Evy Sofia Manurung : Analisis Relevansi Subyek Dokumen Yang Menyitir Dengan Dokumen Yang Disitir Pada Journal Of Technology Education Tahun 2006-2007, 2009.
48 Data diatas merupakan delapan referensi yang mewakili keseluruhan
referensi pada artikel N. Untuk data selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 1. Penentuan tingkat relevansi dari masing-masing notasi klasifikasi subyek sitiran
terhadap notasi klasifikasi subyek artikel N yang menyitir. Penghitungan tingkat relevansi berpedoman pada rumus yang sudah dipaparkan pada bab sebelumnya.
Hasil penghitungan tersebut adalah sebagai berikut: 1. Relevan R
=
100 24
3 x
= 12,5
2. Relevan Marginal RM =
100 24
x
= 0
3. Noise N =
100 24
21 x
= 87,5 Dari hasil yang diperoleh di atas terdapat 12,5 atau sebanyak 3 sitiran
dari 24 sitiran yang relevan dengan dokumen yang menyitir, selain itu terdapat 0 atau tidak ada sitiran yang relevan marginal. Sementara itu terdapat 87,5
atau sebanyak 21 sitiran yang tidak relevan Noise dengan dokumen yang menyitir. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada artikel N lebih banyak
dokumen yang tidak relevan daripada dokumen yang relevan. Berdasarkan uraian di atas, terlihat adanya komunikasi yang dilakukan dengan disiplin ilmu lain.
Disamping itu, terdapat juga penyimpangan notasi klasifikasi subyek dokumen yang disitir terhadap dokumen yang menyitir.
4.2.15 . Analisis Subyek dan Klasifikasi terhadap Artikel O dan Sitiran serta
Relevansinya
Hasil Analisis subyek dan penentuan notasi klasifikasi seluruh sitiran pada artikel O 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.
49
Tabel 17. Analisis Subyek dan Klasifikasi Artikel O dan Sitiran serta Relevansinya
Kode Artikel
Subyek No.
Kla- sifikasi
No. Refe-
rensi Subyek
No. Klasifikasi
Relevansi R
R M
N O
1. TEA- CHER
EDU- CA-
TION – UNI-
TED STA-
TES 370.711
73 1
1.TEACHER EDUCATION
370.711 √
2 1. PRACTICE TEA-
CHING 370.71
√ 3
1.DIFFERENTIAL PSYCHOLOGY
– EDUCATION
370.151 √
4 1. LEARNING
153.151 √
5 1.EDUCATIONAL
TECHNOLOGY 371.33
√ 6
1.EDUCATIONAL RE-SEARCH
370.72 √
7 1.SCHOOL
BUILDING 371.6
√ 8
1.EDUCATIONAL TECHNOLOGY
371.33 √
Data diatas merupakan delapan referensi yang mewakili keseluruhan referensi pada artikel O. Untuk data selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 1.
Penentuan tingkat relevansi dari masing-masing notasi klasifikasi subyek sitiran terhadap notasi klasifikasi subyek artikel O yang menyitir. Penghitungan tingkat
relevansi berpedoman pada rumus yang sudah dipaparkan pada bab sebelumnya. Hasil penghitungan tersebut adalah sebagai berikut:
1. Relevan R =
100 20
5 x
= 25
2. Relevan Marginal RM =
100 20
9 x
= 45
3. Noise N =
100 20
6 x
= 30 Dari hasil yang diperoleh di atas terdapat 25 atau sebanyak 5 sitiran dari
20 sitiran yang relevan dengan dokumen yang menyitir, selain itu terdapat 45 atau sebanyak 9 sitiran yang relevan marginal. Sementara itu terdapat 30 atau
Evy Sofia Manurung : Analisis Relevansi Subyek Dokumen Yang Menyitir Dengan Dokumen Yang Disitir Pada Journal Of Technology Education Tahun 2006-2007, 2009.
50 sebanyak 6 sitiran dari 20 sitiran tidak relevan Noise dengan dokumen yang
menyitir. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada artikel O terdapat lebih banyak dokumen yang relevan daripada dokumen yang tidak relevan. Tingginya tingkat
persentase relevan marginal dari pada relevan dan Noise menunjukan adanya komunikasi yang dilakukan dengan disiplin ilmu yang sama dengan topik yan
tidak terlalu berbeda dengan topik dari subyek dokumen yang menyitir.
4.2.16 . Analisis Subyek dan Klasifikasi terhadap Artikel P dan Sitiran serta
