Kalau DDC sudah terasa familiar bagi kebanyakan pustakawan, UDC sering jadi sistem yang terdengar asing kecuali bagi mereka yang bekerja di perpustakaan khusus. Padahal logikanya justru menawarkan sesuatu yang tidak dimiliki DDC: kebebasan untuk merangkai subjek sekompleks apa pun sesuai kebutuhan koleksi.
Karakteristik UDC Dibandingkan Sistem DDC
Universal Decimal Classification, atau UDC, sebenarnya lahir dari rahim DDC. Dua pustakawan Belgia, Paul Otlet dan Henri La Fontaine, mengembangkannya di penghujung abad ke-19 dengan mengadopsi struktur desimal milik Dewey, lalu memperluasnya jauh lebih detail dan fleksibel untuk kebutuhan dokumentasi ilmiah internasional.
Perbedaan paling mendasar terletak pada filosofi pembentukan notasinya. DDC bersifat enumeratif — artinya setiap kemungkinan subjek, sejauh mungkin, sudah disediakan nomornya di dalam bagan, tinggal dicari dan dipakai. UDC berjalan dengan logika berbeda, yaitu faceted, di mana notasi tidak selalu tersedia jadi, melainkan dibangun sendiri oleh pustakawan dengan merangkai beberapa konsep atau facet sesuai kebutuhan spesifik dokumen yang sedang diklasifikasikan. Pendekatan ini membuat UDC jauh lebih adaptif, meski menuntut pemahaman yang lebih dalam dari penggunanya.
Solusi Presisi untuk Perpustakaan Khusus
Ini yang menjelaskan mengapa UDC hampir tidak pernah terlihat di perpustakaan umum atau sekolah, tapi jadi andalan di perpustakaan khusus seperti lembaga penelitian, kementerian, atau universitas teknik. Kebutuhan koleksinya memang berbeda jauh. Perpustakaan umum melayani pembaca dengan minat luas dan variatif, sehingga sistem enumeratif seperti DDC sudah lebih dari cukup.
Situasinya berubah total di perpustakaan khusus. Koleksi di sana sering berisi topik yang sangat sempit dan sangat spesifik — katakanlah penelitian tentang pengaruh suhu ekstrem terhadap ketahanan material komposit dalam konstruksi jembatan. Kalau dipaksakan masuk ke bagan DDC, kemungkinan besar tidak ada nomor kelas yang benar-benar mewakili kombinasi topik seaneh dan sesempit itu. UDC menyelesaikan masalah ini dengan caranya sendiri: alih-alih mencari nomor yang sudah jadi, pustakawan merangkai beberapa notasi dasar untuk membentuk representasi subjek yang presisi, sekhusus apa pun kombinasinya.
Kekuatan Analitis Melalui Simbol Relasi
Fitur yang paling sering membuat orang baru mengenal UDC merasa “wah” adalah penggunaan simbol matematika dan tanda baca sebagai penghubung antar subjek. Ini bukan sekadar gimmick notasi, tapi mekanisme analitis yang benar-benar berfungsi untuk menangkap relasi antar konsep.
Contohnya cukup mudah dibayangkan. Tanda titik dua ( : ) dipakai untuk menunjukkan hubungan pengaruh atau keterkaitan antara dua subjek — misalnya notasi untuk “pendidikan : psikologi” bisa dipakai untuk dokumen yang membahas pengaruh psikologi terhadap metode pendidikan. Sementara tanda tambah ( + ) dipakai ketika dua subjek punya kedudukan setara dan sama-sama dibahas dalam satu dokumen, tanpa satu memengaruhi yang lain secara hierarkis. Kombinasi simbol semacam ini memungkinkan UDC menangkap nuansa hubungan antar topik yang, kalau dipaksakan lewat sistem enumeratif, mungkin tidak akan pernah punya representasi notasi yang pas.
Tantangan Implementasi bagi Pustakawan
Namun kebebasan ini bukan tanpa konsekuensi. Karena notasi UDC tidak selalu “sudah jadi”, pustakawan yang menggunakannya dituntut memiliki kemampuan analisis subjek yang jauh lebih matang dibanding sekadar mencari kata kunci di indeks. Kesalahan kecil dalam merangkai simbol relasi bisa menghasilkan notasi yang secara teknis valid tapi salah menggambarkan isi dokumen yang sebenarnya — sesuatu yang jauh lebih sulit dideteksi dibanding kesalahan pada sistem enumeratif yang lebih kaku.
Meski proses klasifikasinya jelas memakan waktu lebih lama dibanding sekadar mencocokkan angka di bagan DDC, hasil yang didapat di sisi lain — yaitu pada tahap temu balik informasi — biasanya jauh lebih presisi. Pemustaka di perpustakaan khusus, yang umumnya adalah peneliti atau akademisi dengan kebutuhan informasi yang sangat spesifik, akan merasakan langsung manfaat dari ketepatan ini: hasil pencarian yang benar-benar relevan dengan pertanyaan mereka, bukan sekadar mendekati.