Pemetaan bibliometrik dengan VOSviewer terhadap tesis Program Studi Kebidanan Program Magister Universitas ‘Aisiyah tahun 2019-2022

Tri dharma perguruan tinggi melekat bagi segenap akademika. Pendidikan, penelitian, dan pengabdian masyarakat, ketiganya merupakan dharma yang wajib dilaksanakan oleh civitas akademik kampus. Penelitian merupakan suatu aktivitas yang dilaksanakan berdasarkan aturan atau metodologi ilmiah yang sistematis agar memperoleh data, informasi, atau keterangan yang berhubungan dengan pengetahuan ataupun pengujian terhadap suatu ilmu pengetahuan dan teknologi. Penelitian yang merupakan dharma ketiga adalah tugas yang penyelesaiannya biasa dilaksanakan di akhir perkuliahan, meskipun proses persiapannya sudah dilakukan pada waktu sebelumnya. Penelitian yang dilakukan oleh mahasiswa sangat bermanfaat untuk mengembangkan, menganalisis, dan meningkatkan ilmu pengetahuan. Hal ini sesuai dengan yang disampaikan oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan RI tentang standar dalam penyelenggaraan penelitian di perguruan tinggi, yaitu sebagai upaya pengembangan ilmu pengetahuan, teknologi, dan peningkatan kesejahteraan masyarakat, serta peningkatan daya saing bangsa. Penelitian atau tugas akhir yang dilakukan oleh mahasiswa pada jenjang program studi magister dikenal dengan istilah tesis. Masingmasing perguruan tinggi mempunyai aturan tersendiri terkait dengan tesis. Ada yang merupakan penelitian lapangan ada juga yang berupa studi literatur. Tugas akhir ini bisa merupakan penelitian mandiri, kelompok, ataupun penelitian payung, yaitu penelitian yang dilakukan bersama antara mahasiswa dengan dosen pembimbingnya. Melalui penelitian, mahasiswa program magister diharapkan mampu untuk mengembangkan pemikiran yang kritis, kreatif, logis, dan sistematis, termasuk dalam penerapan teknologi (Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia, 2020). Universitas ‘Aisyiyah (UNISA) Yogyakarta juga wajib melaksanakan Tri dharma perguruan tinggi. Salah satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh mahasiswa Program Studi Kebidanan Program Magister (S-2) berupa tesis. Subjek penelitian mahasiswa dalam tesis tersebut mencakup kebidanan, kesehatan ibu dan anak, kesehatan reproduksi, kehamilan, melahirkan, nifas, keluarga berencana, dan sebagainya. Program ini mempunyai keunggulan akademis dan non akademis mengingat tesis yang dihasilkan mampu berkontribusi bagi mahasiswa, masyarakat, profesi kebidanan, agama, bangsa dan negara. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis terhadap subjek-subjek tesis mahasiswa untuk mengetahui relevansinya terhadap pencapaian visi prodi yaitu sebagai prodi yang unggul dalam health technology assessment kebidanan yang menggunakan bukti-bukti terkini berdasarkan nilai-nilai Islam berkemajuan (Universitas ‘Aisyiyah Yogyakarta, 2023). Penelitian ini penting karena belum pernah dilakukan. Dengan analisis bibliometrika melalui VOSviewer maka dapat dilakukan pemetaan subjek (kata kunci) tesis mahasiswa Program Studi Kebidanan Program Magister UNISA Yogyakarta dalam bentuk visualisasi network, overlay, dan density. Selain itu, dengan menggunakan DDC (Dewey Decimal Classification) maka dapat ditentukan nomor klasifikasi subjek-subjek dari tema tesis tersebut. Beberapa peneliti terdahulu telah melakukan penelitian terkait blibliometrika. Pertama, (Pragholapati et al., 2023) melakukan “analisis bibliometrika penelitian kegawatdaruratan keperawatan jiwa menggunakan VOSviewer”, hasilnya ditemukan: (a) terdapat 4 (empat) cluster (merah, biru, kuning, dan hijau) yang menggambarkan hubungan berbagai topik; (b) visualisasi tema tesis dalam jaringan, visualisasi hamparan, dan visualisasi kerapatan; dan (c) kata kunci yang sering muncul (perawat, departemen darurat, darurat, psikiatri, perawatan, dan kompetensi inti). Kedua, Fiandari, (2022) melakukan “analisis bibliometrika publikasi perkembangan penelitian pemasaran digital kosmetik halal”, hasilnya ditemukan: (a) jumlah publikasi artikel dan tingkat sitasi cenderung meningkat setiap tahun; (b) ada 3 (tiga) cluster untuk analisis Author, 8 (delapan) untuk analisis co-occurrence. Topik yang paling dominan adalah keputusan pembelian kosmetik halal. Ketiga, Aryana et al., (2022) melakukan “Analisis Trend Topik Penelitian Pendidikan dan Pengajaran pada Jurnal Internasional Bereputasi Q1 Periode 2020-2021”, hasilnya ditemukan: 25.231 jurnal dari semua kategori. Kategori pendidikan ada 1.274 jurnal dengan 10 jurnal terpilih sebagai subjek penelitian. Ke-10 jurnal tersebut memiliki 1.230 artikel. Oleh karena itu, tren topik dalam 2 (dua) tahun terakhir adalah tren topik penelitian tentang diskusi dengan guru dengan 380 artikel yang diterbitkan. Posisi kedua, 220 topik artikel membahas tentang siswa dalam pembelajaran. Posisi ketiga, 186 topik artikel membahas strategi dalam pembelajaran. Keempat, dengan 168 topik artikel membahas metode pembelajaran dalam pendidikan. Kelima, dengan 153 artikel dengan topik pembahasan penilaian dalam pembelajaran di dunia pendidikan. Keenam, dengan 13 topik dalam artikel yang membahas tentang kurikulum pendidikan. Berdasarkan kajian ketiga literatur tersebut, peneliti melakukan riset terhadap tesis mahasiswa Program Studi Kebidanan UNISA Yogyakarta. Secara keseluruhan fokus penelitian yang diangkat sama dengan ketiga penelitian di atas, yaitu mengenai analisis bibliometrika yang bertujuan untuk mencari tren suatu topik penelitian. Namun subjek yang diangkat berbeda dengan penelitian sebelumnya. Peneliti fokus pada naskah publikasi tesis S2 kebidanan, sedangkan penelitian sebelumnya mengambil topik yang bervariasi. Metode penelitian ini menggunakan metode kuantitatif seperti dua diantara tiga penelitian terdahulu yang telah disebutkan. Penelitian ini menggunakan database Perpustakaan Universitas ‘Aisyiyah Yogyakarta yang memuat naskah publikasi S2 Kebidanan. Penelitian ini mencoba untuk mencari trend topik penelitian tesis S2 kebidanan. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Menganalisis Tren Tesis UNISA per tahun. 2. Menganalisis keterkaitan atau jejaring (co-occurrence) antara kata kunci penelitian tesis yang dilakukan oleh mahasiswa Prodi Kebidanan Program Magister (S-2) di UNISA Yogyakarta tahun 2019-2022. 3. Menganalisis jejak historis atau tahun terbit penelitian berdasarkan kata kunci pada tesis mahasiswa Prodi Kebidanan Program Magister (S-2) di UNISA Yogyakarta tahun 2019-2022. 4. Menganalisis kerapatan bidang ilmu pada tesis mahasiswa Prodi Kebidanan Program Magister (S-2) di UNISA Yogyakarta tahun 2019-2022. Hasil penelitian diharapkan dapat menjadi bahan masukan bagi prodi kebidanan, berupa pemerataan subjek kajian penelitian, sebaran subjek penelitian dalam tesis, dan koreksi terhadap produktivitas dosen pembimbing. 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tren Penelitian Tren penelitian merupakan sesuatu yang sangat penting dalam aktivitas penelitian (Aulia, 2023). Tren penelitian akan menunjukkan bidang atau subjek apa saja yang menjadi kajian dalam berbagai penelitian. Penelitian dengan topik yang sama dari waktu ke waktu menunjukkan kecenderungan kurangnya kreativitas dalam penelitian. Keberanian menentukan subjek yang beragam dalam bidang penelitian akan memberikan manfaat untuk perkembangan ilmu pengetahuan. Pilihan terhadap objek yang sedang tren dalam penelitian pada periode tertentu, juga akan memberikan manfaat bagi peneliti. Oleh karena itu, peneliti harus mengetahui kondisi tren penelitian untuk menentukan tujuan dari penelitian yang dilakukannya (LP2M UMA, 2022). Pandangan lain mengatakan bahwa tren penelitian lebih ke arah kecenderungan seorang peneliti dalam menggunakan seperangkat kebutuhan pokok (berbagai aspek) dalam suatu penelitian (Haviz & Ridho, 2019). Beberapa aspek tersebut mencakup metode yang digunakan, elemen penelitian, sampel, penentuan pengambilan sampel, dsb. Penelitian yang dilakukan dengan mengikuti tren yang ada akan memudahkan diterimanya artikel hasil penelitiannya di jurnal ilmiah (Wahyudin & Abidin, 2020). Peneliti sebaiknya juga memiliki wawasan yang luas dalam bidang yang diteliti untuk bisa mengetahui tren penelitian apa yang sedang dan akan terjadi. Tren penelitian juga akan menunjukkan kajian subjek apa saja yang dapat dipilih untuk penelitian selanjutnya, berdasarkan tren penelitian sebelumnya. Kata kunci merupakan salah satu faktor penting yang perlu diperhatikan saat peneliti menentukan topik penelitian. Kata kunci tersebut akan berfungsi sebagai petunjuk yang mengarahkan pada tren penelitian yang dilakukan (Aziz, 2022). Kata kunci juga sebagai salah satu petunjuk yang mengelompokkan tren penelitian pada waktu tertentu. 2.2 Bibliometrika Banyak pengertian yang menjelaskan tentang apa itu bibliometrika. Bibliometrika didefinisikan sebagai penggunaan metode statistik untuk menganalisis data publikasi bibliometrik seperti artikel peer-review jurnal, buku, prosiding konferensi, majalah, ulasan, laporan, dan dokumen terkait yang telah banyak digunakan untuk menyajikan hubungan domain penelitian dengan metode kuantitatif (Ibrahim, 2020). Pendapat senada mengungkapkan bahwa bibliometrika adalah serangkaian metode yang digunakan untuk melacak, mengukur, dan menganalisis artikel ilmiah dengan menggunakan pendekatan matematika atau statistika (Roemer & Borchardt, 2015). Bibliometrika sering dikaitkan dengan analisis, sehingga menjadi istilah analisis bibliometrika. Analisis bibliometrika merupakan sebuah upaya untuk menilai kualitas akademik suatu jurnal atau penulis secara kuantitatif dengan metode statistik kutipan. Metode statistik dalam analisis ini dapat digunakan untuk mengetahui hubungan dan dampak publikasi dalam bidang penelitian tertentu. Analisis bibliometrik terdiri dari penggunaan metode statistik kualitatif dan kuantitatif untuk menganalisis isi publikasi, referensi, kutipan dan (co) penulis. Analisis serangkaian publikasi dalam domain tertentu dilakukan berdasarkan indikator kuantitatif seperti evolusinya dari waktu ke waktu, jumlah kutipan, penulis paling produktif, dll. Analisis kuantitatif metadata dilakukan melalui berbagai sumber tertulis dalam database ilmiah. Metode yang digunakan untuk menganalisis dokumen adalah prosedur statistik dan matematika, yaitu kumpulan teknik yang digunakan untuk memahami struktur literatur penelitian tentang topik tertentu dalam kaitannya dengan penulis, topik, jurnal, dan referensi . Penjelasan senada juga disampaikan (Farida & Firmansyah, 2020) tentang analisis bibliometrika yang merupakan sebuah kajian analisis bibliografi untuk kegiatan ilmiah. Dasarnya adalah bahwa apa yang dilakukan oleh peneliti hendaknya dikomunikasikan dengan orang seprofesi dan di luar profesi, agar memberi manfaat untuk pengembangan ilmu pengetahuan. Selain itu, melacak sumber literatur penelitian sebelumnya dapat memperkaya sumber referensi peneliti. Analisis bibliometrika mengalami perkembangan dari yang dahulunya dilakukan secara manual, menjadi lebih modern dengan memanfaatkan berbagai program yang ada. Bibliometrika bisa diaplikasikan untuk semua bidang keilmuan (Farida & Firmansyah, 2020). Analisis bibliometrika juga memungkinkan terjadinya pendalaman hubungan referensi antara karya ilmiah dan tren penelitian terhadap suatu disiplin ilmu tertentu (Aziz, 2022; Aziz & Alias, 2023). Analisis tersebut juga bermanfaat untuk mengetahui tren dan perkembangan publikasi karya ilmiah dari waktu ke waktu (Lam et al., 2022). Ada berbagai piranti lunak yang dapat digunakan dalam analisis bibliometrika, salah satunya adalah VOSviewer yang telah banyak dikenal dan menjadi piranti lunak yang sangat berguna untuk analisis bibliometrika ini. 2.3 VOSviewer Keunggulan VOSviewer adalah mampu membaca data set dari berbagai sumber internet, seperti dari Scopus, Web of Science, Pubmed, dan Dimension. Format data set-nya bisa dipilih baik itu berbentuk Endnote, RIS, maupun Ref Work (Purwoko, 2019). Apabila login melalui fitur API, maka VOSviewer juga akan mampu membaca dan menyalin kumpulan data baik itu berasal dari Pubmed PMC, Crossref, OCC, COCI, Semantic Scholar, maupun Wiki data. Apabila data sudah disiapkan, maka VOSviewer akan mampu membaca banyak data sekaligus (Purwoko, 2019). Banyak manfaat yang diperoleh melalui program VOSviewer, yakni 1) Menggambarkan atau memvisualkan data-data bibliografi yang dianalisis; 2) Mencari peluang tema penelitian yang masih belum banyak diteliti, dan juga sebaliknya; 3) Menunjukkan jenis subjek apa saja yang sering diteliti (Purwoko, 2019). Manfaat lain dari VOSviewer adalah untuk mengetahui literatur yang sering digunakan pada bidang tertentu oleh para penulis. VOSviewer juga bisa digunakan untuk mengelompokkan atau membentuk cluster/gugus subjek-subjek dari literatur yang dianalisis. Penggugusan merupakan metode yang mengarahkan kata kunci dari berbagai literatur mengelompok atas dasar kesamaan atau ketidaksamaan (Farida & Firmansyah, 2020). Analisis bibliometrika melalui VOSviewer dapat menghasilkan beberapa hal, antara lain: Coauthorship, Co-occurrence, Citation, Bibliographic Coupling, dan Co-citation (Purwoko, 2019). Co-authorship, tujuannya untuk menganalisis kolaborasi antar penulis, melalui tulisan mereka. Hasil analisis akan ditunjukkan dengan visualisasi berdasarkan nama-nama penulis, instansi penulis, termasuk juga negara asal penulis. Berbeda halnya dengan Co-occurrence, yang merupakan bagian dari analis dengan VOSviewer yang akan menghasilkan visualisasi hubungan atau jejaring antar keyword dari berbagai literatur. Analisis ini juga disebut dengan analisis Co-word. Berdasarkan pada analisis co-occurrence, biasanya dibutuhkan persyaratan dengan pilihan membatasi berapa kunci yang terdapat dalam literatur yang digunakan untuk mengindeks artikel atau tulisan lainnya. Peneliti bisa membatasi dua atau lebih kata kunci, sesuai kebutuhan analisis bibliometrikanya (Farida & Firmansyah, 2020). Istilah visualisasi hubungan atau jejaring juga sering disebut dengan viualisasi jaringan/networking visualization (Wahyudin & Abidin, 2020). Bentuk analisis citation yaitu menganalisis literatur berdasarkan kutipan antar artikel. Selain menunjukkan sitasi antar tulisan, analisis citation juga bisa menunjukkan sitasi terhadap tulisan diri sendiri/self-citation. Hasil visualisasi dapat berupa literatur yang dianalisis, asal negara penulis, asal instansi penulis, bahkan jumlah penulisnya. Bibliographic Coupling, merupakan analisis dengan VOSviewer dengan jaringan/networknya, apabila antar literatur mempunyai referensi yang sama. Jenis analisis ini akan menunjukkan kedekatan kajian antar literatur yang saling terhubung dengan peta grafis bibliometrika. Selain beberapa hal di atas, VOSviewer juga memberikan fungsi untuk memvisualisasikan jaringan kemunculan bersama (co-occurrence) dari berbagai keyword yang ada dari kumpulan literatur yang akan dianalisis. VOSviewer mempunyai tiga tampilan visualisasi sebagai hasil dari analisis bibliometrikanya (Zakiyyah et al., 2022). Bentuk visualisasi yang dihasilkan VOSviewer terdiri dari tiga tampilan yaitu, network/jaringan, overlay, dan density/kerapatan. Network/jaringan berfungsi menunjukkan jaringan antar kata kunci yang dihasilkan. Apabila jaringan dari analisis bibliometrik tercetak tebal, hal itu menggambarkan ada hubungan antara kata kunci yang dianalisis yang cukup banyak dan kuat. Namun sebaliknya, jika hubungan antara kata kunci tercetak tipis dengan bulatan kecil-kecil, hal itu menggambarkan bahwa hubungan kata kunci yang dianalisis lemah. Visualisasi kedua yaitu overlay yang berfungsi untuk memvisualisasikan jejak historis tulisan. Jika visualisasi tampak semakin gelap, itu menggambarkan bahwa tulisan yang dilakukan semakin lama tahunnya. Sebaliknya, jika tulisan dilakukan pada waktu terbaru, maka visualisasinya tergambar dengan warna terang. Contohnya hasil analisis bibliometrik untuk jangka waktu 2019 sampai 2021. Pada bagian overlay visualization tahun 2019 akan tergambar dalam bentuk jaringan berwarna gelap. Untuk visualisasi tahun-tahun lebih baru, maka akan tergambar dengan warna lebih terang. Visualisasi ketiga yaitu density, yang berfungsi untuk memvisualisasikan kerapatan antar kelompok penelitian. Visualisasi density dapat menunjukkan subjek penelitian yang masih jarang dilakukan atau yang sudah terlalu sering atau banyak dilakukan. Hal itu sangat bermanfaat untuk melakukan penelitian baru dengan subjek atau tema yang lebih beragam. 2.4 Dewey Decimal Classification (DDC) Klasifikasi adalah penyusunan bersistem dalam kelompok atau golongan menurut kaidah atau standar yang ditetapkan. Klasifikasi dapat digunakan untuk mengatur pengetahuan yang direpresentasikan dalam bentuk apapun, seperti buku, dokumen, ataupun sumber daya elektronik. Dewey Decimal Classification (DDC) merupakan sebuah sistem klasifikasi yang paling banyak digunakan di dalam dunia perpustakaan. DDC disusun oleh Melvil Dewey tahun 1873 dan pertama kali dipublikasikan pada tahun 1876 oleh OCLC, Inc (Online Computer Library Center). Hampir lebih dari 138 negara di dunia menggunakan DDC untuk mengatur koleksi mereka. Lebih dari 60 negara menggunakan nomor klasifikasi DDC sebagai bibliografi nasional. DDC ini juga digunakan dalam berbagai aplikasi web untuk mendukung kategorisasi, penelusuran, dan temu kembali informasi. Notasi yang digunakan dalam DDC dinyatakan dalam angka Arab, notasi ini berfungsi untuk mewakili kelas-kelas dalam sistem klasifikasi. DCC disusun berdasarkan disiplin ilmu atau bidang studi, secara umum DDC dibagi menjadi 10 kelas utama. Setiap kelas utama dibagi lagi menjadi sepuluh divisi dan setiap divisi menjadi sepuluh bagian (tidak semua nomor pada divisi dan bagian telah digunakan) (Dewey et al., 2011). Sepuluh kelas utama DDC yakni: Tabel 1. Tabel Klasifikasi DDC Nomor Kelas DDC Disiplin Ilmu 000 Computer science, information and general works 100 Philosophy and psychology 200 Religion 300 Social sciences 400 Language 500 Science 600 Technology 700 Arts and recreation 800 Literature 900 History and geography Sumber: (Dewey et al., 2011)

Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif. Data yang digunakan menggunakan data sekunder berupa naskah publikasi dari tesis mahasiswa Program Studi Kebidanan Program Magister (S-2) di UNISA Yogyakarta yang lulus pada tahun 2019-2021. Thesis S2 Kebidanan selama tiga tahun berjumlah 170 judul, yang akan menjadi sampel pada penelitian ini. Data dikumpulkan melalui observasi di Perpustakaan UNISA Yogyakarta pada bulan Desember 2022 sampai Mei 2023. Analisis data dilakukan melalui tahap persiapan, analisis deskriptif, analisis bibliometric, dan penarikan kesimpulan. Analisis data awal dilakukan dengan mengolah data sekunder yang ada dalam Mendeley. Langkah pertama dengan mengelompokan judul berdasarkan tahun. Selanjutnya mengelompokkan kata kunci berdasarkan klasifikasi Dewey Decimal Classification (DDC) untuk mengetahui sebaran bidang ilmunya. Data sekunder tersebut selanjutnya diekspor dari Mendeley ke dalam format RIS untuk dianalisis bibliometrika. Pengolahan data selanjutnya dilakukan dengan mengelompokkan kata kunci dengan memilih kata berbahasa Inggris untuk menyeragamkan data agar standar. Kemudian kata kunci yang hampir mirip dikelompokkan ke dalam kategori yang sama, seperti kata kunci pregnancy, pregnant women, pregnant, masuk dalam kategori pregnancy, sehingga menghasilkan cluster/gugus subjek. Merevisi kata kunci yang salah tulis dari data sekunder, apabila kata kunci berupa singkatan, maka direvisi dalam kepanjangannya. Setelah itu menghilangkan kata kunci yang tidak punya arti dan tidak berhubungan dengan subjek tesis. Analisis data selanjutnya menggunakan VOSviewer 1.6.11 untuk mengetahui pengelompokan subjek tesis. Pembatasan jumlah minimum kemunculan kata kunci ditetapkan sebanyak dua kali untuk memperoleh gambaran subjeksubjek tesis yang dianalisis dalam jumlah yang tidak terlalu sedikit dan tidak terlalu banyak

4.1 Sebaran Informasi Tesis/Publication by Year Dalam penelitian ini, dilakukan tren research menggunakan analisis bibliometrika yang dipilih untuk mengetahui sebaran informasi berdasarkan tahun wisuda dan berdasarkan nomor klasifikasi DDC (Dewey Decimal Classification) atau subjek. Sebaran subjek tesis Mahasiswa Prodi Kebidanan Program Magister (S-2) UNISA Yogyakarta yang pertama yaitu publikasi berdasarkan tahun (Publication by Year). Rentang tahun yang digunakan pada penelitian ini yakni berdasarkan tahun wisuda, dimulai pada tahun 2019 sampai tahun 2022. Berikut grafik sebaran subjek tesis Mahasiswa Prodi Kebidanan Program Magister (S-2) UNISA Yogyakarta tahun 2019-2022. Tabel 2. Tren Tesis Mahasiswa Prodi Kebidanan Program Magister (S-2) UNISA Yogyakarta Tahun 2019-2022 Tahun Jumlah Judul Subyek 2019 34 14 2020 29 18 2021 73 19 2022 34 17 Total 170 68 Berdasarkan Tabel 2, terlihat bahwa jumlah total tesis tersebut adalah 170 judul, dengan jumlah paling banyak dihasilkan pada tahun 2021 (73 judul) dan jumlah paling sedikit dihasilkan pada tahun 2020 (29 Judul). Hasil ini berbeda jika berdasarkan subjek, dimana jumlah total subjek tersebut adalah 68, dengan jumlah paling banyak dihasilkan pada tahun 2021 (19 subjek) dan jumlah paling sedikit dihasilkan pada tahun 2019 (14 subjek). 4.2 Visualisasi Network Subjek Tesis UNISA Co-occurrence yaitu istilah-istilah penting atau unik yang terdapat dalam artikel dan dapat dilihat judul atau abstraknya (Fitriyati & Husna, 2021). Pemetaan kata kunci pada Co-occurence dengan kemunculan minimum dua kali terdapat 69 kata kunci, tetapi yang memenuhi hanya 68 kata kunci. Hasil pengolahan subjek tesis menggunakan VOSviewer dengan batas kemunculan minimum dua kata kunci disajikan pada Tabel 2. Berdasarkan Tabel 1 terlihat sebelas subjek (kata kunci) tesis yang muncul 5 (lima) kali atau lebih, yaitu: COVID-19 (muncul 39 kali), kehamilan/ pregnancy (muncul 33 kali), pengalaman/ experience (muncul 14 kali), menyusui/ breastfeeding (muncul 14 kali), anxiety disorder (muncul 11 kali), pengetahuan/ knowledge (muncul 10 kali), kebidanan/ midwifery (muncul 10 kali), attitude (muncul 9 kali), pasca persalinan/ postpartum (muncul 9 kali), childbirth (muncul 5 kali), dan anemia (muncul 5 kali). Tabel 3. Tabel Frekuensi Kemunculan Subjek Tesis Mahasiswa Prodi Kebidanan Program Magister (S-2) UNISA Yogyakarta Tahun 2019-2022 No Keyword Occurences Total link strength No Keyword Occurences Total link strength No Keyword Occurences Total link strength 1 covid-19 39 61 24 family support 3 4 47 preeclampsia 2 3 2 pregnancy 33 51 25 scoping review 3 4 48 pregnancy complication 2 3 3 experience 14 26 26 teenage pregnancy 3 4 49 women 2 3 4 breastfeeding 14 26 27 mental health 3 3 50 working mothers 2 3 5 anxiety disorder 11 20 28 primipara 3 3 51 adolescent 2 2 6 knowledge 10 17 29 hypertension in pregnany 3 1 52 breast cancer 2 2 7 midwifery 10 15 30 stress 2 6 53 children 2 2 8 attitude 9 17 31 adolescent reproductive health 2 5 54 cipp evaluation 2 2 9 postpartum 9 12 32 low birth weight (lbw) 2 5 55 hormonal contraception 2 2 10 childbirth 5 13 33 support 2 5 56 mobile technology 2 2 11 anemia 5 4 34 youth 2 5 57 occupation 2 2 12 implementation 4 7 35 barriers 2 4 58 parenting style 2 2 13 health workers 4 6 36 clinical practice 2 4 59 postartum depression 2 2 14 husband's support 4 4 37 contaception 2 4 60 practice 2 2 15 cervical cancer 3 8 38 psychoeducation 2 4 61 psychological 2 2 16 depression 3 8 39 Psychology 2 4 62 self-acceptance 2 2 17 acceptance 3 7 40 risk factors 2 4 63 social impact 2 2 18 early detection 3 7 41 service 2 4 64 unwanted pregnancy 2 2 19 reproductive 3 7 42 stunting 2 4 65 woman 2 2 20 teenager 3 6 43 teenage marriage 2 4 66 academic integrity 2 1 21 behavior 3 5 44 women of childbearing age 2 4 67 determinants 2 1 22 child marriage 3 5 45 drop out 2 3 68 plwha 2 1 23 antenatal care 3 5 46 gestational diabetes mellitus 2 3 69 sexual behavior 2 0 Sumber: data primer diolah, 2023 Selanjutnya dilakukan pengolahan data dan diperoleh peta grafis dari visualisasi Co-occurrence sebagaimana terlihat pada Gambar 1. Visualisasi network hasil pemetaan tesis tersebut terkelompok/ terbagi menjadi beberapa cluster/gugus (Gambar 1). Masing-masing cluster/gugus tersebut memiliki warna yang berbeda-beda dan mempunyai jumlah anggota yang terdiri dari beberapa kata kunci yang berlainan. Pada masing-masing cluster tesis tersebut ada yang menjadi kata kunci utama (yang nodenya paling besar) dan kata kunci yang berkaitan (yang nodenya lebih kecil). Berdasarkan Gambar 1 ditemukan 13 gugus yang dihasilkan dengan pembatasan kemunculan minimal dua kata kunci. Gugus pertama, berwarna cokelat yang beranggotakan 29 (dua puluh sembilan) kata kunci dengan kata kunci utama adalah pregnancy; Gugus kedua, berwarna merah yang beranggotakan 11 (sebelas) kata kunci dengan kata kunci utama adalah knowledge dst. Secara lengkap gugus tesis bidan dengan kemunculan minimal dua kata kunci dapat dilihat pada Tabel 3. Gambar 1. Visualisasi network Hasil Pemetaan Tesis UNISA dengan Kemunculan Minimal Dua Kata Kunci Sumber: data primer diolah, 2023 Tabel 4. Cluster/Gugus Tesis UNISA dengan Kemunculan Minimal Dua Kata Kunci Gugus Jumlah Kata Kunci Kata Kunci Terpilih Gugus 1 9 academic integrity, attitude, behavior, cervical cancer, children knowledge, practice, primipara, scoping review Gugus 2 7 barriers, breast cancer, hormonal contraception, people living with HIV/AIDS (PLWHA), self-acceptance, support women Gugus 3 6 contraception, drop out, implementation, service, women of childbearing age, youth Gugus 4 6 breastfeeding, determinants, family support, low birth weight (LBW), occupation, working mothers Gugus 5 6 early detection, postpartum, postpartum depression, psychoeducation, risk factors, stunting Gugus 6 6 child marriage, reproductive health, social impact, teenage marriage, teenage pregnancy, teenager Gugus 7 4 adolescent reproductive, childbirth, husband’s support, unwanted pregnancy Gugus 8 4 adolescent, anemia, hypertension in pregnancy, pregnancy Gugus 9 4 cipp evaluation, clinical practice, gestational diabetes mellitus, midwifery Gugus 10 4 anxiety disorder, depression, stress, woman Gugus 11 4 acceptance, mental health, mobile technology, parenting skill Gugus 12 4 antenatal care, experience, preeclampsia, pregnancy complication Gugus 13 4 covid-19, health workers, psychological, psychology Jumlah 68 Sumber: data primer diolah, 2023 Langkah berikutnya adalah menentukan sebaran tesis mahasiswa Program Studi Kebidanan Program Magister (S-2) UNISA Yogyakarta tahun 2019-2022 berdasarkan subjek dan Nomor Klasifikasi DDC sebagaimana disajikan pada Tabel 5. Berdasarkan Tabel 5 terlihat bahwa subjek yang sama antar tesis mahasiswa dengan jumlah terbanyak yaitu pada subjek kebidanan, kehamilan, dan persalinan (pregnancy, childbirth) yaitu sebanyak 8 kata kunci (12%). Hal itu sesuai dengan nama prodinya dengan subjek kebidanan. Kehamilan dan persalinan menjadi kata kunci dominan yang artinya kata kunci tersebut menjadi topik paling banyak diteliti oleh mahasiswa Prodi Kebidanan Program Magister (S-2) UNISA. Hal ini senada dengan penelitian (Fitriyati & Husna, 2021) yang menyatakan bahwa dalam kurun waktu 2016 sampai 2020 topik ini telah banyak menjadi pembahasan. Jumlah subjek terbanyak kedua memiliki presentase sebesar 7% dengan jumlah sebanyak 5 kata kunci, yaitu 1) Psychology, behavior (Perilaku psikologi), jumlah publikasi tentang psikologi terus meningkat antara tahun 1999-2021, dan diperkirakan akan terus meningkat (Wang et al., 2023); 2) Women health (Kesehatan wanita), dan 3) Hygiene in Adolescence (kebersihan pada remaja). Woman health dan hygiene in adolescence membahas mengenai personal hygiene. Personal hygiene menjadi pengetahuan yang cukup penting bagi wanita dalam menjaga area genitalnya, khususnya remaja putri yang masih cenderung belum mengetahui dampak negatif dari perilaku personal hygiene yang salah (Marnia, 2023). Selanjutnya sebaran subjek sebanyak 4 kata kunci (6%) tentang kesehatan reproduksi (Reproductive Health), keluarga berencana (Family Planning, Contraception), kesehatan mental (mental health) tren penelitian pada topik ini menunjukkan peningkatan selama tiga tahun terakhir (Hertinjung et al., 2024). Subjek lain yang masih memiliki jumlah yang sama tetapi tidak bisa dikelompokkan menurut nomor klasifikasinya yaitu PLWHA, social impact, acceptance, early detection, dan support. Selanjutnya tentang penyakit lain-lain (Other Diseases) (termasuk COVID-10), penyakit dalam kehamilan (disease in pregnancy), dan persalinan rumit (Difficult Brith), masing-masing sebanyak 3 kata kunci (4%). Kemudian topik tentang penelitian (research), parenting, evaluasi dalam pendidikan (Evaluation in Education), gender (pria/wanita), kesehatan pribadi (Personal Health), perawatan maternitas (maternity nursing), dan pasca persalinan (postpartum) sebanyak dua kata kunci (3%). Adapun kesamaan subjek yang jumlah kata kuncinya paling sedikit yaitu tentang teknologi informasi (information technology), sex education, penyakit darah (blood diseases, termasuk anemia, dan diabetes melitus), sebanyak 1 kata kunci (1%). Tabel 5. Subjek Tesis UNISA Berdasarkan No.Klasifikasi DDC No No.Klasifikasi Subjek Jumlah Persentase 1 001.4 Research 2 3% 2 040 Information Technology 1 1% 3 150 Psychology, Behavior 5 7% 4 2X4.37 Parenting 2 3% 5 305.4 Gender (Male, Female) 2 3% 6 370 Evaluation in Education 2 3% 7 610.73678 Maternity Nursing 2 3% 8 612.6 Reproductive 4 6% 9 612.664 Breastfeeding 2 3% 10 613 Personal Health 2 3% 11 613.0424 Women Health 5 7% 12 613.0432 Hygiene in Adolescence 5 7% 13 613.9 Family Planning, Contraception 4 6% 14 613.97 Sex Education 1 1% No No.Klasifikasi Subjek Jumlah Persentase 15 616.1 Blood Diseases 1 1% 16 616.8 Mental Diseases 4 6% 17 616.46 Diabetes Melitus 1 1% 18 616.99 Other Diseases 3 4% 19 618.2 Pregnancy, Childbirth 8 12% 20 618.3 Disease in Pregnancy 3 4% 21 618.5 Difficult Birth 3 4% 22 618.6 Postpartum 2 3% 23 Subyek lain yang tidak punya arti jika terpisah dengan subjek lain, seperti: PLWHA, social impact, acceptance, early detection, dan support tidak bisa dikelompokkan menurut No.Klasifikasinya 4 6% Jumlah 68 100% Sumber: data primer diolah, 2023 4.3 Visualisasi Overlay Subjek Tesis UNISA Pemetaan selanjutnya yaitu overlay visualization yang berfungsi untuk menampilkan jejak historis kata kunci penelitian. Hasil yang diperoleh dari overlay visualization dapat bermanfaat untuk mengidentifikasi state of the art tesis selama tahun 2019-2022. Warna pada gambar menunjukkan tahun kata kunci yang digunakan. Semakin gelap warna maka semakin lama kata kunci itu digunakan dan sebaliknya semakin terang warna maka semakin baru pula kata kunci itu digunakan. Secara lengkap hasil Overlay dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2. Visualisasi Overlay Tema Tesis UNISA Berdasarkan Tahun Sumber: data primer diolah, 2023 Hasil analisis bibliometrik overlay pada Gambar 2, ditemukan bahwa tahun 2019 menjadi tahun terlama yang dibahas dalam studi ini, ditandai dengan warna ungu pada visualisasi overlay. Topik yang paling tren pada saat itu adalah husband’s support, working mother, dan stunting, yang secara khusus membahas tentang dukungan suami terhadap ibu yang bekerja dan masalah stunting pada anak. Tahun 2020, digambarkan dengan warna hijau pada visualisasi overlay. Topik yang paling tren saat itu yaitu subjek: breastfeeding, pregnancy, experience, attitude, yang menunjukkan minat terhadap perilaku ibu hamil dan menyusui pada ibu hamil. Sementara itu, pada tahun 2021, digambarkan dengan warna kuning pada visualisasi overlay, terdapat pergeseran topik yang trend untuk diteliti. Topik yang paling banyak dibahas pada tahun tersebut adalah health workers, pregnancy complication, dan contraception, yang menunjukkan adanya minat yang meningkat terhadap kesehatan ibu dan bayi serta pelayanan kesehatan yang diberikan oleh tenaga medis. Dari hasil visualisasi overlay bibliometrik ini, dapat ditarik kesimpulan bahwa terjadi pergeseran topik penelitian dalam bidang kesehatan dalam dua tahun terakhir. Tahun 2022 topik yang paling trend yaitu subjek: low birth weight yang menunjukkan ketertarikan peneliti mengenai bayi lahir dengan berat badan yang rendah dan variabel di dalamnya untuk diteliti. Dari hasil visualisasi overlay bibliometrik ini, dapat ditarik kesimpulan bahwa terjadi pergeseran topik penelitian dalam bidang kesehatan dalam 4 tahun terakhir. Analisis bibliometrik overlay dapat menjadi alat yang berguna untuk memperoleh informasi mengenai tren penelitian pada suatu bidang dan membantu para peneliti dalam menentukan topik penelitian yang relevan dan penting untuk diteliti pada saat ini. Banyak subjek penelitian yang bisa menjadi pilihan untuk penelitian selanjutnya, karena belum banyak digunakan sebagai topik penelitian di tahun 2019-2022, antara lain: hypertension in pregnancy, women depression, adolescent, anemia, primipara, children, health workers psychological, barriers, postpartum depression, risk factor, cervical cancer, early detection, stunting, drop out contraception, women of childbearing age, stunting, preeclampsia, pregnancy complication, antenatal care. 4.4 Visualisasi Density/Kerapatan Subjek Tesis UNISA Hasil kerapatan antar tema/subjek/ kata kunci tesis UNISA dapat terlihat pada Gambar 3. Berdasarkan Gambar 3 terlihat bahwa subjek COVID-19, pregnancy, knowledge, dan breastfeeding, warna nodenya lebih terang. Kelima subjek tersebut juga merupakan tema/subjek tesis yang dilakukan di tahun-tahun lebih baru. Sedangkan node yang ditandai dengan warna gelap dan lebih di tepi menunjukkan bahwa tema/subjek tersebut belum banyak diteliti, seperti preeclampsia, pregnancy complication, stunting, dan postpartum depression. Hal itu menjadi peluang untuk dilakukannya penelitian dengan tema yang masih belum banyak dilakukan. Salah satu manfaat dari analisis bibliometrika dengan menggunakan VOSviewer, yaitu untuk mengidentifikasi bidang subjek penelitian mana saja yang sudah dilakukan. Gambar 3. Visualisasi Density/Kepadatan Tema Tesis UNISA Sumber: data primer diolah, 2023

Berdasarkan hasil analisis bibliometrika terhadap pemetaan tesis Program Studi Kebidanan Program Magister (S-2) di Universitas ‘Aisyiyah (UNISA) Yogyakarta tahun 2019-2022, dapat disimpulkan bahwa (1) jumlah total tesis sebanyak 170 judul dengan 68 subjek; (2) pada visualisasi pemetaan tesis terdapat keterkaitan atau jejaring (Co-occurrence) antar kata kunci penelitian ialah subjek COVID-19, pregnancy, breastfeeding, dan experience; (3) pada pemetaan visualisasi overlay terdapat pergeseran tren topik penelitian lebih tertuju pada kesehatan ibu dan bayi serta pelayanan medis; dan (4) pada pemetaan visualisasi density/kerapatan bidang ilmu menunjukkan bahwa subjek COVID-19, pregnancy, knowledge, dan breastfeeding warna nodenya lebih terang. Publikasi paling banyak berada pada periode 2019-2022 adalah COVID-19, pregnancy, breastfeeding, dan experience. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah menambahkan topik/subjek yang belum banyak diteliti tersebut sebagai pilihan, sehingga jumlah tema tesis menjadi semakin berkembang dan bervariasi. Hasil pemetaan visualisasi pada penelitian ini dapat menjadi acuan untuk penelitian selanjutnya, antara lain: hypertension in pregnancy, women depression, adolescent, anemia, primipara.