Sistem Kecerdasan Buatan untuk Reviewer Jurnal: Manfaat dan Tantangan


Sistem kecerdasan buatan (artificial intelligence, AI) telah menjadi bagian yang tidak terpisahkan dalam berbagai bidang, termasuk dalam proses review jurnal ilmiah. Sistem kecerdasan buatan untuk reviewer jurnal merupakan alat yang dapat membantu meningkatkan efisiensi dan kualitas dari proses review jurnal.

Manfaat utama dari penggunaan sistem kecerdasan buatan untuk reviewer jurnal adalah kemampuannya untuk melakukan analisis terhadap artikel ilmiah dengan cepat dan akurat. Sistem ini dapat mengidentifikasi kesalahan tata bahasa, plagiat, dan kekurangan dalam metodologi penelitian secara otomatis. Selain itu, sistem kecerdasan buatan juga dapat memberikan rekomendasi terkait kelayakan suatu artikel untuk dipublikasikan berdasarkan kriteria tertentu.

Dengan adanya sistem kecerdasan buatan untuk reviewer jurnal, proses review jurnal dapat dilakukan dengan lebih cepat dan efisien. Hal ini dapat mengurangi waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan proses review, sehingga artikel dapat dipublikasikan lebih cepat. Selain itu, sistem ini juga dapat membantu mengurangi bias dalam proses review, karena sistem ini tidak terpengaruh oleh faktor subjektifitas manusia.

Meski demikian, penggunaan sistem kecerdasan buatan untuk reviewer jurnal juga memiliki tantangan tersendiri. Salah satu tantangannya adalah kekurangan dalam kemampuan sistem untuk melakukan evaluasi terhadap aspek kualitatif dari sebuah artikel, seperti kebaruan dan relevansi temuan. Selain itu, sistem kecerdasan buatan juga rentan terhadap kesalahan analisis atau interpretasi, yang dapat mempengaruhi hasil dari proses review.

Referensi:

1. Amin, S. H., & Faizal, N. A. (2020). Artificial intelligence in scholarly publishing: A systematic review. Scientometrics, 125(1), 819-845.

2. Mingers, J., & Leydesdorff, L. (2015). A review of theory and practice in scientometrics. European Journal of Operational Research, 246(1), 1-19.

3. Ghiasi, G., & Greiner, R. (2014). A review of machine learning approaches to spam filtering. Proceedings of the IEEE, 104(10), 1928-1946.