Masa Depan Penelitian Digital di Era AI
Pendahuluan
Di era yang semakin terdigitalisasi, penelitian tidak lagi terbatasi oleh metode konvensional semata. Integrasi teknologi seperti kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) membuka peluang besar dan sekaligus tantangan bagi dunia akademik serta riset. Penelitian digital, istilah yang mencakup proses, data, analisis, dan publikasi yang semua atau sebagian besar dilakukan secara digital, kini menjadi bagian inti dari bagaimana pengetahuan dikembangkan dan disebarkan. Ketika AI semakin canggih dalam hal analisis data besar, otomatisasi proses riset, hingga prediksi tren penelitian, maka masa depan penelitian digital menghadapkan kita pada transformasi paradigma: dari riset manual ke riset berbasis algoritma dan otomatisasi. Artikel ini akan membahas definisi penelitian digital dalam era AI, gambaran para ahli mengenai fenomena ini, serta proyeksi dan tantangan masa depan yang harus dihadapi oleh peneliti, institusi, dan ekosistem ilmu. Melalui struktur yang sistematis (definisi umum, KBBI, menurut para ahli, lalu pembahasan sub-judul sesuai topik) artikel ini diharapkan memberi gambaran komprehensif untuk memahami arah penelitian digital ke depan.
Definisi “Penelitian Digital”
Definisi Secara Umum
Penelitian digital dapat dipahami sebagai proses pengumpulan, pengolahan, analisis, dan penyebaran hasil penelitian yang seluruhnya atau sebagian besar menggunakan teknologi digital. Ini mencakup penggunaan perangkat lunak, platform daring, big data, analitik, dan kolaborasi virtual untuk menghasilkan pengetahuan baru. Dalam konteks era AI, penelitian digital bukan hanya “menggunakan komputer” tetapi memanfaatkan algoritma cerdas, pembelajaran mesin, dan otomatisasi untuk mendorong kecepatan, skala, dan akurasi penelitian. Sebagai contoh, penelitian-digital memungkinkan pengolahan dataset besar (big data) melalui model AI, yang kemudian menghasilkan insight yang sebelumnya sulit dicapai dengan metode manual.
Definisi dalam KBBI
Berdasarkan Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, di dalam kamus daring (KBBI) definisi kata digital adalah “berhubungan dengan angka-angka untuk sistem perhitungan tertentu; berhubungan dengan penomoran”. [Lihat sumber Disini - kbbi.web.id] Jika kita kaitkan dengan istilah “penelitian digital”, maka dapat diartikan penelitian yang berhubungan dengan sistem perhitungan dan angka (data) melalui sistem digital. Walaupun “penelitian digital” secara spesifik belum tercantum di KBBI, penggunaannya mengikuti pola istilah digital yang mengacu pada penggunaan teknologi digital dan data yang disandarkan pada angka dan sistem komputasi.
Definisi Menurut Para Ahli
Beberapa ahli telah mengemukakan definisi dan pemikiran mengenai fenomena penelitian digital dan integrasi AI dalam penelitian:
- Ahmad Yani (2024) menyatakan bahwa “AI merupakan salah satu faktor yang dapat menentukan kualitas mahasiswa di era Society 5.0” yang juga berkaitan dengan bagaimana penelitian digital menjadi evolusi dari riset tradisional. [Lihat sumber Disini - jer.or.id]
- I Rusman (2024) pada penelitian “Peran Kecerdasan Buatan dalam Pembelajaran di Era Digital” menegaskan bahwa AI dalam konteks digital mengubah proses pembelajaran yang juga mencerminkan bagaimana penelitian digital harus dikembangkan. [Lihat sumber Disini - journal.uiad.ac.id]
- R Sakinah (2024) dalam penelitian “Dampak Kecerdasan Buatan terhadap Digitalisasi dan Kinerja SDM di Era Digital” menyebut bahwa AI dan digitalisasi telah mendorong efisiensi dan keberlanjutan dalam institusi riset dan organisasi. [Lihat sumber Disini - jurnal.mediaakademik.com]
- D Jaswita (2025) dan rekan-rekan dalam “Transformasi Strategi Pemasaran Digital di Era AI” meskipun konteks bisnis, menunjukkan bagaimana AI digital telah memasuki domain penelitian dan pengamatan ilmiah secara luas, termasuk riset digital. [Lihat sumber Disini - penerbitadm.pubmedia.id]
Dari definisi-ahli di atas dapat diambil simpulan bahwa penelitian digital adalah penelitian yang memanfaatkan teknologi digital dan AI secara aktif, bukan sekadar sebagai alat bantu, melainkan sebagai bagian integral dari metodologi dan ekosistem riset.
Evolusi Penelitian Digital di Era AI
Perubahan Metodologi Penelitian
Kehadiran AI mengubah cara riset dilakukan: penggunaan teknik pembelajaran mesin untuk prediksi, analisis data besar, otomatisasi pengumpulan data, hingga kolaborasi global secara daring. Peneliti kini bisa mengumpulkan data dari sensor IoT, media sosial, platform daring, lalu memprosesnya menggunakan algoritma untuk menemukan pola yang tersembunyi. Sebagai contoh, dalam penelitian yang mengkaji literasi digital dan AI terhadap keterampilan berpikir kritis mahasiswa, ditemukan bahwa penggunaan AI dan literasi digital bersama-sama berkontribusi hingga 85,8% terhadap peningkatan keterampilan berpikir kritis. [Lihat sumber Disini - jptam.org]
Pengaruh AI terhadap Skala dan Kecepatan Riset
Penelitian di bidang adopsi AI menyebut bahwa hampir setiap bidang riset kini memasukkan elemen AI, dan kecepatan inovasi meningkat drastis. [Lihat sumber Disini - arxiv.org] Ini berarti penelitian digital di era AI tidak hanya lebih cepat tetapi juga lebih global, lebih terhubung, dan lebih kompleks.
Interdisipliner dan Kolaborasi Digital
Riset digital dengan AI mendorong kolaborasi antarbidang, misalnya gabungan ilmu komputer, data science, sosial humaniora, serta platform digital untuk kolaborasi dan publikasi terbuka (open access). Peneliti tidak perlu lagi berada dalam satu lokasi fisik; data besar bisa diakses dari mana saja, algoritma bisa di-share, dan publikasi bisa dilakukan secara daring.
Penggunaan Infrastruktur Digital dan AI
Peneliti memanfaatkan cloud computing, GPU/TPU, machine learning libraries, platform analitik, dan layanan AI untuk mempercepat eksperimen, model prediktif, simulasi, dan visualisasi. Infrastruktur ini menjadi bagian dari penelitian digital modern.
Peluang Masa Depan Penelitian Digital
Peningkatan Efisiensi dan Produktivitas Riset
Dengan algoritma AI yang dapat memproses data besar, sampling lebih efisien, dan pemodelan yang lebih cepat, penelitian digital bisa mencapai hasil dengan waktu lebih singkat dan sumber daya lebih kecil. Misalnya, AI bisa membantu mengotomatisasi coding data kualitatif, mengekstrak insight dari dokumen, atau mengidentifikasi tren riset secara real-time.
Demokratisasi Riset dan Publikasi Terbuka
Platform digital dan open-access menjadikan riset bisa diakses lebih luas, tidak hanya oleh institusi besar. Peneliti di negara berkembang bisa ikut terlibat dalam riset digital global. Publikasi daring, repositori institusi, dan data terbuka memperluas akses dan kolaborasi.
Riset Berbasis Data Besar dan AI
Penelitian digital akan lebih banyak menggunakan big data (misalnya data media sosial, sensor, transaksi elektronis), analitik canggih, dan AI untuk menghasilkan insight yang sebelumnya sulit dijangkau. Ini membuka front baru riset seperti prediktif, preskriptif, dan penelitian eksperimental berbasis simulasi.
Personalisasi dan Adaptasi Metodologi
Metodologi riset akan jadi lebih adaptif, misalnya menggunakan AI untuk merancang percobaan, memilih sampel, atau memprediksi respon. Peneliti bisa menggunakan algoritma untuk memilih strategi penelitian terbaik berdasarkan data historis.
Kolaborasi Global dan Multi-Platform
Penelitian digital akan semakin bersifat lintas negara, lintas platform dan multialat (multimodal). AI memungkinkan analisis data dari gambar, suara, teks secara terintegrasi. Ini membuka riset baru seperti analitik multimodal, human-AI collaboration, dan integrasi IoT.
Tantangan dan Risiko dalam Penelitian Digital di Era AI
Etika, Privasi, dan Data Sensitif
Penggunaan AI dalam riset digital menimbulkan isu etika: data besar seringkali mengandung informasi sensitif, algoritma bisa bias, dan penelitian otomatis bisa kehilangan transparansi. R Sakinah (2024) menekankan bahwa AI dan digitalisasi mempengaruhi kinerja SDM namun juga membawa tantangan etis. [Lihat sumber Disini - jurnal.mediaakademik.com]
Ketergantungan Teknologi dan Hilangnya Keterampilan Manual
Salah satu risiko adalah ketergantungan yang berlebihan pada AI, sehingga keterampilan dasar seperti berpikir kritis atau metodologi manual bisa tergerus. Ahmad Yani (2024) menyebut bahwa jika AI tidak digunakan dengan bijak, kemampuan berpikir mahasiswa bisa melemah. [Lihat sumber Disini - jer.or.id]
Kesenjangan Infrastruktur dan Sumber Daya
Tidak semua institusi atau peneliti di negara berkembang mempunyai akses infrastruktur digital dan AI yang memadai. Hal ini bisa memperlebar kesenjangan riset antara institusi maju dan yang tertinggal. D Jaswita (2025) menyoroti bahwa transformasi digital di Indonesia masih menghadapi keterbatasan infrastruktur. [Lihat sumber Disini - penerbitadm.pubmedia.id]
Persoalan Validitas Data dan Replikasi Riset
Data digital dan algoritma AI kadang sulit direplikasi karena proprietary atau black-box. Ini menimbulkan tantangan bagi validitas, transparansi, dan reproducibility riset digital.
Keamanan Data dan Cyber Threats
Riset digital yang bergantung banyak pada data daring rentan terhadap serangan siber, pelanggaran data, dan manipulasi hasil.
Proyeksi Strategis: Arah Masa Depan Penelitian Digital
Penelitian Prediktif & Preskriptif
Dengan AI, riset digital akan berkembang dari deskripsi ke prediksi dan preskripsi,misalnya model yang memprediksi tren ilmiah, arah penelitian berikutnya, atau rekomendasi kebijakan berbasis data.
Penelitian Multimodal dan AI-Human Collaboration
Penelitian akan menggabungkan teks, suara, gambar, video, sensor IoT dan AI untuk analisis yang lebih komprehensif. Peneliti akan bekerja berdampingan dengan AI sebagai “co-researcher”.
Open Science, Data Sharing, dan AI Governance
Tren ke arah open science akan makin kencang: data terbuka, kode algoritma terbuka, publikasi pra-cetak, dan kolaborasi lintas institusi. Selain itu, tata kelola AI (AI governance) akan menjadi bagian integral riset digital agar tetap etis dan berkelanjutan.
Adaptasi Pendidikan Riset dan Pelatihan AI
Institusi pendidikan riset harus menerapkan pelatihan data science, machine learning, etika AI, dan literasi digital agar generasi peneliti baru siap di era penelitian digital.
Riset Berdampak Sosial dan Interdisipliner
Penelitian digital yang memanfaatkan AI akan lebih diarahkan ke isu-global: kesehatan digital, smart city, sustainability, pendidikan digital, literasi digital. Contohnya, penelitian “Pengaruh Penggunaan Artificial Intelligence (AI) dan Literasi Digital terhadap Keterampilan Berpikir Kritis Mahasiswa” (2025) menunjukkan arah riset ke pendidikan dan sosial. [Lihat sumber Disini - jptam.org]
Kesimpulan
Penelitian digital di era AI adalah sebuah evolusi penting dari metode riset tradisional. Dengan definisi yang mencakup penggunaan teknologi digital dan AI, penelitian kini tidak hanya sekadar “melakukan studi” tetapi juga “melakukan riset dengan algoritma, data besar, otomatisasi, dan kolaborasi global”. Para ahli telah menegaskan bahwa integrasi AI dalam riset dan pendidikan membuka peluang besar tetapi juga membawa tanggung jawab besar dalam hal etika, kualitas data, dan literasi digital. Peluang masa depan sangat besar: efisiensi meningkat, kolaborasi melebar, dan riset menjadi lebih adaptif dan relevan secara global. Namun tantangan seperti infrastruktur, etika, dan keterampilan riset baru tidak bisa diabaikan. Untuk memanfaatkan era ini secara optimal, institusi riset, peneliti, dan pemangku kebijakan harus bekerja sama: menyediakan akses teknologi, membangun literasi digital, memastikan etika AI, dan menyiapkan metodologi riset yang relevan di dunia yang bergerak semakin cepat digital. Dengan demikian, masa depan penelitian digital di era AI tidak hanya akan lebih canggih secara teknologi, tetapi juga lebih inklusif, kolaboratif, dan berdampak.