PERANCANGAN SISTEM UNGGAH MANDIRI REPOSITORY UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SEBAGAI UPAYA MENINGKATKAN SCHOLARLY COMMUNICATION DALAM ERA BIG DATA

Perguruan tinggi merupakan institusi yang banyak melakukan kegiatan komunikasi ilmiah atau “scholarly communication”. Menurut Halliday (2001) scholarly communication adalah sesuatu yang berhubungan dengan penciptaan, penyebaran, dan pelestarian pengetahuan ilmiah. Lebih lanjut Sawant (2012) mendefinisikan scholarly communication sebagai sistem dimana hasil penelitian dan tulisan ilmiah lainnya diciptakan, dievaluasi agar memiliki kualitas baik. Secara sederhana Kurniawan (2011) menyimpulkan bahwa komunikasi ilmiah dapat diartikan sebagai komunikasi yang umumnya berkaitan dengan kegiatan penelitian atau penyelidikan, khususnya di lingkungan akademik. Penelitian yang berkualitas selalu menjadi indikator kualitas kinerja sebuah perguruan tinggi. Kementerian Riset, Teknologi, Dan Pendidikan Tinggi (Kemenristekdikti) sebagai lembaga penaung dari seluruh perguruan tinggi di Indonesia ikut berperan serta berupaya untuk terus meningkatkan kualitas karya ilmiah dan juga diseminasinya. Salah satu upaya Kemenristekdikti tersebut adalah dengan membuat regulasi yang terkait. Regulasi tersebut diantaranya: 1. Peraturan Menteri Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Nomor 50 Tahun 2018 tentang Perubahan Atas Peraturan Menteri Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Nomor 44 Tahun 2015 tentang Standar Nasional Pendidikan Tinggi, pada bagian Lampiran telah mengatur tentang Karya Ilmiah yang wajib dihasilkan oleh mahasiswa berbagai Program Pendidikan. 2. Surat Edaran Kemenristekdikti Nomor: B/323/B. B1/SE/2019 mengenai Publikasi karya ilmiah Program Sarjana, Program Magister, dan Program Doktor. Dalam surat edaran tersebut disampaikan sebagai berikut: 1. Lulusan program sarjana dan program sarjana terapan menyusun skripsi atau laporan tugas akhir dan mengunggahnya ke Repositori perguruan tinggi yang diintegrasikan di portal Repositori Tugas Akhir Mahasiswa Kemenristekdikti (rama.ristekdikti.go.id) kecuali apabila dipublikasikan di jurnal; 2. Lulusan program magister menyusun tesis atau bentuk lain yang setara dan makalah yang diterbitkan pada jurnal ilmiah terakreditasi atau diterima untuk diterbitkan di jurnal internasional; 3. Lulusan program magister terapan menyusun tesis atau bentuk lain yang setara dan karya yang dipresentasikan atau dipamerkan; 4. Lulusan program doktor menyusun disertasi dan makalah yang telah diterbitkan di jurnal internasional bereputasi; dan 5. Lulusan program doktor terapan menyusun disertasi dan makalah yang telah diterbitkan di jurnal nasional terakreditasi minimal peringkat sinta 3 atau diterima di jurnal internasional atau karya yang dipresentasikan atau dipamerkan dalam forum internasional. Dari regulasi Kemenristekdikti tersebut dapat disiratkan bahwa perguruan tinggi di Indonesia dianjurkan untuk memiliki sebuah Repository Institusi (RI). Keberadaan RI juga didorong dengan adanya pemeringkatan terhadap layanan online yang diberikan oleh sebuah lembaga. Pemeringkatan tersebut diantaranya adalah Webometrics. Secara berkala setiap semester Webometrics melakukan pemeringkatan aktivitas online sebuah universitas atau perguruan tinggi. Keberadaan Repository Institusi tentunya akan memberikan dampak terhadap aktivitas online universitas karena semua karya ilmiah dalam bentuk digital perguruan tinggi disimpan dan diakses pada RI. RI memiliki peranan penting dalam kegiatan scholarly communication. Menurut Nemati-Anarki (2018) bahwa keberadaan repository berfungsi untuk mendukung komunikasi ilmiah digital serta penciptaan dari pengetahuan baru. Gambar 1 merupakan model dari Nemati-Anarki (2018) scholarly communication dan knowledge management melalui RI. Gambar 1. A Practical Model for Knowledge Sharing and Scholarly Communication through IRS Kamraninia dan Abrizah dalam NematiAnarki (2018) menyatakan bahwa RI saat ini menjadi sebuah metode baru dalam komunikasi ilmiah akademik dan penyebarannya, serta dapat dipertimbangkan sebagai alat ideal untuk menjadikan semua hasil dari lembaga tersebut “visible” atau terlihat. Visibilitas dan akses yang besar terhadap hasil karya ilmiah lembaga secara jangka panjang akan memberikan manfaat terhadap citra dan perangkingan lembaga, penulis, dan juga perpustakaan. Dapat disimpulkan bahwa Repositori Institusi dapat berfungsi untuk memfasilitasi kegiatan scholarly communication, knowledge management, dan meningkatkan visibilitas karya ilmiah lembaga. Universitas Pendidikan Indonesia mulai melakukan inisiasi membentuk sebuah RI sejak tahun 2006 secara bertahap. Saat ini RI Universitas Pendidikan Indonesia atau biasanya disebut dengan Repository UPI sudah berjalan selama kurun waktu 12 tahun dan dapat diakses melalui alamat situs http://repository.upi.edu. Upaya terus dilakukan untuk meningkatkan kualitas mulai dari tampilan antarmuka yang lebih menarik dan useable untuk pengguna serta jenis dari data digital yang disajikan. Perpustakaan UPI setiap tahun menerima lebih dari 4000 data digital tugas akhir mahasiswa yang harus diolah dan diunggah ke dalam Repository UPI. Penerimaan data digital kurun waktu lima tahun terakhir 2014 sd 2018 dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Data Penerimaan Data Digital Tugas Akhir Mahasiswa UPI No. Tahun Jumlah Data Digital 1 2014 5556 2 2015 5520 3 2016 4917 4 2017 4492 5 2018 5036 Saat ini pengolahan data digital tersebut dilakukan oleh 2 staf bagian digital asset management dan 1 orang koordinator. Dalam kurun satu tahun setiap orang hanya dapat melakukan pengolahan data sekitar 1000 data digital. Jika dilihat dari jumlah data digital yang diterima oleh Perpustakaan UPI dan kemampuan Sumber Daya Manusia (SDM) untuk pengolahan koleksi digital, terjadi kesenjangan sehingga terdapat sekitar 2000 data digital yang tidak dapat diunggah dalam waktu tahun yang sama. Kondisi seperti ini tentunya menjadi sebuah permasalahan karena akan menghambat kinerja Repository UPI terutama di era big data saat ini. Permasalahan pengunggahan data digital yang dimiliki oleh Repository UPI, pentingnya peranan Repositori Institusi untuk meningkatkan scholarly communication serta tuntutan dari era big data menjadi latar belakang harus diadakannya perbaikan pada Repository UPI terutama untuk fasilitas pengunggahan mandiri dan juga fasilitas yang berhubungan dengan konsep big data. Kajian Pustaka Menurut Lagzian (2018) terdapat enam faktor yang dapat mempengaruhi keberhasilan dari sebuah RI yaitu management, services, technology, self-archive practices, people dan resources. Komitmen dan support manajemen atau lembaga penaung terhadap implementasi RI merupakan sesuatu yang vital. Manajemen harus mendukung terhadap pelestarian dan pemeliharan sistem RI, infrastruktur teknologi informasi yang digunakan, digital right management serta kewenangan pengelolaan yang jelas. Manajemen juga harus berkomitmen untuk memberikan dukungan finansial serta sumber daya yang memadai untuk pengelolaan RI. Promosi layanan yang diberikan oleh RI juga menjadi faktor penting dalam keberhasilan RI. Menurut Dorner dan Revell dalam Lagzian (2018) menyatakan “IRs are to be successful library managers must not only ensure that content is being input into the repositories, but also that they are being promoted to library users as valuable information resources”. Ramirez et al dalam Lagzian (2018) menambahkan “believe that services that add value to the content support a successful IRs” Pelaksanaan self-archiving juga menjadi faktor keberhasilan sebuah IRs. Xia dan Sun dalam Lagzian (2018) menekankan bahwa jumlah data deposit dan perilaku penulis terhadap budaya self-archiving akan memberikan dampak terhadap keberhasilan RI. Perpustakaan memiliki tanggung jawab untuk mendidik dan memotivasi sivitas akademika untuk melakukan self-archiving dengan baik. Kegiatan self-archiving ini selain menberikan petunjuk proses pengunggahan juga memberikan pengetahuan tentang hak cipta dalam karya ilmiah digital, dan memberikan motivasi bahwa self-archiving ini akan memberikan kontribusi terhadap self branding penulis dan lembaga. Big data secara konsep menurut The Gartner Group dalam Affelt (2018) berhubungan dengan tiga “V” yaitu volume, velocity, dan variety. McKinsey dalam Afellt (2018) menyatakan big data sebagai “datasets whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze”. Data yang besar atau big data digambarkan seperti dalam permainan Pokemon Go yang ketika awal rilis di Amerika Serikat (Juli 2016) dapat menghasilkan 21 juta aktivitas dari penggunanya. Aktivitas yang terkumpul dan tersimpan dalam aplikasi Pokemon Go ini adalah salah satu dari contoh big data atau data yang besar. Velocity sebagai “V” selanjutnya berhubungan dengan kecepatan data diciptakan, dikirimkan, diterima dan disimpan. Penelitian Domo dalam Hotz (2017) menyatakan bahwa dalam satu menit terdapat 350.000 tweets, 2,5 juta Instagram posts, dan 3 juta facebook updates, dan 4 juta google search query. Variety sebagai “V” yang ketiga merujuk pada format, bentuk, dan jenis data yang bervariasi ketika diciptakan. Bagi pustakawan dan profesi informasi lainnya terdapat kensep 2 “V” lainnya dalam big data yaitu verification dan value. Verification merujuk pada evaluasi dari sumber data, sedangkan konsep value berhubungan dengan nilai tambah yang memiliki kebergunaan untuk pengambilan keputusan.

Perancangan Sistem Unggah Mandiri Repository UPI (SUMa Repository UPI) merupakan sebuah perancangan yang diharapkan dapat menjadi pemecahan masalah pengunggahan data digital dari Repository UPI sehingga proses pengunggahan data sivitas akademika UPI yang cukup besar dapat terkumpulkan dan terakses dalam waktu yang lebih cepat. SUMa Repository UPI ini juga dirancang agar dapat memfasilitasi kegiatan scholarly communication yang ada di Universitas Pendidikan Indonesia (UPI) mulai dari proses penciptaan dan penyebaran karya ilmiah sivitas akademika UPI. Hubungan dengan big data SUMa Repository UPI dirancang juga untuk mengakomodasi konsep volume, velocity, variety, dengan terkumpulkannya berbagai jenis data digital karya ilmiah sivitas akademika UPI dengan cepat karena proses unggah dilakukan sendiri oleh penulis atau pencipta karya ilmiah. Seperti yang telah diutarakan dalam pendahuluan, bagi perpustakaan konsep big data tidak hanya meliputi volume, velocity, dan varieity, tetapi juga harus meliputi verification dan value. Data yang terunggah dan terakses melalui Repository UPI sudah terverifikasi dan juga memiliki Informasi lebih dari sekedar informasi data Ilmiah. Konteks value juga memiliki arti bahwa data yang ada dalam Repository dapat diolah sedemikan rupa agar memiliki nilai tambah untuk berbagai pihak dalam menentukan keputusan. Dalam hal ini Repository UPI dituntut untuk memberikan informasi lainnya seperti informasi perilaku pencarian informasi pada Repository UPI dan juga kecenderungan-kecenderungan yang ada dalam konten Repositori UPI seperti informasi kunjungan, informasi yang ditelusuri, dan juga pemetaan pengetahuan yang ada dalam Repository UPI. Hasil perancangan SUMa Repository UPI ini merupakan suatu model dan ide yang memungkinkan untuk bisa diadaptasi dan juga diimplementasikan oleh RI di lembaga manapun terutama yang menggunakan aplikasi pengelolaan repository yang sama dengan Repository UPI yaitu Eprints. Ruang lingkup dan tahapan perancangan SUMa Repository UPI meliputi analisis kebutuhan sistem yang sesuai dengan scholarly communication dan konsep big data, membuat alur merancang fitur dan menu sesuai dengan hasil analisis sistem, merancang standarstandar yang terkait dengan sistem unggah mandiri, merancang prosedur sistem unggah mandiri, serta merancang antarmuka sistemnya.

Tahapan perancangan SUMa Repository UPI meliputi 3 tahap. Tahapan tersebut adalah studi pendahuluan, perancangan sistem dan uji implementasi. Tahap Studi Pendahuluan Pada tahap studi pendahuluan yang dilakukan adalah mengkaji berbagai sumber informasi yang berkaitan dengan sistem unggah mandiri, scholarly communication dan big data. Selain itu pada studi pendahuluan juga dilakukan observasi terhadap RI yang sudah melakukan sistem unggah mandiri. Menurut the Association of College & Research Libraries (ACRL) (2013), scholarly communication is the system through which research and other scholarly writings are created, evaluated for quality, disseminated to the scholarly community, and preserved for future use. The system includes formal means of communication such as articles in peerreviewed journals and informal channels such as listservs and social media. Scholarly communication menurut ACRL sering didefiniskan sebagai sebuah document life cycle yang terdiri dari creation, publication, dissemination and discovery yang lebih lengkap seperti pada Gambar 2 berikut ini. Gambar 2. Scholarly Communication (ACRL 2013) Kajian selanjutnya adalah mengenai big data. Berikut beberapa hasil kajian tentang big data: 1) Big Data is the Information asset characterised by such a High Volume, Velocity and Variety to require specific Technology and Analytical Methods for its transformation into Value (Mauro dan Grimaldi, 2016) 2) Big data enables library to be smart and userfriendly by providing personalized and intelligent services. Generally speaking, library big data can be categorized into two groups: catalogue and process/transactional data (Liu dan Shen, 2018) 3) “... In this perspective, librarians are involved in data acquisition, curation, interoperability, data organization, metadata skills, data preservation, analysis and visualization. As the traditional practices of libraries, librarians have to follow the policies and ethics for the methods of Big Data analytics in libraries. The data privacy and acquisition are found critical issues nowadays. The competencies of handling Big Data vary from organization to organization. It also depends on the format, value, volume and organizational culture. The competencies and skills lead toward the proper implementation of Big Data analytics in libraries...” (Ahmad, Ming, dan Rafi, 2019) Dari konsep big data yang disampaikan oleh Mauro dan Grimaldi (2016) dapat diambil kesimpulan bahwa konsep big data merupakan aset informasi yang memiliki karakteristik volume yang tinggi, cepat, dan bervariasi yang membutuhkan teknologi dan metode analisis untuk mentransformasikan aset informasi dengan karakteristik tersebut menjadi berharga. Ahmad and Ameen (2017) menambahkan bahwa big data juga harus memiliki karakter “veracity” yang berhubungan dengan kebenaran, validitas, dan ketelitian dari sumber aset informasi. Gambar 3 memberikan gambaran mengenai lima “V” yang menjadi karakteristik big data. Gambar 3. Karakteristik Big Data (Ahmad dan Ameen, 2017) Penerapan big data di perpustakaan menurut Liu dan Shen (2018) membentuk perpustakaan menjadi lebih pintar dan juga ramah terhadap pemustaka dengan menyediakan layanan yang lebih personal dan canggih. Lebih lanjut Liu dan Shen (2018) merekomedasikan sebuah kerangka kerja big data di perpustakaan yang dapat dilihat pada Gambar 4. Gambar 4. Framework of library management and innovation in the big data era (Liu dan Shen, 2018) Pada Gambar 4. Dapat kita lihat bahwa big data di perpustakaan terdiri dari data katalog atau metadata dari koleksi dan juga data proses layanan seperti transaksi peminjaman koleksi perpustakaan. Data perpustakaan tersebut diolah melalui sebuah digital library innovation yang dapat dikumpulkan dengan cepat, beragam dan valid serta memberikan nilai tambah dan layanan yang personal bagi pemustaka. Konsep big data di perpustakaan juga dapat berupa pengelolaan data digital yang dapat memberikan nilai tambah kepada pemustaka salah satunya berupa visualisasi dari perilaku pemustaka serta konten digital tersebut. Tahap perancangan Tahapan ini terdiri dari kegiatan perancangan sistem, instalasi sistem, membuat panduan penggunaan, serta uji implementasi. Perancangan sistem berkaitan dengan identifikasi kebutuhan sistem yang merujuk pada definisi, fungsi, serta tujuan dari scholarly communication dan big data. Scholarly communication menurut ACRL (2013) terdiri dari proses creation, publication, dissemination and discovery. Proses creation merupakan proses yang berkaitan dengan kegiatan penciptaan yang dilakukan oleh penulis atau pembuat karya ilmiah. Pada Repository UPI proses penciptaan ini berhubungan dengan sivitas akademika yang menciptakan karya ilmiah. Proses penciptaan ini terjadi pada ranah sivitas akademika dalam proses meneliti dan menganalisis data yang diperoleh. Proses penciptaan ini juga berkaitan dengan proses validasi kualitas hasil karya sivitas akademika. Untuk karya ilmiah yang berupa tugas akhir mahasiswa dan diunggah di Repository UPI harus dipastikan sudah disetujui oleh dosen pembimbing dan ketua program studinya. Berikutnya adalah proses publication, pada Repository UPI hal ini diwujudkan proses unggah yang dilakukan oleh sivitas akademika. Proses unggah ini meliputi kegiatan unggah data digital dan juga pengisian deskripsi metada oleh sivitas akademika. Proses selanjutnya adalah dissemination atau penyebaran hasil karya ilmiah yang telah diunggah serta proses discovery. Proses discovery ini berkaitan dengan kegiatan temu balik informasi pada Repository UPI. Hasil dari proses discovery ini selanjutnya menjadi acuan untuk para sivitas akademika dalam melakukan penelitian dan analisis data. Big data seperti yang telah dibahas pada studi literatur merupakah aset informasi yang memiliki karakter volume, velocity, variety, value, dan veracity. Karakter high volume dari Repository UPI harus diwujudkan dalam pengumpulan data yang besar data full text hasil karya sivitas akademika yang besar, metadata karya ilmiah, dan juga perilaku penelusuran informasi di Repository UPI. Karakter velocity difasilitasi dengan adanya terkumpulnya data tersebut dengan cepat. Variety diakomodasi oleh berbagai jenis tugas akhir mahasiswa yang diunggah. Value seperti pada Gambar 3 dapat berupa informasi statistik dan visualisasi pemetaam dari data Repository UPI. Berdasarkan dari definisi di atas maka kebutuhan fungsi serta tujuan fungsi SUMa Repository UPI dapat dilihat pada Tabel 2. Arsitektur SUMa Repository UPI pada Gambar 4 dan rancangan alur operasional fungsi SUMa Repository UPI dapat dilihat pada Gambar 5 . Tabel 2. Kebutuhan Fungsi Pada SUMa Repository UPI di Era Big Data No. Fungsi Fitur Prosedur Fungsi Tujuan 1 Creation, Veracity Review, edit Pemeriksaan dan pengeditan data karya ilmiah yang telah diunggah oleh sivitas akademika UPI Memeriksa dan memvalidasi data yang akan dipublikasikan di Repository UPI. 2 Publication, volume, velocity Create account, Login, Deposit File, Metadata, Subject Penentuan kewenangan akses user, Pengunggahan data digital Pendeskripsian Metadata Penentuan Subject Memfasilitasi proses pengunggahan secara mandiri oleh sivitas akademika yang akan mempublikasikan karya ilmiahnya di Reposiotry UPI 3 Dissemination Publish, Display, Indexed by, export Penyebaran semua infromasi yag dimiliki Repository UPI Memberikan Informasi mengenai indexer yang yang melakukan index terhadap Reposiotory UPI Menyebarkan semua infromasi yang ada pada Repository UPI 4 Discovery Search, browse Pencarian informasi yang ada pada Repository UPI berdasarkan berbagai kategori metadata seperti pengarang , judul, tahun dll Mengakses semua informasi yang ada di Repository UPI 5 Value Statitic report Pelaporan data informasi pengguna Repository UPI Pelaporan data pemetaan kontel digital Repository UPI berdasarkan keyword Mendapatkan informasi statistik dan pemetaan yang ada di Reposiory UPI untuk membantu proses layanan agar lebih efektif Gambar 4. Arsitektur SUMa Repository UPI Gambar 5. Rancangan alur operasional fungsi SUMa Repository UPI Adapun proses interaksi semua aktor yang ada di SUMa Repository UPI dalam menggunakan semua fitur melalui sistem antarmuka. Rancangan antar muka menu yang terlihat pada Gambar 6, 7, 8 dan 9. Gambar 6. Antarmuka unggah mandiri Gambar 7. Antarmuka Repository UPI Gambar 8. Tampilan laporan statistik Repository UPI Gambar 9. Tampilan hasil pemetaan Repository UPI berdasarkan keyword Aplikasi yang digunakan dalam perancangan ini adalah Eprints Versi 3.6. Eprints merupakan aplikasi opensource untuk membangun sebuah RI. Aplikasi ini sudah sesuai dengan standar Open Archives Initiative Protocol untuk Metadata Harvesting (OAI-PMH) dan dikembangkan di University of Southampton School of Electronics and Computer Science. Aplikasi ini dapat diakses di www.eprints.org. Sistem Operasi menggunakan Ubuntu, MySQL, dan PHP. Aplikasi yang digunakan untuk laporan statistik adalah Google data studio dan aplikasi VOS Viewer untuk pemetaan data digital berdasarkan keyword. Uji coba awal implementasi dilakukan oleh empat orang mahasiswa yang akan menyelesaikan tugas akhirnya. Pada saat uji coba awal implementasi semua fitur dapat berfungsi dengan baik. Tahap yang paling lama dilakukan adalah mempersiapkan file yang diunggah sesuai dengan standar. Uji coba selanjutnya adalah uji coba implementasi secara luas untuk mendapatkan masukan dari sivitas akademika UPI. Uji implemtasi secara luas dilakukan mulai bulan Juni sampai dengan September. Sampai 31 Agustus 2019 data yang telah terunggah dan terpublikasikan adalah 781 data digital.

Sistem Unggah Mandiri (SUMa) Repository UPI dapat menjadi sebuah alternatif pemecahan masalah proses pengunggahan yang dimiliki oleh Perpustakaan UPI untuk memfasilitasi scholarly communication. Data digital tugas akhir mahasiswa dapat terpublikasikan lebih cepat. Dengan data digital yang cepat terunggah maka volume data di Repository UPI secara tidak langsung menjadi besar. Hal ini selaras dan mengakomodasi karakter big data high volume dan velocity. Karakter variety dan veracity juga diakomodasi oleh SUMa Repository UPI dengan fitur review dan edit. Dengan adanya fitur ini Tim DAM Perpustakaan UPI memastikan dan memvalidasi data yang dipublikasikan sesuai standar dan telah disetujui oleh dosen pembimbing. Fungsi value merupakah pengolahan data digital yang telah terunggah melalui SUMa Repository UPI. Fungsi value ini diakomodasi oleh fitur statistic report dan keyword mapping