Home / Berita / Hibah Akreditasi Jurnal Rp 6,1 Miliar untuk Menaikkan Mutu Riset

Hibah Akreditasi Jurnal Rp 6,1 Miliar untuk Menaikkan Mutu Riset

Mutu jurnal di Indonesia perlu ditingkatkan. Dari 57.000 jurnal yang terdaftar, baru 2.500 jurnal yang terakreditasi oleh Sinta.

Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi memberikan hibah dan bantuan insentif akreditasi jurnal sebesar Rp 6,1 miliar kepada 2.455 jurnal. Pemberian hibah dan bantuan insentif akreditasi jurnal ini diharapkan meningkatkan motivasi pengelola jurnal untuk meningkatkan mutu sekaligus jumlah publikasi.

Saat ini, terdapat 57.000 jurnal yang terdaftar di Indonesia. Namun dari jumlah itu, yang rutin terbit hanya 7.800 jurnal. Dari 57.000 jurnal tersebut, baru 2.500 yang terakreditasi oleh Sinta (Science and Technology Index).

“Sinta merupakan jaminan akurasi dan mutu jurnal,” kata Menteri Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Mohamad Nasir seusai memberikan hibah dan bantuan insentif akreditasi jurnal tersebut dalam acara “Geliat Akreditasi Jurnal Nasional (Arjuna)” di Depok, Jawa Barat, Jumat (22/2/2019). Acara diikuti oleh perwakilan perguruan tinggi maupun lembaga penelitian yang mengelola jurnal-jurnal ilmiah.

KKMPAS/LARASWATI ARIADNE ANWAR–Menteri Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Mohamad Nasir (kiri) memberi hibah akreditasi jurnal kepada perwakilan pengelola 2.455 jurnal yang terakreditasi dalam acara “Geliat Akreditasi Jurnal Nasional” di Depok, Jawa Barat, Jumat (22/2/2019).

Nasir mengatakan, di dalam Sinta terdapat enam level. Sinta 1 untuk jurnal yang bertaraf internasional dan sudah terindeks Scopus. Terdapat 47 jurnal yang masuk kategori ini.

Sinta 2 merupakan jurnal bertaraf nasional dengan nilai substansi dan pengelolaan 70 hingga 85. Terdapat 607 jurnal yang masuk kategori Sinta 2. Adapun jurnal yang masuk peringkat Sinta 3 hingga Sinta 6 bisa naik ke kategori Sinta 1 dan Sinta 2 apabila hasil penilaiannya mencapai skor 70.

Obyektif
Dalam memenuhi fungsi pengawasan dan penyaringan jurnal bermutu, diterapkan sistem penilaian buta (blind review). Hal ini berbeda dengan sekadar penilaian dari komunitas bidang ilmu tersebut (peer review).

Nasir mengatakan, blind review berarti asesor makalah tidak mengetahui identitas penulis dan lembaga asalnya. Metode ini memungkinkan asesor berpikiran obyektif dan tidak terpengaruh bias apabila kebetulan memeriksa makalah buatan penulis yang mereka kenal atau pun lembaga penelitian yang sudah bereputasi.

I Wayan Adnyana, asesor untuk Mudra, jurnal seni terbitan Institut Seni Indonesia Denpasar, Bali, mengatakan, dirinya tidak pernah mengetahui identitas penulis yang makalahnya dia evaluasi. Jurnal tersebut merupakan jurnal nasional kategori Sinta 2. Salah satu syarat dari kategori ini adalah menerima tulisan setidaknya dari lima provinsi.

“Makalah dikirim kepada asesor tanpa menampilkan identitas penulis dan lembaga asalnya,” tuturnya.

Ia memberi catatan masukan pada evaluasi pertama. Makalah kemudian dikembalikan kepada penulis agar segera diperbaiki kontennya. Setelah itu, makalah kembali dikirim kepada asesor untuk diperiksa lagi. Apabila asesor menilai hasil revisi sudah sesuai standar, makalah bisa diterbitkan di dalam jurnal.

“Apabila pada evaluasi kedua masih ditemukan banyak kesalahan atau pun muatan yang tidak substantif, makalah itu dinyatakan gugur,” ucap Adnyana.

Sementara itu, Cecilia Soeryawidjaja, salah satu redaktur bahasa dan pengelola situs jurnal Fakultas Kedokteran Gigi Universitas Padjajaran, mengatakan bahwa jurnal FKG Unpad masuk kategori Sinta 2 yang bertaraf internasional. Makalah yang didaftarkan berasal dari berbagai negara, mayoritas negara-negara di Asia.

“Sistemnya double blind, yaitu asesor dan penulis tidak saling mengetahui. Ini beda dari sistem blind yang asesor tidak mengetahui identitas penulis, tetapi penulis mengetahui para pakar yang menjadi asesor di jurnal tersebut,” kata Cecilia.

Oleh LARASWATI ARIADNE ANWAR

Sumber: Kompas, 23 Februari 2019

Share

Leave a Reply

Your email address will not be published.

*

code

%d blogger menyukai ini: