LIPI Usul Penguatan Infrastruktur Riset Digital di Masa Pandemi
Basis infrastruktur riset digital ini belum kuat, jaringan internet ini belum merata, kecepatannya bervariasi, dan koneksinya ini masih belum stabil sementara riset digital sangat bergantung pada koneksi internet.
Fachri Septian
MONITORDAY.COM - Peneliti dari Pusat Penelitian Ekonomi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI), Bahtiar Rifai mengatakan perlunya penguatan infrastruktur riset digital di masa pandemi COVID-19.
"Basis infrastruktur riset digital ini belum kuat, jaringan internet ini belum merata, kecepatannya bervariasi, dan koneksinya ini masih belum stabil sementara riset digital sangat bergantung pada koneksi internet," kata Bahtiar dalam seminar virtual "Talk to Scientists: Transformasi Metode Digital untuk Penelitian Sosial dan Humaniora di Masa Pandemi COVID-19”, Senin (31/8).
Lebih lanjut, Bahtiar mengatakan kendala lain yang dihadapi dalam transformasi metode riset digital di Indonesia adalah proses digitalisasi data masih relatif lambat dibandingkan sesama negara Asia Tenggara seperti Singapura dan Malaysia.
"Tidak semua data-data Indonesia ini terdokumentasi dan terdigitalisasi dengan baik," tutur Bahtiar.
Keterbatasan hardware untuk penggunaan instrumen digital juga menjadi kendala tersendiri.
"Karena metode digital terutama yang advanced programming atau coding ini menuntut adanya spesifikasi yang tinggi dari komputer itu sendiri, dan tidak sedikit software-software ini berbiaya tinggi," ujarnya.
Selain itu, Bahtiar menuturkan memang banyak software bersifat open source tapi performa dan kerahasiaan datanya tidak sebaik software yang meminta lisensi atau berbayar. Oleh karena itu, perlu sofware yang mendukung kebutuhan penelitian.
Kemudian, Bahtiar mengatakan terdapat sejumlah tantangan dalam menggunakan metode digital diantaranya keterbatasan durasi waktu, pilihan platform dan akomodasi detail data.
Implementasi metode digital menghadapi tantangan inklusivitas pengguna internet dan pemenuhan aspek keterwakilan secara proporsional seperti lokasi, usia dan pekerjaan.
Teknik sampling responden menjadi penting mengakomodasi populasi dan karakter data digital.
Tantangan lain adalah kesulitan penyelidikan (probing) dan pelacakan responden di luar platform, menjaring informasi kompleks dan validasi data berbasis sumber digital.
