Interpretasi Data Penyajian Data Penilaian Relevansi Dokumen

3.5 Alat Pengolahan Data

Adapun alat yang penulis gunakan untuk mengolah data , yaitu: - Satu unit komputer yang terhubung dengan jaringan internet untuk melakukan searching melalui situs http:library.usu.ac.id - DDC Dewey Decimal Classification. “DDC adalah klasifikasi pengetahuan untuk menyusun buku di perpustakaan” Sulistyo-Basuki, 1999: 402. DDC terdiri dari 4 jilid, jilid 1 merupakan tabel subdivisi standar, jilid 2 merupakan bagan dari notasi klasifikasi 000-500, jilid 3 merupakan bagan dari notasi klasifikasi 600-900 dan jilid 4 merupakan indeks. - Library Classification Subject Heading LCSH - Kamus Bahasa Inggris 3.6 Analisis Data 3.6.1 Pengolahan Data Semua data yang telah diperoleh dengan metode dokumentasi akan diolah dengan pendekatan analisis query yang telah dibangun. Query dibangun dengan menggunakan LCSH Library Classification Subject Heading dan DDC Dewey Decimal Classification edisi ke- 22 untuk menentukan subjek klasifikasi dari setiap judul tesis dan kemudian membangun query dengan menggunakan bahasa terkendali controlled vocabulary.

3.6.2 Interpretasi Data

Setelah data diolah, maka langkah selanjutnya adalah melakukan interpretasi data. Interpretasi data dimaksudkan untuk menentukan tingkat relevansi e-journal yang tersedia dalam database ASCE American Society of Civil Engineers terhadap kebutuhan informasi tesis mahasiswa Magister Teknik Sipil Universitas Sumatera Utara stambuk 2006. Berdasarkan uraian diatas maka penetapan tingkat relevansi dokumen terhadap kebutuhan informasi pengguna adalah sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara 1. Relevan R dikatakan Relevan apabila dokumen yang terpanggil sesuai atau cocok dengan query yang telah dibuat dan juga terhadap kebutuhan informasi pengguna informasi khususnya mahasiswa Magister Teknik Sipil Universitas Sumatera Utara stambuk 2006 yang sedang menyusun tesis. 2. Relevan Marginal RM dikatakan relevan marginal apabila dokumen yang terpanggil masih berhubungan dengan kebutuhan pengguna 3. Tidak Relevan dikatakan tidak relevan apabila dokumen yang terpanggil tidak berhubungan atau berkaitan sama sekali dengan query yang telah dibangun.

3.6.3 Penyajian Data

Penyajian data dilakukan dengan mempergunakan tabel yang telah dibuat sedemikian rupa, yakni sebagai berikut: Nama : Ade Rusdi NIM : 067016001 Judul Tesis : ”Pengaruh Tarif Listrik, Capacity Factor dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Pengembangan Investasi PLTA Aek Kulau di Sumut”Kelayakan Investasi Indropower PLTA Tabel 3.1 Contoh tabel analysis relevansi dokumen No. Judul Jurnal Relevan Relevan Marginal Tidak Relevan Universitas Sumatera Utara

3.6.4 Penilaian Relevansi Dokumen

Nama : Ade Rusdi NIM : 067016001 Judul Tesis : ”Pengaruh Tarif Listrik, Capacity Factor dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Pengembangan Investasi PLTA Aek Kulau di Sumut” Tabel 3.2 Contoh tabel penilaian relevansi dokumen No. Judul Jurnal Relevan Relevan Marginal Tidak Relevan Keterangan: Judul jurnal : Merupakan judul e-journal yang terpanggil Relevan : Dokumen terpanggil yang sesuai atau cocok dengan query yang telah dibuat dan menjawab kebutuhan pengguna informasi. Relevan marginal : Dokumen yang terpanggil masih berhubungan dengan kebutuhan pengguna. Tidak relevan : Dokumen yang terpanggil tidak berhubungan atau berkaitan sama sekali dengan query atau tidak berhubungan sama sekali dengan kebutuhan pengguna. Universitas Sumatera Utara BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Identifikasi Real User