 2007... 55

22. Co-words dan non co-words tahun 2007... 55

23. Potongan dari matriks ketidakmiripan co-words artikel tahun 2007... 56

24. Potongan dari matriks kemiripan co-words artikel tahun 2008... 57

25. Co-words dan non co-words tahun 2008... 57

26. Potongan dari matriks ketidakmiripan co-words artikel tahun 2008... 58

27. Potongan dari matriks kemiripan co-words artikel tahun 2009... 58

28. Co-words dan non co-words tahun 2009... 59

29. Potongan dari matriks ketidakmiripan co-words artikel tahun 2009... 59

30. Potongan dari matriks kemiripan co-words artikel tahun 2010... 60

31. Co-words dan non co-words tahun 2010... 61

32. Potongan dari matriks ketidakmiripan co-words artikel tahun 2010... 61

33. Daftar deskriptor yang paling sering muncul... 78

34. Daftar istilah asing dan padanan katanya... 82

DAFTAR GAMBAR

1. Contoh Tampilan Halaman CABI Thesaurus... 12

2. Peta co-word thn 1979... 13

3. Peta co-word thn 1981... 14

4. Peta kedekatan thn 1979... 14

5. Peta kedekatan thn 1981... 15

6. Dendrogram dari Hierarchical Clustering... 26

7. Pohon dari HierarchicalClustering... 26

8. Ilustrasi Dendrogram Analisis Co-Words Artikel... 26

9. Bagan alur prosedur penelitian... 31

10. Proses analisis subjek dokumen... 32

11. Peta skala multi dimensi laporan teknik tahun 2006... 64

12. Peta skala multi dimensi laporan teknik tahun 2007... 67

13. Peta skala multi dimensi laporan teknik tahun 2008... 70

14. Peta skala multi dimensi laporan teknik tahun 2009... 73

15. Peta skala multi dimensi laporan teknik tahun 2010... 77

DAFTAR LAMPIRAN 1. Dendrogram penggugusan subjek laporan teknik tahun 2006... 91

2. Dendrogram penggugusan subjek lapotan teknik tahun 2007... 92

3. Dendrogram penggugusan subjek laporan teknik tahun 2008... 93

4. Dendrogram penggugusan subjek laporan teknik tahun 2009... 94

BAB I

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Di samping adanya peningkatan jumlah literatur ilmiah baik secara kuantitas maupun kualitas yang terjadi diberbagai macam disiplin ilmu pengetahun, pada saat yang bersamaan peningkatan tersebut disertai dengan adanya kemudahan dalam memperoleh literatur tersebut. Peningkatan produktivitas karya ilmiah memicu munculnya berbagai media komunikasi ilmiah formal seperti jurnal, laporan penelitian, prosiding dan lain-lain yang berperan sebagai alat untuk mengkomunikasikan hasil-hasil kegiatan ilmiah tersebut. Peningkatan intensitas komunikasi ilmiah dalam kaitannya dengan perkembangan ilmu pengetahuan juga meningkatkan kerjasama antara ilmuwan dalam menghasilkan suatu karya bersama. Dalam komunikasi ilmiah, karya bersama antara satu orang/lembaga atau lebih untuk menghasilkan karya bersama disebut kolaborasi. Kajian lain yang menggambarkan hubungan antara dua dokumen misalnya kajian co-citations

(melalui penelaahan sitasi), co-classification (dengan menggunakan bagan klasifikasi) dan co-words dengan cara menelaah subjek atau kata kuncinya.

Pusat Penelitian Biologi mempunyai tugas melaksanakan penyiapan bahan perumusan kebijakan, penyusunan pedoman, pemberian bimbingan teknis, penyusunan rencana dan program, pelaksanaan penelitian bidang biologi, serta evaluasi dan penyusunan laporan. Sementara fungsi lembaga ini adalah :

Penyiapan bahan perumusan kebijakan penelitian bidang biologi.

Penyusunan pedoman, pembinaan, dan pemberian bimbingan teknis penelitian bidang biologi.

Penyusunan rencana, program dan pelaksanaan penelitian bidang biologi.

Pelayanan jasa ilmu pengetahuan dan teknologi bidang biologi.

Evaluasi dan penyusunan laporan penelitian bidang biologi.

Pelaksanaan urusan tata usaha.

Jika melihat butir tugas dan fungsinya, diharapkan rencana penelitian bidang bibliometrika co-words ini seyogyanya dapat memberi sumbangan pemikiran sebagai bahan pendukung dalam mengevaluasi dan penyusunan laporan

penelitian bidang biologi dan penyusunan rencana, program, dan pelaksanaan penelitian bidang biologi.

Pada sisi yang lain, pemanfaatan hasil-hasil penelitian yang dilakukan Puslit Biologi-LIPI belumlah optimal, selain karena memang jenis penelitian lembaga ini termasuk ke dalam ranah penelitian ilmu murni, yang hasilnya tidak mungkin bisa bersentuhan langsung dengan masyarakat umum (tidak aplikatif), juga disinyalir arah haluan program penelitiannya kurang jelas dan tidak terfokus. Untuk tujuan tersebut, berikut adalah hal-hal yang melatarbelakangi penulis dalam melakukan penelitian ini. Pertama, hasil Penelitian Pusat Penelitian Biologi-LIPI (Puslit Biologi-LIPI) belum terpetakan dan tidak terlihat fokusnya, berhubung belum pernah ada penelitian bibliometrika untuk mengkaji hasil-hasil penelitiannya, sehingga perlu dilakukan penelitian bibliometrika. Kedua, penulis ingin mengetahui perkembangan hasil-hasil penelitian Puslit Biologi-LIPI sebagai sebuah proses pertumbuhan produk ilmu pengetahuan khususnya bidang biologi pada rentang waktu tertentu.

Penelitian bidang biologi dengan tekanan pada pemanfaatan dan pengelolaan sumber daya hayati (SDH) Indonesia yang menjadi kompetensi Puslit Biologi-LIPI mempunyai spektrum yang sangat luas. Dalam memprioritaskan kegiatan, Puslit Biologi mencoba memfokuskan pada beberapa kegiatan berkaitan dengan pengelolaan keanekaragaman hayati, program pengembangan Iptek sumber daya hayati, penelitian ilmu dasar, dan program peningkatan dan tatalaksana sumber daya manusia. Pada dasarnya program penelitian Puslit Biologi-LIPI mencakup dua hal yaitu pemanfaatan dan pengelolaan sumber daya hayati. Sejalan dengan dua tujuan pokok tersebut, penguatan kelembagaan yang berupa aset referensi koleksi flora, fauna dan mikrobiologi terus dilakukan. Untuk hal tersebut, maka penelitian dasar yang sifatnya eksploratif berupa inventarisasi keanekaragaman hayati Indonesia tetap menjadi kegiatan yang secara rutin dijalankan di Puslit Biologi-LIPI.

Perumusan Masalah

Berdasarkan uraian dalam latar belakang tersebut, penulis akan merumuskan permasalahan dalam penelitian ini, yaitu bagaimana memanfaatkan konsep

bibliometrika melalui analisis co-words pada laporan teknik selama lima tahun terakhir (2006 s.d. 2010). Laporan teknik ini merupakan satu-satunya jenis dokumen yang berisi hasil kegiatan penelitian lembaga, sehingga diperoleh peta gambaran subjek hasil penelitian Puslit Biologi-LIPI.

Tujuan

Melalui analisis co-words ini diharapkan dapat memberikan gambaran (peta subjek) yang nyata mengenai hasil-hasil penelitian yang sudah dilakukan Puslit Biologi-LIPI, khususnya :

1.1 Peta hasil penelitian berdasarkan subjek keilmuan (penelitian) dan;

1.2 Topik bahasan yang sudah dilakukan selama lima tahun terakhir, berupa gambaran dinamika kegiatan penelitian baik dari sisi prioritas maupun arah penelitian.

1.3 Ketertautan antara satu dokumen dengan dokumen lain berdasarkan subjek. 1.4 Pengusulan beberapa istilah baru (calon deskriptor) ke CABI thesaurus.

Manfaat

Hasil penelitian ini bisa bermanfaat bagi Pusat Penelitian Biologi-LIPI sebagai lembaga induk Perpustakaan, dan diharapkan dapat :

1. Menjadi bahan masukan dalam mengidentifikasi arah penelitian dan pertumbuhan pengetahuan pada bidang keilmuan ini.

2. Menjadi bahan masukan dalam merumuskan arah perkembangan penelitian bidang biologi saat ini dan di masa mendatang.

3. Memberikan informasi awal tentang produktivitas peneliti dan lembaga dalam menghasilkan karya penelitian.

Manfaat di atas mudah-mudahan bisa mendorong tugas pokok dan fungsi Puslit Biologi-LIPI sebagaimana yang menjadi visinya, yaitu “menjadi pusat acuan terpercaya bidang pemberdayaan dan konservasi aset keanekaragaman hayati Indonesia” dan mendukung salah satu misinya yaitu “memberikan landasan ilmiah untuk pengambilan kebijakan serta tersusun dan tegaknya supremasi hukum terutama undang-undang yang terkait dengan pengelolaan sumber daya hayati dan nir-hayati serta lingkungan, merancang dan mematuhi

peraturan pemerintah pusat dan daerah terutama rencana dan tata ruang wilayah, serta menghormati kearifan masyarakat adat dan tradisional untuk memperkokoh persatuan bangsa sekaligus memperluas daya saing masyarakat.”

Ruang Lingkup

1. Penelitian dilakukan berdasarkan data dari dokumen berjudul laporan teknis Puslit Biologi-LIPI yang memuat hasil kegiatan penelitian selama lima tahun. Laporan teknis yang dianalisis adalah laporan yang dikeluarkan pada tahun 2006 sampai dengan 2010 (lima tahun terakhir).

2. Analisis subjek dilakukan pada judul, abtsrak, pendahuluan, hasil serta kesimpulan setiap artikel.

3. _{Kegiatan penelitian analisis bibliometrika ini meliputi kegiatan kajian} co-words.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Populasi

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau subjek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Jika jumlah populasinya besar, sementara penelitian tidak mungkin mempelajari semua populasi tersebut, maka dilakukan teknik sampling, yaitu suatu prosedur untuk mendapatkan dan mengumpulkan karakteristik yang berada di dalam sebuah populasi meskipun data itu tidak diambil secara keseluruhan, namun hanya sebagian saja. Bagian dari populasi itulah yang disebut sampel. Namun jika data dianggap tidak terlalu besar, maka teknik sampling tidak perlu dilakukan (Sugiyono, 1999).

Pengindeksan Subjek

Menurut Sulistyo-Basuki (1992), tingkat pengindeksan tergantung pada keperluan dan kebijaksanaan suatu unit informasi. Pengindeksan bisa saja mencakup hanya subjek utama yang disebut pengindeksan generik. Pada pengindeksan tingkat medium, umumnya pengindeksan mencakup semua subjek yang dicakup dalam dokumen, namun mengidentifikasi subjek tersebut dengan istilah umum saja dan biasanya mencakup sampai sepuluh deskriptor. Pada pengindeksan tingkat dalam pengindeksan mencakup semua subjek dan mendeskripsikan subjek tersebut dengan sejumlah besar deskriptor. Pengindeksan terinci mengindeks seluruh teks, bahkan sampai mengindeks kalimat demi kalimat.

Analisis Subjek

Analisis subjek merupakan kegiatan memilih kata kunci atau deskriptor yang tepat untuk mewakili sebuah dokumen sehingga bisa digunakan sebagai entri indeks. Menurut Pangaribuan (2010), kegiatan analisis subjek membutuhkan kemampuan yang cukup, karena pengindeks dituntut memiliki

kemampuan untuk menentukan subjek apa yang terkandung dalam sebuah bahan pustaka yang sedang diolah. Ada tiga hal mendasar yang perlu dipahami pengindeks dalam menganalisis subjek, yaitu jenis konsep, jenis subjek, dan urutan sitasi.

Agar kata kunci atau deskriptor tersebut bisa digunakan secara konsisten maka diperlukan sebuah standar. Untuk itu diperlukan sebuah sarana yang menyediakan bahasa/istilah indeks yang baku dan terkendali (controlled vocabulary). Daftar istilah tersebut dikenal dengan daftar tajuk subjek dan tesaurus (Arwendria, 2002).

Jenis Konsep

Dalam satu bahan pustaka dapat dibedakan tiga jenis konsep yaitu: a. Disiplin Ilmu, yaitu istilah yang digunakan untuk satu bidang atau

cabang ilmu pengetahuan. Disiplin ilmu dapat dibedakan menjadi dua kategori:

1) Disiplin Fundamental. Meliputi bagian-bagian utama ilmu pengetahuan. Oleh para ahli disiplin fundamental dikelompokkan menjadi tiga yakni ilmu-ilmu sosial, ilmu-ilmu pengetahuan alam, dan ilmu-ilmu kemanusiaan.

2) Sub disiplin, merupakan bidang spesial dalam satu disiplin fundamental. Misalnya dalam disiplin ilmu fundamental alam, sub disiplinnya terdiri atas fisika, kimia, biologi.

b. Fenomena (topik yang dibahas), merupakan wujud/benda yang menjadi objek kajian dari disiplin ilmu. Misalnya pendidikan remaja.

“Pendidikan” merupakan konsep disiplin ilmu, sedangkan “remaja”

adalah fenomena yang menjadi objek atau sasarannya.

c. Bentuk, ialah cara bagaimana suatu subjek disajikan. Dibedakan menjadi tiga jenis:

1) Bentuk Fisik, yakni medium atau sarana yang digunakan dalam menyajikan suatu subjek. Misalnya dalam bentuk buku, majalah, pita rekaman, dan sejenisnya.

2) Bentuk Penyajian, yang menunjukkan pengaturan atau organisasi isi bahan pustaka. Ada tiga bentuk penyajian, yaitu:

a) Menggunakan lambang-lambang dalam penyajiannya seperti bahasa, gambar.

b) Memperhatikan tata susunan tertentu misalnya abjad, kronologis, sistematis.

c) Menyajikannya untuk kelompok tertentu, misalnya bahasa Inggris untuk pemula, psikologi untuk ibu rumah tangga.

3) Bentuk intelektual, yaitu aspek yang ditekankan dalam pembahasan suatu subjek. Misalnya “Filsafat Sejarah” disini yang menjadi subjeknya adalah sejarah sedangkan filsafat adalah bentuk intelektual (Pangaribuan, 2010).

Jenis Subjek

Dalam kegiatan analisis subjek dokumen terdapat dalam bermacam-macam jenis subjek. Secara umum digolongkan dalam empat kelompok, yaitu:

a. Subjek Dasar, yaitu subjek yang hanya terdiri dari satu disiplin ilmu atau sub disiplin ilmu saja. Misalnya: “Pengantar Ekonomi”, yaitu menjadi subjek dasarnya “Ekonomi”.

b. Subjek Sederhana, yaitu subjek yang hanya terdiri dari satu faset yang berasal dari satu subjek dasar (Faset ialah sub kelompok kelas yang terjadi disebabkan oleh satu ciri pembagian. Tiap bidang ilmu mempunyai faset yang khas sedangkan fokus ialah anggota dari satu

faset). Misalnya “Pengantar ekonomi Pancasila” terdiri dari “subjek

dasar ekonomi” dan faset “Pancasila”.

c. Subjek Majemuk, yaitu subjek yang terdiri dari subjek dasar disertai fokus dari dua atau lebih faset. Misalnya: “Hukum adat di Indonesia”. Subjek dasarnya yaitu “Hukum” dan dua fasetnya yaitu” Hukum

Adat” (faset jenis) dan “Indonesia” (faset tempat).

d. Subjek Kompleks, yaitu subjek yang terdiri dari dua atau lebih subjek dasar dan saling berinteraksi antara satu sama lain.

Misalnya “Pengaruh agama Hindu terhadap agama Islam”. Disini

terdapat dua subjek dasar yaitu “Agama Hindu” dan Agama Islam”. Untuk menentukan subjek yang diutamakan dalam subjek kompleks terdapat empat fase, yaitu:

1) Fase Bias, yaitu suatu subjek yang disajikan untuk kelompok tertentu. Dalam hal ini subjek yang diutamakan ialah subjek yang

disajikan. Misalnya “Statistik untuk wartawan” subjek yang

diutamakan ialah “Statistik” bukan “wartawan”.

2) Fase Pengaruh, yaitu bila dua atau lebih subjek dasar saling mempengaruhi antara satu sama lain. Dalam hal ini subjek yang diutamakan adalah subjek yang dipengaruhi. Misalnya “pengaruh

Abu Merapi terhadap Pertanian di D.I Yogyakarta”. Disini subjek

yang diutamakan ialah “Pertanian” bukan “Abu Merapi”.

3) Fase Alat, yaitu subjek yang digunakan sebagai alat untuk menjelaskan atau membahas subjek lain. Disini subjek yang diutamakan ialah subjek yang dibahas atau dijelaskan. Misalnya:

“Penggunaan alat kimia dalam analisis darah”. Disini yang diutamakan adalah “Darah” bukan “Kimia”.

4) Fase Perbandingan, yaitu dalam satu dokumen/bahan pustaka terdapat berbagai subjek tanpa ada hubungannya antara satu sama lain. Untuk menentukan subjek mana yang akan diutamakan, ketentuannya sebagai berikut:

• Pada subjek yang dibahas lebih banyak.

Misalnya: “Islam dan Ilmu Pengetahuan”. Jika Islam lebih

banyak dibahas, utamakan subjek “Islam” dan sebaliknya.

• Pada subjek yang disebut pertama kali.

Misalnya “Perpustakaan dan Masyarakat” ditetapkan pada

subjek “Perpustakaan” (Pangaribuan, 2010).

Urutan Sitasi

Agar diperoleh suatu urutan yang baku dan taat azas/konsistensi dalam penentuan subjek dan (nomor kelas) maka Ranganathan (dalam

Pangaribuan, 2010) menggunakan konsep yang dikenal “Urutan Sitasi”. Menurutnya ada lima faset yang mendasar yang dikenal dengan akronim P-M-E-S-T, yakni:

P - Personality (wujud) M - Matter (benda, zat)

E - Energy (kegiatan, kekuatan, kakas) S - Space (tempat)

T - Time (waktu)

Contoh: “Konstruksi Jembatan Beton Tahun 20-an di Indonesia”. Jembatan - Personality (P)

Beton - Matter (M) Konstruksi - Energy (E) Indonesia - Space (S)

Tahun 20-an - Time (T) (Pangaribuan, 2010)

Bahasa Dokumen dan Kosa Kata Terkendali

Bahasa dokumen adalah bahasa yang digunakan pada dokumen. Agar seragam dan baku, bahasa dokumen diterjemahkan (dideskripsikan ulang) ke dalam kosa kata terkendali (controlled vocabulay). Biasanya kosa kata terkendali memiliki suatu daftar istilah, daftar tajuk subjek atau tesaurus yang merupakan daftar otoritas (authority list) untuk menentukan istilah yang ditetapkan pada suatu dokumen (Chowdhury, 1999).

Standardisasi Istilah

Standardisasi adalah kegiatan pemilihan deskriptor yang paling tepat dalam mewakili kata kunci. Standardisasi dimaksudkan untuk memperoleh konsistensi penggunaan istilah pada dokumen dan menghindari terjadinya penggunaan istilah yang berbeda namun maknanya sama atau penggunaan istilah yang sama namun diterjemahkan berbeda oleh penulis. Sebagai standar istilah digunakan CAB thesaurus.

Dalam tulisan ini diberikan definisi dari terminologi yang digunakan dengan mengacu pada Kamus Besar Bahasa Indonesia edisi online :

- Subjek adalah pokok pembicaraan; pokok bahasan. Dalam tulisan ini yang dimaksud subjek adalah pokok bahasan dalam suatu artikel laporan teknik.

- Kata kunci adalah ungkapan yg mewakili konsep-konsep atau gagasan-gagasan yg menandai suatu zaman atau suatu kelompok. Dalam tulisan ini kata kunci mengacu pada kata-kata penting yang mewakili konsep-konsep atau gagasan pokok sebuah artikel laporan teknik.

- Istilah adalah kata atau gabungan kata yang dengan cermat mengungkapkan makna konsep, proses, keadaan, atau sifat yang khas dalam bidang tertentu.

- Artikel adalah karya tulis lengkap, misalnya laporan berita atau esai dalam majalah, surat kabar, dsb. Dalam tulisan ini, artikel merupakan karya tulis ilmiah dalam laporan teknik.

- Dokumen adalah artikel laporan teknik.

CABI Thesaurus

CABI thesaurus adalah salah satu produk yang diterbitkan oleh

Centre for Agricultural Bioscience International (CABI) dan merupakan alat pencarian (istilah) penting untuk semua pengguna ABSTRAK CAB dan pangkalan data bidang biologi atau bidang terkait. CABI Thesaurus atau CAB Thesaurus tidak hanya diperuntukkan untuk bidang tersebut, namun pangkalan data ini juga bisa dipakai secara khusus pada bidang botani, zoologi dan mikrobiologi. Berikut adalah profil tentang tesaurus ini :

• Berisi kosakata yang terkendali dan telah digunakan secara konstan sejak tahun 1983.

• Kosakata secara teratur diperbarui (versi saat ini dirilis pada bulan Juli 2011).

• Cakupan ilmu yang luas, meliputi ilmu pengetahuan murni dan ilmu pengetahuan terapan, teknologi dan ilmu sosial.

• Mencakup sekitar 136.900 istilah, termasuk 98.500 istilah yang dipakai sebagai istilah indeks dan 38.400 istilah yang bukan istilah indeks

• Mendaftar sekitar 102.000 nama istilah untuk tanaman, hewan dan mikroorganisme.

• Dilengkapi dengan fasilitas untuk pencarian istilah lebih luas/umum (broader term), istilah lebih khusus/sempit (narrower term), dan istilah terkaitan (related term) untuk membantu pengguna menemukan istilah yang paling sesuai.

• Tersedia rujukan silang (cross-references) dari istilah yang tidak dipakai ke istilah yang lebih dipakai.

• Dilengkapi dengan informasi perbedaan ejaan untuk Bahasa Inggris Amerika dan Bahasa Inggris British (British English) .

CABI merupakan lembaga internasional yang bersifat nirlaba berbasis ilmu pengetahuan dan pengembangan organisasi informasi. Lembaga ini meningkatkan kehidupan masyarakat dengan memberikan informasi dan menerapkan keahlian ilmiah untuk memecahkan masalah di bidang pertanian dan lingkungan. Misi dan tujuan lembaga ini diselaraskan dengan kepentingan negara-negara anggota dan membantu serta memandu aktivitas yang dilakukan. Produk kegiatan lembaga ini termasuk penerbitan ilmiah, proyek pengembangan dan penelitian, dan jasa penelitian mikroba.

Dalam bentuk elektronik, tesaurus ini digunakan untuk berbagai kegiatan seperti :

 Sebagai alat acuan dalam memeriksa ejaan (terminologi)

 Memilih katakunci artikel jurnal primer

 Menentukan tajuk subjek katalog perpustakaan

 Mengindeks pangkalan data bibliografi internal

 Mengindeks dan melakukan penelusuran pangkalan data dan sumber informasi secara online

Gambar 1. Contoh tampilan halaman CABthesaurus

CABI Thesaurus tersedia dalam bentuk tercetak (hanya pada edisi tahun 1999), dan dalam bentuk elektronik pada alamat web (www.cabi.org/cabthesaurus/). Tesaurus ini secara online tersedia juga dalam format XML. Gambar 1 adalah contoh tampilan halaman CABI Thesaurus.

Analisis Co-Words

Teknik analisis co-word pertama dikembangkan pada kegiatan kerjasama the Centre de Sociologie de l'Innovation of the Ecole Nationale Superieure des Mines of Paris dan the Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) di Perancis pada tahun 1980an, dan sistemnya mereka beri nama "LEXIMAPPE." Selama kurang lebih dua puluh tahun, teknik ini telah digunakan

untuk memetakan dinamika perkembangan beberapa bidang penelitian. Salah satu penelitian awal dilakukan oleh Serge Bauin (1986) untuk memetakan dinamika akuakultur tahun 1979 s.d. 1981 berdasarkan pencantuman (inklusi) dan indeks kedekatan (proximity indexes). Pencantuman dan peta kedekatan (proximity maps) dilakukan untuk tahun 1979 dan 1981 (He, 1999).

Selanjutnya diuraikan dalam artikel He (1999) tersebut sebuah hasil analisis peta co-word, dengan membagi kata kunci ke dalam tiang pusat (central pole) dan kata mediator (mediator word), peta tahun 1979 ditunjukkan pada Gambar 2, sementara tahun 1981 ditunjukkan pada Gambar 3. Dalam peta untuk tahun 1979, "Salmo gairdneri", nama sebuah spesies ikan yang telah dibudidayakan di laut Norwegia sejak 1950-an, tetap bertahan secara tak terduga sebagai kata mediator yang mempunyai frekuensi tinggi. Namun, dalam peta tahun 1981, istilah ini tergantikan dengan "Salmonidae". Salah satu perubahan yang penting adalah tiang pusat "aquaculture" dalam peta 1979 sudah menghilang. Subjek ini telah digantikan oleh dua istilah baru yaitu "aquaculture development” dan "aquaculture techniques”. Selain itu, kata "artificial feeding" kehilangan statusnya sebagai tiang pusat di peta untuk tahun 1979 dan muncul di bawah "fish culture" dalam peta 1981.

Gambar 3 Peta co-words tahun 1981

Peta kedekatan (proximity map) untuk tahun 1979 dan 1981 masing-masing ditunjukkan pada Gambar 4 dan 5. Jika kedua peta tersebut dibandingkan, diketahui bahwa, dari tahun 1979 s.d. tahun 1981, beberapa gugus, seperti "feeding and nutrition”, strukturnya menjadi lebih panjang, yaitu, rata-rata jumlah tautan setiap katanya telah meningkat. Secara keseluruhan, peningkatan jumlah tautan per kata dalam peta rata-rata sekitar 2,33 - 2,95. Ini bisa diartikan sebagai indikasi awal terintegrasinya seluruh bidang.

Gambar 5 Peta kedekatan tahun 1981

Pada artikel He tersebut, mulai dikenal istilah tiang pusat atau pusat gugus yang disebut central pole dan kata mediator (mediator word). Kedua istilah tersebut dipakai dalam menjelaskan sebuah gambar yang memetakan dinamika bidang akuakultur pada tahun 1979 s.d. 1981.

Contoh di atas dan contoh lain, misalnya pada Law & Courtial (1989), Law & Whittaker (1992), dan Coulter et al, (1998) mengungkapkan bahwa analisis

co-word adalah metode yang bisa dipakai untuk menemukan asosiasi antar wilayah penelitian dalam sebuah ilmu serta untuk mengungkapkan hubungan penting lainnya yang mungkin sulit untuk dideteksi (He, 1999). Ini adalah alat yang ampuh yang memungkinkan untuk melacak struktur dan evolusi jaringan

socio-cognitive (Bauin, 1986).

Perkembangan Analisis Co-words

Analisis co-words didasarkan pada analisis co-occurrence dari dua atau lebih kata kunci atau kata-kata yang terdapat dalam teks yang digunakan untuk mengindeks artikel atau dokumen lainnya (Diodato, 1994). Jadi analisis co-words adalah analisis perulangan kejadian (co-occurrence) dua kata atau lebih

dalam sebuah atau beberapa dokumen. Kata tersebut dapat berupa kata kunci (keyword) atau kata teks.

Pada Tahun 1986, Callon, Law, dan Rip menulis sebuah buku berjudul

“Mapping the dynamics of science and tehnology”. Buku ini bisa dianggap

sebuah karya penting dalam bidang analisis co-word. Bagian pertama buku ini berisi pendahuluan tentang bagaimana menelaah kekuatan sebuah bidang ilmu. Bagian kedua membahas tentang kekuatan teks (kata-kata) dalam sains dan teknologi, para penulisnya menawarkan sebuah teori dasar tentang analisis co-word, yang disebut “actor network”. Bagian ketiga berisi penjelasan rinci tentang

co-word yang disertai contohnya (He, 1999).

Teknik analisis co-word pertama kali diusulkan guna memetakan dinamika ilmu pengetahuan. Cara yang paling umum untuk memahami dinamika ilmu pengetahuan adalah dengan mengambil kekuatan ilmu pengetahuan pada masyarakat (komunitas) ilmu pengetahuan saat ini ke dalam hitungan. "Actor network" adalah landasan teoritis analisis co-word untuk memetakan dinamika ilmu (Callon et al., 1986a).

Laboratorium dan literatur dianggap sebagai dua alat yang sangat penting bagi para ilmuwan. Proses perubahan dan pengembangan secara kompleks terjadi di laboratorium, lalu mengabadikannya di atas kertas (Latour, 1987). Ini berarti bahwa para ilmuwan memberi penekanan khusus pada teks. Mereka tidak hanya menggunakan teks-teks untuk mempublikasikan dunia mereka yang dibangun di laboratorium tetapi juga menggunakan teks sebagai cara untuk membangun dunia dan menandai kehadiran mereka di mata orang lain. Meskipun ilmu pengetahuan tidak dapat direduksi hanya pada teks saja, namun teks masih merupakan sumber utama tentang bagaimana sebuah bidang kajian diciptakan dan dikembangkan di laboratorium. Oleh karena itu, selain mengikuti “aktor-aktor” yang berperan mengubah dunia, mengikuti perkembangan teks adalah cara lain untuk memetakan dinamika ilmu pengetahuan.

Berdasarkan “kejadian pasangan kata”, analisis co-word berupaya mengekstrak tema ilmu pengetahuan dan mendeteksi keterkaitan antara tema-tema secara langsung dari subjek pada teks. Hal ini tidak bergantung pada kuat atau lemahnya setiap definisi dari tema penelitian dalam ilmu pengetahuan. Dan

hal ini memungkinkan untuk mengikuti para “aktor” dan mendeteksi dinamika ilmu tanpa mengurangi perannya baik secara internal maupun eksternal (Gallon et al., 1986a).

Sebuah studi awal telah dilakukan untuk membandingkan citation, co-citation, dan analisis co-word dari cakupan lima disiplin ilmu (Healey et al., 1986). Hasil temuannya adalah adanya kesulitan untuk menganalisis dan menerima hasil analisis awal co-word, serta beberapa ahli meragukan kehandalan dari temuan ini. Teknik co-word yang dievaluasi dalam studi ini disebut sebagai co-word "generasi pertama" oleh Law et al. (1988).

Pada analisis co-word “generasi ke-dua”, sebuah diagram digunakan untuk menggambarkan kekuatan (strength) konteks global pada sumbu X dan kekuatan konteks lokal pada sumbu Y. Diagram ini kemudian banyak digunakan dalam studi co-word. Dua macam indeks yaitu kepadatan (density) dan sentralitas (centrality) digunakan untuk mengukur kekuatan masing-masing pada konteks lokal dan konteks global.

Kepadatan (Density). Kepadatan digunakan untuk mengukur kekuatan tautan yang mengikat kata-kata pembentuk gugus (cluster), kepadatan merupakan kekuatan internal dari sebuah gugus. Kepadatan menyediakan representasi yang baik dari kapasitas sebuah gugus untuk menjaga dan mengembangkannya selama sekian lama dalam sebuah lapangan penelitian (Callon et al., 1991). Peringkat area subjek (atau gugus) yang berkoherensi pada skala internalnya (density) memberikan informasi yang sistematis tentang isu utamanya. Selanjutnya, dengan cara mengurutkan kata kunci dapat memberikan gambaran yang tepat dari suatu area subjek (Bauin et al., 1991) .

Sentralitas (Centrality). Sentralitas digunakan untuk mengukur kekuatan interaksi suatu subjek dengan bidang studi lainnya. Kajian pemeringkatan gugus (cluster) pada sentralitas dapat menunjukkan sejauh mana masing-masing wilayah dianggap sebagai pusat dalam jaringan riset global. Semakin besar jumlah dan kekuatan hubungan suatu subjek dengan bidang studi lain, akan semakin memusatkan sebuah area subjek dalam jaringan penelitian (Bauin et al., 1991). Untuk gugus tertentu (area), sentralitasnya bisa merupakan jumlah dari semua nilai tautan eksternalnya (Turner et al., 1988;. Courtial et al., 1993) atau

akar kuadrat dari jumlah kuadrat semua nilai tautan eksternalnya (Coulter et al, 1998). Bila disederhanakan, itu merupakan rata-rata nilai dari enam tautan eksternal pertama (Callon et al., 1991). Tautan eksternal adalah tautan yang terjadi dari kata-kata pada suatu gugus terhadap kata-kata eksternal diluar gugus tersebut (He, 1999).

Diagram. Diagram menyediakan representasi struktur global setiap bidang atau subbidang ilmu. Diagram dibuat dengan menempatkan sentralitas (centrality) dan kepadatan (density) ke dalam dua dimensi diagram (Law et al., 1988). Biasanya, sumbu horisontal mewakili sentralitas, sumbu vertikal menggambarkan kepadatan, dan gambar grafiknya terletak pada nilai rata-rata sumbu masing-masing. Peta ini terletak pada setiap subjek dalam skala/ruang dua dimensi dan dibagi menjadi empat kuadran.

Analisis co-words ditujukan untuk menganalisis isi, pola dan kecendrungan (trend) dari suatu kumpulan dokumen dengan mengukur hubungan kekuatan istilah (terms) (De Looze & Lemarie, 1997). Jadi manfaat dari analisis co-words adalah untuk mengembangkan atau menyaring taksonomi suatu bidang ilmu. Selanjutnya dikatakan bahwa di Amerika Utara, analisis co-words telah diintegrasikan dalam sistem pendukung tingkat ilmu pengetahuan dalam masyarakat ilmiah (De Looze & Lemarie, 1997).

Rip dan Courtial (1984) mengumpulkan artikel dalam jurnal bioteknologi selama periode 10 tahun. Artikel tersebut ditandai (coded) dengan kata kunci dan menganalisis relasi antara kata kunci untuk memperlihatkan koneksitas antara bidang dalam bioteknologi.

Peters & Raan (1993) menggunakan analisis co-words untuk mengkaji bidang teknik kimia. Mereka menggunakan publikasi dari sepuluh jurnal terkemuka, publikasi dari 23 ilmuwan terkemuka, serta publikasi dari konferensi-konferensi penting. Matrik kemunculan dari kata-kata yang ada pada judul dan abstrak dipetakan dengan skala multi dimensional. Hasil pemetaan tersebut, kemudian dievaluasi oleh ahli dalam bidang tersebut.

McKinnon (1977) mengkaji hubungan tema dalam novel Kierkegaard dengan menggunakan kemunculan pasangan kata. Metodologi yang digunakan merupakan langkah awal dalam mengekstraksi hubungan kata dalam suatu teks

menurut kemunculan pasangan katanya. Perkembangan selanjutnya dari analisis

co-words ditujukan untuk mengevaluasi perkembangan suatu bidang ilmu sebagaimana yang dilakukan oleh Michael Callon pada tahun 1979, 1983 dan 1986 (Peters & Raan, 1993).

De Looze dan Lemarie (1997) menganalisis sekumpulan dokumen yang berhubungan dengan protein tanaman (plant proteins). Untuk mengelompokkan pasangan kata pada satu dokumen dengan dokumen lainnya, digunakan suatu program perangkat lunak yang disebut Leximappe. Selanjutnya, program tersebut membentuk pasangan kata yang memiliki hubungan paling dekat. Program ini memungkinkan untuk menempatkan gugus utama dari kata kunci sehingga data dapat dibaca kembali dan diinterpretasikan. Dari hasil penelitian yang dilakukan, diperoleh tiga bidang utama dari bioteknologi yaitu a) kegunaan protein, b) perlakuan enzim pada protein, dan c) aplikasi teknik genetika.

Coulter et al. (1998) melakukan penelitian empiris untuk mendemonstrasikan keefektifan analisis isi (content analysis) untuk memetakan bidang teknik perangkat lunak (software engineering). Dalam penelitian ini, diambil sejumlah besar publikasi yang berhubungan dengan teknik perangkat lunak dari tahun 1982-1994. Masing-masing publikasi tersebut dipresentasikan oleh deskriptor (istilah indeks) untuk menganalisis tema dan kecendrungan pada penelitian teknik perangkat lunak tersebut. Untuk mendukung penelitian tersebut, mereka menggunakan suatu program perangkat lunak yang dikembangkan oleh Software Engineering Institute Carnegie Mellon University yang disebut dengan Content Analysis and Information Retrieval (CAIR). Dari penelitian tersebut mereka menyimpulkan bahwa tema utama dari bidang teknik perangkat lunak, yaitu object-oriented programming yang terfokus pada software development. Sistem yang paling banyak digunakan, yaitu X-Windows, Microsoft Windows, Ada, C++ dan UNIX, sedangkan Pascal, Basic dan Cobol mulai jarang ditemukan.

Keunggulan co-words dibandingkan dengan metode lain yang sama-sama memfokuskan terhadap teks adalah analisis co-word jauh lebih fleksibel karena mampu memperlihatkan jaringan penelitian melalui grafik (He, 1999). Walaupun penelitian ini telah banyak dilakukan dan memberikan kontribusi terhadap

perkembangan ilmu pengetahuan, namun menurut Leydesdorff (1992) bahwa

“kata” akan bermakna bila berada dalam satuan utuh suatu kalimat. Berdasarkan

pemikiran tersebut, ia menawarkan suatu pendekatan baru dalam menganalisis suatu perkembangan ilmu, yaitu dengan menghitung kemunculan kata secara bersamaan dari kalimat pertama dengan kalimat kedua, begitu seterusnya dalam satu paragraf. Kemudian menghitung kata yang muncul bersamaan dalam paragraf pertama dengan paragraf kedua dalam satu seksi (Bab). Namun kelemahan pendekatan ini, sebagaimana diakui oleh Leydesdorff lebih rumit dan membutuhkan waktu yang relatif lebih lama. Selanjutnya, kualitas hasil dari analisis co-words tergantung pada berbagai faktor, seperti kualitas kata kunci dan istilah indeks, ruang lingkup pangkalan data, dan kelayakan metode statistika (Law et al. 1988). Validitas peta akan tergantung, dalam batas tertentu, pada kegiatan pengindeksan subjek. Whittaker, 1989 (dalam He, 1991) telah menunjukkan bahwa hasil analisis co-words tergantung pada bagaimana para pengindeks memilih kata kunci untuk suatu konsep bidang ilmu. Akibatnya, hasil dari pengindeksan lebih mirip menjadi hasil konseptualisasi pengindeks dari pada dari penulis karya aslinya. Selain efek "pengindeks," keterlambatan antara penulisan dokumen dan saat ketika dilakukan pengindeksan (atau dimasukkan ke dalam pangkalan data) menyebabkan analisis co-words tidak bisa mendeteksi tema penelitian yang muncul pada tahap awal. (Callon et al, 1986b)

Kata Kunci Sebagai Co-Words

Analisis perulangan kejadian kata kunci biasanya berarti mengkaji istilah pengindeksan yang diberikan pada dokumen oleh badan/jasa pengindeksan atau oleh pengarang. Misalnya bila sekelompok dokumen memiliki istilah

pengindeksan berupa “jaringan” dan “teknologi”, maka dikatakan kelompok

dokumen yang memiliki dua kata kunci tersebut memiliki subjek yang sama. Analisis co-words menunjukan bagaimana dokumen yang sama terkelompok dan mengidentifikasi gugus dokumen yang memiliki topik yang sama. Dasar koleksi data mungkin berupa pengembangan sebuah kata kunci yang menunjukan profil masing-masing dokumen. Analisis co-words dapat dipaparkan dalam bentuk peta gugus dokumen. Law dan Whittaker (1992) mengkaji perulangan kejadian istilah indeks dalam dokumen tentang pengasaman. Perulangan kejadian dalam

istilah pengindeksan memungkinkan mereka menggugus dokumen. Setiap gugus tampaknya berkaitan dengan tema tertentu dalam bidang penelitian asidifikasi (pengasaman) (Diodato, 1994).

Kata Teks Sebagai Co-Words

Leydesdorff (1992) menerapkan teknik kata teks dalam bidang

scientometrics. Misalnya perulangan kejadian sebuah kata dan sinonimnya dalam kalimat yang sama dalam sebuah makalah menunjukkan pentingnya kalimat tersebut. Analisis semacam ini pada seluruh dokumen memungkinkan rekonstruksi pengembangan sebuah ide yang berlanjut pada penulisan sebuah makalah (Diodato, 1994).

Co-Citation

Adalah situasi dimana dua atau lebih pengarang, dokumen, atau jurnal secara bersamaan dikutip (cited) oleh dokumen lain (Diodato, 1994). Author co-citation analysis merupakan studi co-citation yang terjadi diantara para pengarang/penulis. Demikian halnya dengan Journal co-citation analysis, analisis

co-citation yang berkaitan diantara beberapa jurnal. Misalnya dapat di lihat pada bibliografi di setiap akhir sebuah artikel, contoh pada bidang ilmu perpustakaan dan informasi. Informasi bibliografi yang berisi daftar artikel yang disusun oleh Garfield dan Lancaster, kemudian kedua penulis tersebut di co-cited oleh bibliografi. Analisis author co-citation dapat menentukan apakah ada hubungan kuat antara penulis subjek yang sering di co-cited. Jika memang ada, ini menunjukkan bahwa subjek pencarian dapat dilakukan dengan menggunakan pasangan atau kelompok nama tersebut. Hasil analisis author co-citation dapat ditampilkan dalam matriks co-citation. Referensi contoh dari Lunin dan White (dalam Diodato, 1994) merupakan koleksi artikel khusus tentang analisis author co-citation. Artikel tersebut ditulis untuk orang awam dalam bidang analisis co-citation. Kombinasi co-citation dan co-words merupakan kegiatan yang menggabungkan analisis co-citation dan kemiripan kata, dilakukan untuk meningkatkan kemampuan teknik kuantitatif serta dapat menggambarkan aspek struktur dan dinamika suatu penelitian ilmiah.

Co-Classification

Merupakan situasi dua dokumen atau lebih tergabung dalam satu gugus karena notasi klasifikasi yang sama. Co-Classification digunakan untuk mengumpulkan dokumen yang sama serta menunjukkan bahwa bibliografi secara kuantitatif menunjukkan subjek yang sama dengan judul dokumen. Untuk klasifikasi menggunakan UDC atau DDC, dan hasilnya dituangkan dalam denah (Diodato, 1994).

Pemetaan Subjek (Subject Mapping)

Spasser (1997) mengatakan bahwa peta adalah alat relasi (relational tools) yang menyediakan informasi antar hubungan entitas yang dipetakan. Peta tidak hanya merupakan alat yang praktis untuk menyampaikan informasi mengenai aktivitas ilmiah, tetapi juga sebagai dasar untuk mengkaji dan memahami aktivitas ilmiah dengan menggambarkannya sebagai suatu sistem yang tersusun. Beberapa jenis peta yang dikembangkan dalam pemetaan ilmu pengetahuan dalam bidang bibliometrika, antara lain: peta journal intercitation, journal co-citation, document co-citation, author co-citation, co-words (deskriptor), dan co-classification.

Umumnya setelah melakukan analisis co-words, akan melakukan penggugusan subjeknya (mapping) dengan menggunakan dendrogram dan

multidimensional scalling (MDS). MDS adalah teknik analisis data yang

menggambarkan suatu struktur “distance-like data” dalam bentuk gambar.

Dengan MDS kemiripan suatu objek dengan objek yang lain dapat dipresentasikan dalam bentuk peta. Untuk kebutuhan analisis MDS diperlukan informasi berupa matriks dissimilarity.

Nilai Koefisien Jaccard

Jaccard Coeficient adalah salah satu metode yang dipakai untuk menghitung kemiripan antara dua objek (items). Seperti halnya cosine distance

dan matching coefficient, secara umum perhitungan metode ini didasarkan pada pengukuran jarak yang terdapat di antara dua vektor (ukuran kemiripan ruang

vektor). Jaccard similarity atau Jaccard Coefficient menghitung kemiripanantara dua objects, X dan Y yang dinyatakan dalam dua buah vektor (Tan et.al, 2005).

Dendrogram

Prinsip dasar dalam penggugusan dokumen adalah menentukan ukuran kemiripan antar dokumen yang akan dikelompokkan dan menjadikannya sebagai dasar untuk menghasilkan gugus. Kemiripan antar dokumen dapat didasarkan pada beberapa variabel seperti journal intercitation, citation (journal citation, document citation, author citation),bibliographic coupling, co-descriptor, dan co-classification. Adapun kemiripan antara dua dokumen X dan Y dapat diukur dengan beberapa cara, yaitu:

1. Simple matching: X Y

2. Dice’s coefficient: 2 X Y/X +Y

3. Jaccard’s coefficient: X Y/X Y 4. Cosine coefficient: X Y/X 1/2 .Y1/2 5. Overlap coefficient: X Y/min(X,Y) Keterangan:

X = dokumen pertama Y = dokumen kedua

Kemiripan (D1, D2) = |D1

ᴒ

D2| Bila |D1

ᴒ

D2| = a

Maka |D1

ᴒ

D2| = a Keterangan:

D1 = dokumen pertama D2 = dokumen kedua

Untuk mendapatkan total frekuensi pemasangan subjeknya dapat dilakukan dengan rumus 2 X 2. Frekuensi pemasangan subjek diperlihatkan dalam Tabel 1.

Tabel 1. Total Pemasangan Dokumen

D2

Jumlah

1 0

D1 1 A b a + b

0 C d c + d

Jumlah a + c b + d a + b c + d

Keterangan:

a. Menyatakan total frekuensi hubungan subjek

b. Menyatakan jumlah subjek yang dimiliki D1 tetapi tidak dimiliki oleh D2 c. Menyatakan jumlah subjek yang dimiliki D2 tetapi tidak dimiliki oleh D1

d. Menyatakan jumlah subjek yang tidak dimiliki oleh D1 dan D2 atau sama dengan nihil

Berhubung jumlah subjek yang dimiliki oleh setiap makalah tidak sama maka diperlukan normalisasi (Hasibuan, 1995). Normalisasi dilakukan dengan menghilangkan nilai d pada rumus kemiripan :

karena nilai d = nihil, maka d dihilangkan, dan hasil penghilangan tersebut menghasilkan koefisien Jaccard, yaitu :

Kemudian dibuat matrik kemiripan (similarity) berdasarkan koefisien Jaccard. Matriks hasil perhitungan ini disajikan ke dalam tabel yang disebut tabel

matriks kemiripan. Pada matriks ini, nilai koefisien Jaccard digunakan untuk mengukur hubungan dari setiap pasangan dokumen (document pair). Semakin tinggi nilai koefisiennya, maka semakin dekat subjek dokumen tersebut dengan dokumen pasangannya. Matriks ini merupakan penjabaran dari matriks simple matching.

Selanjutnya untuk keperluan penggugusan subjek dokumen digunakan metode complete linkage. Metode ini dipakai untuk mendapatkan jarak dalam mengelompokkan dokumen dengan cara mentransformasikan matriks koefisien Jaccard ke dalam matriks ketidakmiripan (dissimilarity). Cara mentransformasikan matriks koefisien Jaccard adalah dengan menggunakan rumus :

Ketidakmiripan = 1

–

nilai koefisien Jaccard

Salah satu hasil (output) dari proses gugus adalah dendrogram atau diagram yang menyerupai pohon (a tree-like diagram), yang dapat memperlihatkan hubungan dokumen secara lebih jelas. Metode pembentukan gugus biasanya dikategorikan menurut tipe dari struktur gugus yang dihasilkan. Secara umum metode penggugusan terbagi menjadi dua, yaitu metode non-hirarkhis dan metode hirarkhis.

Metode Hirarkis

Miswan (2002) menjelaskan bahwa pembentukan gugus dokumen dalam sistem temu kembali informasi dengan metode hirarkis adalah sebagai berikut: a. Mengidentifikasi dua dokumen yang paling mirip dan menggabungkannya

menjadi sebuah gugus.

b. Mengidentifikasi dan menggabungkan dua dokumen yang paling mirip berikutnya menjadi sebuah gugus sampai semua dokumen tergabung dalam gugus-gugus yang terbentuk.

Struktur gugus yang dihasilkan oleh metode hirarkhis ini biasanya diperlihatkan sebagai struktur diagram pohon atau dendrogram seperti terlihat pada Gambar 6 dan 7.

Gambar 6 Dendrogram dari hierarchical clustering (Rasmussen, 1992)

Gambar 7 Pohon dari hierarchical clustering (Salton, 1989).

Ilustrasi dendrogram lain disajikan pada gambar berikut :

Case Label num

D31 31 ---+++---

D45 45 -+--+---+---+---+ D57 57---+---+---+--

Gambar 8 Ilustrasi dendrogram analisis co-words artikel

Gambar 8 tersebut memperlihatkan dendrogram dari analisis Co-word. Sumbu X mempresentasikan jarak antar gugus, sedangkan sumbu Y mempresentasikan dokumen.

Kemiripan antar dokumen ditentukan dengan mengukur jarak antar dokumen. Dua dokumen yang mempunyai jarak paling kecil dikatakan mempunyai kemiripan paling tinggi, dan dikelompokkan ke dalam satu gugus yang sama. Sebaliknya dua dokumen yang mempunyai jarak paling besar dikatakan mempunyai kemiripan paling rendah, dan dimasukkan ke dalam gugus yang berbeda. Beberapa metode yang dapat digunakan untuk menentukan jarak antar dua dokumen antara lain: single link, complete link, group average link,

Ward’s method, centroid method dan median method (Rasmussen, 1992).

Kerangka Pemikiran

Penelitian ini adalah jenis penelitian deskriptif yang dilakukan terhadap hasil penelitian berupa Laporan Teknik Kegiatan Penelitian Puslit Biologi-LIPI pada rentang tahun 2006-2010. Pengumpulan data dilakukan dengan penelusuran laporan teknik di Perpustakaan Pusat Penelitian Biologi-LIPI. Artikel laporan teknik yang berupa buku tercetak kemudian diolah dengan bantuan perangkat lunak Microsoft Excell dan SPSS. Dari kegiatan analisis subjek diperoleh kata kunci untuk memudahkan proses analisis co-words, dan memetakan gugus subjeknya.

Pada penelitian ini, yang menjadi populasi adalah seluruh makalah yang terdapat pada Laporan Teknis Puslit Biologi-LIPI, yaitu dokumen yang berisi hasil-hasil penelitian yang secara rutin dilakukan oleh semua peneliti di Puslit Biologi-LIPI. Data yang akan menjadi bahan uji analisis co-words adalah artikel pada laporan teknik yang terbit tahun 2006 - 2010.

Berikut adalah dua alasan utama penulis menentukan metode pengukuran dokumen hasil penelitian biologi dengan metode co-words :

1. Pada bab tinjauan literatur sudah dijelaskan bahwa laboratorium dan literatur dianggap sebagai dua alat yang sangat berguna bagi para ilmuwan untuk mengubah dan membangun dunia keilmuan yang kompleks di laboratorium dan mengabadikannya di atas kertas (Latour, 1987). Ini berarti bahwa para ilmuwan memberi penekanan khusus pada teks. Teks tidak hanya digunakan untuk mempublikasikan hasil penelitin yang dilakukan di laboratorium tetapi juga digunakan sebagai cara untuk membangun dunia dan menandai kehadiran para peneliti di komunitasnya. Meskipun ilmu pengetahuan tidak dapat direduksi hanya pada teks saja, namun teks masih merupakan sumber utama tentang bagaimana sebuah bidang kajian diciptakan dan dikembangkan di laboratorium. Oleh karena itu,

selain mengikuti “aktor-aktor” yang berperan mengubah dunia, mengikuti perkembangan teks adalah cara lain untuk memetakan dinamika ilmu pengetahuan.

2. Berdasarkan “kejadian pasangan kata”, analisis co-word berupaya mengekstrak tema ilmu pengetahuan dan mendeteksi keterkaitan antara tema-tema secara langsung melalui subjek pada teks. Hal ini tidak bergantung pada kuat atau lemahnya setiap definisi dari tema penelitian dalam ilmu pengetahuan. Dan hal ini memungkinkan kita mengikuti para “aktor” dan mendeteksi dinamika keilmuan tanpa mengurangi perannya baik secara internal maupun eksternal (Callon et al., 1986a).

Untuk memperbaiki tingkat kemampuan penulis dalam mengeluarkan kata kunci, maka penulis dibantu oleh peneliti dan pustakawan spesialis subjek bidang biologi, sehingga kesalahan dalam kegiatan ini bisa diperkecil. Penulis juga memilih laporan teknik yang dikeluarkan lembaga pada lima tahun terakhir (2006 s.d. 2010) guna menjaga kemutakhiran (currency) data pada saat dilakukan penelitian.

Prosedur Penelitian

Prosedur penelitian diuraikan dalam tahap-tahap penelitian seperti digambarkan dalam diagram alur pada Gambar 9 :

1. Pengumpulan Data.

a) Pengumpulan data dilakukan dengan cara menelusur dan mengumpulkan laporan teknik Puslit Biologi-LIPI, kemudian laporan tersebut dikelompokkan berdasarkan tahun, yaitu 2006 - 2010.

b) Kegiatan ini menghasilkan tabel berisi data populasi penelitian berdasarkan tahun terbit laporan teknik dan data jumlah artikel setiap tahun. Selanjutnya membuat kode dokumen untuk keperluan analisis co-words.

2. Pengindeksan Subjek

Setelah data terkumpul, selanjutnya dilakukan pengindeksan subjek dengan cara :

a) menganalisis subjek atau mengeluarkan kata kunci dari setiap dokumen, melalui judul dan abstrak dokumen. Judul laporan penelitian biasanya sudah bisa menjawab mengenai subjek dokumen, namun abstrak tetap diperlukan untuk kelengkapan analisis subjek ini.

b) Pengeluaran kata kunci dilakukan dengan pengindeksan tingkat medium dengan jumlah maksimal tujuh kata kunci untuk setiap artikel/dokumen, jumlah ini merupakan ketentuan dari kebijakan pengolahan bahan pustaka di perpustakaan Puslit Biologi-LIPI. Analisis subjek dibantu oleh pustakawan spesialis subjek. Kegiatan ini menghasilkan tabel yang berisi perbandingan jumlah artikel laporan teknik dengan kata kuncinya.

c) Setelah kata kunci hasil dari kegiatan analisis subjek diperoleh, kemudian dilakukan standardisasi dengan menggunakan tesaurus. Standardisasi dilakukan dengan menerjemahkan kata kunci dalam bahasa Indonesia ke dalam bahasa Inggris lalu mencocokkan setiap kata kunci dengan daftar istilah (deskriptor) pada tesaurus, dalam hal ini digunakan CAB thesaurus, sebuah daftar kata/istilah terkendali yang digunakan di Perpustakaan Puslit Biologi-LIPI. Kata kunci dan deskriptor (istilah hasil pencocokan pada tesaurus) kemudian dicatat pada tabel hasil analisis subjek yang berisi daftar kata kunci dan deskriptor yang cocok dan tabel berisi deskriptor dan frekuensi perolehannya.

Kedua tahap pada kegiatan pengindeksan subjek di atas bisa diilustrasikan pada gambar berikut :

Gambar 10 Proses Pengindeksan Subjek Dokumen 3. Analisis Data

Analisis data dilakukan pada semua populasi yang berasal dari tahun 2006 sampai dengan 2010. Analisis dibagi menjadi tiga jenis, yaitu analisis

co-words, penggugusan subjek dokumen, dan pemetaan subjek dokumen. a. Analisis Co-words

Yaitu analisis hubungan antara dokumen. Kegiatan ini dilakukan dengan cara :

dokumen analisis subjek kata kunci / deskriptor

- memasangkan dokumen yang satu dengan dokumen lainnya secara bergiliran satu per satu lalu dilakukan pencatatan terhadap kata kunci yang sama pada setiap pemasangan dokumen tersebut.

- Kemudian dibuat matriks kemiripan atau keserupaan (similarity) sesuai dengan jumlah dokumen (artikel) yang dipasangkan dan berapa kali pemasangan dilakukan

- Selanjutnya, pada matriks tersebut dicatat nilai hubungan setiap pasangan dokumen. Hal ini dilakukan dengan cara menyatakan ada atau tidak ada hubungan subjek antar dokumen yang dipasangkan serta seberapa dekat hubungan subjek yang dihasilkan tersebut.

0 = menyatakan tidak ada hubungan subjek 1 = menyatakan adanya hubungan subjek

Pada matriks ini, nilai koefisien Jaccard digunakan untuk mengukur hubungan dari setiap pasangan dokumen (document pair). Semakin tinggi nilai koefisiennya, maka semakin dekat subjek dokumen tersebut dengan dokumen pasangannya. Matriks ini merupakan penjabaran dari matriks simple matching. Hasil dari kegiatan ini adalah tabel matriks kemiripan (similarity).

- Matriks kemiripan dibuat dengan bantuan perangkat lunak SPSS ver.18. Kemudian untuk keperluan penggugusan subjek dokumen digunakan metode complete linkage. Metode ini dipakai untuk mendapatkan jarak dalam mengelompokkan dokumen dengan cara mentransformasikan matriks koefisien Jaccard atau matriks kemiripan ke dalam tabel matriks ketidakmiripan atau ketidakserupaan (dissimilarity). Cara mentransformasikan matriks koefisien Jaccard adalah dengan menggunakan rumus :

1

–

nilai koefisien Jaccard

- Hasil perhitungan di atas disajikan dalam tabel matriks ketidakmiripan (dissimilarity). Matriks ketidakmiripan dibuat dengan bantuan perangkat lunak Microsoft Excel.

Untuk tujuan analisis, ada dua jenis analisis yang biasa dilakukan pada data bibliometrik, yaitu :

-

hierarchical cluster analysis (penulis menyebutnya subject clustering) adalah teknik untuk mengidentifikasikan kelompok yang anggotanya terdiri dari objek-objek yang mirip dalam ruang multidimensi, dan

-

multidimensional scaling adalah teknik membuat grafik, yang memberi gambaran posisi sebuah objek dengan objek lainnya berdasarkan kesamaan atau kemiripannya.

b. Penggugusan Subjek Dokumen (Subject Clustering) Tahap-tahap yang dilakukan adalah :

- Penggugusan subjek dokumen dilakukan dengan bantuan perangkat lunak SPSS versi18.

- Dimulai dengan melakukan analisis gugus atau analisis kelompok yaitu kegiatan menggabungkan objek ke dalam kelompok-kelompok lebih besar secara berturut-turut dengan memakai ukuran kemiripan atau jarak.

- Kegiatan ini menghasilkan dendrogram atau diagram yang menyerupai pohon (a tree-like diagram), yang dapat memperlihatkan hubungan dokumen secara lebih jelas. Dendrogram akan ditampilkan per tahun.

c. Pemetaan Subjek Dokumen (Subject Mapping) Tahap-tahap yang dilakukan adalah :

- Pemetaan subjek dilakukan dengan bantuan perangkat lunak SPSS versi 18.

- Pemetaan menggunakan skala multidimensi atau multidimensional scalling (MDS). Skala multidimensi adalah teknik analisis data

yang menggambarkan suatu struktur “distance-like data” dalam

bentuk gambar.

- Untuk mengukur hubungan ini diperlukan nilai stress. SPSS memakai s- stress untuk mengukur uji kelayakan (goodness of fit) dengan rentangan 1 (ntuk nilai terburuk) sampai dengan 0 (untuk nilai terbaik).

- Dengan skala ini kemiripan suatu objek dengan objek yang lain dapat dipresentasikan dalam bentuk peta, dan untuk kebutuhan analisis skala multidimensi diperlukan informasi berupa matriks ketidakmiripan (dissimilarity). Dari proses ini dihasilkan peta subjek dokumen yang akan ditampilkan per tahun.

4. Rekomendasi

Pembahasan selama menginterpretasi data akan dilakukan dengan bantuan hasil kegiatan analisis data khususnya pada tahap penggugusan (clustering) dan pemetaan (mapping) subjek sebagaimana dimaksud pada langkah ke-tiga di atas. Hasilnya adalah sejumlah saran dan rekomendasi.

Pada bab ini akan diuraikan secara rinci setiap prosedur penelitian dan dibahas hasil penelitian yang diperoleh. Laporan Teknik Pusat Penelitian Biologi merupakan laporan tahunan kegiatan dan hasil penelitian yang dilakukan para peneliti setiap tahun. Penulis memilih rentang waktu tahun 2005 - 2009 (yang terangkum dalam laporan teknik tahun 2006 - 2010) karena itu adalah rentang waktu pelaksanaan Rencana Strategis (RENSTRA) Puslit Biologi 2005-2009.

Penelitian bidang biologi yang menjadi kompetensi Puslit Biologi memiliki spektrum yang sangat luas. Puslit Biologi mencoba membatasi spektrum yang luas ini dengan memberikan prioritas. Pertimbangan penentuan prioritas ini dikaitkan dengan program-program yang akan dikembangkan, baik di tingkat nasional misalnya program prioritas dari Kementrian Ristek, program utama LIPI, maupun tingkat internasional misalnya komitmen Indonesia di Convension on Biological Diversity, CITES, dan UNESCO. Namun pada intinya program penelitian Puslit Biologi selalu akan mencakup dua hal yaitu konservasi keanekaragaman hayati dan pemanfaatannya.

Pengumpulan Data

Dari hasil survei diperoleh sebanyak 624 artikel yang terdapat pada laporan teknik yang dikeluarkan dalam lima tahun terakhir (2006-2010). Pengelompokan laporan teknik terbagi ke dalam dua macam sesuai dengan tahun dikeluarkannya. Pengelompokan untuk laporan teknik tahun 2006 dan 2007 berdasarkan bidang penelitian. Pengelompokan laporan teknik tahun 2008 s.d. 2010 berdasarkan kegiatan tematik

Program Tematik Puslit Biologi-LIPI

Jumlah artikel berdasarkan bidang atau pogram tematik disajikan dalam beberapa tabel berikut. Pengelompokkan artikel penelitian pada laporan teknik tahun 2006 dan 2007 didasarkan pada bidang penelitian, disajikan pada Tabel 2.

Tabel 2 Daftar jumlah artikel laporan teknik tahun 2006 dan 2007

Tahun Bidang Jumlah artikel Jumlah

2006 _Botani 69

128

Zoologi 33

Mikrobiologi 26

2007 Botani 51

103

Zoologi 27

Mikrobiologi 25

Pada Tabel 2 dapat dilihat jumlah artikel bidang botani paling banyak dibandingkan dengan dua bidang lainnya, baik pada tahun 2006 maupun tahun 2007. Jumlah artikel bidang zoologi dan mikrobiologi bahkan hampir setengah jumlah artikel bidang botani. Hal ini mengambarkan kegiatan penelitian bidang botani lebih mendominasi kegiatan penelitian di Puslit Biologi.

Guna mempermudah pengelompokan kegiatan penelitian, maka mulai tahun 2008 penyusunan laporan teknik dikelompokkan bedasarkan tema kegiatan penelitian (tematik). Oleh karena itu, laporan teknik tahun 2008 s.d. 2010 mulai dikelompokkan berdasarkan program tematik Puslit Biologi. Pada Tabel 3 untuk tahun 2008 terlihat program pengelolaan keanekaragaman hayati memiliki jumlah artikel terbanyak, sementara program penguasaan teknologi memiliki jumlah paling sedikit.

Tabel 3 Daftar jumlah artikel laporan teknik tahun 2008

Pada Tabel 4, untuk laporan teknik tahun 2009, program penelitian ilmu pengetahuan dasar menduduki jumlah artikel terbanyak, membawahi program

pengelolaan keanekaragaman hayati. Fokus dari penelitian tahun 2009 ini lebih ke pengembangan penelitian ilmu pengetahuan dasar.

Tabel 4 Daftar jumlah artikel laporan teknik tahun 2009

Terakhir adalah pada laporan teknik 2010, seperti terlihat pada Tabel 5, program pengelolaan keanekaragaman hayati memiliki jumlah artikel terbanyak melebihi program penelitian ilmu pengetahuan dasar, hal ini mengindikasikan bahwa fokus penelitian kembali pada pengelolaan keanekaragaman hayati. Di tahun 2010 terdapat program baru yaitu peningkatan kinerja dan penguatan kelembagaan. Program ini dimaksudkan untuk menampung beberapa kegiatan diluar penelitian namun sangat mendukung lembaga dalam menjalankan tugas dan fungsinya.

Tabel 5 Daftar jumlah artikel laporan teknik tahun 2010

Pada penelitian ini, tema peningkatan tatalaksana dan SDM tidak dikaji karena kegiatan ini hanya bersifat administrasi dan bukan merupakan kegiatan penelitian. Selanjutnya populasi tersebut dikelompokkan berdasarkan tahun terbit laporan teknik.

Tabel 6 Data populasi penelitian laporan teknik Puslit Biologi-LIPI

No. Tahun Jilid Jumlah Artikel Jumlah Pertahun

1. 2006 I

76

128 II 52

2.

2007

I 49

103 II 35

III 19

3. 2008 I 83 145

II 62

4. 2009

I 70

113 II 52

5.

2010

I 58

135 II 40

III 37

Jumlah 624

Jumlah artikel laporan teknik seharusnya meningkat dari tahun ke tahun. Namun pada tahun 2007 laporan teknik hanya berjumlah 103 artikel, dikarenakan pada tahun tahun tersebut Puslit Biologi-LIPI sedang melakukan perpindahan gedung dari gedung yang lama di Bogor ke gedung baru di Cibinong, sehingga terjadi pengurangan kegiatan penelitian (eksplorasi lapangan). Selain itu, pada tahun 2009, Puslit Biologi-LIPI mengambil kebijakan sementara untuk mengurangi kegiatan survei ke luar daerah, untuk memberi kesempatan kepada para peneliti memfokuskan dahulu pada kegiatan penulisan laporan maupun publikasi (dalam bentuk artikel jurnal atau buku) khususnya tentang apa yang sudah dilakukan satu tahun terakhir.

Pengindeksan Subjek

Tujuan pengindeksan subjek adalah menentukan fokus dari isi intelektual suatu dokumen, jadi merupakan jawaban dari pertanyaan “berbicara tentang apa

suatu dokumen”. Pengindeksan yang dilakukan mencakup dua langkah kegiatan intelektual:

1. Analisis subjek disebut juga analisis konseptual atau analisis isi dokumen. Kegiatan ini dilakukan dengan cara menganalisis untuk mengeluarkan istilah dari setiap dokumen. Dimulai dengan cara memahami mengenai apa dokumen tersebut dan memperkirakan aspek-aspek mana dari dokumen yang paling penting. Analisis subjek ini dapat dicatat di atas kertas, tetapi biasanya hanya ada dalam pikiran pengindeks. Proses pengeluaran dilakukan melalui kata-kata pada judul, membaca dan mencari istilah penting pada abstrak artikel, menelaah kata kunci yang sudah dibuat oleh penulis artikel, atau mensintesis pikiran-pikiran utama pada artikel tersebut melalui pendahuluan, hasil dan kesimpulan. Umumnya judul laporan penelitian biasanya sudah bisa menjawab mengenai apa dokumen tersebut, namun abstrak juga menyimpan informasi penting yang berguna dalam proses analisis. Pengeluaran kata kunci dilakukan dengan pengindeksan tingkat medium, dan ditentukan maksimal sebanyak tujuh kata kunci untuk setiap artikel/dokumen, dengan pertimbangan bahwa setiap dokumen cukup diwakili dengan tujuh kata kunci, yang bisa mewakili subjeknya. Dasar pertimbangannya adalah semua kata kunci bisa memenuhi konsep Personality, Matter, Energy, Space and Time

(PMEST) dari Ranganathan dengan penambahan pada facet Person dan

Manner, sehingga 5 (PMEST) + 2(PM) = 7. Disamping itu jumlah tersebut merupakan ketentuan (kebijakan pengolahan bahan pustaka) di perpustakaan Puslit Biologi-LIPI. Kata kunci yang diperoleh kemudian dicatat dalam daftar kata kunci pada berkas perangkat lunak MS Excel. Kegiatan ini dibantu oleh pustakawan analisis subjek dan peneliti bidang biologi.

2. Standardisasi istilah yaitu proses penerjemahan hasil analisis subjek / analisis konseptual ke dalam suatu kosa kata tertentu (khusus) atau disebut bahasa indeks. Pada tahap ini digunakan kosakata terkendali (controlled vocabulary) yaitu CAB thesaurus. Setiap kata kunci yang diperoleh kemudian dicocokkan atau dicari isilah yang paling sesuai pada daftar istilah (deskriptor) dalam CAB thesaurus di website dengan menggunakan fasilitas kotak penelusuran yang disediakan secara online. Diupayakan setiap kata kunci mempunyai

padanan dalam daftar deskriptor pada CAB thesaurus, sehingga hasilnya jumlah kata kunci sama dengan jumlah deskriptor. Jika sebuah kata kunci tidak terwakili oleh sebuah deskriptor, maka dipilih istilah yang lebih luas (lebih umum) satu tingkat di atas deskriptor tersebut. Setiap deskriptor yang cocok dan dapat mewakili kata kunci, kemudian dicatat dalam daftar deskriptor pada berkas perangkat lunak MS Excel. Hasil dari kegiatan ini disajikan pada Tabel 3. Tabel ini berisi daftar perbandingan jumlah artikel dan jumlah kata kunci pada setiap tahun laporan teknik.

Analisis Subjek Artikel Laporan Teknik

Laporan teknik tahun 2006 s.d. 2010 berisi 624 artikel. Dari 624 artikel tersebut, dilakukan analisis subjek untuk memperoleh kata kunci yang bisa mewakili subjek setiap artikel dokumen. Jumlah kata kunci yang berhasil dikeluarkan sebanyak 2.227 kata kunci. Sehingga rata-rata artikel memiliki 3,57 kata kunci. Pada Tabel 7 disajikan jumlah artikel laporan teknik, jumlah kata kunci, jumlah rata-rata kata kunci pada setiap artikel, jumlah kata kunci yang sama, dan persentasenya.

Tabel 7 Perbandingan jumlah artikel laporan teknik dengan kata kunci

Perbandingan Tahun Jumlah

2006 2007 2008 2009 2010 Jumlah

artikel 128 103 145 113 135 624 Jumlah kata

kunci 488 379 486 362 512 2.227 Jumlah

rata-rata kata kunci per artikel

3,81 3,68 3,35 3,20 3,79 3,57

Jumlah kata kunci yang 264 (54,10%) 169 (44,59%) 237 (48,77%) 147 (40,61%) 258 (50,39%) 1.075 (48,27%) Jumlah kata kunci yang tidak sama 224 (45,90%) 210 (55,41%) 249 (51,23%) 215 (59,39%) 254 (49,61%) 1.152 (51,73%)

Kata kunci yang dikeluarkan dari artikel paling sedikit adalah dua kata kunci,dan paling banyak adalah tujuh kata kunci. Adapun yang dimaksud dengan kata kunci yang sama adalah kata-kata kunci yang terdapat juga pada dokumen lain sehingga paling sedikit ada dua dokumen yang memiliki kata kunci tersebut, oleh karena itu disebut juga sebagai kata kunci yang berulang (muncul berulang kali di beberapa dokumen). Sedangkan yang dimaksud dengan kata kunci yang tidak sama adalah kebalikan dari kata kunci yang sama, yaitu kata-kata kunci yang hanya sekali muncul pada sebuah dokumen, oleh karena itu disebut juga sebagai kata kunci yang tidak berulang.

Jumlah kata kunci yang sama terbanyak terdapat di laporan teknik tahun 2006, yaitu sebanyak 264 kata kunci atau 54,10 % dari jumlah seluruh kata kunci pada laporan teknik 2006. Meskipun laporan teknik tahun 2006 bukan merupakan laporan teknik yang memiliki jumlah kata kunci terbanyak. Jumlah kata kunci yang sama yang paling sedikit terdapat di laporan teknik tahun 2009, yaitu 147 kata kunci atau 40,61 % dari seluruh kata kunci tahun 2009, kebetulan laporan teknik tahn 2009 adalah laporan teknik yang memiliki kata kunci paling sedikit. Kata kunci yang sama bisa sedikit menggambarkan keterkaitan subjek antar artikel pada tahun tertentu. Semakin tinggi jumlahnya, maka keterkaitan subjek antar artikel bisa dikatakan semakin tinggi.

Jumlah kata kunci yang tidak sama tertinggi terdapat di laporan teknik tahun 2010, yaitu sebanyak 254 atau 49,61 % dari jumlah kata kunci di tahun 2010, sementara kata kunci yang tidak sama yang paling sedikit terdapat di laporan teknik tahun 2007, yaitu 210 kata kunci atau 55,41 % dari jumlah kata kunci di tahun 2007. Kata kunci yang tidak sama bisa menggambarkan secara umum keragaman subjek pada artikel laporan teknik pada tahun tertentu. Semakin banyak jumlah kata kunci yang tidak sama, maka semakin beragam subjek yang dimiliki laporan teknik dan sebaliknya.

Standardisasi Istilah pada Artikel Laporan Teknik

Pada bagian ini akan diuraikan hasil kegiatan standardisasi kemudian dilanjutkan dengan penyajian tabel yang berisi tujuh deskriptor yang sama (berulang), artinya deskriptor yang juga dimiliki oleh artikel lain sehingga

dikatakan muncul berulang. Frekuensi kemunculan deskriptor pada laporan teknik setiap tahun memberikan gambaran subjek secara umum dalam setahun. Ditentukan tujuh deskriptor karena dianggap cukup mewakili gambaran subjek secara umum.

Dari setiap kata kunci pada laporan teknik tahun 2006 yang diperoleh kemudian dicari satu istilah yang paling cocok dan bisa mewakili kata kunci tersebut pada CABthesaurus. 488 kata kunci telah distandardisasi menjadi 488 deskriptor. Istilah yang diperoleh pada tesaurus disebut deskriptor (descriptor). Sebagian daftar kata kunci dan deskriptor hasil standardisasi disajikan pada Tabel 8.

Tabel 8 Daftar kata kunci dan deskriptor pada artikel laporan teknik 2006

No. Kata kunci Deskriptor

1 Actinomycetes Actinomycetales

2 aids acquired immune deficiency syndrome 3 anggrek Orchidaceae

4 Aves Birds

5 bakteri denitrifikasi denitrifying bacteria 6 bakteri rhizosfer rhizosphere bacteria

7 Bali Bali

8 burung Birds

9 cacing parasit pada hewan animal parasitic nematodes 10 cagar alam nature reserves

11 Cerambycidae Cerambycidae 12 Colubridae Colubridae 13 daya hambat Inhibition 14 Diospyros celebica Diospyros 15 etanol ethanol

16 faktor lingkungan environmental factors 17 feed digestibility digestibility

18 fermentasi fermentation 19 Flores Nusa Tenggara

20 fosfomonoesterase phosphoric monoester hydrolases 21 Gastropoda Gastropoda

22 hutan lindung protection forests 23 induksi induction

24 invertebrata tanah soil invertebrates 25 jenis dilindungi protected species 26 kalus (bagian pohon) Callus

Turner, WA,; Chartron, G; Laville, F; & Michelet, B. 1988. Packaging information for peer review: New co-word analysis techniques. In A. F.J. Van Raani (Ed.), Handbook of quantitative studies of science and technohgy (hal. 291-323). Netherlands: Elsevier Science Pub.

91

93

95