Manajemen Publikasi Ilmiah di Era AI

Pendahuluan

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) dalam beberapa tahun terakhir telah membawa transformasi signifikan di berbagai bidang, termasuk penelitian dan publikasi ilmiah. Volume riset dan kemudahan akses data membuat produktivitas akademik meningkat drastis, sekaligus memunculkan tantangan baru dalam menjaga kualitas, integritas, dan etika publikasi. Oleh karena itu, diperlukan manajemen publikasi ilmiah yang adaptif terhadap dinamika era AI, baik dari sisi penulis, editor, reviewer, maupun institusi penerbit. Artikel ini menyajikan tinjauan definisi, peluang dan tantangan, serta praktik manajemen publikasi ilmiah di era AI, dan menawarkan refleksi terhadap masa depan penerbitan akademik.

Definisi Manajemen Publikasi Ilmiah

Definisi Secara Umum

Manajemen publikasi ilmiah merujuk pada rangkaian proses dan kebijakan yang mengatur bagaimana hasil penelitian dikomunikasikan kepada publik melalui jurnal, prosiding, atau media ilmiah lainnya. Proses ini meliputi penulisan manuskrip, peer-review, editing, penerbitan, distribusi, hingga pengarsipan dan indeksasi. Manajemen publikasi memainkan peran kunci dalam menjaga kualitas, kredibilitas, dan akurasi ilmiah, serta memastikan ketersediaan dan aksesibilitas riset bagi komunitas akademik maupun publik luas.

Definisi dalam KBBI

Menurut KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia), “manajemen” berarti pengaturan, pengurusan, penyelenggaraan; sedangkan “publikasi” berarti penyebaran, penerbitan, misalnya hasil penelitian, karya tulis, artikel. Dengan demikian, “manajemen publikasi ilmiah” dapat diartikan sebagai pengaturan atau penyelenggaraan penerbitan karya ilmiah secara sistematis agar memenuhi standar akademik dan etika.

Definisi Menurut Para Ahli

Beberapa definisi dari literatur akademik:

• Menurut M. Khalifa dkk. (2024), manajemen publikasi ilmiah di era modern mencakup penggunaan AI untuk mendukung penulisan, pengeditan, manajemen data, struktur artikel, serta kepatuhan etis. [Lihat sumber Disini - sciencedirect.com]
• Brady D. Lund, Manika Lamba, dan Sang Hoo Oh (2025) mendefinisikan manajemen publikasi sebagai ekosistem kolaboratif antara penulis, editor, reviewer, dan penerbit, terutama ketika AI terlibat dalam penulisan, editing, dan peer-review, untuk menjaga integritas dan produktivitas akademik. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
• Dalam studi kerangka kerja peer-review berbasis AI oleh S Ebadi (2025), manajemen publikasi mencakup implementasi sistem otomatis untuk mendeteksi kualitas, konsistensi, dan validitas manuskrip serta mendukung kekurangan sumber daya manusia di editorial. [Lihat sumber Disini - link.springer.com]
• Artikel ulasan oleh S Mazzoleni dkk. (2024) menekankan bahwa manajemen publikasi di era AI harus memadukan efisiensi dengan mekanisme pengawasan, mencakup otomatisasi peer-review serta editorial, dengan tetap berpegang pada standar ilmiah dan etika. [Lihat sumber Disini - tandfonline.com]

Dengan demikian, manajemen publikasi ilmiah menurut para ahli bukan sekadar proses administratif, melainkan sistem kompleks yang melibatkan teknologi, etika, kolaborasi, dan regulasi.

Perubahan Besar dalam Praktik Publikasi karena AI

Peningkatan Efisiensi Penulisan dan Produksi Manuskrip

Teknologi AI telah memperkenalkan alat dan metode baru dalam proses penulisan dan penyusunan artikel ilmiah. Menurut tinjauan oleh Khalifa dkk. (2024), AI membantu dalam enam domain utama: generasi ide dan desain riset, struktur konten, sintesis literatur, manajemen dan analisis data, editing, serta kepatuhan etis. [Lihat sumber Disini - sciencedirect.com]

Studi di Indonesia tentang pemanfaatan AI dalam penulisan artikel ilmiah juga menunjukkan bahwa mahasiswa dan peneliti dapat menyusun artikel sesuai template jurnal dengan bantuan AI, yang mempercepat proses dan mengurangi beban kerja manual. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]

Dengan demikian, AI memungkinkan para peneliti, terutama awam atau awal karier, untuk lebih produktif dan fokus pada aspek substansi penelitian daripada teknis penulisan.

Transformasi Peer Review dan Editorial

Salah satu dampak paling signifikan dari AI pada manajemen publikasi adalah transformasi dalam sistem peer review dan editorial. Menurut artikel terbaru, AI-powered systems mulai digunakan untuk membantu reviewer dan editor dalam menilai kualitas manuskrip, termasuk deteksi plagiarisme, analisis struktur dan konsistensi naskah, serta otomatisasi alur kerja editorial. [Lihat sumber Disini - tandfonline.com]

Dalam studi oleh Ebadi (2025), model bahasa besar (LLM) dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas review serta membantu mengatasi kekurangan reviewer manusia, terutama ketika jumlah submission semakin massif. [Lihat sumber Disini - link.springer.com]

Meski demikian, penggunaan AI dalam peer review menimbulkan kekhawatiran serius terkait integritas, bias algoritma, dan potensi “paper mill”, di mana tulisan otomatis dapat lolos review tanpa pengawasan manusia yang memadai. [Lihat sumber Disini - blog.scienceopen.com]

Demokratisasi Akses dan Publikasi, serta Risiko Oversaturasi

AI juga memungkinkan proses penerbitan yang lebih cepat dan murah, serta memungkinkan translasi dan summarization ke bahasa lain, sehingga riset bisa diakses oleh komunitas global yang lebih luas. [Lihat sumber Disini - blog.scienceopen.com]

Namun, kecepatan dan kemudahan ini membawa risiko oversaturasi: terlalu banyak manuskrip masuk dalam sistem penerbitan, meningkatnya “noise” dalam literatur akademik, dan potensi penurunan kualitas di tengah volume tinggi. Faktanya, beberapa studi awal memperingatkan bahwa penggunaan AI secara masif dapat merusak integritas proses peer review dan membuat kriteria seleksi menjadi longgar. [Lihat sumber Disini - emerald.com]

Tantangan dan Etika Publikasi di Era AI

Masalah Integritas, Plagiarisme, dan Attribution

Meskipun AI bisa membantu penulisan, ada kekhawatiran bahwa teknologi ini dapat digunakan untuk memproduksi karya ilmiah secara otomatis, tanpa kontribusi manusia yang signifikan, sehingga mengaburkan garis antara penulis manusia dan mesin. Studi literatur menunjukkan risiko atribusi penulisan yang tidak jelas, serta potensi bias dari algoritma AI. [Lihat sumber Disini - ejournal.iwi.or.id]

Menurut paper ulasan tahun 2025, praktik penulisan dan review otomatis dapat memunculkan masalah etis jika tidak diatur dengan transparan, termasuk tanggung jawab terhadap isi, plagiarisme, dan keaslian gagasan. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]

Oleh karena itu, manajemen publikasi perlu memasukkan kebijakan penggunaan AI, penulis/ editor harus menjelaskan jika AI digunakan, siapa manusia yang bertanggung jawab, dan bagaimana verifikasi dilakukan.

Kesenjangan Disiplin & Ketidakmerataan Keuntungan

Temuan empiris terbaru menunjukkan bahwa dampak penggunaan AI dalam publikasi tidak merata di seluruh bidang ilmu. Sebuah analisis terhadap lebih dari 2,1 juta preprint (2016–2025) menunjukkan bahwa LLM/AI cenderung mempercepat pengajuan dan revisi serta meningkatkan kompleksitas linguistik, tetapi manfaat terbesar dirasakan oleh bidang komputasi intensif. [Lihat sumber Disini - arxiv.org]

Likewise, adopsi AI di kalangan peneliti awal karier atau dari negara non-Inggris terbukti meningkatkan produktivitas dan kualitas publikasi, menunjukkan bahwa AI bisa membantu menurunkan hambatan struktural di dunia akademik. [Lihat sumber Disini - arxiv.org]

Namun, karena tidak semua bidang atau lingkungan penelitian memiliki akses atau kemampuan memanfaatkan AI, bisa terjadi kesenjangan, di mana sebagian kelompok mendapat keuntungan besar sementara yang lain tertinggal.

Beban Editorial & Reformasi Sistem Akademik

Lonjakan manuskrip yang masuk akibat kemudahan produksi dengan AI menyebabkan beban berat pada sistem peer review tradisional, waktu review melambat, reviewer kelelahan, dan potensi decline kualitas meningkat. [Lihat sumber Disini - blog.scienceopen.com]

Dalam konteks ini, beberapa peneliti mengusulkan reformasi struktural mendasar terhadap sistem penerbitan ilmiah, termasuk evaluasi ulang terhadap cara jurnal menerima artikel, bagaimana reviewer diberi insentif, dan bagaimana institusi akademik menilai produktivitas peneliti. [Lihat sumber Disini - emerald.com]

Best Practice & Rekomendasi untuk Manajemen Publikasi di Era AI

• Adopsi kebijakan transparansi: setiap penggunaan AI dalam penulisan, editing, atau peer review harus diungkap secara jelas di dalam manuskrip, siapa, bagaimana, dan sampai sejauh mana AI digunakan.
• Kombinasi human + AI (hybrid intelligence): jadikan AI sebagai asisten, bukan pengganti, manusia tetap memegang kontrol atas validitas, originalitas, analisis, dan interpretasi hasil penelitian.
• Pelatihan literasi AI bagi peneliti, reviewer, dan editor, agar semua pihak memahami kekuatan dan keterbatasan AI, termasuk potensi bias algoritma.
• Sistem review & editorial yang adaptif: memperbaiki mekanisme peer review, memperluas pool reviewer, menyediakan insentif bagi reviewer, serta mengatur beban pekerjaannya.
• Evaluasi ulang indikator akademik: tidak hanya kuantitas (jumlah publikasi), tapi juga kualitas, dampak, transparansi, dan kontribusi nyata terhadap ilmu pengetahuan.
• Regulasi & etika: mengembangkan pedoman etis nasional/institusi untuk penggunaan AI dalam publikasi ilmiah, termasuk plagiarisme, atribusi, data palsu, dan hak cipta.

Kesimpulan

Era AI membawa peluang besar bagi dunia akademik: peningkatan efisiensi, aksesibilitas, inklusivitas, dan produktivitas riset. Namun, manfaat ini datang bersamaan dengan tantangan berat terkait integritas, etika, kesenjangan antara disiplin ilmu, serta potensi overload sistem penerbitan. Oleh karena itu, manajemen publikasi ilmiah di era AI harus dijalankan dengan hati-hati, transparan, dan bertanggung jawab. Kombinasi bijak antara kecerdasan manusia dan alat AI (hybrid intelligence), didukung kebijakan, regulasi, dan kesadaran etis, bisa menjadikan era ini sebagai periode kemajuan signifikan bagi pengetahuan ilmiah, bukan kemunduran moral maupun akademik.