Teknologi blockchain digunakan dalam keamanan peer review untuk memberikan transparansi, keandalan, dan ketidakbisaan terhadap manipulasi data atau proses penilaian. Berikut adalah cara kerja teknologi blockchain dalam konteks keamanan peer review:

1. Distributed Ledger:

• Blockchain menggunakan ledger terdistribusi yang dipegang oleh sejumlah besar peserta (node) dalam jaringan.
• Informasi mengenai setiap tahapan proses peer review dan metrik transparansi disimpan secara terdesentralisasi di seluruh jaringan.

2. Integritas Data:

• Setiap blok dalam rantai terkait dengan blok sebelumnya melalui fungsi kriptografis, menciptakan hubungan yang tidak dapat diubah antara setiap blok.
• Ini memastikan integritas data, sehingga tidak mungkin memanipulasi atau mengganti blok-blok sebelumnya tanpa mengubah seluruh rantai.

3. Proses Identifikasi Terdesentralisasi:

• Sistem menggunakan kunci kriptografis untuk memberikan identitas unik kepada setiap peserta di jaringan.
• Identitas terdesentralisasi ini memastikan bahwa setiap peserta dapat diverifikasi tanpa kebutuhan otoritas pusat atau lembaga kepercayaan.

4. Smart Contracts:

• Kontrak pintar (smart contracts) dapat diterapkan dalam blockchain untuk mengotomatisasi aspek-aspek tertentu dari proses peer review, seperti pengiriman artikel, penugasan penelaian, atau pemberian umpan balik.
• Smart contracts memastikan eksekusi yang tepat dan transparan tanpa kebutuhan untuk perantara.

5. Keamanan dan Enkripsi:

• Data yang disimpan dalam blok blockchain dienkripsi menggunakan kriptografi yang kuat.
• Kunci pribadi dan publik digunakan untuk memberikan tingkat keamanan tambahan, memastikan bahwa hanya pihak yang berhak dapat mengakses informasi tertentu.

6. Token Ekonomi:

• Penerapan token ekonomi atau kripto dapat memberikan insentif kepada penilai dan penulis untuk berpartisipasi dalam proses peer review.
• Token dapat diberikan sebagai pengakuan atau kompensasi untuk kontribusi yang berharga dalam meningkatkan kualitas penelitian.

7. Transparansi dan Trackability:

• Setiap entitas dalam jaringan memiliki visibilitas penuh terhadap setiap tindakan yang terjadi dalam proses peer review.
• Ini menciptakan tingkat transparansi dan pelacakan yang tinggi, memungkinkan peninjauan dan audit yang lebih efektif.

8. Desentralisasi Keputusan:

• Keputusan terkait penerimaan atau penolakan artikel dapat melibatkan seluruh jaringan, dengan mekanisme voting atau konsensus yang terdesentralisasi.
• Ini memastikan keputusan diambil dengan melibatkan banyak pihak, mengurangi risiko bias atau manipulasi.

9. Timestamp:

• Setiap blok dalam rantai memiliki timestamp yang terkait dengan waktu penciptaan. Ini memungkinkan untuk mengonfirmasi urutan kejadian dan mengatasi masalah sehubungan dengan waktu dan prioritas.

10. Ketidakbisaan dan Keamanan:

• Dengan sifat terdesentralisasi dan enkripsi yang kuat, teknologi blockchain memberikan ketidakbisaan terhadap manipulasi dan serangan, menghadirkan lapisan keamanan tambahan dalam proses peer review.
•  

Dengan memanfaatkan teknologi blockchain, keamanan dan transparansi dalam proses peer review dapat ditingkatkan, mengatasi beberapa tantangan yang mungkin terjadi dalam proses konvensional.

1. Survei: Metodologi survei melibatkan pengumpulan data melalui kuesioner atau wawancara terstruktur kepada responden. Survei dapat dilakukan dalam bentuk survei daring (online) atau wawancara tatap muka.

2. Eksperimen: Eksperimen adalah pendekatan di mana peneliti memanipulasi satu atau lebih variabel independen untuk melihat pengaruhnya terhadap variabel dependen. Ini digunakan untuk menentukan sebab dan akibat.

3. Analisis Data Sekunder: Penelitian ini menggunakan data yang sudah ada, seperti data dari lembaga pemerintah, organisasi, atau penelitian sebelumnya, untuk menguji hipotesis atau mencari hubungan yang relevan.

4. Regresi: Metodologi ini digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara satu atau lebih variabel independen dengan variabel dependen. Regresi linear dan regresi logistik adalah contoh teknik regresi yang umum digunakan.

5. Analisis Survei Longitudinal: Penelitian ini melibatkan pengumpulan data dari responden yang sama pada beberapa waktu yang berbeda untuk mengamati perubahan dalam variabel-variabel tertentu.

6. Analisis Anova (Analysis of Variance): Metode ini digunakan untuk membandingkan rata-rata dari tiga atau lebih kelompok data untuk melihat apakah ada perbedaan yang signifikan di antara mereka.

7. Analisis Statistik Deskriptif: Ini mencakup penggunaan statistik seperti mean, median, modus, dan deviasi standar untuk menggambarkan data dalam bentuk yang lebih sederhana dan mudah dipahami.

8. Uji Hipotesis: Metodologi ini digunakan untuk menguji hipotesis penelitian. Contoh uji hipotesis termasuk uji t, uji chi-kuadrat, dan uji F.

9. Regresi Logistik: Ini adalah jenis analisis regresi yang digunakan ketika variabel dependen adalah biner (dua kategori), seperti ya/tidak atau sukses/gagal.

10. Analisis Multivariat: Metode ini melibatkan analisis data dengan lebih dari dua variabel independen atau lebih dari satu variabel dependen. Contoh analisis multivariat termasuk analisis regresi ganda dan analisis faktor.

11. Metode Statistik Lanjutan: Ini melibatkan penggunaan metode statistik yang lebih kompleks seperti analisis jalur, analisis regresi hierarkis, analisis cluster, dan analisis komponen utama.

Pemilihan metodologi kuantitatif yang tepat tergantung pada pertanyaan penelitian, jenis data yang dikumpulkan, dan tujuan penelitian. Peneliti harus memilih metodologi yang sesuai untuk menjawab pertanyaan penelitian dan menghasilkan hasil yang valid dan dapat diandalkan.

Selamat datang di era baru dalam dunia pendidikan dan penelitian! Tahun 2024 menjadi titik balik yang menandai revolusi dalam cara kita melakukan penelitian dan pengajaran, dengan kehadiran tools Artificial Intelligence (AI) yang memudahkan dan mengubah paradigma. Teknologi Artificial Intelligence (AI) telah merevolusi berbagai aspek kehidupan kita, dan tak terkecuali dalam dunia penelitian dan kepenulisan. Dengan kemampuannya untuk menganalisis data besar-besaran, memprediksi tren, dan bahkan menyusun teks, AI telah membawa perubahan signifikan dalam cara kita melakukan penelitian dan menulis.

Penelitian yang Lebih Cepat dan Efisien:

Dengan kehadiran AI, para peneliti kini memiliki akses ke algoritma pembelajaran mesin yang canggih untuk menganalisis data dengan cepat dan mendalam. Data besar-besaran dapat diurai dalam hitungan jam, membuka pintu bagi penemuan baru dan terobosan ilmiah yang mengesankan.

Prediksi dan Pemodelan yang Akurat:

Tools AI di 2024 telah membuat prediksi dan pemodelan menjadi lebih akurat dan handal. Algoritma yang ditingkatkan dapat mengidentifikasi pola-pola kompleks dalam data, memungkinkan para peneliti untuk meramalkan tren masa depan dengan tingkat keakuratan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Kreativitas dalam Pengajaran:

Dalam dunia pendidikan, AI membuka peluang baru dalam pengajaran yang inovatif dan menarik. Guru dapat menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menyesuaikan kurikulum dan materi pembelajaran dengan kebutuhan dan minat individu siswa, menciptakan pengalaman belajar yang personal dan bermakna.

Pengoptimalan Proses Pembelajaran:

Tools AI juga memungkinkan para pendidik untuk mengoptimalkan proses pembelajaran. Dengan analisis data yang mendalam, mereka dapat mengidentifikasi kebutuhan belajar siswa dan merancang strategi pembelajaran yang efektif untuk meningkatkan pencapaian akademis mereka.

Namun, meskipun AI telah membawa berbagai kemajuan, ada juga beberapa tantangan yang perlu diperhatikan. Tentu saja, tidak ada perubahan tanpa tantangan. Tantangan etika dan batasan dalam penggunaan AI dalam dunia penelitian, kepenulisan, dan pengajaran memerlukan pemahaman yang mendalam tentang implikasi teknologi ini terhadap individu, masyarakat, dan proses kreatif secara keseluruhan.

Etika dalam Penggunaan AI:

1. Privasi dan Keamanan Data: Dalam penelitian dan kepenulisan, penggunaan AI sering melibatkan pengumpulan dan analisis data yang sensitif. Penting untuk memastikan bahwa data pribadi dilindungi dengan ketat, dan keamanan sistem diperhatikan dengan serius untuk mencegah pelanggaran privasi dan penyalahgunaan data.

2. Bias dalam Data dan Model: Data yang digunakan oleh AI dapat mencerminkan bias yang ada dalam masyarakat. Jika data tersebut tidak diolah dengan hati-hati, algoritma pembelajaran mesin dapat memperkuat atau bahkan memperluas bias ini. Oleh karena itu, diperlukan langkah-langkah untuk mengidentifikasi, mengurangi, dan memitigasi bias dalam data dan model AI.

3. Tanggung Jawab dalam Pengambilan Keputusan: Penggunaan AI dalam pengambilan keputusan, baik dalam penelitian maupun kepenulisan, memunculkan pertanyaan tentang siapa yang bertanggung jawab atas hasilnya. Penting bagi pengguna AI untuk mempertimbangkan implikasi etis dari keputusan yang diambil oleh sistem, serta untuk memiliki mekanisme yang jelas untuk menanggapi konsekuensi yang mungkin timbul.

Batasan dalam Penggunaan AI:

1. Ketergantungan yang Berlebihan: Terlalu mengandalkan AI dalam penelitian dan kepenulisan dapat mengurangi peran kreativitas, analisis kritis, dan pengambilan keputusan manusia. Penting untuk mengakui bahwa teknologi ini seharusnya menjadi alat, bukan pengganti, dari peran manusia dalam proses kreatif.

3. Kesadaran akan Batasan: Para pengguna AI perlu memiliki kesadaran yang kuat akan batasan teknologi ini. Ini melibatkan pengakuan bahwa AI tidak selalu dapat menggantikan peran manusia sepenuhnya, dan bahwa ada situasi di mana intervensi manusia atau pengambilan keputusan manual masih diperlukan.

Dengan memahami tantangan etika dan batasan dalam penggunaan AI, kita dapat mengembangkan kerangka kerja yang lebih komprehensif dan berkelanjutan untuk memanfaatkan potensi teknologi ini dengan bijaksana. Ini mencakup pembentukan kebijakan yang berbasis pada prinsip-prinsip etika, pengembangan algoritma yang transparan dan terbuka, serta pendidikan dan kesadaran masyarakat tentang implikasi teknologi AI dalam kehidupan sehari-hari. Dengan demikian, kita dapat memastikan bahwa penggunaan AI dalam penelitian dan kepenulisan memberikan manfaat yang maksimal bagi masyarakat, sambil tetap mempertimbangkan nilai-nilai etika dan integritas.

Rabu-Kamis, 02-03 Agustus 2023 telah dilaksanakan kegiatan sharing session oleh direktur LPPM Dr. Hendrasto M.Si., CPC dengan tema  "Young Muslimpreneur: Membangun Negeri dengan Islamic Startup" di Pondok pesantren Nurul Huda Sukawinatan dan Pondok pesantren Al Khoir Palembani.

Kegiatan Sharing Session ini bertujuan untuk menciptakan pengusaha Muslim muda yang tangguh dan sesuai Syariah, Menciptakan pekerjaan baru dan mengurangi pengangguran, Mengambil peran untuk kebangkitan ekonomi umat. Muslimpreneur merupakan konsep berwirausaha halalan thayyiban, karena nilai yang dianutnya adalah perilaku jujur dan amanah sehingga dinilai cocok bagi generasi muda khususnya kalangan santri ataupun mahasiswa.