Apakah Sistem Pendukung Keputusan Editorial Berbasis AI Efektif dalam Penerbitan Ilmiah?

Pendahuluan

Kemajuan pesat kecerdasan buatan (AI) telah mengubah hampir setiap aspek komunikasi ilmiah, mulai dari cara peneliti mencari literatur hingga bagaimana naskah ditulis, diajukan, dan dievaluasi. Salah satu perkembangan paling signifikan di dalam kantor editorial adalah munculnya Sistem Pendukung Keputusan Editorial Berbasis AI (EDSS). Alat ini dirancang untuk membantu editor mengatasi volume pengajuan yang terus meningkat, harapan yang tumbuh terkait integritas penelitian, dan tekanan untuk memberikan keputusan yang cepat, adil, dan transparan.

EDSS bertenaga AI kini dapat menyaring naskah untuk plagiarisme dan manipulasi gambar, memeriksa referensi dan statistik dasar, menyarankan reviewer berdasarkan keahlian dan rekam jejak, bahkan menghasilkan rekomendasi awal seperti “tolak,” “revisi,” atau “kirim untuk peer review.” Para pendukung berargumen bahwa sistem ini mempercepat alur kerja, meningkatkan konsistensi, dan mengurangi bias. Namun, para kritikus memperingatkan tentang ketergantungan berlebihan pada algoritma yang tidak transparan, penguatan ketidaksetaraan yang ada, dan bahaya membiarkan mesin menilai orisinalitas, nuansa, atau kedalaman teoretis.

Artikel ini mengkaji efektivitas EDSS berbasis AI dengan mengeksplorasi apa itu, bagaimana cara kerjanya, manfaat yang dibawanya, risiko yang ditimbulkannya, dan praktik terbaik yang dapat membantu jurnal menggunakannya secara bertanggung jawab. Artikel ini menyimpulkan bahwa AI bisa sangat berguna dalam pengambilan keputusan editorial—tetapi hanya ketika tertanam dalam model hibrida yang dirancang dengan cermat di mana penilaian manusia tetap menjadi pusat dan naskah masih disiapkan serta diperiksa dengan proofreading dan editing yang ketat dan dilakukan oleh manusia.

Apa Itu Sistem Pendukung Keputusan Editorial Berbasis AI?

Sistem Pendukung Keputusan Editorial (EDSS) adalah alat perangkat lunak yang membantu editor jurnal dalam mengevaluasi manuskrip dan mengelola proses peer-review. Ketika sistem ini ditingkatkan dengan AI, mereka melampaui pemeriksaan berbasis aturan statis dan menjadi platform adaptif berbasis data yang mampu belajar dari kumpulan besar karya yang diterbitkan dan dikirim.

EDSS berbasis AI biasanya menggabungkan tiga teknologi utama:

• Pembelajaran mesin: algoritma yang dilatih pada data historis—seperti keputusan editorial masa lalu, pola sitasi, dan kinerja peninjau—mengidentifikasi pola yang dapat menginformasikan keputusan saat ini.
• Pengolahan bahasa alami (NLP): alat yang “membaca” manuskrip, mengekstrak konsep kunci, menganalisis gaya dan struktur, serta membandingkan teks dengan korpus referensi untuk deteksi kesamaan atau anomali.
• Analitik data besar: sistem yang mengintegrasikan informasi tentang jurnal, penulis, institusi, dan sitasi untuk memberikan konteks yang lebih luas bagi setiap pengiriman.

Dalam praktiknya, EDSS tidak menggantikan editor, tetapi mereka memprioritaskan, memperkaya, dan menyusun informasi sehingga editor dapat bekerja lebih efisien dan membuat keputusan yang lebih tepat.

Fungsi Inti EDSS Berbasis AI

Sebagian besar sistem editorial bertenaga AI menyediakan beberapa kombinasi fungsi berikut:

• Penyaringan manuskrip: pemeriksaan otomatis untuk plagiarisme, bagian yang hilang, referensi yang tidak lengkap, masalah format, dan terkadang tanda bahaya statistik atau metodologis dasar.
• Pencocokan peninjau: merekomendasikan peninjau potensial dengan menganalisis riwayat publikasi mereka, kata kunci, ulasan sebelumnya, dan hubungan dengan penulis atau topik.
• Pemeriksaan integritas dan etika: analisis kesamaan gambar untuk mendeteksi potensi manipulasi, identifikasi pola sitasi mencurigakan, dan peringatan untuk pengiriman duplikat atau yang dipotong-potong (salami-sliced).
• Pemeriksaan data dan metode: alat yang memverifikasi konsistensi internal dalam tabel dan gambar, memeriksa nilai p terhadap statistik uji yang dilaporkan, atau menandai ukuran sampel dan ukuran efek yang tidak masuk akal.
• Rekomendasi editorial: dasbor yang merangkum kesesuaian manuskrip dengan ruang lingkup jurnal, pola penerimaan historis, dampak yang mungkin, dan faktor risiko potensial, sering disertai dengan keputusan yang disarankan.

Dengan mengotomatisasi tugas-tugas ini, EDSS dapat mengurangi beban kerja rutin bagi editor manusia dan memungkinkan mereka menghabiskan lebih banyak waktu untuk pertanyaan substantif tentang kebaruan, signifikansi, dan etika.

Manfaat Sistem Pendukung Keputusan Editorial Berbasis AI

1. Penyaringan Manuskrip yang Lebih Cepat dan Efisien

Alur kerja editorial tradisional sering melibatkan beberapa hari—atau minggu—pemeriksaan awal sebelum manuskrip bahkan mencapai peninjau sejawat. Editor atau asisten editorial secara manual memverifikasi bahwa pengiriman memenuhi persyaratan formal dasar, memeriksa plagiarisme yang jelas, dan memutuskan apakah sebuah makalah harus dikirim untuk ditinjau atau ditolak di meja redaksi.

EDSS berbasis AI dapat menyelesaikan banyak pemeriksaan ini dalam hitungan menit. Mereka dengan cepat memindai teks untuk kesamaan terhadap basis data besar, menilai apakah bagian penting (seperti abstrak, metode, dan pernyataan etika) ada, dan memverifikasi bahwa tabel, gambar, dan referensi diformat dengan benar. Ini menawarkan beberapa keuntungan:

• Pengurangan signifikan dalam kemacetan editorial, terutama di jurnal dengan volume tinggi.
• Waktu penyelesaian yang lebih dapat diprediksi bagi penulis, yang sering menghadapi tekanan intens untuk menerbitkan dengan cepat.
• Identifikasi awal pengiriman yang jelas berada di luar cakupan jurnal atau ambang kualitas, memungkinkan editor fokus pada manuskrip yang lebih menjanjikan.

2. Peningkatan Akurasi dan Konsistensi

Editor manusia dapat sangat berbeda dalam cara mereka menafsirkan pedoman, menemukan masalah, atau menerapkan kriteria penolakan meja. Kelelahan, tekanan waktu, dan bias tidak sadar semuanya berkontribusi pada ketidakkonsistenan. Sistem berbasis AI, sebaliknya, menerapkan pemeriksaan yang sama dengan cara yang sama setiap saat.

EDSS yang dikonfigurasi dengan benar dapat:

• Terapkan kriteria penyaringan seragam di semua pengiriman, tanpa memandang siapa yang bertugas pada minggu itu.
• Deteksi plagiarisme, daur ulang teks, dan manipulasi sitasi dengan sensitivitas lebih tinggi dibandingkan pemindaian manual.
• Soroti ketidakkonsistenan statistik atau data yang hilang yang mungkin terlewat oleh pembaca manusia, terutama di bawah tekanan waktu.

Meskipun AI tidak menghilangkan semua bentuk bias, penerapan aturan yang konsisten dapat membantu mengurangi beberapa bentuk pengambilan keputusan idiosinkratik dan mendukung perlakuan yang lebih adil terhadap penulis.

3. Peningkatan Pemilihan Peer Reviewer

Mengidentifikasi reviewer yang sesuai adalah salah satu bagian paling memakan waktu dalam proses editorial. Editor harus menemukan ahli dengan pengetahuan yang tepat, ketersediaan yang cukup, dan tanpa konflik kepentingan. Ini sangat menantang di bidang khusus atau interdisipliner.

EDSS berbasis AI dapat mencari di seluruh basis data besar karya yang dipublikasikan dan aktivitas reviewer untuk mengidentifikasi kandidat yang keahliannya sangat sesuai dengan manuskrip. Sistem ini dapat:

• Sarankan reviewer berdasarkan kesamaan topik, metode, dan kata kunci, bukan hanya kategori subjek yang luas.
• Tandai potensi konflik kepentingan dengan memeriksa jaringan ko-penulis, afiliasi institusional, dan kolaborasi terbaru.
• Optimalkan pemilihan reviewer dengan mempertimbangkan indikator kinerja masa lalu seperti responsivitas dan kedalaman ulasan.

Jika digunakan dengan bijak, ini dapat mendiversifikasi kumpulan reviewer dan meringankan beban para sarjana senior yang terlalu banyak tugas sambil tetap menjaga kontrol kualitas.

4. Penguatan Integritas Penelitian dan Kepatuhan Etis

Kekhawatiran tentang integritas penelitian telah meningkat tajam dalam beberapa tahun terakhir, dengan kasus-kasus profil tinggi seperti penipuan, manipulasi gambar, data palsu, dan paper mills. Pemeriksaan integritas berbasis AI menjadi komponen inti dari dukungan keputusan editorial.

Alat tipikal dapat:

• Menggunakan deteksi kemiripan (misalnya, melalui alat seperti iThenticate) untuk mengidentifikasi plagiarisme dan swaplajar.
• Menerapkan algoritma forensik gambar untuk mengungkap gambar yang diduplikasi, disambung, atau diubah, terutama dalam penelitian biomedis.
• Menilai kelayakan statistik dan konsistensi, menandai pola tidak biasa yang mungkin memerlukan pengawasan manusia lebih dekat.

Kemampuan ini tidak membuktikan pelanggaran secara langsung, tetapi memberikan sinyal penting kepada editor bahwa pengiriman tertentu memerlukan investigasi yang cermat dan dipimpin manusia.

5. Strategi Editorial Berbasis Data dan Manajemen Jurnal

Selain naskah individual, EDSS dapat menggabungkan data tentang pengiriman, keputusan, dan sitasi untuk memberikan wawasan strategis kepada pemimpin redaksi dan penerbit. Dasbor dapat menampilkan:

• Tren dalam volume pengiriman berdasarkan topik, wilayah, atau institusi.
• Pola dalam tingkat penerimaan dan penolakan dari waktu ke waktu.
• Hubungan antara keputusan editorial dan dampak sitasi atau unduhan selanjutnya.

Editor dapat menggunakan informasi ini untuk menyempurnakan pernyataan tujuan dan ruang lingkup, menyesuaikan prosedur peer-review, atau memutuskan kapan meluncurkan jenis artikel baru atau edisi khusus. Dengan cara ini, AI menjadi alat tidak hanya untuk keputusan individual, tetapi untuk perencanaan editorial jangka panjang.

Tantangan dan Keterbatasan EDSS yang Didukung AI

Meskipun memiliki keunggulan ini, sistem editorial bertenaga AI memiliki keterbatasan penting yang harus diakui dan dikelola secara aktif.

1. Kurangnya Pemahaman Kontekstual Mendalam

Bahkan model AI yang paling canggih pun tidak benar-benar “memahami” penelitian seperti yang dilakukan ahli manusia. Mereka dapat mendeteksi pola dalam teks dan data, tetapi kesulitan dengan nuansa yang sering kali paling penting dalam evaluasi ilmiah.

Sebagai contoh:

• AI mungkin gagal mengenali orisinilitas teoretis dari sebuah makalah yang menggunakan bahasa yang familiar untuk memperkenalkan perspektif baru yang sejati.
• Naskah yang kompleks dan interdisipliner mungkin diklasifikasikan salah atau dinilai rendah karena tidak cocok dengan kategori yang ada.
• Metode yang tidak konvensional tetapi ketat mungkin ditandai sebagai “anomali” hanya karena menyimpang dari pola masa lalu dalam data pelatihan.

Keterbatasan ini berarti bahwa rekomendasi AI harus selalu dibandingkan dengan penilaian ahli manusia, terutama untuk pekerjaan yang berisiko tinggi atau yang mendorong batas.

2. Kekhawatiran Etis dan Bias yang Tertanam

Sistem AI belajar dari data historis—dan data historis sering mencerminkan ketidaksetaraan sistemik. Jika EDSS dilatih pada keputusan editorial masa lalu yang memfavoritkan wilayah, institusi, atau topik tertentu, ia mungkin mereproduksi dan bahkan memperkuat pola tersebut.

Risiko termasuk:

• Preferensi untuk naskah dari institusi terkenal atau penulis yang sering dikutip, dengan mengorbankan peneliti pemula atau penulis dari wilayah yang kurang terwakili.
• Kurangnya rekomendasi penelitian dalam disiplin yang sedang berkembang atau non-Barat yang memiliki representasi lebih sedikit dalam korpus pelatihan.
• Penyebaran bias gender atau bahasa, misalnya jika tulisan bahasa Inggris non-penutur asli dihukum lebih keras oleh penilaian bahasa otomatis.

Untuk mengurangi masalah ini, penerbit harus secara rutin mengaudit kinerja EDSS, mendiversifikasi data pelatihan jika memungkinkan, dan memastikan bahwa editor manusia secara aktif mengoreksi bias daripada menerima keluaran algoritma secara pasif.

3. Ketergantungan Berlebihan pada Rekomendasi AI

Salah satu bahaya terbesar bukanlah apa yang dilakukan AI, tetapi bagaimana manusia meresponsnya. Ketika sebuah sistem menyajikan skor yang rapi, indikator risiko berwarna, atau keputusan yang disarankan, editor mungkin tergoda untuk menganggapnya sebagai otoritatif—meskipun bertentangan dengan penilaian mereka sendiri.

Ketergantungan berlebihan dapat menyebabkan:

• Editor menyetujui saran AI secara otomatis tanpa melakukan penilaian penuh terhadap kasus-kasus yang borderline.
• Penolakan terhadap karya akademik yang tidak konvensional atau kritis yang tidak “diakui” oleh sistem sebagai berharga.
• Berkurangnya kemauan untuk menyimpang dari norma algoritmik, yang dapat menghambat keberagaman intelektual dan inovasi.

Oleh karena itu, kebijakan yang jelas diperlukan untuk mendefinisikan peran AI: EDSS harus diperlakukan sebagai alat penasihat, bukan sebagai pengambil keputusan.

4. Risiko Keamanan Data dan Privasi

Sistem editorial memproses informasi yang sangat sensitif, termasuk penelitian yang belum dipublikasikan, ulasan rahasia, dan identitas penulis. Integrasi AI ke dalam alur kerja ini menimbulkan pertanyaan tentang di mana data disimpan, siapa yang memiliki akses, dan seberapa aman data tersebut dilindungi.

Jurnal harus memastikan bahwa:

• Data naskah ditangani sesuai dengan peraturan privasi seperti GDPR.
• Vendor AI menerapkan enkripsi dan kontrol akses yang kuat untuk mencegah kebocoran data.
• Naskah yang belum dipublikasikan tidak digunakan secara tidak tepat untuk melatih model bahasa generik atau alat komersial tanpa persetujuan eksplisit.

Setiap pelanggaran data editorial dapat merusak kepercayaan pada peer review dan mengekspos karya penulis pada pengungkapan atau penyalahgunaan prematur.

5. Kesulitan dalam Mengevaluasi Penelitian yang Benar-benar Baru

Karena model AI sangat bergantung pada literatur yang ada, mereka paling baik dalam mengenali pola yang mirip dengan masa lalu. Karya yang benar-benar baru atau mengubah paradigma mungkin tampak tidak biasa, berdampak rendah, atau kurang terhubung dalam grafik publikasi sebelumnya.

Konsekuensinya mungkin termasuk:

• Meremehkan penelitian transformatif yang belum memiliki jejak sitasi.
• Klasifikasi salah manuskrip dari bidang yang bergerak cepat di mana dasar bukti masih berkembang.
• Tekanan yang meningkat pada penulis untuk menyesuaikan dengan template yang sudah ditetapkan agar lolos pemeriksaan otomatis.

Ini adalah alasan lain mengapa editor manusia berpengalaman tetap penting untuk menilai orisinalitas dan potensi jangka panjang.

Praktik Terbaik untuk Menerapkan AI dalam Pengambilan Keputusan Editorial

Untuk memanfaatkan kekuatan EDSS yang didorong AI sekaligus meminimalkan risiko, jurnal dan penerbit dapat mengikuti beberapa prinsip praktik terbaik.

1. Pertahankan Model Hibrida Manusia–AI

AI harus mendukung, bukan menggantikan, keahlian editorial. Jurnal dapat:

• Gunakan EDSS terutama untuk tugas rutin dengan volume tinggi seperti penyaringan dan pencocokan reviewer.
• Wajibkan bahwa semua keputusan akhir dibuat oleh editor manusia yang bernama yang telah membaca manuskrip dan mempertimbangkan output AI secara kritis.
• Dorong editor untuk mengabaikan saran AI ketika dibenarkan, dengan mendokumentasikan alasan mereka.

Ini mempertahankan manfaat otomatisasi sambil menjaga akuntabilitas di tangan manusia.

2. Pastikan Transparansi dan Keterjelasan

Penulis dan reviewer semakin ingin mengetahui bagaimana AI digunakan dalam proses editorial. Jurnal harus:

• Jelaskan dengan jelas, di situs web mereka dan dalam pedoman penulis, alat AI mana yang digunakan dan untuk tujuan apa.
• Pilih sistem yang menyediakan output yang dapat dijelaskan daripada skor yang tidak transparan—misalnya, mencantumkan masalah spesifik yang terdeteksi daripada "indeks kualitas" tunggal.
• Pertahankan catatan tentang bagaimana penilaian yang dihasilkan AI berkontribusi pada keputusan, sehingga pola dapat ditinjau dan diperbaiki dari waktu ke waktu.

3. Audit untuk Bias dan Keadilan

Audit rutin sangat penting. Penerbit dapat:

• Pantau tingkat penerimaan dan penolakan di seluruh wilayah, jenis kelamin, institusi, dan disiplin setelah penerapan EDSS.
• Bandingkan keputusan yang dibantu AI dengan evaluasi independen ahli pada sampel manuskrip.
• Sesuaikan data pelatihan atau parameter model jika ditemukan ketidakadilan sistematis.

Komite pengawasan etika atau dewan penasihat dapat membantu membimbing proses ini dan merekomendasikan tindakan korektif.

4. Lindungi Data Rahasia

Tata kelola data yang kuat tidak dapat ditawar. Jurnal harus:

• Gunakan vendor dan sistem yang mematuhi standar keamanan yang diakui dan menjalani pengujian keamanan secara rutin.
• Batasi akses ke data manuskrip secara ketat hanya kepada staf editorial yang berwenang dan penyedia layanan yang dikontrak.
• Tetapkan kebijakan yang jelas untuk tidak menggunakan pengajuan rahasia untuk melatih model AI tujuan umum tanpa persetujuan eksplisit dan sadar.

5. Perbarui dan Pantau Sistem AI Secara Berkelanjutan

Penerbitan ilmiah adalah target yang terus bergerak. Jenis artikel baru muncul, standar etika berkembang, dan metode penelitian berubah. Alat AI harus dipelihara sesuai dengan itu.

Praktik yang baik meliputi:

• Secara rutin melatih ulang model dengan data yang diperbarui dan lebih beragam.
• Mengumpulkan umpan balik dari editor dan reviewer tentang positif palsu, masalah yang terlewat, dan masalah kegunaan.
• Bekerja sama dengan pengembang AI untuk memastikan bahwa perubahan dalam kebijakan atau pedoman tercermin dalam perilaku sistem.

Implikasi bagi Penulis dan Peran Pemeriksaan Manusia

Bagi penulis, kemunculan EDSS yang didorong oleh AI mengubah lanskap pengajuan dalam beberapa cara. Pertama, manuskrip sekarang dinilai tidak hanya oleh editor dan reviewer manusia tetapi juga oleh sistem otomatis yang sangat sensitif terhadap struktur, kejelasan, dan ketepatan teknis. Teks yang diformat dengan buruk, terminologi yang tidak konsisten, atau pelaporan yang tidak jelas dapat memicu tanda bahaya jauh sebelum seorang ahli manusia membaca karya tersebut.

Ini membuat persiapan manuskrip yang cermat menjadi lebih penting dari sebelumnya. Penulis dapat meningkatkan peluang mereka untuk perjalanan yang lancar melalui penyaringan AI dan tinjauan manusia dengan:

• Mengikuti instruksi jurnal dengan teliti dan memastikan bahwa bagian, referensi, tabel, dan gambar lengkap dan konsisten.
• Menjelaskan metode dan data secara transparan, dengan tautan yang jelas antara pertanyaan penelitian, analisis, dan kesimpulan.
• Menggunakan layanan proofreading dan editing akademik profesional untuk memperbaiki kesalahan bahasa, meningkatkan kejelasan, dan menyesuaikan dengan harapan gaya akademik.

Penting untuk dicatat, meskipun alat penulisan AI mungkin tampak menarik untuk menyusun atau merevisi teks, banyak universitas dan penerbit kini memeriksa konten yang dihasilkan AI dan skor kesamaan. Proofreading manusia tetap menjadi cara paling aman untuk menyempurnakan manuskrip tanpa meningkatkan risiko tumpang tindih bermasalah atau gaya frasa AI yang memicu kekhawatiran dalam pemeriksaan kesamaan atau tinjauan integritas.

Kesimpulan: Seberapa Efektifkah EDSS yang Didukung AI?

Sistem Pendukung Keputusan Editorial yang didorong oleh AI sudah memberikan dampak mendalam pada penerbitan ilmiah. Mereka menyediakan penyaringan yang lebih cepat dan konsisten, meningkatkan pemilihan reviewer, mendukung pemeriksaan integritas penelitian, dan menawarkan data berharga untuk strategi editorial. Dalam bidang-bidang ini, mereka telah membuktikan diri sebagai alat yang sangat efektif ketika dikonfigurasi dan diawasi dengan cermat.

Pada saat yang sama, AI memiliki batasan yang jelas. AI tidak dapat sepenuhnya menggantikan penilaian yang bernuansa dan kaya konteks dari editor dan reviewer berpengalaman. AI dapat menyematkan bias yang ada, salah menafsirkan kebaruan, dan menciptakan kesan objektivitas palsu jika hasilnya diterima tanpa kritik. Penggunaannya juga menimbulkan pertanyaan serius tentang privasi, keadilan, dan akuntabilitas.

Kesimpulan yang paling seimbang adalah bahwa EDSS yang didorong oleh AI paling efektif ketika melengkapi, bukan menggantikan, keahlian manusia. Jurnal yang menerapkannya secara transparan, mengauditnya secara teratur, dan menegaskan tanggung jawab manusia untuk keputusan akhir dapat memperoleh manfaat besar dalam efisiensi dan integritas. Penulis, di pihak mereka, dapat beradaptasi dengan menyiapkan manuskrip yang terstruktur dengan baik, jujur, dan dipoles dengan cermat—idealnya didukung oleh layanan proofreading manusia ahli yang menghormati standar akademik dan etika.

AI tidak diragukan lagi akan terus membentuk masa depan tinjauan sejawat dan pengambilan keputusan editorial. Pertanyaan kuncinya bukan apakah AI harus terlibat sama sekali—karena sudah terlibat—tetapi bagaimana komunitas ilmiah dapat memastikan bahwa penggunaannya memperkuat, bukan merusak, kredibilitas dan keadilan penerbitan akademik.