Analisis Sitasi : Mengukur Mengutip

Ditulis oleh putubuku di/pada Oktober 18, 2008

Kehidupan ilmuwan dan pustakawan selalu bergelimang kutipan. Sejak awal kelahiran ilmu pengetahuan dan perpustakaan-perpustakaan ilmiah, kegiatan kutip mengutip sudah lahir. Maka tidaklah mengherankan kalau analisis sitasi dianggap cabang bibliometika dan informetrika yang paling besar, serta dinamakan juga citation studies. Fokusnya adalah pada kaitan antar publikasi (publication-publication link). Lebih tepatnya lagi, kajian sitasi ini mempelajari seberapa banyak atau sering sebuah karya atau seseorang dikutip oleh karya lainnya.

Ini agak sedikit berbeda dari analisis rujukan (reference analysis) yang mempelajari sisi “rujukan-ke” dari kaitan antar publikasi itu (atau sisi si pengutip). Perbedaan lain antara analisis sitasi dan analisis rujukan adalah pada kenyaaan bawa daftar rujukan di setiap dokumen bersifat tetap (dengan demikian berciri “ke dalam” atau intrinsic), sementara daftar rujukan ke sebuah dokumen bersifat “ke luar” atau extrinsic. Daftar rujukan merupakan serangkaian dokumen yang perujukannya dibalik (yang didaftar adalah dokumen yang dirujuk, bukan yang merujuk) serta dapat diperluas sejalan dengan waktu, karena sebuah dokumen bisa saja terus menerus dikutip sepanjang waktu.

Kajian sitasi memanfaatkan pangkalan data indeks sitasi yang dibuat oleh Institute for Scientific Information (ISI), walau ada juga analisis sitasi yang memakai pangkalan data regional atau bahkan lokal.

Analisis sitasi juga mengandung beberapa pengkhususan, yaitu:

A. Teori pengutipan (the theory of citing)

Sebuah topik khusus yang mempelajari bagaimana teks “berkomunikasi” atau berhubungan dengan teks lainnya. Tentu saja teori ini mengandalkan pengenaan ukuran-ukuran kuantitatif terhadap fungsi itu. Dalam cabang kajian tentang pengutipan ini biasa ada pembahasan tentang bagaimana sebuah dokumen dikutip di dokumen lain karena dokumen yang dikutip itu menyediakan informasi yang relevan terhadap riset yang sedang ditulis di dokumen yang mengutip, misalnya dalam hal metode, landasan pemikiran, dan sebagainya. Pengutipan tidak perlu menyeluruh. Jika kita asumsikan bahwa semua kutipan bersifat serupa dalam hal sumbangannya kepada artikel pengutip, maka ada beberapa kesimpulan yang dapat ditarik:

• Semakin sering sebuah dokumen dikutip, maka semakin besar lah dokumen itu memberi kontribusi informasi, dan semakin besarlah pengaruhnya pada penelitian yang sedang dilaporkan di dalam dokumen pengutip. Ukuran dari pengaruh atau dampak (impact) ini adalah jumlah pengutipan.
• Berapa kali sebuah dokumen dikutip dalam satu rentang waktu tertentu menunjukkan berapa banyak informasi di dalam dokumen tersebut berguna untuk sebuah riset. Jika frekuensinya menurun, maka dokumen tersebut semakin tidak relevan, sampai akhirnya menjadi usang alias obsolete.
• Jika dua dokumen bersama-sama dikutip oleh dokumen ketiga, maka kedua dokumen tersebut bersama-sama memberi sumbangan. Semakin sering dua dokumen dikutip bersama (co-cited), maka semakin dekatlah hubungan kedua dokumen tersebut. Kayak dua orang yang sering jalan bareng pastilah ada “apa-apa”nya..

B. Kinerja sitasi dan ukuran pemanfaatan (citation performance and usage measure).

Secara awam kita dapat menyimpulkan bahwa frekuensi sebuah dokumen dikutip dapat dianggap sebagai ukuran dari dampak dan pegaruh dokumenter sebut. Premis ini dapat diperluas untuk kumpulan (agregat) dokumen, misalnya untuk karya-karya seorang penulis atau untuk sebuah jurnal tertentu. Daftar indeks sitasi yang diproduksi ISI selalu menggunakan pengukuran ini, yang disebut sebagai impact factor.

Berdasarkan pengukuran ini, ISI menetakan besaran dampak sebuah jurnal tertentu di tahun tertentu, yang merupakan jumlah sitasi di tahun itu ke artikel di jurnal yang bersangkutan pada periode dua tahun sebelumnya, dibagi jumlah total artikel yang muncul di jurnal itu dalam dua tahun. Besaran dampak ini juga dipakai untuk menghitung kontribusi ilmiah dari seseorang ilmuwan, sekelompok ilmuwan, departemen, institusi, displin, dan negara.

Pengukuran besaran dampak ini sebenarnya juga harus memperhitungkan perjalanan waktu dari pengutipan-pengutipan tersebut. Dari sini lah lahir kajian tentang tingkat penggunaan dan keusangan (obsolescence studies). Bagi buku atau monograf, profil penggunaan dan keusangan ini dapat dilihat dari data sirkulasi walau kegunaan ukuran ini agak terbatas karena hanya berlaku untuk lingkungan pengguna perpustakaan bersangkutan.

Untuk artikel ilmiah, jumlah pengutipan adalah lebih baik untuk mengukur manfaat. Namun ada yang harus digarisbawahi, yaitu biasanya ada jarak antara waktu publikasi dan waktu pertama artikel itu dikutip, lalu jumlah sitasi naik sejalan dengan waktu, sampai mencapai titik maksimum (disebut titik impulse atau titik kematangan), dan akhirnya tingkat pengutipan turun sampai menjadi nol, atau mencapai masa keusangan. Inilah yang dipelajari dan dipakai untuk melihat apa yang disebut “profil penuaan dokumen” (aging profiles). Iseng-iseng mungkin juga dapat dipakai untuk membuat “profil penuaan diri sendiri”.. he he he.

C. Analisis ko-sitasi dan pemetaan literatur (co-citation analysis and literature mapping)

Jika ada beberapa dokumen saling mengutip, tentunya kita dapat mengukurnya sebagai proses pertukaran informasi dan sebagai sebuah fenomena antar disiplin. Apa yang disebut sebagai hubungan pasangan (pairwise relationhsips) antar dokumen dapat dilihat sebagai ukuran kesamaan relevansi, atau kesamaan kandungan subjek. Lalu digunakan lah teknik taksonomi numerik untuk membuat sebuah klasifikasi hirarkis berdasarkan derajat kesamaan sebagai cara memahami sifat hubungan antar dokumen tersebut.

Untuk mengubah matriks kaitan ko-sitasi antar sepasang unit (baik itu dokumen, pengarang, dan jurnal) menjadi klasifkasi hirarkis berdasarkan derajat kesamaan yang terlihat di kaitan itu, diperlukan serangkaian keputusan, yaitu:

• pemilihan ambang (threshold) sitasi dan ko-sitasi untuk memastikan bahwa matriks data mentah akan menghaslkan struktur persamaan yang masuk akal,
• pemilihan indeks untuk mengukur derajat kesamaan yang akan didapat dari data ko-sitasi mentah, karena indeks yang berbeda akan menghasilkan hirarki berbeda (diusulkan memakai Jacard Index dan Salton’s cosine formula),
• pemilihan prosedur pengelompokan (clustering) terhadap data yang sudah ditransformasi. Hasil dan data dalam matriks juga dapat diinterpretasi dengan cara berbeda, yaitu jika angka-angka sudah memadai, maka besaran ketidaksamaan antar objek dapat dipetakan ke bentuk hubungan biner yang memperlihat jarak antar objek, sehingga relasi dalam matriks dapat digambarkan dalam ruang fisik. Untuk mencapai ini, matriks objek dan jarak antar mereka harus ditempatkan dalam kerangka dimensional. Dalam teknik visualisasi ini persoalan utamannya adalah reduksi jumlah dimensi yang diperlukan untuk memasukkan semua jarak antar objek dalam satu gambar. Untuk ini, yang paling umum digunakan adalah multidimensional scalling (MDS).

Keseluruhan analisis sitasi terhadap karya-karya ilmiah ini kemudian dapat diletakkan dalam konteks perkembangan ilmu antar negara, atau di satu negara. Tentu saja, para peminat analisis sitasi ini bekerja dengan ukuran dan angka serta statistika. Mau coba? Belajar berhitung dulu, yaa..