• Home
  • Berita
  • Cara Kerja Teknologi Blockchain untuk Keamanan Peer Review

Cara Kerja Teknologi Blockchain untuk Keamanan Peer Review

admin 9 Des 2023

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.

 

 


 

Anda Mungkin Suka

Call for Proposal: SUMITOMO – Grant for Japan-related Research Project

The Sumitomo Foundation memberikan kesempatan bagi Prof/Bapak/Ibu untuk mengajukan proposal proyek penelitian yang terkait dengan Jepang untuk tahun pendanaan 2024. Adapun informasi lebih lanjut adalah sebagai berikut:

Tujuan Program: meningkatkan pemahaman yang menguntungkan antara negara di Asia dan Jepang melalui pengenalan proyek penelitian pada bidang social sciences atau humaniora yang berkaitan dengan Jepang.

Persyaratan Pengusul: 

  1. Proyek riset yang dilaksanakan oleh individu atau grup yang bergerak pada bidang social sciences atau humaniora.
  2. Peneliti berasal dari negara yang berada di benua Asia dan tinggal di luar Jepang.
  3. penelitian yang didanai wajib dijalankan oleh tim pengusul.

Timeline:

  • Periode Pengajuan: 1 September 2023 – 31 Oktober 2023
  • Periode Pendanaan: 1 tahun (April 2024-Maret 2025)
  • Budget Pendanaan: 50 juta yen (total) dengan 70 proyek yang akan didanai (maksimum 2 juta yen/proposal)

 

More info: https://research.binus.ac.id/2023/09/call-for-proposal-sumitomo-grant-for-japan-related-research-project/

Tahapan Awal Melakukan Uji Hipotesis Sebagai Metodologi Dalam Penelitian Kuantitatif

Metodologi uji hipotesis adalah langkah penting dalam penelitian kuantitatif untuk menguji apakah terdapat hubungan atau perbedaan signifikan antara variabel-variabel tertentu. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam metodologi uji hipotesis:

1. Merumuskan Hipotesis:
  - Langkah pertama adalah merumuskan hipotesis penelitian, yaitu hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (H1). Hipotesis nol menyatakan bahwa tidak ada perbedaan atau hubungan yang signifikan, sementara hipotesis alternatif menyatakan bahwa terdapat perbedaan atau hubungan yang signifikan.

2. Menentukan Tingkat Signifikansi (α):
  - Pilih tingkat signifikansi yang sesuai untuk penelitian Anda. Tingkat signifikansi umumnya diatur pada α = 0.05, tetapi Anda dapat memilih tingkat signifikansi yang sesuai dengan konteks penelitian.

3. Memilih Metode Statistik:
  - Pilih metode statistik yang sesuai untuk menguji hipotesis Anda. Pilihan metode statistik akan tergantung pada desain penelitian, jumlah variabel, dan asumsi-asumsi tertentu.

4. Mengumpulkan Data:
  - Kumpulkan data yang diperlukan sesuai dengan desain penelitian Anda. Pastikan data yang dikumpulkan sesuai dengan tujuan penelitian dan sesuai untuk analisis statistik yang akan digunakan.

5. Melakukan Uji Statistik:
  - Terapkan metode statistik yang Anda pilih pada data yang dikumpulkan. Contoh metode statistik yang umum digunakan adalah uji t (untuk membandingkan rata-rata dua kelompok), Analisis Anova (untuk membandingkan rata-rata tiga atau lebih kelompok), regresi linier (untuk menilai hubungan antara dua atau lebih variabel), dan banyak lainnya.

6. Menghitung Statistik Uji:
  - Hitung nilai statistik uji berdasarkan data yang Anda miliki. Ini akan menghasilkan nilai uji statistik (misalnya, nilai t, F, chi-square) yang akan digunakan untuk mengambil keputusan.

7. Menafsirkan Hasil:
  - Evaluasi hasil uji statistik Anda dan lihat apakah nilai p (nilai probabilitas) yang dihasilkan lebih kecil dari tingkat signifikansi (α). Jika p < α, maka Anda dapat menolak hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif.

8. Kesimpulan:
  - Tarik kesimpulan berdasarkan hasil uji hipotesis. Jelaskan apakah Anda menemukan bukti yang mendukung hipotesis alternatif atau tidak. Berikan interpretasi praktis dari hasil penelitian Anda.

9. Pelaporan Hasil:
  - Laporkan hasil uji hipotesis dalam laporan penelitian Anda. Sertakan statistik uji, nilai p, dan interpretasi hasil.

Langkah-langkah ini membantu peneliti menguji hipotesis mereka secara sistematis dan mengambil keputusan berdasarkan bukti statistik. Selain itu, penting untuk memahami asumsi-asumsi yang mendasari metode statistik yang digunakan dan mengikuti prosedur analisis dengan cermat.

Tahapan metodologi Analisis Statistik Deskriptif pada penelitian kuantitatif

Analisis Statistik Deskriptif adalah langkah awal yang penting dalam penelitian kuantitatif. Ini membantu peneliti untuk merangkum, menggambarkan, dan memahami data yang dikumpulkan. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam melakukan Analisis Statistik Deskriptif:

1. Pengumpulan Data:
  - Mulailah dengan mengumpulkan data kuantitatif yang relevan sesuai dengan tujuan penelitian Anda. Data ini dapat berupa angka, ukuran, atau hasil dari survei, eksperimen, atau observasi.

2. Organisasi Data:
  - Susun data Anda dengan rapi. Data dapat disusun dalam bentuk tabel, grafik, atau diagram. Pastikan data tersusun dengan jelas untuk memudahkan analisis.

3. Pengukuran Pusat:
  - Hitung ukuran pusat yang mencerminkan pusat distribusi data, seperti mean (rata-rata), median (nilai tengah), dan modus (nilai yang paling sering muncul). Ini memberikan informasi tentang "nilai tengah" data Anda.

4. Pengukuran Variabilitas:
  - Hitung ukuran variabilitas data, seperti rentang (range), deviasi standar, dan varians. Ini memberikan gambaran tentang sebaran data Anda.

5. Visualisasi Data:
  - Buat grafik atau diagram yang sesuai dengan jenis data yang Anda miliki. Misalnya, histogram untuk data yang kontinu atau diagram batang (bar chart) untuk data kategorikal. Visualisasi membantu Anda memahami pola-pola dalam data.

6. Interpretasi Hasil:
  - Analisis data deskriptif membantu Anda memahami karakteristik data Anda, termasuk apakah data tersebut condong ke kiri atau kanan, memiliki outlier (data yang jauh dari yang lain), atau memiliki pola tertentu.

7. Menyusun Ringkasan:
  - Sajikan hasil analisis deskriptif dalam bentuk narasi atau laporan yang mudah dimengerti. Jelaskan apa yang ditemukan dari analisis Anda.

8. Kesimpulan:
  - Tarik kesimpulan awal berdasarkan analisis deskriptif yang telah Anda lakukan. Kesimpulan ini bisa mengarahkan penelitian Anda ke tahap selanjutnya, seperti pengujian hipotesis atau analisis lebih mendalam.

Analisis Statistik Deskriptif adalah tahap penting dalam penelitian kuantitatif karena memberikan gambaran awal tentang data yang Anda miliki. Ini membantu peneliti untuk merinci karakteristik data sebelum melakukan analisis statistik lebih lanjut.

Biblioshiny R vs VOSviewer: Memahami Literatur Akademis dengan Lebih Interaktif

Dalam dunia penelitian, pemahaman dan analisis terhadap literatur akademis menjadi kunci untuk menghasilkan temuan yang berharga dan terkini. Dua alat yang sering digunakan dalam mengelola dan menganalisis literatur adalah Biblioshiny R dan VOSviewer. Kedua alat ini memiliki keunggulan masing-masing dalam membantu peneliti memahami dan menyajikan informasi literatur dengan cara yang lebih interaktif. Mari kita bandingkan keduanya untuk melihat bagaimana mereka dapat meningkatkan produktivitas penelitian Anda.

Biblioshiny R: Manajemen Literatur yang Efisien dan Visualisasi Data Interaktif
Biblioshiny R adalah aplikasi berbasis web yang memungkinkan pengguna untuk mengelola, menelusuri, dan berbagi koleksi literatur mereka dengan mudah. Salah satu keunggulan utamanya adalah kemampuannya untuk menyajikan data literatur dengan visualisasi yang interaktif. Pengguna dapat melihat statistik tentang koleksi literatur mereka, seperti distribusi tahun publikasi, jenis publikasi, atau frekuensi penulis tertentu, dalam bentuk grafik yang menarik dan mudah dipahami.

VOSviewer: Visualisasi Jaringan Literatur yang Kuat dan Analisis Citasi yang Mendalam
VOSviewer adalah alat yang khusus digunakan untuk visualisasi jaringan literatur dan analisis citasi. Salah satu keunggulan utamanya adalah kemampuannya untuk menganalisis dan mengekstrak pola-pola penting dari jaringan literatur, seperti kluster topik dan hubungan antara kata kunci. Dengan menggunakan VOSviewer, pengguna dapat dengan mudah menjelajahi struktur dan tren dalam literatur akademis mereka secara mendalam.

Perbandingan:
Kedua alat ini memiliki keunggulan yang unik dalam membantu peneliti memahami literatur akademis. Biblioshiny R menonjol dalam hal manajemen literatur yang efisien dan visualisasi data interaktif, sementara VOSviewer dikenal karena kemampuannya dalam visualisasi jaringan literatur dan analisis citasi yang mendalam. Pilihan tergantung pada kebutuhan spesifik penelitian dan preferensi pengguna. Jika Anda lebih tertarik pada visualisasi data yang interaktif dan statistik koleksi literatur, Biblioshiny R mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Namun, jika Anda lebih fokus pada analisis jaringan literatur dan hubungan citasi antar artikel, maka VOSviewer adalah pilihan yang lebih cocok.

Kesimpulan:
Dalam dunia penelitian yang semakin kompleks dan dinamis, alat-alat seperti Biblioshiny R dan VOSviewer memberikan bantuan berharga bagi peneliti dalam memahami dan menganalisis literatur akademis. Dengan memanfaatkan keunggulan masing-masing alat, peneliti dapat meningkatkan produktivitas dan keseluruhan kualitas penelitian mereka, membawa kita satu langkah lebih dekat menuju terobosan ilmiah yang lebih besar.