Pemetaan Informasi Sebaran Bidang Ilmu Pada Skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Lulusan IPB University Tahun 2015 - 2019 Berdasarkan Universal Decimal Classification: Suatu Kajian Bibliometrika

Penelitian ini bermula dari belumadanya suatu kajian pemetaan hasil karyatulis akademik mahasiswa (skripsi),terutama pada skripsi Fakultas Matematikadan Ilmu Pengetahuan Alam di IPB University. Penelitian ini dianggap perluagar tergambar jelas tentang informasisebaran jumlah topik penelitian, sebaranbidang ilmu, visualisasi peta jalan (roadmap), serta produktivitas dosen pembimbing pada skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan AlamIPB University lulusan Tahun 2015-2019. Alasan kurangnya infor-masi sebarantopik penelitian dan bidang ilmu bagi Mahasiswa dan Dosen pembimbing, makapenelitian ini dilakukan dengan harapandapat membantu dalam membuat petajalan (road map) penelitian skripsi FakultasMatematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University, dan menjadi informasi penting bagi pimpinan fakultas maupun departemen, sertasebagai bahan evaluasi pemetaan topikpenelitian. Hasil Penelitian disampaikan dalam bentuk laporan hasil penelitian, dan berupa; Bookletvisualisasi peta jalan (road map), serta Paper poster tentang hasil penelitianskripsi Fakultas Matematika dan IlmuPengetahuan Alam di IPB University. Penelitian dilakukan selama 5(lima)bulan mulai dari pekan kedua Aprilsampai dengan pekan kedua Bulan September 2020. Tujuan penelitian iniuntuk Memetakan sebaran infomasi jumlah topik penelitian, sebaran bidangilmu berdasarkan Universal Decimal Classification (UDC); dan untuk Menampilkan visualisasi peta jalan (roadmap) subyek dan kata kunci, sertaproduktivitas dosen pembimbing padaskripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusanTahun 2015-2019. Kajian Pustaka Penelitian ini dilakukan merujuk kepada beberapa judul penelitian sejenisyang pernah dilakukan, namun berbedapada obyek penelitian guna memperkayakhasanah kepustakaan dalam analisis datadan pembahasan. Pertama penelitian yang berjudul “Peningkatan Layanan Data dan Informasidalam Rangka Memenuhi Kebutuhan Informasi di Perpustakaan Perguruan Tinggi (suatu kajian deskriptif analisisterhadap 5 bunga komersial utama dan 7bunga potensial komersil)” (Ratnaningsih& Himawan, 2016). Kajian ini menyimpulkan bahwa: (1) Penelitianbelum dilakukan secara merata terhadapmasing-masing jenis dari 5 jenis bungakomersial dan 7 bunga potensial komersialkarena belum adanya penelitian terkaitbeberapa bunga jenis tertentu; (2) Anggrekmerupakan jenis bunga yang paling banyakditeliti oleh mahasiswa program sarjana(skripsi), pascasarjana (tesis), maupundoktor (disertasi); (3) Bidang yang palingbanyak dikaji adalah bidang budidayapertanian. Untuk bidang lainnya, dapatdijadikan peluang untuk dijadikan bidangpenelitian; (4) Peta/mindmap terkait 5bunga komersial dan 7 bunga potensialkomersial merupakan salah satu bentukproduk perpustakaan dalam layanan datadan informasi kepada pengguna khususnya kelompok pimpinan; (5) Peta/mindmap terkait 5 bunga komersialdan 7 bunga potensial komersial dapatmenjadi masukan kepada kelompok pimpinan dalam pengambilan keputusanmaupun kebijakan dalam mendukung pengembangan bunga nusantara. Penelitianini merekomen-dasikan kepada: (1)Departemen atau Program Studi perlumembuat peta jalan (road map) tentangpenelitian yang dilakukan oleh paramahasiswa yang akan menyelesaikanstudi di Departemen atau Program Studi tersebut. Berdasarkan peta jalan (road map)tersebut maka penelitian mahasiswabaik program sarjana, pascasarjana,maupun doktoral dapat diarahkan untuk mendukung pengembangan ilmupengetahuan dan teknologi khususnyayang menunjang teknologi produksidan industri di bidang pertanian; (2)Departemen atau Program Studi dapatmenawarkan topik-topik penelitianyang sesuai dengan peta jalan (road map)agar penelitian terarah dan dapatmenghasilkan hasil-hasil penelitian yangdapat bermanfaat tidak saja kepadapengembangan ilmu pengetahuan danteknologi, namun juga bagi kemajuanpertanian sehingga para petani Indonesia menyumbang kemajuan terhadap ekonomi negara. Kedua penelitian yang berjudul “Peta Penelitian Terhadap 12 Jenis Buah Lokal Indonesia Pada Skripsi,Tesis dan Disertasi Lulusan IPB” (Ratnantingsih, Himawan, & Saleh,2019). Penelitian ini menyimpulkanbahwa: (1) Penelitian terkait 12 jenisbuah tropika baik pada skripsi, tesis,maupun disertasi belum begitu intensif. Bahkan pada disertasi ada lima jenisbuah dari 12 jenis buah lokal selamalima tahun terakhir (2012-2016) tidakada yang meneliti; (2) Pada penelitianprogram sarjana (skripsi) buah yangpaling banyak diteliti selama lima tahunterakhir (2012-2016) adalah buah pisang sedangkan yang paling sedikitadalah buah semangka. Pada programpascasarjana (tesis) buah yang palingbanyak diteliti selama lima tahunterakhir (2012-2016) adalah buah jerukdan paling sedikit adalah buah semangka. Sedangkan pada program doktor (disertasi) buah yang palingbanyak diteliti selama lima tahunterakhir (2012-2016) adalah buah manggis, sedangkan buah alpukat, rambutan, pepaya, melon, dan semangkasama sekali tidak ada yang meneliti; (3)Bidang yang paling banyak dikaji adalahbidang budidaya tanaman dan teknologiagroindustri. Sedangkan bidang-bidanglainnya masih sangat berpeluang untukdijadikan bidang penelitian. Sertamerekomendasikan sebagai berikut: 1). Departemen atau Program Studi di lingkungan IPB perlu membuat peta jalan(road map) tentang penelitian yang dilakukanoleh para mahasiswa yang akan menyelesaikan studinya di Departemen atau Program Studi tersebut. Dengan peta jalan(road map) tersebut maka penelitianmahasiswa baik program sarjana, pascasarjana, maupun doktoral dapatdiarahkan untuk mendukung pengembanganilmu pengetahuan dan teknologi khususnya yang menunjang teknologiproduksi dan industri di bidang pertanian,2). Departemen atau Program Studi dapatmenawarkan topik-topik penelitian yangsesuai dengan peta jalan (road map) agarpenelitian terarah dan dapat menghasilkanhasil-hasil penelitian yang dapat bermanfaat tidak saja kepada pengembanganilmu pengetahuan dan teknologi, namunjuga bagi kemajuan pertanian sehinggapara petani Indonesia dapat menyumbangkemajuan terhadap ekonomi negara. Ketiga penelitian yang berjudul “Pemetaan Bidang Ilmu pada Skripsi Fakultas Peternakan IPB lulusan 20122016 sesuai Universal Decimal Classification”(Saleh, 2018). Penelitian ini menyimpulkan: (1) Diketahui bahwa bidang ilmu yangmenjadi topik penelitian mahasiswaterbanyak untuk penulisan skripsinyaadalah bidang ilmu pakan ternak yangterdiri dari pakan dan teknologi pakanternak sebanyak 328 judul penelitian atau31,1% dari seluruh skripsi dan hijauanpakan ternak sebanyak 181 judul penelitian atau 17,2% dari total skripsi; (2)Skripsi di luar bidang pakan ternakberjumlah 546 judul penelitian atausebesar 51,8% yang terdiri dari (diurutberdasarkan jumlah penelitian yang palingbesar) pemuliaan dan genetika ternak,ternak unggas, daging, sosial ekonomipeternakan, sistem peter-nakan (farm),ternak lain lain, susu, ruminan kecil,bacteriologi, reproduksi, ruminansiabesar, hasil ternak selain makanan,telur, keluarga lebah/ serangga, fisiologi, ternak kerja/ rekreasi, burungnon unggas, kelinci, dan ternak babi; (3)Tiga orang dosen paling produktifsebagai ketua pembimbing skripsi adalah Dr. Irma Isnafia Arief, S.Pt,M.Si. (39 bimbingan), diikuti Muhamad Baihaqi, S.Pt, M.Sc. (36 Bimbingan),dan Prof. Dr. Ir. Cece Sumantri dan Dr. Ir. Rita Mutia, M.Agr. (dengan 30bimbingan). Keempat penelitian yang berjudul “Pemetaan Bidang Ilmu Pada Skripsi Fakultas Perikanan Lulusan Tahun 2014-2018 Berdasarkan Standar Universal Decimal Classification” (Saleh,2019). Penelitian ini menyimpulkan: (1)Jumlah skripsi mahasiswa Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB 2014- 2018 berjumlah 1.826 judul. terdiriatas skripsi mahasiswa Departemen BDP sebanyak 399 judul penelitian(21,85%), Departemen MSP sebanyak383 judul penelitian (20,97%), Departemen THP sebanyak 374 judulpenelitian (20,48%), Departemen ITKsebanyak 357 judul penelitian (19,55%), Departemen PSP sebanyak313 judul penelitian (17,14%); (2)Berdasarkan tahun kelulusan, jumlahskripsi terbanyak berada pada tahun2017 yaitu sebanyak 287 judul, kemudian diikuti tahun 2016 dan 2018masing-masing sebanyak 377 judul,tahun 2014 sebanyak 375 judul danpaling sedikit adalah pada tahun 2015yaitu berjumlah 309 judul; (3) Berdasarkan kawasan keilmuan menurut UDC maka penelitian mahasiswa FPIK paling banyak adalahpada kelompok ilmu terapan yaitu sebanyak 1313 judul (71,91%), ilmumurni sebanyak 432 judul (23,17%), ilmu-ilmu sosial dan ekonomi sebanyak 86judul (4,71%), dan yang paling sedikitadalah yang termasuk kelompok umumyaitu sebanyak 4 judul (0,22%); (4) Bidangyang menjadi penelitian mahasiswa FPIKterdiri dari dua kelompok besar yaitubidang yang terkait komoditas perikanan(sebanyak 546 judul atau 29,90%) danbidang non-komoditas perikanan (sebanyak 1280 judul atau 70,10%); (5)Penelitian terkait komoditas perikananterdiri dari mengenai komoditas ikan(sebanyak 347 penelitian atau 63,55%) dankomoditas non-ikan (sebanyak 199 penelitian atau 36,45%); (6) Ikan lelemerupakan jenis ikan yang terbanyakmenjadi obyek penelitian pada kelompokpenelitian tentang ikan air tawar yaitusebanyak 64 penelitian, sedangkan ikanbaung, lelawak, uceng, dan tambakanmerupakan jenis ikan yang paling sedikitditeliti yaitu masing-masing hanya 1penelitian. Sedangkan pada jenis ikanlaut/payau, ikan sidat merupakan ikanyang paling banyak diteliti (21 penelitian). Ikan baronang dan swanggi merupakanikan yang paling sedikit diteliti. Bahkanbanyak ikan-ikan endemik Indonesia yangbelum dijadikan obyek penelitian; (7) Padakomoditas non-ikan maka tumbuhan lautyang terdiri dari alga dan lamun menjadiobyek penelitian terbanyak yaitu sebanyak63 penelitian, sedangkan yang palingsedikit diteliti adalah siput laut dengan 1penelitian; (8) Penelitian terkait nonkomoditas perikanan yang paling banyakdijadikan obyek penelitian adalah bidangyang berhubungan dengan ekologi, ekosistem, pengelolaan limbah danpencemaran air yaitu sebanyak 236penelitian. Sedangkan yang menjadi obyekpenelitian paling sedikit adalah penyakitikan yaitu sebanyak 3 penelitian; (9) Dosenpaling produktif membimbing adalah Agoes Mardiono Jacoeb dengan jumlahbimbingan sebanyak 81 mahasiswa. Jumlah ini terbagi menjadi sebagaipembimbing utama 24 mahasiswa bimbingan, dan sebagai pembimbinganggota sebanyak 57 mahasiswa bimbingan; (10) Dosen yang menjadipembimbing utama paling banyak adalah Dietriech Geoffrey Bengen,Kukuh Nirmala, dan Nurjanah denganjumlah bimbingan masing-masing 35orang. Penulisan karya ilmiah merupakan sebuah kegiatan yang wajibdilakukan di perguruan tinggi manapundi dunia. Karya ilmiah harus ditulissesuai dengan tata cara ilmiah yaitudengan berpedoman kepada panduan penulisan karya ilmiah. Melalui karya ilmiah masyarakat perguruan tinggi dapat berkomunikasidan mengetahui perkembangan dalambidang ilmu yang ditekuninya. Salahsatu jenis karya ilmiah di perguruantinggi adalah skripsi. Skripsi adalahsebuah karya tulis akademik yang ditulisseorang mahasiswa sebagai salah satusyarat kelulusan pada program strata 1(S-1) setelah mahasiswa tersebut menyelesaikan 135 SKS. Selama dalamproses penulisan skripsi mahasiswabiasanya dibimbing oleh dosen pembimbing yang ahli di bidangnya. Batasan lain juga ada yang menyebutkan bahwa “skripsi merupakan karya tulisan ilmiah berdasarkanhasil penelitian lapangan dan atau studikepustakaan yang disusun mahasiswasesuai dengan bidang studinya sebagaitugas akhir dalam studi formalnya diPerguruan Tinggi” (Helmi, 2014). Dengan demikian maka skripsi merupakan sebuah tugas akhir yangdipersyaratkan oleh perguruan tinggiuntuk kelulusan mahasiswa di perguruan tinggi tersebut. Berbagai disiplin ilmu yang ada, menurut ilmu perpustakaan dapat dikelompokkan dalam beberapa kelaskelas bidang ilmu untuk memudahkanpenyimpanan dan penemuan kembali informasi. Sistem UDC merupakan salah satu skema klasifikasi yangdigunakan perpustakaan dalam mengelompokan bahan perpustakaan berdasarkan subyeknya yang dinyatakandengan nomor kelas. Sistem klasifikasipada UDC menganggap seluruh bidangilmu pengetahuan sebagai suatu kesatuandan dibagi menjadi sepuluh kelas, makamasing masing kelas dibagi menjadi bagianbagian logis, setiap subdivisi kemudiandibagi lagi dan seterusnya (Sulistyo-Basuki,1991). Tabel utama garis besar berbagaidisiplin ilmu pengetahuan diatur dalam 10kelas dan diberi nomor 0 sampai 9. Mulaidari (0) Sain dan Pengetahuan; Organisasi;Ilmu Komputer; Ilmu Informasi; Dokumentasi; Kepustakawanan; Lembaga; dan Publikasi, (1) Filsafat; dan Psikologi. (2) Agama; Teologi. (3) Ilmusosial, (4) Kosong, (5) Matematika danIlmu Pengetahuan Alam, (6) Ilmu Terapan; Kedokteran; Teknologi. (7) Seni;Olah Raga; Landscape (8) Kesusastraan;Linguistik; Bahasa; dan Literatur, (9)Geografi; Biografi; dan Sejarah (Consortium, 2019). Bidang atau disiplin ilmu Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alamyang termasuk (Matematika, Biologi,Kimia, Fisika, Geofisika dan Meteorologi,serta Biokimia) sendiri berada dalamkelompok atau nomor kelasifikasi (5). Namun untuk Ilmu Komputer mendapatkan nomor kelas (0) dan Ilmu Statistika mendapat nomor (3). Tigakelompok besar tersebut kemudian dibagilagi menjadi bidang yang lebih spesifik,sehingga bisa disebutkan bahwa makinkhusus atau makin spesifik suatu subyek,maka semakin panjang notasinya karenabanyak angka yang ditambahkan padanotasi dasarnya. Penelitian dilakukan berdasarkan pengelompokkan bidang ilmu MIPA berdasarkan standar klasifikasi Universal Decimal Classification (UDC) yaitukelompok (5) Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, (0) Ilmu komputer,dan (3) Ilmu Statistika, serta dengankombinasi bidang lain yang berkaitan. Bidang ilmu yang diteliti dianataranyaadalah: 1). Statistika, 2). Geofisika danMeteorologi, 3). Biologi, 4). Kimia, 5). Matematika, 6). Ilmu Komputer, 7). Fisikadan 8). Biokimia. Masing-masing bidang ilmu tersebut dibagi lagi dengansubyek lebih spesifik sesuai standarUniversal Decimal Classification (UDC). Manfaat penelitian bibliometrika menurut Pattah (2013) salah satunyaadalah untuk analisis kurikulum danuntuk menilai kualitas hasil penelitian. Hal yang sama sebagaimana diungkapkan Marraro (2008) dalam (Pattah, 2013:48) bahwa bibliometrikadapat digunakan di semua aspek kuantitaif dan metode komunikasi ilmiah, penyimpanan, penyebarluasan,dan temu kembali informasi ilmiah. Objek kajian dalam bibliometrika sebagaimana diungkapkan Glazel (2009) dalam (Pattah, 2013:51) adalahberbagai jenis literatur ilmiah, sepertibuku, monogaraf, laporan penelitian,tesis, disertasi, artikel dalam serial danperiodikal, dan dokumen primer lainnya. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (MIPA) adalah salah satu dari sembilan fakultas utamayang bernaung dan ada di bawah bendera IPB University dan memiliki8(delapan) departemen, yaitu: Statistika, Geofisika dan Meteorologi,Biologi, Kimia, Matematika, Ilmu Komputer, Fisika, dan Departemen Biokimia. Semua mahasiswa FakultasMatematika dan Ilmu Pengetahuan Alam yang telah berakhir masa belajarberkewajiban melakukan penelitian danmembuat laporan dalam bentuk karyatulis akademik (skripsi). Kegiatantersebut dilakukan sebagai upaya kontribusi positif mahasiswa lulusanFakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University dalam meningkatkan ilmu pengetahuandan pengembangan teknologi denganberbagai topik penelitian di bidangmatematika dan ilmu pengetahuan alam. Sejak dari tahun 1982 sampaitahun 2019 Fakultas Matematika danIlmu Pengetahuan Alam IPB University telah berkontribusi danmenghasilkan 12.073 judul skripsi yang tercatat dan ada di pangkalan data Perpustakaan IPB University. Sementarabila dihitung hanya lima tahun terakhir sajadari tahun 2015 sampai tahun 2019tercatat dan ada di pangkalan data Perpustakaan IPB University sekitar 3.550judul. Penelitian tentang Pemetaan Informasi Sebaran Bidang Ilmu Pada Skripsi Fakultas Matematika dan IlmuPengetahuan Alam IPB University Lulusan Tahun 2015-2019 berdasarkan Standar Universal Decimal Classification(UDC) yang merupakan informasi pentingsebaran topik penelitian, sebaran bidangilmu berdasarkan Standar Universal Decimal Classification (UDC), dan peta jalan (roadmap) kata kunci bisa divisualisasikan, sertaproduktivitas dosen pembimbing perluditeliti dengan menerapkan teori bibliometrika dengan asumsi bahwakonsep tersebut bisa diidentifikasikan dandianalisis untuk berbagai kepentingan dankebijakan. Hasil penelitian mendeskripsikan secara statistik dan analisis, tentangsejauhmana konsep penelitian Pemetaan Informasi Sebaran Bidang Ilmu Pada Skripsi Fakultas Matematika dan IlmuPengetahuan Alam IPB University Lulusan Tahun 2015-2019 Berdasarkan Standar Universal Decimal Classification(UDC): Suatu Kajian Bibliometrika dapatdikatakan tetap masuk akal atau logik biladipadu-padankan dengan data yang adadan dianggap relevan untuk menjelaskanketerkaitan konsep penelitian dengan yangmenjadi landasan maupun rujukan bagipenelitian yang akan dilakukan. Penelitian yang dilakukan untuk mengukur “Sejauhmana informasi sebaranjumlah topik penelitian, sebaran bidangilmu berdasarkan Universal Decimal Classification (UDC), dan visualisasi petajalan (road map) kata kunci, sertaproduktivitas dosen pembimbing padaskripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusanTahun 2015-2019?“.

Penelitian ini merupakan suatu kajian bibliometrik dengan metodepenelitian kuantitatif, bertujuan untukmendeskripsikan pemetaan informasisebaran bidang ilmu pada skripsiFakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam di Institut PertanianBogor. Pengolahan Data Penelitian. Obyek penelitian ini adalah data skripsiFakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam pada pangkalan data Perpustakaan IPB University. Data diolah menggunakan Program M.S. Excel dan dikelompokkan berdasarkan standar Universal Decimal Classification. Data kata kunci dibuat FileRIS (RIS File) dan dianalisis menggunakan Program VosViewerVisualizing Scientific Landscapes1.6.1.5 yang dikembangkan oleh NeesJan Van Eck dan Ludo Waltman. Proses operasionalisasi penelitianini dilakukan melalui beberapa tahapan,diawali dengan menentukan dan mengumpulankan data dari populasiobyek penelitian berupa daftar keseluruhan dari skripsi MahasiswaFakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Daftar skripsitersebut memuat sekitar 12.073 judulskripsi yang tercatat dan ada dipangkalan data Perpustakaan IPB University. Sementara yang menjadisampel dalam penelitian ini ditentukanhanya lima tahun terakhir saja, daritahun 2015 sampai tahun 2019 berjumlah sekitar 3.550 judul. Daftarskripsi yang menjadi sampel dalampenelitian ini kemudian dibuat dandisajikan dalam tipe File Excel. Tabeltersebut berisikan informasi: Nomor Panggil yang berisikan terdiri atas(fakultas, departemen, tahun, dannomor urut); Pengarang (nama mahasiswa); Judul Skripsi; dan NamaPembimbing (pembimbing kesatu, pembimbing kedua, dan pembimbingketiga). Tabel utama instrumen penelitiandijadikan acuan bagi tabel data lainnya,kemudian dilakukan proses tabulasi datadengan bantuan Program M.S. Excelberdasarkan kelompok departemen yangada di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam yaitu, Departemen;Statistika (STK), Geofisika & Meteorologi(GFM), Biologi (BIO), Kimia (KIM),Matematika (MTK), Ilmu Komputer (KOM), Fisika (FIS), dan Departemen Biokimia (BIOKIM). Kemudiaan datayang telah dikelompokkan dalam bentuktabel pada Program M.S. Excel tersebutdiolah sedemikian rupa sehingga menghasilkan beberapa informasi pentingdiantaranya adalah: Sebaran Jumlah topikpenelitian; Sebaran Jumlah topikpenelitian berdasarkan departemen;Sebaran bidang ilmu berdasarkan Universal Decimal Classification (UDC); dan Visualisasi sebaran kata kunci, sertaSebaran bimbingan skripsi oleh pembimbing kesatu; Sebaran jumlahbimbingan skripsi oleh pembimbingkedua; Sebaran jumlah bimbingan skripsioleh pembimbing ketiga, pada skripsi FMIPA IPB University lulusan Tahun2015 sampai dengan Tahun 2019.

1. Topik Penelitian Skripsi merupakan karya tulis akademik mahasiswa program stratasatu yang wajib dibuat oleh mahasiswatingkat akhir dengan topik penelitiandan metode tertentu sesuai disiplinilmu yang ditempuh di bawah bimbingan dosen pembimbing yang ahli di bidangnya. Fakultas Matematikadan Ilmu Pengetahuan Alam, selanjutnyadisingkat FMIPA merupakan satu darisembilan fakultas utama yang bernaung dan ada di bawah bendera IPBUniversity dan memiliki 8(delapan)departemen, yaitu: Statistika, Geofisikadan Meteorologi, Biologi, Kimia, Matematika, Ilmu Komputer, Fisika,dan Departemen Biokimia. Setiap departemen yang ada di FMIPA IPB University tersebut pada setiap tahunajaran menghasilkan banyak skripsisebagai tugas akhir yang wajib diselesaikan oleh mahasiswa. Penelitian ini menginformasikan bahwa jumlah topik penelitian padaskripsi mahasiswa FMIPA IPB University selama kurun waktu limatahun terakhir yaitu dari Tahun 2015sampai dengan Tahun 2019 berjumlahsekitar 3.550 judul topik penelitian. Tabel 1 Sebaran Jumlah Topik Skripsi FMIPA Berdasarkan Tahun Lulusan Tahun 2015 sampai dengan Tahun 2019No. Departemen Tahun Lulusan Jumlah 2015 2016 2017 2018 20191 Komputer (KOM) 141 145 139 152 142 7192 Kimia (KIM) 98 102 110 105 113 5283 Biologi (BIO) 107 92 105 109 94 5074 Biokimia (BIK) 80 77 78 87 86 4085 Statistika (STK) 77 89 67 79 75 3876 Geofisika dan Meteorologi (GFM) 60 89 69 76 64 3587 Matematika (MAT) 76 69 59 58 70 3328 Fisika (FIS) 59 67 57 71 57 311Jumlah 698 730 684 737 701 3.550 Persentase (%) 19,66% 20,56% 19,27% 20,76% 19,75% 100%Berdasarkan informasi sebaran jumlah topik penelitian pada Tabel 1 dapatdiketahui sebaran jumlah hasil penelitianskripsi Fakultas Matematika dan IlmuPengetahuan Alam (FMIPA) IPB University lulusan tahun 2015 sampaidengan 2019. Tabel 2 Sebaran Jumlah Skripsi FMIPA Berdasarkan Departemen Lulusan Tahun 2015 sampai dengan Tahun 2019No. Nama Departemen Volume Persentase( % ) 1 Komputer (KOM) 719 20,25% 2 Kimia (KIM) 528 14,87% 3 Biologi (BIO) 507 14,28% 4 Biokimia (BIK) 408 11,49% 5 Statistika (STK) 387 10,90% 6 Geofisika dan Meteorologi (GFM) 358 10,08%7 Matematika (MTK) 332 9,35% 8 Fisika (FIS) 311 8,76% Jumlah 3.550 100,00% Tabel 2. menunjukan sebaran jumlahpenelitian skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB Universitylulusan tahun 2015 sampai 2019 berdasarkanvolume dan persentase dari masing-masingdepartemen. Penelitian yang dilakukan olehDepartemen Komputer (KOM) yaitu sebanyak 719 penelitian (20,25%), diikuti Departemen Kimia (KIM) sebagai terbanyakkedua yaitu 528 penelitian (14,87%). Kemudian disusul Departemen Biologi(BIO) sebagai terbanyak ketiga berjumlah 507penelitian (14,28%), Selanjutnya Departemen Biokimia (BIK) yang telah melakukansebanyak 408 penelitan (11,49%), sedangkan Departemen Statistika (STK) sebanyak 387penelitian (10,90%), dan Departemen Geofisika dan Meteorologi (GFM) sebanyak358 penelitian (10,08%), serta pada Departemen Matematika (MTK) sebanyak332 penelitian (9,35%). Namun jumlahpenelitian paling sedikit oleh Departemen Fisika (FIS) sebanyak 311 penelitian (8,76%)saja. 2. Bidang Ilmu Berdasarkan UDC Pengelompokan penelitian pada skripsi FMIPA IPB University lulusan Tahun 2015sampai dengan Tahun 2019 berdasarkan UDC berada pada empat wilayah kelompokbidang ilmu yaitu: kelompok umum termasukdalam kategori kelompok Sains danpengetahuan (kelas 000); kelompok ilmupengetahuan sosial (kelas 300); dan kelompokilmu-ilmu murni dan ilmu pengetahuan alam(kelas 500). Tabel 3 Sebaran Jumlah Bidang Ilmu Skripsi FMIPA Berdasarkan UDCLulusan Tahun 2015 sampai dengan Tahun 2019Klas. Bidang Ilmu Volume Persentase( % ) 004 : Ilmu dan Tek. Komputer. Komputasi. Pemrosesan data 719 20,25%570 : Ilmu-Ilmu Hayati 631 17,77%540 : Kimia, Kristalografi, Mineralogi 571 16,08%500 : Matematika 396 11,15% 311 : Statistika Sebagai Suatu Ilmu. Teori Statistik 387 10,90%530 : Fisika 335 9,44% 550 : Ilmu Bumi dan Geologi 214 6,03%580 : Botani 183 5,15% 502 : Ilmu Lingkungan 71 2,00% 590 : Zoologi 43 1,21% JUMLAH 3.550 100,00% Pada tabel 3 dapat dilihan sebaran Informasi bidang ilmu berdasarkan UDC pada skripsi Fakultas Matematikadan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusan Tahun 2015 sampaidengan Tahun 2019. Tabel 4 Sebaran Sub Bidang Ilmu Pada Skripsi FMIPA Berdasarkan UDCLulusan Tahun 2015 sampai dengan Tahun 2019Klas. Bidang Ilmu Volume Persentase( % ) 519 : Analisis kombinatorial. Teori graf 298 8,39%004.4 : Perangkat Lunak 267 7,52%579 : Mikrobiologi 250 7,04% 547 : Kimia organik 188 5,30% 551 : Geologi umum. Meteorologi. Klimatologi. Geologi historis. Stratigrafi. Palaeografi 160 4,51%53-01/09 : Fisika dasar 155 4,37%542 : Laboratorium praktis kimia. Kimia preparat dan eksperimen 154 4,34%004 : Ilmu dan teknologi komputer. Komputasi. Pemrosesan data 154 4,34%311 : Statistika sebagai suatu ilmu. Teori statistik 133 3,75%577 : Dasar alami kehidupan. Biokimia. Biologi molekuler. Biofisika 116 3,27% 57.01/.8 : Subdivisi tambahan khusus untuk aspek teoretis,karakteristik, faktor dsb. pada biologi 105 2,96%582 : Botani sistematik 105 2,96%004.9 : Teknik berbasis komputer berorientasi aplikasi 105 2,96%311.2 : Teknik penelitian. Persiapan. Tabulasi 96 2,70%004.7 : Komunikasi komputer. Jaringan komputer 91 2,56%311.3 : Organisasi/Susunan statistik umum. Statistik resmi 90 2,54%574 : Ekologi dan biodiversitas umum 84 2,37%581 : Botani umum 78 2,20% 548/549 : Ilmu mineralogi. Kristalografi. Minerologi 77 2,17%517 : Analisis matematika 70 1,97%311.4 : Statistik khusus (swasta) 68 1,92%576 : Biologi sel dan subsel. Sitologi 60 1,69%531/534 : Mekanika 55 1,55% 556 : Hidrosfer. Air pada umumnya. Hidrologi 54 1,52%544 : Kimia fisik 54 1,52% 543 : Kimia analitis 43 1,21% 502 : Lingkungan dan perlindungannya 43 1,21%54.01/.08 : Subdivisi tambahan khusus untuk komposisi, produksi,persiapan dan analisis 42 1,18% 536 : Panas. Termodinamika. Fisika statistik 40 1,13%004.6 : Data 37 1,04% 535 : Optik 33 0,93% 004.2 : Arsitektur komputer 30 0,85%539 : Sifat fisika zat 29 0,82% 504 : Ancaman terhadap lingkungan 28 0,79%004.8 : Kecerdasan buatan 26 0,73%537 : Kelistrikan. Magnetisme. Elektromagnetisme 23 0,65%595.7 : Heksapoda. Insekta (serangga) 19 0,54%575 : Genetika umum. Sitogenetika umum 16 0,45%510 : Pertimbangan dasar dan umum matematika 15 0,42%599 : Mamalia (Mamal, Binatang menyusui) 12 0,34%54-1/-4 : Subdivisi tambahan khusus untuk keadaan zat, kimia 10 0,28%004.5 : Interaksi Orang-komputer. Antarmuka Orang-mesin. Antarmuka pengguna. Lingkungan pengguna 9 0,25%511 : Teori bilangan 6 0,17% 594 : Moluska. Briozoa. Brakiopoda 5 0,14%514 : Geometri 4 0,11% 512 : Aljabar 3 0,08% 546 : Kimia anorganik 3 0,08% 591 : Zoologi umum 3 0,08% 595 : Articulata 3 0,08% 598.1 : Reptilia (Reptil) 1 0,03%3. Visualisasi Peta Jalan Penelitian ini melaporkan proses visualisasi peta jalan (road map) data yangtelah diolah dan dianalisis dengan bantuan Program VosViewer - Visualizing Scientific Landscapes Versi 1.6.1.5 dikembangkanNees Jan Van Eck dan Ludo Waltman. Namun sebelum melakukan proses kegiatan analisis tersebut, perludilakukan pengeditan data sesuai keperluan dan merubah tabel kata kunci dalam format Excel tersebut menjadi data format RIS File. Setelah datatersaji dalam format RIS File kemudiandilakukan kegiatan proses analisis datamengikuti petunjuk. Kegiatan analisis data yang dilakukan tersebut meliputi kegiatananalisis: visualisasi jaringan (Network Visualization), visualisasi hamparan(Overlay Visualization), dan visualisasikepadatan (Density Visualization) terhadapkata kunci yang telah ditentukan dalamformat RIS File. Program VosViewer Versi 1.6.1.5 saat dioperasikan dalammembuat pemetaan (creat map) padapenelitian ini memilih tipe kata kunciterjadi bersama (keyword co-occurrence) danmemilih sumber data (Choose data source)yang membaca data dari file manajerreferensi (Read data from reference managerfiles) dan mendukung tipe File RIS, sertamenentukan pilihan jenis metode penghitungan penuh (Full countingmethode), dan memilih ambang batas(Choose threshold) pada jumlah kemunculan kata minimum (Minimum number occurrences of word) dan ditentukan5 kali dari keseluruhan 11.095 butir(item) kata kunci, serta 699 butir (item)diantaranya memenuhi ambang batas(meet the threshold). Kemudian setelahmelakukan verifikasi yang dipilih (verifyselected keywords) 683 butir (item) katakunci, sehingga setelah menjalankanalgoritme tata letak (running layoutalgoritm), maka Program VosViewer Versi 1.6.1.5 menampilkan hasil 683butir (item) kata kunci yang tersebarpada 12 gugus (cluster). Informasisebaran jumlah butir kata kunci berdasarkan hasil analisis Vosviewerbisa dilihat pada Tabel 9. berikutnya. Tabel 5 Sebaran Jumlah Butir Kata Kunci Skripsi FMIPA Hasil Analisis Vosviewer Lulusan Tahun 2015 sampai dengan Tahun 2019GUGUS (Cluster) KATA KUNCI (Item) PERSENTASE ( % ) 1 124 18,16% 2 91 13,32% 3 77 11,27% 4 72 10,54% 5 58 8,49% 6 58 8,49% 7 58 8,49% 8 54 7,91% 9 42 6,15% 10 27 3,95% 11 14 2,05% 12 8 1,17% JUMLAH 683 100,00% Tabel 5. menunjukan urutan 12 gugus (cluster) sebaran jumlah kata kuncidari urutan terbanyak hingga palingsedikit. maka yang termasuk gugus(cluster): pertama 124 butir kata kunci(18,16%); kedua 91 butir kata kunci(13,32%); dan ketiga 77 butir kata kunci(11,27%); keempat 72 butir kata kunci(10,54%); dan kelima, keenam juga ketujuhmasing-masing sama 58 butir kata kunci(8,49%); sedangkan kedelapan 54 butirkata kunci (7,91%); kesembilan sebanyak42 butir kata kunci (6,15%); dan kesepuluhsebanyak 27 butir kata kunci (3,95%);dan yang terakhir kesebelas dan keduabelasberjumlah masing-masing 14 butir katakunci (2,05%) dan 8 butir kata kunci(1,17%). 3.1. Visualisasi Jaringan Penelitian ini telah berhasil menampilkan informasi hasil analisis dari Program VosViewer Versi 1.6.1.5 yangpernah dilakukan berupa Visualisasijaringan, kata kunci pada Skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusan Tahun 2015sampai dengan Tahun 2019, yang bisa dilihat pada Gambar 1. sebagaimanaberikut. Gambar 1 Visualisasi Jaringan Kata Kunci Gambar 1. Mengilustrasikan penelitianini memberikan informasi visualisasi jaringankata kunci hasil analisis Program VosViewer Versi 1.6.1.5 dimana terdapat beberapa gugus(cluster) kata kunci yang saling bertautanantara satu kata kunci dengan kata kunci lain,dan terlihat jelas berukuran lebih besar darikata kunci lain disekitarnya disertai bulatanyang cederung besar dan berwarna menggambarkan masing-masing gugus(cluster). Visualisasi tersebut menandakanadanya kecenderungan (trend) tautan topikpenelitian pada kata kunci tersebut pernahterjadi banyak penelitian, karena mungkinjuga pernah banyak yang berminat menelitinya. Penelitian ini melaporkan telah menemukan informasi sebaran 12 gugus(cluster) kata kunci dengan kecenderungan(trend) tautan topik penelitian pada skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusan Tahun 2015sampai dengan Tahun 2019. Informasisebaran kecenderungan (trend) tautan topikpenelitian tersebut bisa dilihat pada Tabel 5berikut. Tabel 6 Sebaran Kecenderungan (trend) Tautan Topik Penelitian Skripsi FMIPALulusan Tahun 2015 sampai dengan Tahun 2019Kelas Kata kunci Gugus (Cluster) Kejadian (Occurance) Total Tautan Jaringan 004 Ilmu dan teknologi komputer 5 153 397579.4 Mikrobiologi terapan 8 152 237519.8 Riset operasi (OR): Metode dan matematis 1 139 207547 Kimia organik 2 111 240 004.4 Alat pengembangan perangkat lunak 6 111 297577 Dasar alami kehidupan 3 110 314551.58 Klimatologi 4 98 229 579.2 Mikro biologi umum 7 77 11754.08 Metode 9 48 116 542.9 Sitologi 11 20 60 549.7 Senyawa lain – [asamoksida] 10 18 57004.65 Data warehouse – [gudang data] 12 13 43Tabel 6. Mengilustrasikan bahwa sebaran kecenderungan (trend) tautantopik penelitian pada skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusan tahun 2015 sampaidengan tahun 2019 adalah pada katakunci: Ilmu dan teknologi komputer (004)ada pada gugus 5 dengan 153 kejadian dan 397 tautan; Mikrobiologi terapan (579.4)ada pada gugus 8 dengan 152 kejadian dan237 tautan; Riset operasi (OR): Metodedan matematis (579.4) ada pada gugus 1dengan 139 kejadian dan 207 tautan;Kimia organik (547) ada pada gugus 2dengan 111 kejadian dan 240 tautan; Alatpengembangan perangkat lunak (004.4)ada pada gugus 6 dengan 111 kejadian dan297 tautan; Dasar alami kehidupan (577)ada pada gugus 3 dengan 110 kejadian dan314 tautan; Klimatologi (551.58) ada padagugus 4 dengan 98 kejadian dan 229tautan; Mikro biologi umum (579.2) adapada gugus 7 dengan 77 kejadian dan 117tautan; Metode (54.08) ada pada gugus 9dengan 48 kejadian dan 116 tautan;Sitologi (542.9) ada pada gugus 11 dengan20 kejadian dan 60 tautan; Senyawa lain[asamoksida] (549.7) ada pada gugus 10dengan 18 kejadian dan 57 tautan; Datawarehouse [gudang data] (004.65) adapada gugus 12 dengan 13 kejadian dan 43tautan. Informasi sebaran kecenderungan (trend) topik penelitian paling banyakkejadian muncul pada skripsi Fakultas Matematika Ilmu Pengetahuan Alam IPBUniversity lulusan tahun 2015 sampaidengan tahun 2019 tiga diantaranyaadalah sebagaimana bisa dilihat padavisualisasi Gambar 2, 3, dan 4 berikut ini. Gambar 2 Visualisasi Jaringan “Ilmu dan teknologi komputer” (Cluster 5:153 item : 397 total link strength)Gambar 3. Visualisasi Jaringan “Mikrobiologi terapan” (Cluster 8:152 item : 237 total link strength)Gambar. 4. Visualisasi Jaringan “Riset operasional: Teori dan metode matemtis”(Cluster 1:139 item : 207 total link strength)3.2. Visualisasi Hamparan Penelitian ini telah berhasil menampilkan informasi hasil analisis dari Program VosViewer Versi 1.6.1.5 yangpernah dilakukan berupa Visualisasihamparan kata kunci pada skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusan Tahun 2015 sampai dengan Tahun 2019, yang bisa dilihat padailustrasi Gambar 5. berikut. Gambar 5. Visualisasi Hamparan Kata Kunci Gambar 5. Mengilustrasikan penelitianini memberikan informasi visualisasihamparan kata kunci hasil analisis Program VosViewer Versi 1.6.1.5 dimana terdapat 12gugus (cluster) kata kunci yang saling berkaitanantara satu kata kunci dengan kata kunci lain,dan terlihat jelas berukuran lebih besar darikata kunci lain disekitarnya, berbentukbulatan besar dan berwarna. Visualisasitersebut sebenarnya menandakan adakecenderungan (trend) peminatan topikpenelitian terhadap kata kunci tersebut padatahun-tahun tertentu sebagaimana terlihatdari informasi yang ada di sudut kanan bawah pada Gambar 8. Visualisasi Hamparan Kata Kunci. Penelitian ini menemukan sekurangnya12 gugus (cluster) kata kunci pada skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu PengetahuanAlam IPB University lulusan Tahun 2015 sampaidengan Tahun 2019 dengan kecenderungan(trend) tahun penelitian untuk kata kuncitersebut pernah dilakukan sekitar Tahun2016 sampai dengan Tahun 2018. Informasisebaran kecenderungan (trend) tahunpenelitian bisa dilihat pada Tabel 6. sebagaimana berikut. Tabel 6 Sebaran Kecenderungan (trend) Tahun Penelitian Skripsi FMIPALulusan Tahun 2015 sampai dengan Tahun 2019Kelas Kata kunci Gugus (Cluster) Tautan Jaringan Tahun Penelitian 004 Ilmu dan teknologi komputer 5 397 2017579.4 Mikrobiologi terapan 8 237 2017519.8 Riset operasi (OR): Metode danmatematis 1 207 2017 547 Kimia organik 2 240 2017 004.4 Alat pengembangan perangkat lunak 6 297 2018577 Dasar alami kehidupan 3 314 2017551.58 Klimatologi 4 229 2017 579.2 Mikro biologi umum 7 117 201754.08 Metode 9 116 2017 542.9 Sitologi 11 60 2017 549.7 Senyawa lain – [asamoksida] 10 57 2016004.65 Data warehouse – [gudang data] 12 43 2017 Tabel 6. Mengilustrasikan bahwasebaran kecenderungan (trend) tahunpenelitian pada skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alamyang bisa dijelaskan sebagaimana berikut:Ilmu dan teknologi komputer (004) adapada gugus 5 dengan 397 tautan pernahditeliti tahun 2017; Mikrobiologi terapan(579.4) ada pada gugus 8 dengan 237tautan pernah diteliti tahun 2017; Risetoperasi (OR): Metode dan matematis(579.4) ada pada gugus 1 dengan 207tautan pernah diteliti tahun 2017; Kimiaorganik (547) ada pada gugus 2 dengan240 tautan pernah diteliti tahun 2017; Alatpengembangan perangkat lunak (004.4)ada pada gugus 6 dengan 297 tautanpernah diteliti tahun 2018; Dasar alamikehidupan (577) ada pada gugus 3 dengan314 tautan pernah diteliti tahun 2017;Klimatologi (551.58) ada pada gugus 4dengan 229 tautan pernah diteliti tahun2017; Mikro biologi umum (579.2) adapada gugus 7 dengan 117 tautan pernahditeliti tahun 2017; Metode (54.08) adapada gugus 9 dengan 116 tautan pernahditeliti tahun 2017; Sitologi (542.9) adapada gugus 11 dengan 60 tautan pernahditeliti tahun 2017; Senyawa lain[asamoksida] (549.7) ada pada gugus 10dengan 57 tautan pernah diteliti tahun2016 ; Data warehouse [gudang data] (004.65)ada pada gugus 12 dengan 43 tautanpernah diteliti tahun 2017. 3.2. Visualisasi Kepadatan Penelitian ini telah berhasil menampilkan informasi hasil analisis dari Program VosViewer Versi 1.6.1.5 yangpernah dilakukan berupa Visualisasikepadatan kunci pada skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusan Tahun 2015sampai dengan Tahun 2019, yang bisadilihat pada ilustrasi Gambar 9. berikut. Gambar 9. Visualisasi Kepadatan Kata KunciGambar 9. Mengilustrasikan penelitian ini memberikan informasivisualisasi kepadatan kata kunci hasilanalisis Program VosViewer Versi 1.6.1.5dimana terdapat 12 gugus (cluster) katakunci yang sangat menonjol antara satukata kunci dengan kata kunci lain, danterlihat jelas berukuran lebih besar darikata kunci lain disekitarnya, disertai latarbelakang warna yang lebih terang. Visualisasi tersebut sebenarnya menandakan bahwa ada kecenderungan (trend) volume penelitianterhadap kata kunci tersebut yangpadat, sebagaimana terlihat pada warnalatar belakang teks tulisan kata kunciyang lebih terang pada Gambar 12. Visualisasi Kepadatan Kata Kunci. Penelitian ini melaporkan telah menemukan sekurangnya 12 gugus (cluster) kata kunci pada skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusan Tahun 2015sampai dengan Tahun 2019 dengan kecenderungan (trend) volume penelitianuntuk kata kunci tersebut yang pernah danmungkin sangat sering dilakukan. Informasi sebaran kecenderungan (trend) volume peneli-tian tersebut bisadilihat pada Tabel 7 berikut. Tabel 7 Sebaran Kecenderungan (trend) Volume Penelitian Skripsi FMIPALulusan Tahun 2015 sampai dengan Tahun 2019Kelas Kata kunci Gugus (Cluster) Tahun Penelitian Volume Penelitian 004 Ilmu dan teknologi komputer 5 2017 Sangat Padat579.4 Mikrobiologi terapan 8 2017 Sangat Padat519.8 Riset operasi (OR): Metode dan matematis 1 2017 Sangat Padat547 Kimia organik 2 2017 Tidak Padat004.4 Alat pengembangan perangkat lunak 6 2018 Sangat Padat577 Dasar alami kehidupan 3 2017 Sangat Padat551.58 Klimatologi 4 2017 Sangat Padat579.2 Mikro biologi umum 7 2017 Cukup Padat54.08 Metode 9 2017 Cukup Padat 542.9 Sitologi 11 2017 Tidak Padat549.7 Senyawa lain – [asamoksida] 10 2016 Sangat Padat004.65 Data warehouse – [gudang data] 12 2017 Tidak PadatPenelitian ini melaporkan bahwa ada sekitar 7 kata kunci yang bisadiketahui kecenderungan (trend) volumekepadatan penelitiannya pada skripsi FMIPA IPB University lulusan tahun2015 sampai dengan tahun 2019. Katakunci tersebut diantaranya adalahsebagaimana bisa dilihat pada daftarTabel 7 tersebut di atas. Tabel 7. Mengilustrasikan bahwa sebaran kecenderungan (trend) volumepenelitian pada skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusan tahun 2015sampai dengan tahun 2019 yang bisadijelaskan bahwa, Ilmu dan teknologikomputer (004) ada pada gugus 5 dengan397 tautan pernah diteliti tahun 2017sangat padat; Mikrobiologi terapan(579.4) ada pada gugus 8 dengan 237tautan pernah diteliti tahun 2017 sangatpadat; Riset operasi (OR): Metode danmatematis (579.4) ada pada gugus 1dengan 207 tautan pernah diteliti tahun2017 sangat padat; Kimia organik (547)ada pada gugus 2 dengan 240 tautanpernah diteliti tahun 2017 tidak padat;Alat pengembangan perangkat lunak(004.4) ada pada gugus 6 dengan 297tautan pernah diteliti tahun 2018 sangatpadat; Dasar alami kehidupan (577) adapada gugus 3 dengan 314 tautan pernahditeliti tahun 2017 sangat padat;Klimatologi (551.58) ada pada gugus 4dengan 229 tautan pernah diteliti tahun2017 sangat padat; Mikro biologi umum(579.2) ada pada gugus 7 dengan 117tautan pernah diteliti tahun 2017 cukuppadat; Metode (54.08) ada pada gugus 9dengan 116 tautan pernah diteliti tahun ;Sitologi (542.9) ada pada gugus 11dengan 60 tautan pernah diteliti tahun2017 cukup padat; Senyawa lain [asamoksida] (549.7) ada pada gugus 10dengan 57 tautan pernah diteliti tahun2016 sangat padat; Data warehouse[gudang data] (004.65) ada pada gugus 12dengan 43 tautan pernah diteliti tahun2017 tidak padat. 4. Produktivitas Dosen Pembimbing Produktivitas dosen pembimbing ditentukan berdasarkan sebaran jumlahbimbingan penelitian pada skripsiFakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) tahun 2015sampai dengan 2019. Hasil penelitianmenunjukan bahwa tingkat produktivitas untuk setiap dosen berbeda-beda, sesuai peranan masingmasing dalam melakukan pembimbinganskripsi tersebut. Peranan dosen pembimbing skripsi tersebut ada sebagaipembimbing kesatu; dan pembimbingkedua; serta sebagai pembimbing ketiga.Tabel 8 Sebaran Jumlah Pembimbing Kesatu Skripsi FMIPALulusan Tahun 2015 sampai dengan 2019No. Dosen Pembimbing Jumlah Bimbingan1 Imas Sukaesih Sitanggang 79 2 Firman Ardiansyah 53 3 Wisnu Ananta Kusuma 52 4 Rina Trisminingsih 44 5 Meuthia Rachmaniah 41 6 Irzaman 39 7 Dean Apriana Ramadhan 38 8 Irman Hermadi 37 9 Mega Safithri 35 10 Maria Bintang 35 Informasi yang diperoleh dari ilustrasi Tabel 8. tersebut di atas adalahsebaran jumlah bimbingan skripsi terbanyak oleh sepuluh orang dosensebagai pembimbing kesatu pada skripsiFakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusan tahun 2015 sampai dengan 2019. Jumlah bimbingan terbanyak pertama ialah Imas Sukaesih Sitanggangdengan jumlah bimbingan yang telahdilakukan sebanyak 79 bimbingan skripsi. Jumlah bimbingan terbanyakkedua dan ketiga ialah Firman Ardiansyah dan Wisnu Ananta Kusumadengan jumlah bimbingan yang telahdilakukan masing-masing sebanyak 53dan 52 bimbingan. Kemudian disusul oleh Rina Trisminingsih, Meuthia Rachmaniah,dan Irzaman, serta Dea Apriana Ramadhan dengan masing-masing jumlah bimbingan skripsi yang telahdilakukan sebanyak 44, 41, dan 39, serta39 bimbingan. Selanjutnya menyusuldengan jumlah bimbingan skripsi yangrelatif sedikit dari yang telah disebutkansebelumnya ialah Irman Hermadi dan Maria Bintang, serta Mega Safithri yangtelah melakukan bimbingan sebanyakmasing-masing 37, dan masing-masingsama juga yaitu 35 bimbingan skripsi. Tabel 9 Sebaran Jumlah Pembimbing Kedua Skripsi FMIPALulusan Tahun 2015 sampai dengan 2019No. Dosen Pembimbing Jumlah Bimbingan1 Ali Kusnanto 42 2 Mohammad Khotib 41 3 Dimas Andrianto 39 4 Mohamad Rafi 35 5 Wulan Tri Wahyuni 28 6 Farida Hanum 28 7 Cici Suhaeni 26 8 Ruhiyat 26 9 Hadi Sumarno 24 10 Laksmi Ambarsari 23 Informasi yang diperoleh dari ilustrasi Tabel 9. tersebut di atas adalahsebaran jumlah bimbingan skripsi terbanyak oleh sepuluh orang dosensebagai pembimbing kedua pada skripsi FMIPA IPB University lulusan tahun 2015sampai dengan 2019. Jumlah bimbinganterbanyak pertama ialah Ali Kusnantodengan jumlah bimbingan yang telahdilakukan sebanyak 42 bimbingan skripsi. Jumlah bimbingan terbanyak kedua danketiga ialah Mohammad Khotib dan Dimas Andrianto dengan jumlah bimbingan yang telah dilakukan sebanyak 41 dan 39 bimbingan. Kemudian disusul oleh Mohamad Rafi,Farida Hanum, dan Wulan Tri Wahyuni, serta Ruhiyat dengan masingmasing jumlah bimbingan skripsi yangtelah dilakukan sebanyak 35, 28, dansama 28, serta 26 bimbingan. Selanjutnya menyusul dengan jumlahbimbingan skripsi yang relatif sedikitdari yang telah disebutkan sebelumnya ialah Cici Suhaeni dan Hadi Sumarno,serta Laksmi Ambarsari yang telahmelakukan bimbingan sebanyak masingmasing 26, 24, dan sama juga yaitu 23bimbingan skripsi. Informasi produktivitas dosen sebagai pembimbing ketiga bisa dilihatGambar 12. sebagaimana berikut. Tabel 10 Sebaran Jumlah Pembimbing Ketiga Skripsi FMIPALulusan Tahun 2015 sampai dengan 2019No. Dosen Pembimbing Jumlah Bimbingan1 Budi Waryanto 8 2 Etih Sudarnika 5 3 Noriaki Sasai 5 4 Dimas Andrianto 4 5 Agus Setiyono 3 6 Yani Nurhadryani 3 7 Waras Nurcholis 3 8 Laksmi Ambarsari 3 9 Erfiani 2 10 Bimandra Adiputra Djaafara 2 Informasi yang diperoleh dari ilustrasi Tabel 10. mengilustrasikansebaran jumlah bimbingan skripsi terbanyak oleh sepuluh orang dosensebagai pembimbing ketiga pada skripsiFakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam IPB University lulusantahun 2015 sampai dengan 2019. Adapunjumlah bimbingan terbanyak pertama ialah Budi Waryanto dengan jumlah bimbinganyang telah dilakukan sebanyak 8 bimbingan skripsi. Jumlah bimbinganterbanyak kedua dan ketiga ialah Noriaki Sasai dan Etih Sudarnika dengan jumlahbimbingan yang telah dilakukan sebanyak5 dan sama 5 bimbingan. Kemudian disusul oleh Dimas Andrianto, Laksmi Ambarsari, dan Waras Nurcholis, serta Yani Nurhadryani dengan masing-masingjumlah bimbingan skripsi yang telahdilakukan sebanyak 4, 3, dan sama 3, serta3 bimbingan. Selanjutnya menyusuldengan jumlah bimbingan skripsi yangrelatif sedikit dari yang telah disebutkansebelumnya ialah Agus Setiyono dan Bimandra Adiputra Djaafara, serta Erfianiyang telah melakukan bimbingan sebanyakmasing-masing 3, 2, dan sama juga yaitu 2bimbingan skripsi.

Berdasarkan uraian hasil dan pembahasan penelitian yang telahdiuraikan, maka diperoleh beberapakesimpulan sebagai berikut : 1. Topik penelitian paling banyakberdasarkan Universal Decimal Classification(UDC) pada kelas 004 terkait “Ilmu danTeknologi Komputer. Komputasi. dan Pemrosesan data” sebanyak 719judul (20,25%), sedangkan topikpenelitian paling sedikit kelas 590terkait “Zoologi” sebanyak 43 judul(1,21%). 2. Analisis kata kunci menggunakanVosviewer versi 1.6.1.5 pada kemunculan kata kunci minimum 5kali berhasil memvisualisasikan 683kata kunci dalam 12 gugus (cluster). Kata kunci paling banyak munculterjadi ada pada gugus (cluster) 5 yaitu“Ilmu dan Teknologi Komputer” 153 kali dengan total tautan jaringan(total network link) 397. 3. Kecenderunagan (trend) topikpenelitian paling banyak diminati:“Ilmu dan Teknologi Komputer”,dan tahun penelitian pernah dilakukan tahun 2016-2018, dengankepadatan volume penelitian berpariasi. 4. Dosen pembimbing skripsi utamapaling produktif ialah Imas Sukaesih Sitanggang sebanyak 79 bimbingan,sedangkan pembimbing anggota paling produktif ialah Ali Kusnantodan Budi Waryanto dengan jumlahbimbingan masing-masing sebanyak42 dan 8 bimbingan.