Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Data penelitian merupakan output dari kegiatan penelitian dan aset penting bagi institusi penelitian. Research data management (RDM) merupakan aktivitas penyimpanan, akses, dan pelestarian dari data yang dihasilkan dari proyek penelitian. Implementasi RDM di institusi penting dalam mendukung berbagi data dan kolaborasi. Tujuan dari penelitian ini yaitu membangun model penilaian kesiapan RDM. Model yang dapat digunakan untuk membantu institusi penelitian dalam menilai tingkat kesiapan dan mengidentifikasi kesenjangan untuk mengembangkan strategi dalam menerapkan RDM. Model penilaian kesiapan RDM terdiri dari dua komponen, yaitu model kesiapan dan metode penilaian kesiapan. Model kesiapan dibentuk dari sejumlah faktor yang merupakan standar kriteria untuk menyiapkan institusi dalam menerapkan RDM. Kerangka kerja technology, organization, people, dan environment (TOPE) digunakan sebagai panduan dalam memilih faktor dan indikator. Fuzzy Delphi Method digunakan untuk memvalidasi faktor dan indikator yang diturunkan dari literatur. Faktor yang dihasilkan kemudian diintegrasikan dengan faktor yang diperoleh dari hasil wawancara dengan pengelola data penelitian di beberapa institusi penelitian di Indonesia. Setelah dilakukan validasi pakar, hasil akhir dari model kesiapan RDM terdiri dari empat dimensi, 13 faktor dan 42 indikator. Penelitian ini mengungkapkan bahwa lingkungan merupakan faktor kunci dari kesiapan RDM, faktor ini belum dibahas pada penelitian sebelumnya. Komponen kedua dari model penilaian kesiapan RDM yaitu metode penilaian yang terdiri dari pembobotan kriteria, instrumen penilaian, dan klasifikasi level kesiapan. Bobot dari dimensi dan faktor kesiapan ditentukan dengan menggunakan best worst method. Urutan dimensi berdasarkan besaran bobot yaitu technology, people, organization, dan environment. Besaran dari rentang nilai pada level kesiapan diperoleh berdasarkan pendapat dari para pakar. Kategorisasi dari level kesiapan RDM yaitu rendah (0 - 1,55), sedang (1,56 - 3,45), dan tinggi (3,46 - 5.00). Dalam penelitian ini, purwarupa dikembangkan sebagai sarana uji validasi dari model penilaian kesiapan yang dikembangkan. Pengujian black box menunjukkan bahwa fungsionalitas antar muka dari purwarupa berjalan dengan baik. Nilai system usability scale (SUS) sebesar 73,57 mengindikasikan bahwa antar muka dapat diterima. Sepanjang pengetahuan dari peneliti, model penilaian kesiapan yang siap pakai, dilengkapi dengan bobot dari dimensi dan faktor, dan level kesiapan belum ditemukan untuk konteks RDM khususnya untuk konteks Indonesia. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan oleh institusi penelitian untuk menilai kesiapan mereka dan mengidentifikasi area perbaikan dan mengurangi potensi kegagalan dalam implementasi RDM.

---

Research data is the output of research activities and an important asset for research institutions. Research data management (RDM) is the activity of storing, accessing, and preserving data generated from research projects. RDM adoption in institutions is crucial for fostering data sharing and collaboration. The aim of this study is to provide a model for evaluating RDM preparedness. A model that can be used to help research institutes evaluate their level of preparedness and identify any gaps before developing strategies for implementing RDM. The RDM readiness assessment model consists of two components, namely the readiness model and the readiness assessment method. The readiness model is composed of a number of factors that are prerequisites for preparing institutions to implement RDM. The technology, organization, people, and environment (TOPE) framework is used as a guide in selecting factors and indicators. The Fuzzy Delphi Method is employed to validate the factors and indicators derived from the literature. The derived factors are then integrated with those learned from interviews with research data managers at various research institutions in Indonesia. The RDM readiness model ultimately consists of four dimensions, 13 factors, and 42 indicators after expert validation. The environment, which was not previously covered in studies, is revealed in this study to be a critical aspect in RDM readiness. The assessment technique, which is made up of weighting criteria, assessment instruments, and a readiness level categorization, is the second part of the RDM readiness assessment model. The best-worst method is used to calculate the weights of the readiness dimensions and factors. The order of dimensions based on the amount of weight is technology, people, organization, and environment. Expert reviews are used to determine the size of the range of values at the level of readiness. RDM readiness levels are divided into three categories: low (0 - 1.55), medium (1.556 - 3.45), and high (3.46 - 5.00). In this study, a prototype was developed as a means of validity testing of the readiness assessment model. Black box testing shows that the interface functionality of the prototype is running well. The interface has a satisfactory system usability scale (SUS) score of 73.57. To the best of the researchers' knowledge, there are no ready-to-use readiness assessment models for the RDM context, particularly for the Indonesian environment, that include weights from dimensions and components and levels of readiness. The results of this study can be used by research institutions to assess their readiness and identify areas for improvement and reduce potential failures in RDM implementation."

"Meningkatnya pertumbuhan jurnal ilmiah bidang ilmu perpustakaan dan informasi tidak sebanding dengan adanya kesadaran pengelolaan data penelitian yang menyertainya, padahal data penelitian diperlukan sebagai bukti otentik keabsahan dan kualitas dari artikel yang dipublikasikan. Salah satu cara dalam menjamin ketersediaan akses terhadap data penelitian adalah melalui proses publikasi di penerbit, termasuk artikel di jurnal ilmiah. Penelitian ini bertujuan untuk: a) Mengidentifikasi kebijakan jurnal ilmiah bidang ilmu perpustakaan dan informasi dalam mendukung praktik pengelolaan data penelitian; b) Mengidentifikasi dan mendeskripsikan proses pengelolaan data penelitian pada jurnal ilmiah bidang ilmu perpustakaan dan informasi; c) Mengidentifikasi tantangan yang dihadapi dalam implementasi proses tersebut; dan d) Memberikan rekomendasi pengembangan kebijakan pengelolaan data penelitian pada jurnal ilmiah bidang ilmu perpustakaan dan informasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi kasus. Penentuan informan melalui teknik purposive sampling yaitu para editor dan penulis pada jurnal ilmiah nasional bidang ilmu perpustakaan dan informasi yang terakreditasi peringkat SINTA dua. Teknik pengumpulan data menggunakan wawancara semi-terstruktur, observasi, dan studi dokumen yang dilakukan pada bulan Agustus 2021 – Maret 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerbit jurnal ilmiah belum sepenuhnya memfokuskan perhatiannya pada data penelitian di dalam proses penerbitannya dengan belum tercantumnya pernyataan kebijakan penyerahan data penelitian. Namun demikian penelitian ini menemukan beberapa tantangan dan pengembangan kebijakan yang dapat diadopsi oleh penerbit jurnal ilmiah. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerbit jurnal ilmiah perlu untuk mempersiapkan kebijakan data yang jelas, SDM yang berkompeten, dan infrastruktur yang memadai. Penelitian ini menyarankan perlunya penelitian lanjutan mengenai kesiapan sumber daya manusia, infrastruktur, dan implementasi dalam rangka penerapan kebijakan penyerahan data penelitian di penerbit jurnal ilmiah. Selain itu, agar kebijakan dipatuhi, kolaborasi pemangku kepentingan perlu dilakukan.

---

The increasing growth of scientific journals in the field of library and information science is not followed by awareness of the management of research data accompanying it, while research data is needed as authentic evidence of the validity and quality of published articles. One way to ensure the availability of access to research data is through the publication process at publishers, including publishing articles in scientific journals. This study aims to: a) Identify the policies of scientific journals in the field of library and information science in supporting the practice of managing research data; b) Identify and describe the process of managing research data in scientific journals in the field of library and information science; c) Identify the challenges faced in the implementation of the process; and d) Provide recommendations for the development of research data management policies in scientific journals in the field of library and information science. This research uses a qualitative approach with a case study method. Determination of informants through purposive sampling technique, namely the editors and authors of national scientific journals in the field of library and information science that are accredited SINTA 2. The data collection technique used semi-structured interviews, observations, and document studies conducted from August 2021 – March 2022. The results of the study indicate that scientific journal publishers have not fully focused their attention on research data in the publishing process, as there is no policy statement for submitting research data. However, this study found several challenges and policy developments that can be adopted by scientific journal publishers. This research concludes that scientific journal publishers need to prepare research data policies, competent human resources, and adequate infrastructure. This research suggests that further research should be conducted on the readiness of human resources, infrastructure, and implementation of the policy for submitting research data to scientific journal publishers. In addition, in order that the policy to be complied with, stakeholder collaboration needs to be carried out. "

"Masalah produktivitas penelitian, khususnya di Indonesia dapat dikatakan masih belum ideal dan diperlukan motivasi yang tinggi untuk mengoptimalkan jumlah publikasi ilmiah. Lemahnya produktivitas penelitian dosen bisa disebabkan oleh beberapa permasalahan yang dihadapi dosen dalam setiap tahapan kegiatan penelitian. Permasalahan mengenai produktivitas penelitian dapat diatasi melalui proses Knowledge Management (KM) yang baik. Proses penciptaan pengetahuan dimana dalam konteks institusi pendidikan tinggi adalah proses penciptaan karya ilmiah dapat ditangani melalui pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi terbaru, pengembangan strategi, model, teknik, metode dan sistem manajemen pengetahuan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang prototipe Knowledge Management System (KMS) untuk mendukung kegiatan penelitian ilmiah di institusi pendidikan tinggi. Objek dari penelitian ini adalah Universitas PGRI Madiun, Universitas PGRI Kanjuruhan Malang, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur dan Universitas Negeri Semarang. Untuk merancang prototipe KMS, dalam penelitian ini menggunakan metode SECI dan juga user centered design (UCD). Metode SECI digunakan untuk mengidentifikasi proses pengetahuan yang terdapat pada setiap kegiatan penelitian ilmiah. Perancangan prototipe KMS dilakukan dengan menggunakan aplikasi Figma. Terjadi proses iterasi sebanyak dua kali karena terdapat beberapa masukan dari stakeholder untuk perancangan prototipe tahap pertama. Tahap terakhir adalah melakukan evaluasi prototipe KMS yang telah dirancang. Evaluasi prototipe dilakukan dengan menggunakan pengukuran KMS Success Model. Hasil dari evaluasi prototipe menunjukkan bahwa setiap dimensi pada KMS Success Model memiliki nilai rata-rata yang tinggi. Hasil penelitian ini dapat menawarkan rekomendasi yang memungkinkan bagi regulator di institusi pendidikan tinggi untuk menggunakan prototipe KMS sebagai blueprint untuk mengembangkan KMS konkret berbasis website.

---

The problem of research productivity, especially in Indonesia, can be said to be still not ideal and high motivation is needed to optimize the number of scientific publications. The weak research productivity of lecturers can be caused by several problems faced by lecturers in each stage of research activities. Problems regarding research productivity can be overcome through a good Knowledge Management (KM) process. The process of creating knowledge which in the context of higher education institutions is the process of creating scientific work can be handled through the use of the latest information and communication technology, the development of strategies, models, techniques, methods and systems of knowledge management. This study aims to design a Knowledge Management System (KMS) prototype to support scientific research activities in higher education institutions. The objects of this research are PGRI Madiun University, PGRI Kanjuruhan University Malang, East Java "Veteran" National Development University and Semarang State University. To design a KMS prototype, this research uses the SECI method and also user centered design (UCD). The SECI method is used to identify the knowledge processes contained in every scientific research activity. The design of the KMS prototype was carried out using the Figma application. The iteration process occurred twice because there were several inputs from stakeholders for the design of the first stage prototype. The final stage is to evaluate the KMS prototype that has been designed. Prototype evaluation was carried out using the KMS Success Model measurement. The results of the prototype evaluation show that each dimension in the KMS Success Model has a high average value. The results of this study can offer recommendations that make it possible for regulators in higher education institutions to use the KMS prototype as a blueprint for developing concrete web based KMS."