Copyright ©2023, ISSN: 2302-4666 print/ 2540-9638 online Available Online at: http://ejournal.undip.ac.id/index.php/lpustaka doi: 10.14710/lenpust.v9i2. 55264

## Perkembangan dan Tren Penelitian Global tentang Research Data Management
Euis Sri Nurhayati * ; Ike Iswary Lawanda Departemen Ilmu perpustakaan dan Informasi, Fakultas Ilmu Pengetahuan Budaya, Universitas Indonesia *Korespondensi: euis.sri@ui.ac.id

## Abstract
The study investigates the profiles and trends of research on research data management (RDM) worldwide. The study  intends  to  investigate  developments  and  global  trends  in  RDM  research;  author  productivity  and  field countries  with  the  highest  number  of  publications,  subject  domains,  and  core  journals;  RDM  visualization  on wordclouds  and  network  maps  based  on  keywords;  and  international  collaboration  networks.  Quantitative approaches with bibliometric analysis methods are used in research. Data is gathered on Scopus using the query: TITLE-ABS-KEY  (ALL  "Research  Data  Management"  OR  "Research  Data  Preservation"  OR  "Research  Data Curation").  The  study  included  1013  articles  from  412  journals  with  2869  authors.  Data  was  analyzed  using Biblioshiny  and  VosViewer.  According  to  research  findings,  RDM  publication  began  in  1945  and  grew significantly in 2012, with most publications occurring in 2022.  Germany is the country with the most and most influential publications. The core journal of publication became Lecture Notes in Computer Science. C. Riberio emerged  as  the  most  productive  writer.  Computer  science  and  social  science  are  significant  contributors, accounting for more than half of total publications. Biblioshiny's word cloud mapped RDM topics such as open science, big data, information processing, digital libraries, and metadata. Simultaneously, network mapping on VosViewer narrowed keywords into seven clusters. The percentage of international collaboration was 12.14%. Finally, the global trend of RDM research is  rising, with the volume of production produced in the last decade reaching 38.4 times that of the previous five decades.
Keywords: bibliometrics; research data management; scopus; biblioshiny; vosviewer

## Abstrak
Penelitian ini mengkaji profil dan tren perkembangan penelitian tentang research data management (RDM) secara global. Penelitian bertujuan untuk mengeksplorasi perkembangan dan tren global penelitian RDM; produktivitas penulis dan bidang keilmuan; negara dengan jumlah publikasi terbanyak, domain subjek, dan jurnal inti; visualisasi RDM pada wordcloud dan peta jaringan berdasarkan kata kunci; serta jaringan kolaborasi antar negara. Pendekatan kuantitatif dengan metode analisis bibliometrik digunakan dalam penelitian ini. Pengumpulan data dilakukan pada Scopus dengan menggunakan kueri: TITLE-ABS-KEY (ALL " Research Data Management " OR " Research Data Preservation " OR " Research  Data  Curation " ).  Sebanyak  1013  artikel  dari  412  jurnal  dan  2869  penulis diikutsertakan  dalam  penelitian.  Data  dianalisis  dengan  menggunakan  Biblioshiny  dan  VosViewer.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa publikasi RDM dimulai pada tahun 1945 dan mulai berkembang secara signifikan pada tahun 2012 hingga publikasi terbanyak terjadi pada tahun 2022. Jerman memimpin sebagai negara dengan publikasi terbanyak dan terkemuka. Lecture Note in Computer Science menjadi jurnal inti publikasi.  Riberio, C menjadi penulis paling produktif. Ilmu komputer dan Ilmu sosial menjadi kontributor utama dengan menyumbang lebih dari 50% dari seluruh terbitan. Wordcloud pada Biblioshiny  memetakan topik RDM meliputi tetapi tidak terbatas pada open science, big data, information processing, digital libraries dan metadata, sementara pemetaan jaringan pada VosViewer mengerucutkan kata kunci menjadi tujuh klaster. Ada pun persentase kolaborasi antar negara ditemukan sebesar 12,14%. Sebagai kesimpulan, status tren global pada penelitian RDM saat ini sedang mengalami peningkatan dengan jumlah produksi terbitan pada satu dekade terakhir ini mencapai 38,4 kali lipat dari lima dekade awal.
Kata Kunci: bibliometrik; research data management; scopus; biblioshiny; vosviewer

## PENDAHULUAN
Research Data Management (selanjutnya disingkat RDM) atau pengelolaan data penelitian merupakan topik yang relatif baru di dunia perpustakaan, khususnya di Indonesia. Topik ini mulai hangat dan menjadi perbincangan dalam kurun waktu tahun-tahun terakhir. RDM merupakan topik yang penting dan krusial pada era informasi ini. RDM didefinisikan sebagai sebuah konsep yang memungkinkan peneliti untuk menyimpan dan sekaligus membuka akses data penelitian sebesar- besarnya sehingga orang lain dapat mengakses dan memungkinkan untuk berkolaborasi, pertukaran
ide,  dan  penggunaan  ulang  untuk  tujuan  yang  lain  (Wibowo,  2019).  Konsep  tersebut  dapat memastikan ketersediaan akses data dan preservasi data jangka panjang (Marlina & Ekawati, 2019). Selain itu, berkenaan langsung dengan perpustakaan dan profesional informasi, Nashihuddin (2020) mengemukakan bahwa RDM “... will become a new service trend for libraries and new jobs for librarians” . Oleh karenanya, menjadi urgent untuk mempopulerkan RDM di Indonesia.
Dalam  konteks  Indonesia,  penelitian  yang  berkaitan  dengan  RDM  baru  sedikit  dilakukan. Penelitian RDM dilakukan oleh Wibowo (2019) sebagai studi awal untuk mengidentifikasi praktik RDM di perguruan tinggi di Indonesia dan studi literatur sistematis terhadap ketersediaan platform RDM jika akan diimplementasikan di Indonesia. Dalam studinya Wibowo melakukan perbandingan terhadap 10 situs web perguruan tinggi  terbaik di  Indonesia untuk melihat ketersediaan platform RDM di  Indonesia. Hasilnya ditemukan bahwa dari kesepuluh perguruan tinggi, belum ada satu pun  yang  sudah  menerapkan platform RDM  di  Indonesia.  Disarankan  agar  hasil  studi  literatur sistematisnya dapat dijadikan bahan pertimbangan oleh Kementerian Riset dan Pendidikan Tinggi RI  (Kemenristek  DIKTI  RI)  dan  perguruan  tinggi  lainnya  dalam  mengembangkan  sistem  RDM yang  ideal.  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Marlina  &  Purwandari  (2019)  yang  mengemukakan bahwa praktik RDM masih prematur di negara berkembang termasuk Indonesia, sehingga mereka melakukan tinjauan  literatur sistematis untuk mempelajari  praktik terbaik untuk manajemen data penelitian  secara  global.  Hasilnya  menyarankan  penyediaan  kebijakan  nasional  dan  infrastruktur TI/SI, serta peningkatan kesadaran data penelitian di kalangan peneliti. Hasil tersebut diharapkan untuk menjadi dasar penyusunan strategi layanan pengelolaan data riset di Indonesia.
Penelitian terkait RDM juga pernah dilakukan oleh Winastwan (2020) yang mengkaji tentang kompetensi  pustakawan  dalam  RDM  di  Perpustakaan  Perguruan  Tinggi  menggunakan  metode deskriptif  kualitatif  dengan  melakukan  tinjauan  literatur.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa terdapat tiga poin utama untuk menunjang kegiatan RDM yaitu: menyediakan akses, advokasi dan dukungan, serta mengelola data. Selanjutnya, Triasih, et al (2020) menganalisis implementasi RDM di PDDI-LIPI dan untuk menilai pemahaman stafnya tentang layanan RDM dengan menggunakan metode survei. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemahaman staf PDDI terhadap layanan RDM cukup  memadai.  Sebagai  layanan  baru,  implementasi  RDM  di  PDDI-LIPI  terus  dikembangkan menuju optimalisasi. Repositori Ilmiah Nasional (RIN) merupakan platform yang digunakan PDDI untuk mendukung tujuan tersebut. Dikemukakan bahwa terdapat tiga kendala terbesar yang dihadapi PDDI-LIPI dalam mengembangkan layanan RDM,  yaitu:  (1)  keterbatasan sumber daya manusia; (2) kompetensi; dan (3) anggaran. Berdasarkan penelusuran yang dilakukan, belum  ada  penelitian  di  Indonesia  yang  mengkaji  terkait  perkembangan  penelitian  RDM  secara global.  Oleh  karena  itu,  penulis  tertarik  untuk  mengkaji  bagaimana  perkembangan  dan  tren penelitian RDM secara global dengan pendekatan kuantitatif menggunakan analisis bibliometrik?
Penelitian  mengenai  perkembangan  RDM  secara  global  pernah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti  dari  negara  lain,  di  antaranya:  pertama,  Naseema  &  Sevukan  (2022)  peneliti  dari  India, meneliti Tren Riset Global dalam RDM dengan pendekatan scientometric pada database Scopus dan Web of Science dari tahun 1926-2020, dengan menggunakan queri: SCOPUS - TITLE-ABS- KEY (ALL (“Research Data Management*” OR “RDM” OR “Research Data Set*” OR “Research Data  Preservation*”  OR  “Research  Data  Archiv*”  OR  “Institutional  Repositor*”  OR  “Research Information Polic*” OR “Intellectual Cooperation*” OR “Research Moral and ethical aspect*” OR “Research  Information  Service*”  OR  “Data  Center”)  dan  WEB  OF  SCIENCE  –  ALL  FIELD (“Research  Data  Management*”  OR  “RDM”  OR  “Research  Data  Set*”  OR  “Research  Data Preservation*”  OR  “Research  Data  Archiv*”  OR  “Institutional  Repositor*”  OR  “Research Information Polic*” OR “Intellectual Cooperation*” OR “Research Moral and ethical aspect*” OR “Research Information Service*” OR “Data Center”). Total 6263 dokumen yang diterbitkan dari 1666 sumber dan 15.545 penulis. Analisis dilakukan dengan menggunak VosViewer, Biblioshiny,
dan  ScientoPy.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  domain  yang  paling  banyak  ditemukan  dalam penelitian RDM adalah Ilmu Komputer dan Ilmu Perpustakaan dan Informasi.
Selanjutnya,  Zhang  &  Eichmann-Kalwara  (2019)  melakukan  analisis  bibliometrik  dan pemodelan  terhadap  penelitian  RDM  pada  database  Scopus  dari  tahun  1945  hingga  2018.  Kueri yang digunakan adalah ( TITLE-ABS-KEY ( “research data  manag*” ) OR TITLE-ABS-KEY ( “responsible  data  manag*”  )  OR  TITLE-ABS-KEY  (  “data  lifecycle  manag*”  )  OR  TITLE- ABSKEY ( “data resource manag*” ) OR TITLE-ABS-KEY (“research data admin*” ) OR TITLE- ABS-KEY ( “digital curat*” ) OR TITLE-ABS-KEY (“digital data manag*” ) OR TITLE-ABS- KEY ( “data steward*” ) OR TITLE-ABS-KEY ( “data curat*” ) OR TITLEABS- KEY ( “research reposit*”  )  OR  TITLE-ABS-KEY  (  “data  management  plan*”  )  ).  Analisis  dilakukan  dengan menggunakan  CiteSpace.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  melalui  pemodelan  dan  komputasi CiteSpace,  pengetahuan  (atau  jaringan)  struktur,  studi  signifikan,  topik  penting,  dan  tren pengembangan dalam literatur RDM berhasil terungkap. Terakhir, Gupta, et al (2021) melakukan pemetaan sains dan visualisasi RDM dengan metode bibliometrik dan scientometric. Literatur RDM antara tahun 1989 dan 2021 dari database Web of Science Core Collection (WoSCC) dengan title search ((“Research  data  management”)  OR  (“Research  data  services”)  OR  (“Research  Data”)). Total 731 dokumen digunakan untuk dianalisis dengan VOSviewer. Hasilnya menunjukkan bahwa jumlah  publikasi  terkait  RDM  meningkat  dari  tahun  ke  tahun,  mencapai  puncaknya  pada  tahun 2020.
Ada  pun  posisi  penelitian  ini  adalah  untuk  melengkapi  penelitian-penelitian  sebelumnya. Selain itu, mengacu pada uraian di atas peneliti telah menetapkan beberapa batasan penelitian yang sekaligus menjadi kebaruan dalam penelitian ini, yaitu: (1) database yang digunakan adalah scopus; (2) rentang waktu publikasi dari awal terrekamnya publikasi RDM di Scopus hingga tahun 2022; (3) analisis data dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak BiblioShiny dan VosViewer; (4) kata kunci penelusuran diformulasikan dengan lebih spesifik, yakni: "Research Data Management" OR  "Research  Data  Preservation"  OR  "Research  Data  Curation".  Oleh  karenanya,  penelitian  ini dilakukan untuk menjawab pertanyaan penelitian (PP), secara terperinci meliputi: PP1: bagaimana profil dan tren perkembangan penelitian RDM secara global?
PP2: bagaimana pemetaan dari negara dengan publikasi terbanyak, domain subjek, dan jurnal inti dari penelitian RDM?
PP3: bagaimana produktivitas penulis dan bidang keilmuan dalam penelitian RDM? PP4: bagaimana perbandingan visualisasi RDM berdasarkan kata kunci? PP5: bagaimana pemetaan jaringan penelitian kolaboratif antar negara?
Mengacu pada pertanyaan  yang diajukan penelitian ini bertujuan untuk mengkaji: profil  lengkap dan  tren  perkembangan  penelitian  tentang  RDM secara  global;  produktivitas  penulis  dan  bidang keilmuan; negara dengan jumlah publikasi terbanyak, domain subjek dan jurnal inti dari penelitian RDM;  visualisasi  RDM  dalam wordcloud dan  peta  jaringan  berdasarkan  kata  kunci;  serta  peta jaringan  kolaborasi  penelitian  antar  negara.  Penelitian  ini  penting  untuk  dilakukan  karena  dapat menawarkan informasi terkait eksplorasi status saat ini dan untuk mengidentifikasi tren topik utama dalam  penelitian  RDM.  Selain  itu,  penelitian  ini  diharapkan  menjadi  pemantik  dalam pengembangan RDM maupun Research Data Services ( RDS) di Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode analisis bibliometrik.  Bibliometrik adalah studi yang mengkuantifikasi metrik bibliografi dan menawarkan tinjauan luas tentang koleksi dokumen (Zhong, et al, 2019). Studi ini memungkinkan peneliti untuk (1)  mendapatkan  tinjauan  komprehensif,  (2)  mengidentifikasi  kesenjangan  pengetahuan,  (3) menemukan ide untuk investigasi, dan (4) menempatkan kontribusi penelitian di dalam lapangan
(Donthu  et  al.,  2021).  Banshal,  et  al  (2022)  mengemukakan  bahwa  bibliometrik  bisa  digunakan untuk mempelajari: (1) analisis kinerja; dan (2) pemetaan ilmu suatu bidang. Analisis kinerja adalah praktik standar di mana kontribusi komponen penelitian (penulis, jurnal, institusi, negara, kutipan) dipelajari, sementara pemetaan sains mempelajari hubungan antara komponen penelitian.
Penelitian  ini  mengumpulkan  data  dari database scopus  yang  diunduh  pada  tanggal  lima bulan  April  tahun  2022.  Scopus  dipilih  secara purposive mengingat  reputasi,  kredibilitas  dan kehandalannya. Kata kunci yang diformulasikan dalam penelusuran mengikuti kueri: TITLE-ABS- KEY (ALL “Research Data Management” OR “Research Data Preservation” OR “Research Data Curation”).  Berdasarkan  formula  di  atas,  scopus  menampilkan  sebanyak  1.055  dokumen.  Untuk kepentingan  penelitian,  peneliti  membatasi  tahun  publikasi  hanya  dari  tahun  pertama  publikasi hingga  akhir  tahun  2022,  sebab  publikasi  tahun  2023  masih  berjalan,  sebanyak  1.013  artikel ditampilkan. Keseluruhan data yang ditampilkan scopus diekspor ke dalam bentuk .csv. Sebanyak 1013 artikel terseleksi  yang berasal dari 412 sumber dan 2864 penulis untuk kemudian dianalisis dalam penelitian ini.
Gambar 1

## Identifikasi literatur menggunakan PRISMA Flow
Sumber: Page MJ, et al (2021)
Analisis data dilakukan dengan menggunakan Biblioshiny pada paket bibliometrix R Studio version 4.2.3 dan VosViewer version 1.6.18. Biblioshiny merupakan alat yang bersifat open source dan bekerja pada paket-R bibliometrix, dapat digunakan untuk melakukan analisis pemetaan sains yang  komprehensif  (Aria  &  Cuccurullo,  2017).  R  sendiri  adalah  bahasa  pemrograman  dan free environment untuk  komputasi  statistik,  didukung  oleh  R Core Team dan  R Foundation  for Statistical Computing . Bibliometrix adalah alat analisis pemetaan komprehensif yang mendukung tiga  fase  proses  analisis  bibliometrik:  (1)  impor  data  dan  konversi  ke  format  R;  (2)  analisis bibliometrik dari kumpulan data; dan (3) konstruksi matriks (Arruda, et al., 2022). Dalam penelitian ini, biblioshiny digunakan untuk menganalisis profil dan tren penelitian, pemetaan negara dengan
jumlah publikasi terbanyak, domain subjek dan jurnal inti dalam penelitian RDM, wordcloud, dan pemetaan jaringan kolaboratif antar negara.
Sementara  itu,  analisis  jaringan  berdasarkan  kata  kunci  dilakukan  pada  VosViewer. VosViewer merupakan free tool yang bekerja dengan dukungan Javascript. Tool ini dikembangkan oleh Center for Science and Technology Studies (CWTS) di Leiden University, tepatnya oleh Nees Jan van Eck dan Ludo Waltman. Dimaksudkan untuk membuat pemetaan atau memvisualisasikan data  jaringan  bibliometrik  (Wong,  D.,  2018).  Analisis  jaringan  ini  dapat  digunakan  pada  semua jenis  data  jaringan  (seperti:  jaringan  sosial),  meskipun  tujuan  utamanya  dimaksudkan  untuk menganalisis catatan akademik. VOSviewer dapat mengeksplorasi co-authorship, co-occurrence, citation,  bibliographic  coupling, dan co-citation  links dalam  salah  satu  dari  tiga  kemungkinan representasi,  yaitu: network,  overlay, atau density  visualization (Arruda,  et  al.,  2022).  Dalam penelitian  ini,  data  dianalisis  dengan  teknik co-authorship dengan  unit  analisis  negara  dan co- occurrence dengan  unit  analisis  seluruh  kata  kunci  menggunakan  metode full  counting. Oleh karenanya,  kedua  aplikasi  dipilih  agar  pemetaan  dan  visualisasi  dapat  ditampilkan  secara komprehensif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kebutuhan  akan  RDM  yang  baik  menjadi  semakin  diakui  sebagai  bagian  penting  dari penelitian. Hal ini disebabkan oleh adanya tantangan 5V dalam big data, meliputi: volume, variety, velocity, veracity, and value (Medina, et al., 2022).  Selain  itu, praktik RDM juga sangat penting untuk  memastikan  keberhasilan  penelitian  (Rodrigues  &  Lopes,  2022).  Penelitian  ini  meninjau publikasi mengenai RDM dengan menggunakan data sekunder yang dikumpulkan dan bersumber dari database scopus.  Tabel  1  berikut  menyajikan  profil  lengkap  dari  penelitian  RDM  yang disarikan dari biblioshiny pada periode antara 1945 dan 2022. Berdasarkan tabel tersebut, dengan jelas terlihat bahwa total publikasi adalah 1013 yang tersebar pada 412 sumber yang terdapat pada database scopus, dengan pertumbuhan rata-rata 6,78% artikel per tahun. Mengenai profil penulis, terdapat  kontribusi  dari  2864  penulis,  dengan  148  merupakan  penulis  tunggal  sementara  2716 lainnya berkontribusi sebagai penulis kolaboratif.
Tabel 1 Profil perkembangan RDM pada Scopus Paramaters Description Value* Timespan Rentang waktu 1945:2022 Sources Distribusi sumber publikasi 412 Documents Jumlah total dokumen 1013 Annual Growth Rate % Persentase pertumbuhan per tahun 6,78 Document Average Age Rata-rata usia dokumen 5,72 Keywords Plus Jumlah istilah yang sering muncul pada judul referensi artikel 3031 Author's Keywords Jumlah total kata kunci 2017 Authors Jumlah penulis 2864 Authors of single-authored docs Jumlah penulis Tunggal 148 Single-authored docs Jumlah dokumen penulis Tunggal 168 Documents per author Rata-rata jumlah penulis per dokumen 0,35 Authors per Document Rata-rata jumlah dokumen penulis Tunggal 2,83 Co-Authors per Doc Rata-rata jumlah dokumen penulis kolaboratif 3,66 International co-authorships % Persentase kolaborasi penulis internasional 12,14 Sumber: data diambil dari Biblioshiny, 2023
Tabel di atas menunjukkan bahwa pada database scopus, terbitan mengenai RDM memiliki rata-rata  jumlah  dokumen  per  penulis  adalah  0,35;  rata-rata  jumlah  penulis  per  dokumen  adalah 2,83; rata-rata jumlah penulis bersama per dokumen adalah 3,66, dan persentase kolaborasi penulis internasional mencapai 12,14. Oleh karenanya, dapat dikatakan bahwa penelitian mengenai RDM cukup kolaboratif.
Perkembangan penelitian global dalam RDM berdasarkan  jumlah publikasi per tahun pada database scopus  menunjukkan  bahwa  penelitian  dimulai  pada  tahun  1945.  Setelah  itu,  mulai diperbincangkan  kembali  pada  tahun  1974  setelah  hampir  3  dekade  tidak  ada  penelitian terkait   yang  terpublikasi.  Selama  tiga  dekade  setelahnya  masih  terdapat  sedikit  peminat  dalam penelitian  mengenai  RDM,  hal  ini  dibuktikan  dengan  minimnya  jumlah  publikasi  penelitian sebagaimana dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Laju pertumbuhan tahunan publikasi penelitian dalam RDM Sumber: Gambar diambil dari Biblioshiny, 2023
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tren  global  penelitian  RDM  terus  mengalami peningkatan dalam rentang 5 tahun terakhir sebagaimana ditunjukkan pada gambar 1. Signifikansi pertumbuhan mulai terlihat sejak tahun 2012 dengan tren pertumbuhan yang terus meningkat secara tajam. Pada tahun 2017, untuk pertama  kalinya  jumlah publikasi mencapai  lebih dari 100 artikel terpublikasi.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa  tahun  2022  merupakan  masa publikasi RDM terbanyak sepanjang sejarah dengan 156 artikel terpublikasi.
Lebih lanjut, data menunjukkan bahwa dalam beberapa tahun terakhir jumlah perkembangan publikasi mengenai RDM pada database scopus mengalami peningkatan yang signifikan, bahkan jumlah publikasi dalam satu dekade terakhir mencapai 923 publikasi, atau sekitar 38 kali lipat dari jumlah publikasi pada lima dekade awal. Hal ini menunjukkan perkembangan drastis yang terjadi dalam RDM atau dapat dikatakan bahwa saat ini RDM sedang mencuri perhatian banyak peneliti pada  bidang  keilmuan  terkait  untuk  melakukan  pengkajian  terhadapnya.  Situasi  ini mengindikasikan bahwa terdapat kemajuan dalam upaya praktik RDM di berbagai bidang keilmuan secara luas di berbagai negara. Situasi ini dikarenakan beberapa faktor alasan, dua di antaranya yang paling  menonjol,  meliputi:  Pertama,  penelitian  ilmiah  menjadi  lebih  didorong  oleh  data  dan menangani  sejumlah  besar  data  yang  kompleks  sehingga  menimbulkan  tantangan  bagi  peneliti dalam  analisis,  penyimpanan,  dan  banyak  bidang  lainnya.  Kedua,  ada  kebijakan  baru,  di  mana peneliti diwajibkan oleh lembaga pendanaan untuk mengatur dan melestarikan data penelitian dan penerbit besar untuk menyiapkan research management plan (DMP) yang memuat data serta hasil penelitian  mereka,  agar  dapat  diakses  oleh  publik  untuk  meningkatkan  transparansi  dalam penelitian  dan  meningkatkan  reproduktifitas  (Zhang,  L.  &  Eichman  Kalwara,  N.  (2019), Nwabugwu, M. J., & Godwin, L. S., (2020)).
Selanjutnya,  mengenai  bagaimana  pemetaan  negara  dengan  jumlah  publikasi  terbanyak, domain  subjek,  dan  jurnal  inti  dalam  penelitian  RDM  divisualisasikan  pada  Gambar  3.  Negara- negara  kontributor  utama  muncul  di  sisi  kiri  pada  Gambar  3,  sedangkan  domain  subjek  (topik kajian) penelitian terkemuka dan sumber publikasi utama atau jurnal inti secara berurutan muncul di  sisi  tengah  dan  kanan.  Hasilnya  memperlihatkan  bahwa  negara  Jerman  menempati  urutan pertama, diikuti oleh Amerika Serikat, Inggris, Portugal, Belanda, dan seterusnya.

## Gambar 3

## Menunjukkan pemetaan negara teratas, domain subjek dan jurnal inti dalam penelitian RDM Sumber: Gambar diambil dari Biblioshiny, 2023
Pada sisi kiri gambar 3, terlihat bahwa terdapat 20 negara teratas yang menerbitkan jumlah publikasi  terbanyak,  meliputi:  Jerman,  Amerika  Serikat,  Inggris,  Belanda,  Austria,  Portugal, Kanada, Spanyol, Australia, Perancis, China, Jepang, India, Finlandia, Swiss, Italia, Belgia, Brazil, Afrika  Selatan  dan  Malaysia.  Menariknya,  negara  Malaysia  masuk  ke  dalam  jajaran  20  negara kontributor utama. Temuan ini memberikan wawasan dan berdampak secara tidak langsung bagi Indonesia. Dalam rangka pengembangan RDM di tanah air, pihak-pihak terkait di Indonesia dapat melakukan benchmaking kepada  Malaysia  sebagai  negara  tetangga  serumpun  mengenai  strategi, implementasi dan atau praktik RDM maupun RDS di negara tersebut. Mengingat kedekatan letak geografis dan juga kebudayaan di antara kedua negara. Selain itu, beberapa negara di kawasan Asia Timur  juga  dapat  dijadikan  rujukan  dalam  pengembangan  RDM  dan  atau  RDS  di  dalam  negeri, meliputi:  Jepang,  China  dan  India.  Meski  begitu,  terdapat  keterbatasan  berkaitan  dengan  konten atau isi artikel yang tidak ditinjau dalam penelitian ini sehingga memerlukan penelitian lebih lanjut yang bersifat kualitatif untuk memperoleh informasi yang lebih komprehensif.
Pada  bagian  tengah  gambar  3  terlihat  domain  subjek  berkaitan  dengan  RDM  yang  banyak dikaji, termasuk tetapi tidak terbatas pada: open science, data management, metadata, data sharing, fair principles, reesearch data, data curation, fair, open data, academic libraries, linked data, open access, data management plan, research support, big data, research data service, dan data literacy. Poin penting adalah domain subjek “data literacy” juga masuk ke dalam jajaran 20 domain subjek produktif  dalam  RDM.  Hal  ini  menandakan  munculnya  jenis  literasi  baru  dalam  khazanah pengetahuan umum, khususnya dalam Ilmu Perpustakaan dan Informasi sebagai bidang keilmuan yang menaungi literasi, yang perlu diketahui dan dikuasai oleh masyarakat dunia. Dikatakan baru karena kemunculannya terjadi pada dekade akhir-akhir ini, yaitu sekitar tahun 2012an (Zhang, L.
& Eichman Kalwara, N., 2019).
Dalam  konteks  Indonesia  sendiri,  Muliastrini  (2019)  dalam  publikasinya  mengemukakan bahwa  literasi  data  masuk  ke  dalam  kategori  literasi  baru  bersama  dengan  literasi  teknologi  dan literasi humanisme yang perlu diterapkan agar dapat menjawab tantangan era revolusi industri 4.0.
Data  literacy atau  literasi  data  merupakan  sebuah  keterampilan  untuk  dapat  memanfaatkan, mengolah  dan  mendapatkan  informasi  dari  data  yang  kompleks  (Pramana,  2020).  Literasi  data merupakan hal yang penting baik bagi masyarakat, industri maupun pemangku kebijakan.
Selain  itu, FAIR atau FAIR principle muncul sebanyak dua  kali. Hal  ini mencirikan bahwa FAIR merupakan topik yang penting yang sedang ramai dibahas dan prinsip FAIR perlu menjadi pengetahuan  umum  untuk  mahasiswa  Ilmu  Perpustakaan  dan  Informasi,  Ilmu  Kearsipan  dan Dokumentasi,  para  akademisi,  para  profesional  informasi  dan  praktisi  RDM  maupun  profesi berkaitan  dengan  data  serta  juga  sumber  daya  manusia  terkait  lainnya.  FAIR  sendiri  merupakan akronim dari Findability, Accessibility, Interoperability, dan Reusability yang merupakan prinsip dalam  pengelolaan  data,  khususnya  data  ilmiah  (Wilkinson,  et  al.,  2016).  Medina,  et  al  (2022) merekomendasikan agar pembuatan dan atau pengembangan siklus hidup penelitian berbasis data dalam sistem RDM yang efektif dapat mengikuti prinsip panduan FAIR.
Lebih  lanjut, open  science,  big  data,  information  processing,  digital  libraries,  digital repositories,  linked  data,  semantic dan metadata merupakan  area  paling  relevan  dalam pengembangan RDM yang diakui pada penelitian ini. Berkenaan dengan hal tersebut, Nie, H., Luo, P., & Fu, P. (2021) pernah melakukan penelitian bertajuk implementasi RDM di Peking University Library (PKUL) untuk menumbuhkan dan mempromosikan open science dan open data. Penelitian tersebut memberikan contoh pembuatan Open Data repository dan layanan RDM melalui proyek Peking  University Open  Research  Data  Repository (PKU-ORDR).  Hasil  penelitiannya menunjukkan bahwa sejak  layanan PKU-ORDR dan RDM diimplementasikan pada tahun 2015, PKUL  telah  membantu  banyak  peneliti  untuk  mendukung  seluruh  siklus  hidup  penelitian  dan meningkatkan  praktik open  science (OS)  di  kampus  serta  mempengaruhi  pergerakan  OS  secara nasional di China melalui berbagai event dan kegiatan nasional yang diselenggarakan oleh PKUL. Selanjutnya,  Nwabugwu,  M.  J.,  &  Godwin,  L.  S.,  (2020)  mengemukakan  bahwa  layanan RDM  layanan  mencakup: data  management  planning,  digital  curation  (selection,  preservation, maintenance,  and  archiving), dan metadata  creation  and  conversion. Dalam  paparannya dijabarkan  juga  mengenai  siklus  hidup  RDM,  meliputi: data  creation;  data  collection  and description,  data  storage;  data  archiving  and  preservation;  data  access;  data  discovery  and analysis, dan data  reuse  and  transformation. DMPonline,  Data  Asset  framework,  Collaborative Assessment  of  Research  Data  Infrastructure  and  Objectives (CARDIO),  serta Curation  cost exchange diidentifikasi sebagai alat dan aplikasi  yang dapat dimanfaatkan dalam  layanan RDM. Data Management Planning (DMP) sendiri diakui sangat penting untuk memungkinkan pemangku kebijakan  di  negara  berkembang  untuk  menarik  bukti  empiris  dari  negara  maju  tentang  RDM. Negara-negara  maju  memiliki  praktik  penggunaan  dan  layanan  RDM  yang  mapan,  yang  dapat diselidiki untuk mempelajari dan meningkatkan proses di masa mendatang jika ada masalah yang ditemukan dan untuk merancang  kerangka  kerja umum untuk semua praktisi RDM (Naseema  & Sevukan, 2022).
Selanjutnya berkaitan dengan jurnal tujuan, terlihat pada sisi kanan gambar 3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari berbagai sumber yang dipilih sebagai media publikasi oleh para peneliti mengenai RDM di seluruh dunia, ditemukan bahwa terdapat tiga jurnal inti publikasi. Ketiga jurnal tersebut meliputi: Lecture Note in Computer Science, Communication in computer and information science, dan Data  Science  Journal yang  mencakup  sebagian  besar  publikasi  dalam  penelitian mengenai RDM. Ada pun sumber publikasi utama lainnya yang termasuk ke dalam jajaran 20 besar jurnal inti, meliputi: Voeb-Mitteilungen, Proceedings of The Association for Information Sciences and Technology, Lecture Notes in Informatidc, Journal of Librarianship and Information Science, Ceur Workshop Proceedings, Journal of Academic Library, Liber Quarterly, Procedis Computer Science,  IFLA  Journal,  Library  Management,  Library  Philosophy  and  Practice,  New  Review  of Academic  Librarianship,  Desidoc  Journal  of  Library  And  Information  Technology,  ACM International  Conference  Proceeding  Series,  Studies  in  Health  Technology  and  Informatics, Insight: The UKSG Journal, dan Issues In Science And Technology Librarianship .
Pertanyaan penelitian selanjutnya yang hendak dijawab yakni berkaitan dengan produktivitas penulis dan bidang keilmuan dalam penelitian RDM dengan ditinjau berdasarkan jumlah publikasi terbanyak.  Gambar  4  menunjukkan  Ribeiro,  C  menjadi  peneliti  paling  produktif  dengan
mempublikasikan 23 Artikel, disusul oleh Castro, J.A. dengan 16 Artikel, Heuer, A dan Da Silva, J.R.  dengan  masing-masing  11  Artikel,  lalu  Cox,  A.M.  dengan  10  artikel  ilmiah  terpublikasi, kemudian Auge, T, Budroni, P, dan Koltay, T masing-masing 9 Artikel, serta Chard, K dan Foster, I  pada  urutan  ke-sembilan  dan  sepuluh  dengan  masing-masing  memproduksi  sebanyak  8  artikel terpublikasi.
Gambar 4 Grafik peneliti paling produktif
Sumber: Gambar diambil dari Scopus, 2023
Peneliti  paling  produktif  yakni  Ribeiro,  C  atau  Cristina  Ribeiro  merupakan Professor  of Informatics Engineering pada Universidade do Porto, Porto, Portugal  yang memiliki h-index 13, dengan 99 dokumen terpublikasi dan memperoleh sebanyak 674 sitasi oleh 573 dokumen. Dalam rentang  waktu  2017-2021,  Ribeiro,  C  banyak  berkontribusi  dalam  topik-topik  terkait Research Personnel;  Data  Reuse;  Librarians melalui  11  artikel.  Pada  urutan  selanjutnya  Castro,  J.A.  dan Heuer,  A.  memiliki h-index 7,  sementara  da  Silva,  J.R.   dan  Cox,  A.M  secara  berturut- turut  memiliki h-index 6 dan 24. Selain itu, penelusuran lanjutan menemukan bahwa kedua penulis terproduktif,  yakni:  Ribeiro,  C.  dan  Castro,  J.A.  memiliki  latar  belakang  keilmuan  dari  bidang komputer.
Sebagai topik yang dikaji pada seluruh bidang keilmuan, penelitian mengenai RDM tersebar secara  luas  dalam  berbagai  disiplin  ilmu.  Seperti  yang  digambarkan  dalam  Gambar  5,  analisis dilakukan berdasarkan jumlah produksi publikasi mengenai RDM dari  bidang keilmuan tersebut. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  bidang  keilmuan  atau  subjek  area  teratas  dan  terkemuka dalam penelitian RDM adalah  ilmu  komputer dan  ilmu sosial. Keduanya merupakan  kontributor inti dari RDM pada database scopus, di mana lebih dari 50% terbitan yang ada merupakan hasil produksi  dari  dua  keilmuan  tersebut.  Sementara  itu,  kontribusi  yang  diberikan  oleh  Ilmu perpustakaan dan informasi tidak terlihat secara eksplisit akan tetapi termasuk ke dalam kontribusi utama karena berada di bawah naungan keilmuan sosial.

## Gambar 5 Diagram kontribusi berdasarkan bidang keilmuan
Sumber: Data diambil dari scopus, 2023
Terlebih,  ketiga  jurnal  inti  publikasi  yakni Lecture  Note  in  Computer  Science, Communication in computer and information science, dan Data Science Journal yang mencakup sebagian  besar  publikasi  dalam  penelitian  mengenai  RDM  juga  memiliki  cakupan  dalam  bidang ilmu  komputer.  Hal  tersebut  meneguhkan  posisi  ilmu  komputer  sebagai  kontributor  utama berdasarkan bidang keilmuan atau subjek area dalam RDM.
Selanjutnya,  mengenai  perbandingan  visualisasi  RDM  berdasarkan  kata  kunci  dapat ditunjukkan dalam Wordcloud pada Biblioshiny dan dan peta jaringan berdasarkan kata kunci pada VosViewer. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat sebanyak 3031 keywords plus atau jumlah istilah yang sering muncul pada judul referensi artikel dan 2017 author's keywords atau jumlah total kata kunci yang digunakan oleh penulis. Keseluruhan istilah-istilah tersebut dapat divisualisasikan melalui wordcloud. Wordcloud sendiri  merupakan  susunan  kata  sebagai  citra  visual  dari  sebuah sistem yang kemunculannya didasarkan pada frekuensi kemunculan kata dari teks verbal. Dengan wordcloud peneliti mampu  memperoleh gambaran  garis besar  isi teks secara  cepat (Qeis, 2015). Gambar 6a merupakan visualisasi dari wordcloud pada kata kunci yang mewakili topik penting di antaranya mencakup: data handling, data sharing, data curation, data repositories, open data dan topik-topik penting lainnya yang lebih besar: open science, big data, information processing, digital libraries dan metadata.

## Gambar 6a
WordCloud dalam penelitian RDM Sumber: Gambar diambil dari Biblioshiny, 2023
Demikian  pula,  Gambar  6b  merupakan  hasil  pemetaan  jaringan  yang  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi  VosViewer.  Analisis  dilakukan  dengan  menggunakan  kata  kunci.  Hasil pemetaan jaringan menampilkan sebanyak 7 klaster terbentuk.
Gambar 6b Visualisasi peta jaringan berdasarkan kata kunci Sumber: Data diambil dari vosviewer, 2023
Secara terperinci, ketujuh klaster tersebut ditunjukkan dengan warna yang berbeda, meliputi: (a) Klaster 1 ditandai dengan warna merah, terdiri dari namun tidak terbatas pada: academies and institute, access to information, medical research, clinical research, computer program computer interface, data analysis, data collection, data integration, data governance, database management systems,  human  experiment,  information  dissemination,  information  processing,  information retrieval, information storage, information system, management information, medical information system, user-computer interface, dll; (b) Klaster 2 berwarna hijau terdiri dari namun tidak terbatas pada : information management, digital storage, digital humanities, data handling, data curation, data citation, data description, data provenance, data repositories, data reuse, e-science, human computer interaction, linked data, machine learning, management platforms, metadata, metadata extraction,  ontology,  research  communities,  scientific  data,  workflow, dll;  (c)  Klaster  3  ditandai dengan warna biru, terdiri dari namun tidak terbatas pada: research data management, academic libraries,  bibliometrics,  collaboration,  content  analysis,  competencies,  data  librarian,  data librarianship,  data  literacy,  data  preservation,  data  science,  database  systems,  digital  curation, digital preservation, higher education, higher education institution, human resource management, information  literacy,  information  professionals,  information  science,  information  services, institutional  repositories,  knowledge  management,  librarian,  library  and  information  science, literature  reviews,  research  data  services,  research  data  sharing,  research  support,  research integrity,  scholarly  communication, dll;  (d)  Klaster  4  berwarna  kuning  terdiri  dari  namun  tidak terbatas pada : computer software reusability, data archives, data infrastructure, data lifecycle, data management plans, data policy, data privacy, data repository, data set, data stewardship, digital objects, ecology, ethics, fair data principles, information center, interoperability,  open research data, open science, open source, open systems, project management, research and development, research  environment,  research  institutions,  tscientific  community,  sustainable  development, dll; (e) Klaster 5 berwarna ungu terdiri dari  namun  tidak terbatas pada: collaborative research, data management  services,  interdisciplinary  research,  knowledge  based  systems, dll;  (f)  Klaster  6
berwarna biru muda terdiri dari archiving, infrastucture, repository , dll; dan (g) Klaster 7 berwarna jingga terdiri dari interoperability.
Terakhir,  pertanyaan  penelitian  mengenai  bagaimana  pemetaan  jaringan  kolaboratif  antar negara dapat terjawab melalui visualisasi pada gambar 7a dan 7b.

## Gambar 7a
Peta jaringan penelitian kolaboratif antar negara Sumber: gambar diambil dari Biblioshiny, 2023
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  riset  terkait  RDM  cukup  kolaboratif  dengan  nilai persentase  kolaborasi  penulis  internasional  sebesar  12,14%.  Kolaborasi  merupakan  implikasi praktik  dari  RDM  dalam  mengatasi  tantangan  dalam  mengelola  data  penelitian,  sehingga membutuhkan kolaborasi interdisipliner yang semakin meningkat (Zhang, L. & Eichman Kalwara, N.,  2019).  Seperti  diilustrasikan  pada  Gambar  7a,  kolaborasi  internasional  lintas  negara  dalam RDM terhubung berdasarkan 1013 dokumen yang diambil dari scopus. Dalam penelitian ini yang merupakan  unit  analisisnya  adalah  negara  dan  kolaborasi  dokumen.  Warna  gelap  menunjukkan bahwa  suatu  negara  berkolaborasi  dengan  negara  lain  secara  luas;  warna  yang  lebih  terang menunjukkan lebih sedikit kolaborasi, dan warna yang kurang terang berarti tidak ada kolaborasi yang dilakukan dengan negara lain Naseema & Sevukan (2022).
Jaringan-jaringan  yang terbentuk menunjukkan bahwa Jerman aktif  melakukan kolaborasi dengan berbagai negara. Jerman juga merupakan negara dengan jumlah publikasi terbanyak yang menempati urutan pertama. Selain itu, hasil penelusuran lanjutan menunjukkan bahwa salah satu jurnal  inti dalam RDM,  yakni: Lecture Note in Computer Science Communications in Computer and  Information  Science berkedudukan  di  Jerman  (Scimago,  2023).  Oleh  karenanya,  temuan- temuan  tersebut  menunjukkan  keseriusan  dan  kontribusi  negara  Jerman  dalam  pengembangan RDM.  Meski  begitu,  diperlukan  studi  lebih  lanjut  dengan  metode  kualitatif  untuk  meninjau  dan mengkaji secara sistematis mengenai bagaimana pengembangan RDM di negara tersebut.
Proporsi  kerjasama  antar  negara  sebagaimana  dapat  dilihat  pada  tabel  2,  menunjukkan  26 negara teratas dalam kolaborasi internasional. Kolaborasi yang dilakukan oleh Jerman dan Inggris adalah 12, diikuti oleh Amerika Serikat (11), Perancis (7), Belgia (6), Belanda (6), Austria, Italia dan Swiss masing-masing (4). Sementara  itu, kontribusi kolaboratif  Amerika Serikat dan Inggris adalah 10, diikuti oleh Australia (9) dan Kanada (8).
Tabel 2 Peta kerjasama antarnegara Dari Ke Frekuensi Germany United Kingdom 12 Germany USA 11 USA United Kingdom 10 USA Australia 9 USA Canada 8 Germany France 7 Germany Belgium 6 Germany Netherlands 6 United Kingdom Switzerland 6 United Kingdom Australia 5 United Kingdom Netherlands 5 France Belgium 4 Germany Austria 4 Germany Italy 4 Germany Switzerland 4 Sumber: data diambil dari Biblioshiny, 2023
Sementara itu pemetaan dengan menggunakan VosViewer menampilkan visualisasi sebagaimana pada Gambar 7b.

## Gambar 7b
Peta jaringan penelitian berdasarkan negara Sumber: gambar diambil dari VosViewer, 2023
Sebanyak 8 klaster terbentuk dalam pemetaan jaringan berdasarkan negara, meliputi: Klaster 1 terdiri dari  Australia, China,  India, Pakistan,  Afrika Selatan dan  Inggris. Klaster 2 terdiri dari Brazil,  Belanda,  Portugal,  Spanyol,  Swiss,  dan  Turki.  Klaster  3  terdiri  dari  Kroasia,  Republik Kenya,  Hungaria  dan  Polandia.  Klaster  4  terdiri  dari  Belgia,  Finlandia,  Perancis  dan  Jerman. Klaster 5 terdiri dari Denmark, Jepang, Norwegia, dan Swedia. Klaster 6 terdiri dari Kanada, Korea Utara,  Taiwan  dan  Amerika  Serikat.  Klaster  7  terdiri  dari  Austria,  Irlandia  dan  Italia.  Terakhir, klaster 8 terdiri dari Nigeria dan Malaysia.

## SIMPULAN
RDM merupakan tantangan sekaligus kebutuhan dalam semua bidang keilmuan. Penelitian ini telah melakukan analisis bibliografi dan pemetaan jaringan mengenai RDM untuk memetakan profil lengkap penelitian, tren/perkembangan dari masa ke masa, produktivitas penulis dan bidang ilmu,  negara  dengan  jumlah  publikasi  terbanyak,  domain  subjek  dan  jurnal  inti,  serta  pemetaan kolaborasi internasional. Temuan menunjukkan bahwa publikasi RDM pertama kali pada database scopus terjadi pada tahun 1945. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa status tren global pada penelitian RDM saat ini sedang mengalami peningkatan dengan persentase kolaborasi internasional  sebesar  12,14%.  Jumlah  produksi  publikasi  ilmiah  terkait  RDM  pada  satu  dekade terakhir mencapai 38,4 kali  lipat dari  lima dekade awal, di mana  Ilmu komputer dan Ilmu sosial merupakan  bidang  keilmuan  yang  memberikan  kontribusi  terbesar  dalam  publikasi  penelitian RDM.
Sementara itu, negara Jerman tercatat sebagai negara yang aktif dalam melakukan kolaborasi internasional dan menduduki posisi utama sebagai  negara paling  kontributif. Analisis  kata  kunci yang  dilakukan  menunjukkan  keeratan  antara  RDM  dengan information  management, demikian juga wordcloud menampilkan open  science,  big  data,  information  processing,  digital  libraries, digital  repositories,  linked  data,  semantic dan metadata menjadi  area  paling  relevan  dalam pengembangan  RDM.  Praktik  RDM  sangat  penting  untuk  dilakukan.  Pihak-pihak  terkait  di Indonesia dapat melakukan benchmaking terhadap negara dan atau lembaga yang telah melakukan implementasi terkait RDM dengan mapan, salah satu negara terdekat berdasarkan hasil penelitian ini  adalah  Malaysia.  Selain  itu,  para  profesional  informasi  dan  pustakawan  perlu  memiliki pengetahuan dan keterampilan yang memadai mengenai RDM sehingga perpustakaan (khususnya perpustakaan  akademik  dan  perpustakaan  organisasi  penelitian)  dapat  memfasilitasi  layanan  dan pengembangan RDM di masing-masing institusinya dengan baik.
Pada akhirnya, terdapat beberapa keterbatasan dalam penelitian ini sehingga perlu dilengkapi oleh  penelitian-penelitian  selanjutnya.  Salah  satu  rekomendasi  yang  dapat  diberikan  untuk penelitian  yang  akan  datang  adalah  mengklasifikasi  bidang  ilmu  dan  atau  domain  subjek  yang ditarik secara  lebih rinci dalam area  yang  lebih spesifik,  misalnya  lingkup Asia-Pasifik dan atau pada negara-negara anggota ASEAN. Selain itu, tinjauan dengan menggunakan metode kualitatif dengan melakukan konten analisis dan sistematic literature review juga disarankan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis.
Journal of Informetrics, 11(4), 959-975. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Arruda, H., Silva, E. R., Lessa, M., Proença, D., Jr, & Bartholo, R. (2022). VOSviewer (version 1.6.17,  July  22,  2021)/Bibliometrix  (version  3.1,  Sep  24,  2021). Journal  of  the  Medical Library Association, 110(3), 39s2-395. https://doi.org/10.5195/jmla.2022.1434
Banshal,  S.K.,  Verma,  M.K.  and  Yuvaraj,  M.  (2022),  "Quantifying  global  digital  journalism research: a bibliometric landscape", Library Hi Tech, Vol. 40 No. 5, pp. 1337-1358. Retrieved from: https://remote-lib.ui.ac.id:2075/10.1108/LHT-01-2022-0083
Donthu, N., et al., (2021), “How to conduct a bibliometric analysis: an overview and guidelines”,
Journal of Business Research, Vol. 133 No. 9, pp. 285-296, doi: 10.1016/j.jbusres.2021.04.070.
Marlina,  E.,  &  Purwandari,  B.  (2019)  Strategy  for  Research  Data  Management  Services  in
Indonesia. Procedia Computer Science, 161, 788-796. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.184 .
Medina, J., et al. (2022). Accelerating the adoption of research data management strategies. Matter, 5(11), 3614-3642. DOI: 10.1016/j.matt.2022.10.007
Muliastrini,  N.  K.  E.  (2019).  Penguatan  Literasi  Baru  (Literasi  Data,  Teknologi,  Dan SDM/Humanisme)  Pada  Guru-Guru  Sekolah  Dasar  Dalam  Menjawab  Tantangan  Era Revolusi Industri 4.0. Ganaya: Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora, 2(2-1), 88-102.
Nie, H., Luo, P., & Fu, P. (2021). Research data management implementation at Peking University Library: Foster and promote open science and open data. Data Intelligence, 3(1), 189-204. doi:10.1162/dint_a_00088
Nwabugwu, M. J., & Godwin, L. S. (2020). Research data management (RDM) services in libraries: Lessons for academic libraries in Nigeria. Library Philosophy and Practice, 2020, 1-18. Page  MJ,  McKenzie  JE,  Bossuyt  PM,  Boutron  I,  Hoffmann  TC,  Mulrow  CD,  et  al.  (2021)  The PRISMA  2020  statement:  an  updated  guideline  for  reporting  systematic  reviews. BMJ, 372:n71. doi: 10.1136/bmj.n71.
Pramana,  S.  (2020).  Peningkatan  Literasi  Data  Menuju  Indonesia  4.0. Empowerment  in  the Community, 1 (1), 37-40.
Qeis,  M.  I.  (2015).  Aplikasi  wordcloud  sebagai  alat  bantu  analisis  wacana.  In International Conference  on  Language,  Culture,  and  Society -ICLCS  LIPI.  Retrieved  from: https://www.researchgate.net/publication/316736417_aplikasi_wordcloud_sebagai_alat_ba ntu_analisis_wacana
Rodrigues, J., & Lopes, C. T. (2022). Research data management in the image lifecycle: A study of current  behaviors. Lecture  Notes  in  Business  Information  Processing, 446,  39-54. DOI:10.1007/978-3-031-05760-1_3
Semeler, A. R., Pinto, A. L., & Rozados, H. B. F. (2019). Data science in data librarianship: Core competencies of a data librarian. Journal of Librarianship and Information Science, 51(3), 771–780. https://doi.org/10.1177/0961000617742465
Scimago.  (2023). Communications  in  Computer  and  Information  Science .  Retrieved  from: https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=17700155007&tip=sid
Scimago.
(2023). Lecture Note in Computer Science. Retrieved from: https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=25674&tip=sid&clean=0
Triasih, H., Rahmi, R., & Devi, K. S. (2020). Providing research data management services and practices  at  PDDI-LIPI:  Preparedness,  roles,  challenges,  and  training. BACA:  Jurnal Dokumentasi Dan Informasi, 41(2), 169-178.
Wibowo,  M.  P.  (2019).  Perubahan  paradigma  data  penelitian  terbuka:  pentingnya  platform pengelolaan  data  penelitian  (Research  Data  Management  (RDM)  di  Indonesia. OISAA
Journal of Indonesia Emas, 2(1), 1-6. Retrieved from:
https://ejournal.ppi.id/index.php/oisaa/article/view/35
Wilkinson,  M.,  et  al.  (2016).  The  FAIR  Guiding  Principles  for  scientific  data  management  and stewardship. Sci Data 3, 160018. DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
Winastwan,  R.  E.  (2020).  Kompetensi  pustakawan  dalam  research  data  management  di
Perpustakaan Perguruan Tinggi. LIBRIA, 12(02), 179-195. DOI: http://dx.doi.org/10.22373/9014 Wong, D. (2018). VOSviewer. Technical Services Quarterly, 35:2, 219- 220, DOI: 10.1080/07317131.2018.1425352
Zhang, L. &  Eichman Kalwara, N. (2019). Mapping the scholarly  literature  found  in  Scopus  on research  data  management:  a  bibliometric  and  data  visualization  approach. Journal  of Librarianship  and  Scholarly  Communication, 7  (General  Issue),  eP2226.  DOI: https://doi.org/10.7710/2162-3309.2226
Zhong  B,  et  al.   (2019).  A  scientometric  analysis  and  critical  review  of  construction-related ontology research.
Automation in Construction, 101:17–31. DOI:
10.1016/j.autcon.2018.12.013