Penerbitan data

**Penerbitan data** (juga **publikasi data**) adalah tindakan merilis data penelitian dalam bentuk yang dipublikasikan untuk digunakan oleh orang lain. Ini adalah praktik yang terdiri dari menyiapkan data atau kumpulan data tertentu untuk penggunaan publik sehingga membuatnya tersedia bagi semua orang untuk digunakan sesuai keinginan. Praktik ini merupakan bagian integral dari gerakan sains terbuka. Ada konsensus besar dan multidisiplin tentang manfaat yang dihasilkan dari praktik ini. 

Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan data menjadi output penelitian kelas satu.  Ada sejumlah inisiatif yang sedang berlangsung serta poin-poin konsensus dan isu-isu yang masih diperdebatkan.

Ada beberapa cara berbeda untuk menyediakan data penelitian, termasuk:

* menerbitkan data sebagai bahan tambahan yang terkait dengan artikel penelitian, biasanya dengan file data yang *dihosting* oleh penerbit artikel,

* *menghosting* data di situs web yang tersedia untuk umum, dengan file yang tersedia untuk diunduh,

* *hosting* data dalam repositori yang telah dikembangkan untuk mendukung publikasi data, misalnya *figshare*, *Dryad, Dataverse, Zenodo*. Sejumlah besar repositori data umum dan khusus (seperti berdasarkan topik penelitian) ada. Misalnya, *UK Data Service* memungkinkan pengguna untuk menyimpan koleksi data dan membagikannya kembali untuk tujuan penelitian,

* menerbitkan makalah data tentang kumpulan data, yang dapat diterbitkan sebagai pracetak, dalam jurnal biasa, atau dalam jurnal data yang didedikasikan untuk mendukung makalah data. Data dapat *di-host* oleh jurnal atau *di-host* secara terpisah dalam repositori data.

Menerbitkan data memungkinkan peneliti untuk membuat data mereka tersedia bagi orang lain untuk digunakan, dan memungkinkan kumpulan data dikutip serupa dengan jenis publikasi penelitian lainnya (seperti artikel atau buku), sehingga memungkinkan produsen kumpulan data untuk mendapatkan kredit akademik untuk pekerjaan mereka.

Motivasi untuk menerbitkan data dapat berkisar pada keinginan untuk membuat penelitian lebih mudah diakses, untuk memungkinkan sitabilitas kumpulan data, atau penyandang dana penelitian atau mandat penerbit yang memerlukan penerbitan data terbuka. *UK Data Service* adalah salah satu organisasi kunci yang bekerja dengan pihak lain untuk meningkatkan pentingnya mengutip data dengan benar  dan membantu para peneliti untuk melakukannya.

Solusi untuk menjaga privasi dalam penerbitan data telah diusulkan, termasuk algoritma perlindungan privasi, metode "masking" data, dan algoritma perhitungan tingkat privasi regional.

## Metode untuk menerbitkan data

### File data sebagai bahan tambahan
Sejumlah besar jurnal dan penerbit mendukung materi tambahan yang dilampirkan pada artikel penelitian, termasuk kumpulan data. Meskipun secara historis materi tersebut mungkin telah didistribusikan hanya dengan permintaan atau pada bentuk mikro ke perpustakaan, jurnal saat ini biasanya host materi tersebut secara online. Materi tambahan tersedia untuk pelanggan jurnal atau, jika artikel atau jurnal tersebut adalah akses terbuka, untuk semua orang.

### Repositori data
Ada sejumlah besar repositori data, baik pada topik umum maupun khusus. Banyak repositori adalah repositori disipliner, berfokus pada disiplin penelitian tertentu seperti *UK Data Service* yang merupakan repositori digital tepercaya untuk data sosial, ekonomi, dan humaniora. Repositori mungkin gratis bagi peneliti untuk mengunggah data mereka atau mungkin mengenakan biaya satu kali atau berkelanjutan untuk *hosting* data. Repositori ini menawarkan antarmuka web yang dapat diakses publik untuk mencari dan menelusuri kumpulan data yang *dihosting*, dan dapat mencakup fitur tambahan seperti pengidentifikasi objek digital, untuk kutipan permanen data, dan menautkan ke makalah dan kode terkait yang diterbitkan.

### Makalah data
**Makalah data** atau **artikel data** adalah "publikasi ilmiah dari dokumen metadata yang dapat dicari yang menggambarkan *dataset online* tertentu yang dapat diakses, atau sekelompok *dataset*, yang diterbitkan sesuai dengan praktik akademik standar". Tujuan akhir mereka adalah untuk memberikan "informasi tentang apa, di mana, mengapa, bagaimana dan siapa data".  Tujuan dari makalah data adalah untuk menawarkan informasi deskriptif tentang kumpulan data terkait yang berfokus pada pengumpulan data, fitur pembeda, akses, dan potensi penggunaan kembali daripada pada pemrosesan dan analisis data. Karena makalah data dianggap publikasi akademis tidak berbeda dari jenis makalah lainnya, mereka memungkinkan para ilmuwan berbagi data untuk menerima kredit dalam mata uang yang dapat dikenali dalam sistem akademik, sehingga "membuat berbagi data diperhitungkan". Ini tidak hanya memberikan insentif tambahan untuk berbagi data, tetapi juga melalui proses *peer review*, meningkatkan kualitas metadata dan dengan demikian dapat digunakan kembali data yang dibagikan.

Dengan demikian makalah data mewakili pendekatan komunikasi ilmiah untuk berbagi data. Terlepas dari potensinya, makalah data bukanlah solusi akhir dan lengkap untuk semua masalah berbagi dan penggunaan kembali data dan, dalam beberapa kasus, mereka dianggap menimbulkan harapan palsu dalam komunitas penelitian.

### Jurnal data
Makalah data didukung oleh beragam jurnal data, beberapa di antaranya "murni", yaitu mereka didedikasikan untuk menerbitkan makalah data saja, sementara yang lain - mayoritas - adalah "campuran", yaitu mereka menerbitkan sejumlah jenis artikel termasuk makalah data.

Sebuah survei komprehensif pada jurnal data tersedia. Daftar jurnal data yang tidak lengkap telah disusun oleh staf di Universitas Edinburgh.

Contoh jurnal data "murni" adalah: *Earth System Science Data, Journal of Open Archaeology Data, Open Health Data, Polar Data Journal,* dan *Scientific Data.*

Contoh jurnal "campuran" yang menerbitkan makalah data adalah: *Biodiversity Data Journal*, *F1000Research, GigaScience, GigaByte, PLOS ONE,* dan *SpringerPlus.*

### Kutipan data

**Contoh kutipan data**

Kutipan data adalah penyediaan referensi yang akurat, konsisten, dan terstandardisasi untuk kumpulan data seperti halnya kutipan bibliografi disediakan untuk sumber lain yang diterbitkan seperti artikel penelitian atau monograf. Biasanya pendekatan Digital Object Identifier (DOI) yang mapan digunakan dengan membawa pengguna ke situs web yang berisi metadata pada dataset dan dataset itu sendiri.  

**Sejarah perkembangan**

**2011:** Sebuah makalah terbitan tahun 2011 melaporkan ketidakmampuan untuk menentukan seberapa sering kutipan data terjadi dalam ilmu sosial.

**2012-2013:** Makalah di tahun 2012-2013 melaporkan bahwa kutipan data menjadi lebih umum, tetapi praktik untuk itu tidak standar.   

**2014:** Pada tahun 2014, *FORCE 11* menerbitkan Deklarasi Bersama Prinsip Kutipan Data yang mencakup tujuan, fungsi, dan atribut kutipan data.

**2018:** Pada bulan Oktober 2018, CrossRef menyatakan dukungannya untuk membuat katalog kumpulan data dan merekomendasikan kutipan mereka. 

**2019:** Sebuah jurnal berorientasi data populer melaporkan pada bulan April 2019, bahwa sekarang akan menggunakan kutipan data. Ada sebuah makalah pada Juni 2019 menyarankan bahwa peningkatan kutipan data akan membuat praktik ini lebih berharga bagi semua orang dengan mendorong berbagi data dan juga dengan meningkatkan prestise orang-orang yang berbagi.

Kutipan data adalah topik yang muncul dalam ilmu komputer dan telah didefinisikan sebagai masalah komputasi. Mengutip data menimbulkan tantangan signifikan bagi ilmuwan komputer dan masalah utama yang harus diatasi terkait dengan: 

* penggunaan model dan format data heterogen – misalnya, basis data relasional, Comma-Separated Values (CSV), Extensible Markup Language (XML), *Resource Description Framework* (RDF); 
* kesementaraan data; perlunya mengutip data pada berbagai tingkat kekasaran – yaitu, kutipan yang dalam; 
* kebutuhan untuk secara otomatis menghasilkan kutipan ke data dengan granularitas variabel.

## Referensi