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
Relevansinya
Hasil Analisis subyek dan penentuan notasi klasifikasi seluruh sitiran pada artikel F serta relevansi subyeknya dengan judul artikel yang menyitir adalah
sebagai berikut:
Tabel 8. Analisis Subyek dan Klasifikasi Artikel F dan Sitiran serta Relevansinya
Kode Artikel
Subyek No.
Kla- sifikasi
No. Refe-
rensi Subyek
No. Klasifikasi
Relevansi R
R M
N F
1. EDU- CATIO
NAL TECH-
NOLO GY
2. IRE- LAND
371.334 15
1 1. EDUCATIONAL
2. FINLAND 371.334 879
√
2 1. TECHNOLOGY –
ELEMENTARY EDUCATION
372.358
√
3 1. TEACHING
– HIGHER
EDUCATION 378.125
√
4 1. EDUCATIONAL
TECHNOLOGY –
WESTERN EUROPE
371.334
√
5 1. TECHNOLOGY –
ELEMENTARY EDUCATION
372.358
√
6 1. TECHNOLOGY –
SYLLABI 600.020 2
√ 7
1. SC-HOOLS PRIN- CIPALS – ROLE
AND FUNCTION 371.201 2
√
8 1. REPORTS –
OFFICE RECORDS 651.78
√
Evy Sofia Manurung : Analisis Relevansi Subyek Dokumen Yang Menyitir Dengan Dokumen Yang Disitir Pada Journal Of Technology Education Tahun 2006-2007, 2009.
36 Data diatas merupakan delapan referensi yang mewakili keseluruhan
referensi pada artikel F. Untuk data selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 1. Penentuan tingkat relevansi dari masing-masing notasi klasifikasi subyek sitiran
terhadap notasi klasifikasi subyek artikel F yang menyitir. Penghitungan tingkat relevansi berpedoman pada rumus yang sudah dipaparkan pada bab sebelumnya.
Hasil penghitungan tersebut adalah sebagai berikut: 1. Relevan R
=
100 38
16 x
= 42,10
2. Relevan Marginal RM =
100 38
8 x
= 21,10
3. Noise N =
100 38
14 x
= 36,84 Dari hasil yang diperoleh di atas terdapat 42,10 atau sebanyak 16 sitiran
dari 38 sitiran relevan dengan dokumen yang menyitir, selain itu terdapat 21,10 atau sebanyak 8 sitiran dari 38 sitiran yang relevan marginal. Sementara itu
terdapat 36,84 atau sebanyak 14 sitiran yang tidak relevan Noise dengan dokumen yang menyitir. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada artikel F lebih
banyak dokumen yang relevan daripada dokumen yang tidak relevan. Berdasarkan uraian di atas, terlihat adanya penyimpangan antara subyek dokumen yang disitir
terhadap dokumen yang menyitir. Walaupun demikian, data diatas menunjukkan tingginya tingkat persentase relevan menunjukkan adanya pengembangan
penelitian yang lebih mendalam terhadap subyek yang lebih spesifik.
Evy Sofia Manurung : Analisis Relevansi Subyek Dokumen Yang Menyitir Dengan Dokumen Yang Disitir Pada Journal Of Technology Education Tahun 2006-2007, 2009.
37
4.2.7 . Analisis Subyek dan Klasifikasi terhadap Artikel G dan Sitiran serta
