Evy Sofia Manurung : Analisis Relevansi Subyek Dokumen Yang Menyitir Dengan Dokumen Yang Disitir Pada Journal Of Technology Education Tahun 2006-2007, 2009.
41 relevansi berpedoman pada rumus yang sudah dipaparkan pada bab sebelumnya.
Hasil penghitungan tersebut adalah sebagai berikut: 1. Relevan R
=
100 8
1 x
= 12,5
2. Relevan Marginal RM =
100 8
3 x
= 37,5
3. Noise N =
100 8
4 x
= 50 Dari hasil yang diperoleh di atas terdapat 12,5 atau sebanyak 1 sitiran
dari 8 sitiran relevan dengan dokumen yang menyitir, selain itu terdapat 37,5 atau sebanyak 3 sitiran dari 8 sitiran relevan marginal. Sementara itu terdapat 50
atau sebanyak 4 sitiran yang tidak relevan Noise dengan dokumen yang menyitir. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada artikel I lebih banyak dokumen
yang tidak relevan daripada dokumen yang relevan. Berdasarkan uraian di atas, tingginya persentase Noise dibanding dengan dokumen relevanrelevan marginal,
menunjukkan adanya penyimpangan notasi klasifikasi subyek dokumen yang disitir dengan dokumen yang menyitir dan pengembangan penelitian yang kurang
mendalam terhadap subyek yang lebih spesifik.
4.2.10 . Analisis Subyek dan Klasifikasi terhadap Artikel J dan Sitiran serta
Relevansinya
Hasil Analisis subyek dan penentuan notasi klasifikasi seluruh sitiran pada artikel J 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.
42
Tabel 12. Analisis Subyek dan Klasifikasi Artikel J dan Sitiran serta Relevansinya
Judul Artikel
Subyek No.
Kla- sifikasi
No. Refe-
rensi Subyek
No. Klasifikasi
Relevansi R
R M
N J
1. CUR- RICU-
LA –
SPECI AL
EDU- CA-
TION 371.904 4
1 1.EDUCATIONAL
RESEARCH 371.904 4
√ 2
1.CURRICULA– SPECIAL EDUCA-
TION 371.904 4
√ 3
1.EDUCATIONAL TECHNOLOGY
371.33 √
4 1.EDUCATIONAL
TECHNOLOGY 371.33
√ 5
1.EDUCATIONAL TECHNOLOGY
371.33 √
6 1.EDUCATIONAL
TESTS 371.26
√ 7
1.TECHNOLOGY – HIGHER EDU-
CATION 378
√ 8
1.EDUCATIONAL TECHNOLOGY
371.33 √
Data diatas merupakan delapan referensi yang mewakili keseluruhan referensi pada artikel J. Untuk data selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 1.
Penentuan tingkat relevansi dari masing-masing notasi klasifikasi subyek sitiran terhadap notasi klasifikasi subyek artikel J yang menyitir. Penghitungan tingkat
relevansi berpedoman pada rumus yang sudah dipaparkan pada bab sebelumnya. Hasil penghitungan tersebut adalah sebagai berikut:
1. Relevan R =
100 15
12 x
= 80 2. Relevan Marginal RM
=
100 15
1 x
= 6,66 3. Noise N
=
100 15
2 x
= 13,33 Dari hasil yang diperoleh di atas terdapat 80 atau sebanyak 12 sitiran
dari 15 sitiran bersifat relevan dengan dokumen yang menyitir, selain itu terdapat 6,66 atau sebanyak 1 sitiran dari 15 sitiran bersifat relevan marginal. Sementara
itu terdapat 13,33 atau sebanyak 2 sitiran yang bersifat tidak relevan Noise dengan dokumen yang menyitir. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada artikel J
Evy Sofia Manurung : Analisis Relevansi Subyek Dokumen Yang Menyitir Dengan Dokumen Yang Disitir Pada Journal Of Technology Education Tahun 2006-2007, 2009.
43 lebih banyak dokumen yang relevan daripada dokumen yang tidak relevan.
Berdasarkan uraian di atas, terlihat dengan jelas tingkat persentase relevan yang menunjukkan adanya pengembangan penelitian yang lebih mendalam terhadap
subyek yang lebih spesifik.
4.2.11 . Analisis Subyek dan Klasifikasi terhadap Artikel K dan Sitiran serta
