BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Berdasarkan tingkat eksplanasi penelitian dibagi menjadi penelitian deskriptif, komparatif dan asosiatif. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif. Menurut Azwan (2004:7) “Penelitian deskriptif adalah melakukan analisis hanya sampai pada tahap deskripsi, yaitu menganalisis dan menyajikan fakta secara sistematik sehingga dapat lebih mudah disimpulkan”.
3.2 Metode Penelitian
3.3 Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Perpustakaan Universitas Sumatera Utara, yang beralamat di Jln. Perpustakaan No. 1 Kampus USU, Medan.
3.4 Populasi
Populasi adalah objek atau sumber data yang diperlukan dalam suatu penelitian. Menurut Sugiyono (2012, 389) populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Arikunto melengkapi pendapat sugiyono dengan menyatakan bahwa populasi adalah keseluruhan subjek penelitian (Arikunto 2002, 108).
Dalam penelitian ini yang dijadikan sebagai populasi adalah seluruh mahasiswa program pascasarjana pengguna Layanan Digital Perpustakaan USU, yang terdaftar sebagai anggota.
Jumlah pengunjung Layanan Digital Perpustakaan USU dalam penelitian ini dilihat sejak awal 2016, karena yang ingin diteliti adalah persepsi pengguna terhadap database Science Direct yang mulai dilanggan Perpustakaan USU sejak awal tahun 2016 juga. Selain itu, dalam penelitian ini sampel yang akan dilihat kunjungannya hanya berdasarkan kunjungan mahasiswa program pascasarjana (S2) saja, yaitu yang terdiri dari 39 program studi (berdasarkan data Tata Usaha Perpustakaan USU). Berikut ini data pengunjung Layanan Digital Perpustakaan USU:
3. Maret : 2.855 pengunjung (21 hari) 4. April : 3.050 pengunjung (21 hari) 5. Mei : 2.310 pengunjung (19 hari) 6. Juni : 2.334 pengunjung (22 hari) 7. Juli : 1.340 pengunjung (16 hari) 8. Agustus : 2.888 pengunjung (22 hari) 9. September : 2.270 pengunjung (21 hari) 10. Oktober : 2.153 pengunjung (21 hari) 11. November : 2.208 pengunjung (22 hari)
Berdasarkan data di atas dapat dihitung pengunjung per hari selama 5 (lima) bulan terakhir pada Layanan Digital Perpustakaan USU sebesar, dengan rumus dan perhitungan sebagai berikut:
Kunjungan per hari = ��������������� ������������������
Kunjungan per hari
=1839 + 1756 + 2855 + 3050 + 2310 + 2334 + 1340 + 2888 + 2270 + 2153 + 2208 20 + 20 + 21 + 21 + 19 + 22 + 16 + 22 + 21 + 21 + 22
Kunjungan per hari =25.003 225
Kunjungan per hari = 111,124 pengunjung/hari
Menurut data yang diperoleh dari Biro Rektor USU bahwa jumlah mahasiswa program pascasarjana (S2) yang terdaftar sebagai pengguna Layanan Digital Perpustakaan USU adalah sebagai berikut.
Tabel 3.1 Jumlah Mahasiswa Program Pascasarjana pengguna Layanan Digital Perpustakaan USU
No. Kategori Jumlah Mahasiswa Pascasarjana (S2)
Sumber : Bidang Akademik Biro Rektor USU
Dengan keterangan jumlah mahasiswa yang aktif per jurusan di tahun 2016 sebagai berikut.
Tabel 3.2 Jumlah Mahasiswa Program Pascasarjana (S2) per Program Studi Aktif 2016 pada Universitas Sumatera Utara
No. Jurusan Pascasarjana Jumlah Mahasiswa
1. Ilmu Biomedik 6
8. Agroekoteknologi 18
9. Ilmu Peternakan 8
18. Ekonomi Pembangunan 8
No. Jurusan Pascasarjana Jumlah Mahasiswa
20. Ilmu Kedokteran Gigi 1
21. Penciptaan & Pengkajian Seni 5
22. Ilmu Sejarah 7
31. Ilmu Kesehatan Masyarakat 101
32. Psikologi Profesi 31
33. Psikologi Sains 10
34. Farmasi 19
35. Teknik Informatika 61
36. Magister Manajemen 66
37. PSL 12
38. PWD 28
39. Manajemen Properti dan Penilaian 16
40. Magister Bahasa Inggris 10
Sumber : Bidang Akademik Biro Rektor USU
3.5 Sampel
Sampel adalah bahagian dari populasi yang dianggap dapat mewakili dari populasi tersebut. Menurut Sugiyono (2009, 118) sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut.
Sampel penelitian ini diambil dengan menggunakan rumus Solvin dalam Siregar (Siregar 2013, 34), yaitu:
� = �
�+���
n = sampel N = populasi
berdasarkan rumus Solvin di atas, maka dalam sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
n = �
1 +��2
n = 1.190
1 + 1.190(0,1)2
n = 1.190
1 + 1.190(0,01)
n = 1.190 1 + 11,9
n =1.190 12,9
n = 92,248 dibulatkan menjadi 93 orang.
Dengan rumus di atas maka jumlah sampel penelitian ini adalah sebanyak 93 orang dari 1.190 orang pengguna.
Adapun teknik yang digunakan untuk menentukan individu sampel adalah teknik aksidental sampling yakni teknik pengambilan sampel secara kebetulan, dimana pengunjung yang kebetulan mengunjungi Layanan Digital Perpustakaan USU akan dijadikan sampel.
3.6 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian bermanfaat untuk mengumpulkan data sebagai alat untuk menyatakan besaran atau prosentase yang berbentuk kualitatif dan kuantitatif. Pada penelitian ini penulis menggunakan kuesioner sebagai instrumen penelitian.
3.6.1 Kuesioner
Penelitian ini menggunakan kuesioner untuk mengumpulkan data-data yang di butuhkan. Menurut Sugiyono (2006, 135), kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden untuk dijawabnya.
Pada penelitian ini penulis menyusun kuesioner dalam bentuk pertanyaan dengan menyediakan pilihan jawabannya.
3.6.2 Kisi-Kisi Kuesioner
Kisi-kisi kuesioner digunakan untuk memberikan gambaran sistematis mengenai apa yang akan ditanyakan kepada responden sehingga memberikan singkronisasi antara permasalahan yang diteliti dengan data yang di peroleh dari responden. Menurut Arikunto (2006, 178) kisi-kisi kuesioner merupakan identifikasi terhadap variabel yang ada dalam merumuskan judul penelitian, kemudian menjabarkan variable menjadi sub variabel.
Tabel 3.3 Indikator Kuesioner
Variabel Indikator Nomor Item
Pertanyaan Jumlah Item Persepsi terhadap 5. Efisien (Efficiency) 6. Dapat dipercaya
Teknik analisis data merupakan sebuah program atau sistem pengolahan data yang dirancang dengan tujuan untuk mempermudah membaca dan memaparkan data hasil penelitian. Teknik analisa data yang digunakan untuk penelitian kuantitatif sudah jelas, yaitu diarahkan untuk menjawab rumusan masalah dalam proposal.
Teknik analisis yang digunakan untuk menganalisis data yang di peroleh adalah metode deskriptif. Bertujuan untuk mendeskriptifkan semua hal yang berlaku. Interpretasi terhadap data dilakukan berdasarkan besaran interpretasi. Tujuan utama menggunakan metode dekriptif menurut Tavers seperti dikutip oleh Sevilla (1993, 71) adalah untuk menggambarkan sifat suatu keadaan yang sementara berjalan pada saat penelitian dilakukan, dan memeriksa sebab-sebab dari suatu gejala tertentu.
menggunakan rumus menurut Sudijono (2000, 57), rumus persentase yang dipakai
yaitu : �= �� ����%
Dengan keterangan sebagai berikut : P = Persentase
F = Frekuensi
N = Jumlah Responden / Sampel
Berdasarkan rumusan tersebut akan di peroleh persentase dan distandartkan dengan tolok ukur yang telah ditentukan. Adapun tolok ukur yang digunakan untuk menginterpretasikan besarnya persentase yang di dapat menurut Arikunto (2000, 57) yaitu :
0,00% : Tidak ada 1,00 – 24,99% : Sebagian kecil 25,00 – 49,99% : Hampir Setengahnya
50% : Setengahnya
50,01 – 74,99% : Sebagian Besar 75.00 – 99,99% : Pada Umumnya
100% : Seluruhnya
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Responden
Sesuai dengan uraian pada bab sebelumnya, yang menjadi responden pada penelitian ini adalah mahasiswa Pascasarjana Layanan Digital Perpustakaan USU, yaitu 93 responden. Penyebaran kuesioner dilaksanakan selama 4 (empat) hari, dengan keterangan seperti pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Penyebaran Kuesioner di Layanan Digital Perpustakaan USU
Selama penyebaran kuesioner, beberapa kendala yang dirasakan oleh peneliti adalah dikarenakan oleh responden dari penelitian ini merupakan mahasiswa program pascasarjana yang diketahui sangat sibuk dengan tugas tesis mereka, sehingga peneliti harus lebih sabar dan kreatif memilih kata-kata guna membujuk mereka untuk bersedia meluangkan waktu sejenak mengisi kuesioner. Selain itu, menemukan responden yang tepat untuk penelitian ini tidaklah mudah, karena pengguna Layanan Digital yang berkunjung mungkin saja pengguna yang berkunjung di hari sebelumnya dan telah mengisi kuesioner penelitian, sehingga peneliti harus menambah pertanyaan kepada setiap responden untuk penyebaran
kuesioner pada hari ke-dua hingga hari terakhir, yaitu pertanyaan “Apakah responden telah pernah mengisi kuesioner dengan judul Persepsi Mahasiswa Program Pascasarjana terhadap Database Science Direct pada Perpustakaan USU di hari sebelumnya?”. Jika responden belum pernah mengisi kuesioner di hari sebelumnya dan juga telah menggunakan Database Science Direct, maka barulah peneliti memberikan kuesioner untuk dijawab oleh responden tersebut.
Setelah 4 (empat) hari melaksanakan penyebaran kuesioner, peneliti akhirnya selesai menyebarkan kuesioner sebanyak 93 eksemplar, dengan jumlah kuesioner yang kembali sebanyak 93 eksemplar. Demikianlah penyebaran kuesioner dilaksanakan, sehingga hasil dan pembahasan akan diuraikan pada bab ini berdasarkan data otentik yang telah diperoleh dari lapangan.
4.2 Analisis Deskriptif
Analisis Deskriptif dalam pembahasan ini berdasarkan indikator-indikator yang di ukur, yaitu:
4.2.1 Penggunaan Database Science Direct
Tabel 4.2 Penggunaan Database Science Direct
No.
Item Pertanyaan
Pilihan
Jawaban Frekuensi (F) Persentasi (%) 1. Apakah Anda pernah
Dari Tabel 4.2 dapat diketahui bahwa 93 responden (100%) mahasiswa pascasarjana adalah pengguna Layanan Digital Perpustakaan USU yang menggunakan Database Science Direct. Berdasarkan data di atas dapat dinyatakan bahwa seluruh responden adalah pengguna Layanan Digital Perpustakaan USU dan pernah menggunakan Database Science Direct. Dengan demikian, mereka adalah benar-benar responden yang menjadi target penelitian ini.
4.2.2 Relevan (Relevancy)
Tabel 4.3 Relevansi informasi pada Database Science Direct
No.
Item Pertanyaan
Pilihan
Jawaban Frekuensi (F) Persentasi (%) 2. Apakah informasi
yang disediakan oleh
Database Science Direct sesuai dengan informasi yang Anda butuhkan di bidang
Dari Tabel 4.3 dapat diketahui bahwa dari 93 responden, 14 responden (15%) menyatakan bahwa informasi yang disediakan oleh Database Science Direct sangat sesuai (relevan) dengan informasi yang dibutuhkan. Kemudian 47 responden (51%) menyatakan informasi yang disediakan oleh Database Science Direct sesuai (relevan) dengan informasi yang dibutuhkan. Selanjutnya 32 responden (34%) menyatakan informasi yang disediakan oleh Database Science Direct kurang sesuai (relevan) dengan informasi yang dibutuhkan, dan tidak ada responden (0%) yang menyatakan bahwa informasi yang disediakan oleh
Database Science Direct tidak sesuai (relevan) dengan informasi yang dibutuhkan oleh pengguna.
Berdasarkan data tersebut dapat diinterprestasikan bahwa Database Science Direct dapat memenuhi kebutuhan informasi pengguna Layanan Digital Perpustakaan USU.
4.2.3 Akurat (Accuracy)
Untuk mengidentifikasi tanggapan responden terhadap keakuratan informasi yang diperoleh responden dari Database Science Direct., maka disusun butir pertanyaan nomor 3 (tiga), yaitu “Apakah menurut responden informasi yang mereka temukan pada Database Science Direct akurat?”. Dari pertanyaan ini akan diperoleh tingkat keakuratan informasi yang dirasakan responden terhadap informasi yang diperoleh responden dari Database Science Direct. Hasil dari jawaban responden terhadap butir pertanyaan nomor 3 (tiga) dapat dilihat pada Tabel 4.4.
Tabel 4.4 Keakuratan informasi pada Database Science Direct
No.
Item Pertanyaan
Pilihan
Jawaban Frekuensi (F) Persentasi (%) 3. Apakah informasi
yang Anda temukan pada Database
Science Direct akurat?
Sangat akurat 38 41 %
Akurat 42 45 %
Kurang akurat 11 12 %
Tidak akurat 2 2 %
Jumlah 93 100 %
kurang akurat dan 2 responden (2%) menyatakan informasi yang ditemukan pada
Database Science Direct tidak akurat.
Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa pada umumnya (86%) responden menganggap informasi yang ditemukan pada Database Science Direct akurat dan sangat akurat. Sedangkan hanya sebagian kecil (14%) responden yang menganggap informasi yang ditemukan pada Database Science Direct kurang akurat bahkan tidak akurat.
Berdasarkan data tersebut dapat diinterprestasikan bahwa informasi yang terdapat pada Database Science Direct memiliki nilai keakuratan yang tinggi bagi mahasiswa program pascasarjana dalam pemenuhan informasi yang mereka butuhkan di bidang akademik.
4.2.4 Tepat Waktu (Time Lines)
Tabel 4.5 Kecepatan Pemanggilan Dokumen pada Database Science Direct
No.
Item Pertanyaan
Pilihan
Jawaban Frekuensi (F) Persentasi (%) 4. Apakah kecepatan
pemanggilan
Dari Tabel 4.5 dapat diketahui bahwa dari 93 responden, 17 responden (18%) menyatakan kecepatan pemanggilan dokumen pada Database Science Direct sangat memadai. Kemudian 64 responden (69%) menyatakan kecepatan pemanggilan dokumen pada Database Science Direct memadai. Selanjutnya 11 responden (12%) menyatakan kecepatan pemanggilan dokumen pada Database Science Direct kurang memadai, dan 1 responden (1%) menyatakan kecepatan pemanggilan dokumen pada Database Science Direct tidak memadai.
Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa pada umumnya (87%) responden menyatakan bahwa kecepatan pemanggilan dokumen pada Database Science Direct memadai dan bahkan sangat memadai. Sementara hanya sebagian kecil responden (13%) yang menyatakan bahwa kecepatan pemanggilan dokumen pada
Database Science Direct kurang memadai dan tidak memadai.
4.2.5 Ekonomis (Economy)
Untuk mengidentifikasi tanggapan responden terhadap peranan Database Science Direct dalam memenuhi kebutuhan informasi di bidang akademik jika dinilai dari segi ekonomisnya, maka disusun butir pertanyaan nomor 5 (lima), yaitu “Menurut responden seberapa pentingkah peranan Database Science Direct dalam memenuhi kebutuhan informasi mereka di bidang akademik jika dinilai dari segi ekonomis?”. Dari pertanyaan ini akan diketahui pengaruh Database Science Direct di bidang ekonomis terhadap pemenuhan kebutuhan informasi responden. Hasil dari jawaban responden terhadap butir pertanyaan nomor 5 (lima) dapat dilihat pada Tabel 4.6.
Tabel 4.6 Peranan Database Science Direct dinilai dari Segi Ekonomis No. Science Direct dalam memenuhi kebutuhan
Dari Tabel 4.6 dapat diketahui bahwa dari 93 responden, 17 responden (18%) menyatakan bahwa peranan Database Science Direct dalam memenuhi kebutuhan informasi responden di bidang akademik jika dinilai dari segi ekonomis sangat penting. Kemudian 38 responden (41%) menyatakan peranan
responden (37%) menyatakan peranan Database Science Direct dalam memenuhi kebutuhan informasi responden di bidang akademik jika dinilai dari segi ekonomis kurang penting, dan 4 responden (4%) menyatakan peranan Database Science Direct dalam memenuhi kebutuhan informasi responden di bidang akademik jika dinilai dari segi ekonomis tidak penting.
Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa hampir setengah (41%) dari responden menyatakan peranan Database Science Direct dalam memenuhi kebutuhan informasi responden di bidang akademik jika dinilai dari segi ekonomis merupakan hal yang penting dan sebagian kecil (18%) menyatakan sangat penting.
Berdasarkan data tersebut dapat diinterprestasikan bahwa peranan Database Science Direct dalam memenuhi kebutuhan informasi pengguna di bidang akademik jika dinilai dari segi ekonomisnya adalah penting, karena sebagian besar (59%) responden menyatakan peranan Database Science Direct dalam memenuhi kebutuhan informasi responden di bidang akademik jika dinilai dari segi ekonomis merupakan hal yang penting dan bahkan sangat penting.
Tabel 4.7 Tingkat Kunjungan dan Download Artikel pada Database Science Direct Tahun 2016
No. Bulan Jumlah
Sumber: Layanan Digital Perpustakaan USU
Jika data pada Tabel 4.7 dikalkulasikan, maka akan diperoleh data sebagai berikut:
1. Jumlah download artikel per pengunjung selama setahun adalah: 105.945 �������
29.644 ����������= 3,57 ������� / ����������
atau dapat dibulatkan menjadi 4 artikel per pengunjung selama setahun. 2. Harga melanggan Database Science Direct adalah 3,6 Milyar Rupiah, maka:
��. 3.600.000.000
105.945 ������� =��. 33.979,89 / �������
atau dapat dibulatkan menjadi Rp. 34.000,- per artikel.
Berdasarkan hasil kalkulasi tersebut dapat dibuktikan bahwa benar-benar
Database Science Direct berperan dari segi ekonomis dalam memenuhi kebutuhan informasi pengguna di bidang akademik.
4.2.6 Efisien (Efficiency)
Suatu database dikatakan efisien jika menggunakan bahasa yang mudah dipahami oleh pengguna, sehingga pengguna dapat menelusur informasi secara mandiri dengan mudah tanpa bantuan dari pihak lain. Untuk mengidentifikasi tanggapan responden terhadap tingkat efficiency Database Science Direct, maka disusun butir pertanyaan nomor 6 (enam), yaitu “Apakah responden membutuhkan bantuan orang lain (termasuk pustakawan) ketika melakukan akses informasi melalui layanan Database Science Direct ?”. Dari pertanyaan ini akan diketahui Database Science Direct sudah efisien atau belum. Hasil dari jawaban responden terhadap butir pertanyaan nomor 6 (enam) dapat dilihat pada Tabel 4.8. Tabel 4.8 Efisiensi Database Science Direct
No.
Item Pertanyaan
Pilihan
Jawaban Frekuensi (F) Persentasi (%) 6. Apakah Anda
Database Science Direct ?
Sangat sering 2 2 %
Sering 7 8 %
Kadang-kadang 69 74 %
Tidak pernah 15 16 %
Jumlah 93 100 %
orang lain (termasuk pustakawan) ketika melakukan akses informasi melalui layanan Database Science Direct. Selanjutnya 69 responden (74%) menyatakan kadang-kadang membutuhkan bantuan orang lain (termasuk pustakawan) ketika melakukan akses informasi melalui layanan Database Science Direct, dan 15 responden (16%) menyatakan tidak pernah membutuhkan bantuan orang lain (termasuk pustakawan) ketika melakukan akses informasi melalui layanan
Database Science Direct.
Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa hanya sebagian kecil (10%) responden menyatakan sering dan bahkan sangat sering membutuhkan bantuan orang lain (termasuk pustakawan) ketika melakukan akses informasi melalui layanan Database Science Direct, sedangkan sebagian besar (74%) responden menyatakan bahwa kadang-kadang membutuhkan bantuan orang lain (termasuk pustakawan) ketika melakukan akses informasi melalui layanan Database Science Direct, serta terdapat sebagian kecil (16 %) responden menyatakan bahwa tidak pernah membutuhkan bantuan orang lain (termasuk pustakawan) ketika melakukan akses informasi melalui layanan Database Science Direct.
4.2.7 Dapat dipercaya (Reliability)
Suatu database dapat dikatakan dipercaya apabila dilihat dari tingkat keseringan pengguna memanfaatkan informasi yang diperoleh dari tersebut, sebab alasan pengguna memanfaatkan informasi dari suatu database adalah karena pengguna tersebut percaya terhadap nilai kebenaran informasi yang diperoleh. Untuk mengidentifikasi tanggapan responden terhadap nilai reliability informasi yang terdapat dalam Database Science Direct, maka disusun butir pertanyaan nomor 7 (tujuh), yaitu “Apakah responden sering memanfaatkan jurnal / karya ilmiah dari Database Science Direct untuk memperoleh informasi ilmiah yang mereka butuhkan?”. Dari pertanyaan ini akan diketahui informasi yang disediakan oleh Database Science Direct telah dapat dipercaya atau belum. Hasil dari jawaban responden terhadap butir pertanyaan nomor 7 (tujuh) dapat dilihat pada Tabel 4.9.
Tabel 4.9 Nilai ReliabilityDatabase Science Direct No.
Item Pertanyaan
Pilihan
Dari Tabel 4.9 dapat diketahui bahwa dari 93 responden, 18 responden (20%) menyatakan bahwa sangat sering memanfaatkan jurnal / karya ilmiah dari
Database Science Direct untuk memperoleh informasi ilmiah yang dibutuhkan. Kemudian 43 responden (46%) menyatakan sering memanfaatkan jurnal / karya ilmiah dari Database Science Direct untuk memperoleh informasi ilmiah yang dibutuhkan. Selanjutnya 29 responden (31%) menyatakan kadang-kadang memanfaatkan jurnal / karya ilmiah dari Database Science Direct untuk memperoleh informasi ilmiah yang dibutuhkan, dan 3 responden (3%) menyatakan tidak pernah memanfaatkan jurnal / karya ilmiah dari Database Science Direct untuk memperoleh informasi ilmiah yang dibutuhkan.
Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa hampir setengah (46%) dari responden menyatakan sering memanfaatkan jurnal / karya ilmiah dari Database Science Direct untuk memperoleh informasi ilmiah yang dibutuhkan dan bahkan terdapat sebagian kecil (20%) responden yang menyatakan sangat sering memanfaatkan jurnal / karya ilmiah dari Database Science Direct untuk memperoleh informasi ilmiah yang dibutuhkan.
mahasiswa yang jarang memanfaatkan jurnal / karya ilmiah dari Database Science Direct untuk memperoleh informasi ilmiah yang dibutuhkan. Berdasarkan data tersebut dapat diinterprestasikan bahwa informasi yang disediakan oleh Database Science Direct telah dapat dipercaya.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan analisis data pada bab sebelumnya, maka penulis mengambil kesimpulan bahwa persepsi pengguna layanan digital perpustakaan USU terhadap
Database Science Direct adalah “bagus”. Dengan kualifikasi sebagai berikut: 1. Database Science Direct tidak hanya menyediakan data informasi pada satu
bidang ilmu saja, melainkan terdapat berbagai bidang ilmu di dalamnya, sehingga seluruh pengguna sering memanfaatkan Database Science Direct
sebagai sarana pemenuhan informasi yang mereka butuhkan.
2. Database Science Direct dapat memenuhi kebutuhan informasi pengguna Layanan Digital Perpustakaan USU, sebab sebagian besar pengguna menyatakan bahwa informasi yang disediakan oleh Database Science Direct
telah sesuai dan bahkan sangat sesuai dengan informasi yang dibutuhkan dalam bidang akademik.
3. Database Science Direct menyediakan informasi yang akurat.
4. Kecepatan pemanggilan dokumen pada Database Science Direct telah memadai.
selama tahun 2016, baik dilihat dari tingkat kunjungan Database maupun dari jumlah artikel yang di-download oleh pengguna Database Science Direct. 6. Layanan Database Science Direct sudah efisien, meskipun sebagian kecil dari
pengguna ada yang memerlukan bantuan orang lain (seperti pustakawan) dalam menelusur informasi pada Database Science Direct.
7. Database Science Direct dipercaya oleh pengguna dalam pemenuhan informasi yang mereka butuhkan. Sebab, sebagian besar pengguna Layanan Digital menyatakan sering dan bahkan sangat sering memanfaatkan jurnal / karya ilmiah dari Database Science Direct.
5.2 Saran
Setelah penelitian dilaksanakan, kemudian merujuk pada kesimpulan, maka penulis memberikan saran, yaitu:
1. Sebaiknya pustakawan lebih memaksimalkan penggunaan Database Science Direct pada layanan digital USU, perpustakaan USU hendaknya melakukan pengenalan dan pelatihan penguna tentang Database Science Direct secara serius dan kontiniu kepada, baik pengguna aktual maupun potensial. Sehingga
Database Science Direct menjadi lebih efisien dan pengguna dapat menelusur informasi secara mandiri dengan mudah tanpa bantuan dari pihak lain.
