Fabrikasi data

**Fabrikasi data** adalah tindakan membuat data atau hasil penelitian yang palsu atau menyesatkan secara sengaja guna mendapatkan hasil yang diinginkan atau agar penelitian terlihat lebih signifikan. Berbagai cara telah dilakukan untuk melancarkan fabrikasi data, seperti mengisi kuesioner palsu, mengarang angka atau statistik dalam laporan penelitian, dan membuat grafik atau tabel yang tidak didasarkan pada data yang sebenarnya. Fabrikasi data dapat terjadi dalam konteks studi sarjana maupun pascasarjana di mana seorang mahasiswa dengan sengaja memalsukan tugas laboratorium atau pekerjaan rumah mereka.

Tindakan fabrikasi data merupakan pelanggaran etika penelitian yang serius karena memalsukan hasil dan dapat merusak integritas ilmiah serta kepercayaan publik terhadap penelitian. Untuk mencegah fabrikasi data, peneliti dapat bersikap transparan dan jujur tentang semua penelitian, data, analisis, dan kesimpulan.

## Bentuk dan metode
Metode dan bentuk fabrikasi data dapat dilakukan melalui berbagai cara yang secara sengaja menciptakan atau memodifikasi data agar mendukung hasil penelitian yang diinginkan. Salah satu bentuk fabrikasi adalah pembuatan data palsu, yaitu menciptakan data yang sepenuhnya tidak berdasarkan eksperimen, survei, atau observasi. Contohnya, seorang peneliti mengisi kuesionernya sendiri seolah-olah berasal dari responden yang sebenarnya tidak pernah ada. Selain itu, fabrikasi data dapat berupa manipulasi data, di mana peneliti mengubah atau menghapus sebagian data untuk mendapatkan pola atau tren tertentu yang sesuai dengan hipotesis. Contohnya adalah memodifikasi hasil statistik agar menunjukkan hubungan signifikan antara variabel yang sebenarnya tidak ada. Bentuk lainnya adalah dengan seleksi data secara bias atau biasa disebut petik ceri, yaitu hanya melaporkan data yang mendukung temuan yang diinginkan dan mengabaikan data yang bertentangan. Praktik-praktik ini biasanya sulit dideteksi jika tidak ada mekanisme verifikasi yang ketat, dan sangat merugikan kredibilitas penelitian serta ilmu pengetahuan secara keseluruhan.

## Dampak
Fabrikasi data membawa dampak negatif yang signifikan dan luas, baik bagi dunia ilmiah maupun masyarakat umum. Dalam konteks ilmiah, fabrikasi data dapat merusak integritas penelitian. Data yang dipalsukan menghasilkan kesimpulan yang salah, sehingga kemudian dapat menyesatkan penelitian-penelitian selanjutnya yang mengacu pada data tersebut. Hal ini menghambat kemajuan ilmu pengetahuan dan berpotensi membuang sumber daya penelitian yang berharga. Lebih lanjut, fabrikasi data meruntuhkan kepercayaan publik terhadap sains dan para peneliti. Ketika masyarakat mengetahui bahwa penelitian bisa didasari oleh data yang tidak benar, kepercayaan terhadap hasil penelitian dan implikasinya, misalnya dalam pembuatan kebijakan publik, akan berkurang.

Bagi peneliti yang melakukan fabrikasi data, konsekuensinya bisa sangat berat. Reputasi dan karier mereka bisa hancur karena sanksi akademik, kehilangan pekerjaan, bahkan tuntutan hukum. Selain itu, fabrikasi data juga dapat berdampak pada pendanaan penelitian. Dalam bidang kedokteran dan kesehatan, dampak fabrikasi data bisa lebih fatal. Misalnya, fabrikasi data dalam uji klinis obat dapat membahayakan pasien jika obat yang disetujui ternyata tidak efektif atau bahkan berbahaya.

Secara lebih luas, fabrikasi data dapat berdampak pada kebijakan publik. Jika kebijakan didasarkan pada data yang salah, maka kebijakan tersebut berpotensi tidak efektif atau bahkan menimbulkan masalah baru. Oleh karena itu, pencegahan dan deteksi fabrikasi data sangat penting untuk menjaga integritas ilmu pengetahuan, kepercayaan publik, dan keberlangsungan pembangunan yang didasari oleh data dan penelitian yang valid.

## Pencegahan
Pencegahan fabrikasi data membutuhkan pendekatan komprehensif yang melibatkan berbagai pihak dan aspek. Langkah awal yang krusial adalah menanamkan etika penelitian yang kuat sejak awal kepada para peneliti, mulai dari pendidikan formal hingga pelatihan profesional. Penekanan pada integritas, kejujuran, dan tanggung jawab dalam penelitian harus menjadi landasan utama. Selain itu, pengawasan dan audit yang ketat terhadap proses penelitian, termasuk pengumpulan, pengolahan, dan analisis data, perlu ditingkatkan. Hal ini dapat dilakukan melalui mekanisme penelaahan sejawat (*peer review*) yang lebih cermat dan penggunaan perangkat lunak untuk mendeteksi anomali data atau pola yang mencurigakan.

Transparansi dan keterbukaan data juga merupakan langkah penting dalam pencegahan fabrikasi data. Mendorong peneliti untuk memublikasikan data mentah atau menyediakan akses ke data mereka bagi peneliti lain dapat membantu memverifikasi hasil penelitian. Penerapan pedoman dan regulasi yang jelas terkait etika penelitian dan sanksi bagi pelaku fabrikasi data juga diperlukan. Lembaga penelitian, universitas, dan jurnal ilmiah harus memiliki mekanisme yang efektif untuk menangani kasus-kasus pelanggaran etika penelitian.

## Contoh kasus
Pada tahun 2001, seorang penelaah sejawat di jurnal akademik Nutrition menyuarakan kecurigaan tentang draf publikasi yang diajukan oleh Dr. Ranjit Chandra, seorang peneliti nutrisi asal Kanada di Memorial University of Newfoundland. Melalui investigasi, dikonfirmasi bahwa Dr. Chandra telah menerbitkan hasil dari serangkaian studi, yang berjalan lebih dari satu dekade, dan dari hasil studi itu dilaporkan terdapat beberapa klaim berdasarkan analisis yang direpresentasikan secara tidak benar, bahkan data yang digunakan tidak ada.

Kemudian pada tahun 2004, Jan Hendrik Schön dicabut gelar doktornya oleh Universitas Konstanz setelah sebuah komite yang dibentuk oleh Bell Labs menyatakan Schön bersalah atas pemalsuan dan rekayasa yang berkaitan dengan penelitiannya selama ia bekerja di sana. Walau begitu, menurut pejabat universitas, gelar doktornya dicabut semata-mata karena Schön berperilaku "tidak pantas" selama kasus Bell Labs, bukan karena rekayasa penelitian yang ia lakukan.

## Referensi