Penting bagi Anda dan kolega Anda untuk memutuskan bagaimana Anda akan memberi nama dan menyusun file dan folder data penelitian Anda di awal proses perencanaan proyek. Mempertahankan strategi pengorganisasian file yang konsisten dapat menghemat banyak waktu dan sakit kepala, dan ini juga untuk memastikan Anda dan orang lain yang memerlukan akses ke data penelitian dapat menemukan dan memahaminya dalam periode yang berbeda.

Bagaimana Anda bisa menyimpan data Anda dalam folder secara sistematis?

• Tentukan jenis data dan format file

Berikut beberapa contohnya:

• Gambar dari lapangan (.jpeg)
• Laporan kemajuan & presentasi (.docx, .pptx & .pdf)
• Observasi lapangan (.xlsx & .csv)
• File analisis & grafik (.xlsx & .R)

• Sertakan informasi kontekstual penting

Saat Anda mencari file data tertentu, bagaimana pendapat Anda tentangnya? Anda mungkin ingin mempertimbangkan untuk memasukkan jenis informasi kontekstual berikut saat Anda mengatur folder data Anda?

• Tanggal
• Kolaborator
• Metode pengumpulan data
• Lokasi
• Tipe data

Apakah Anda pernah mengalami pengalaman yang sama? Tidak tahu di mana menemukan file data Anda? Tidak ingat isi file datanya?

• Membuat struktur folder file hierarki

Struktur file hierarki dapat membuat organisasi file Anda lebih sistematis.

• Atur folder berdasarkan kategori yang bermakna

Berdasarkan informasi kontekstual, Anda akan dapat mengatur folder dengan cara yang lebih bermakna dan sistematis. Berikut beberapa contohnya:

[Proyek] / [Sub-proyek] / [Eksperimen] / [Instrumen] / [Tanggal]

[Area penelitian] / [Proyek] / [Data atau dokumentasi] / [Tanggal]

Mengembangkan penamaan berdasarkan elemen yang penting bagi proyek. Hal ini memungkinkan Anda dan orang lain yang membutuhkan akses ke data menemukan file dengan mudah dan melacak catatan data secara efisien.

Anda dapat mempertimbangkan elemen berikut dalam penamaan file Anda:

• Tanggal/ Rentang tanggal
• Judul studi/ Nama proyek
• Lokasi
• Nomor versi
• Isi file
• Jenis tanggal
• Nama/Inisial peneliti

Berikut beberapa tips lainnya:

• Penamaan file harus konsisten
• Usahakan untuk tidak memiliki nama file yang terlalu panjang (biasanya tidak lebih dari 25 karakter)
• Hindari karakter khusus (yaitu ~ ! @ # $ % ^ & * ( ) ` ; < > ?. , [ ] { } ‘ ” |) dalam nama file
• Jangan gunakan spasi. Sebagai gantinya, berikut beberapa opsi alternatif: huruf kapital (mis. Nama File.xxx), garis bawah (mis. Nama_File.xxx)
• Gunakan format tanggal YYYYMMDD
• Sertakan nomor versi

Penting bagi Anda untuk memutuskan format apa yang akan dipilih untuk data penelitian Anda ketika Anda mulai merencanakan proyek penelitian Anda, karena format ini menentukan bagaimana data dapat digunakan, dianalisis, disimpan, dan digunakan kembali di masa depan.

Berikut beberapa pertanyaan yang mungkin perlu Anda pertimbangkan.

• Jenis data apa yang akan dihasilkan?
• Apakah Anda menggunakan format file yang standar untuk file Anda?
• Apakah Anda menggunakan format file yang umum digunakan di area penelitian Anda?
• Apakah format ini mudah dibagikan kepada kolega Anda atau orang lain yang memerlukan akses ke data?
• Apakah format ini memfasilitasi penggunaan dan penggunaan kembali data Anda di masa mendatang (misalnya, standar terbuka/non-kepemilikan)?
• Apakah ada kondisi khusus untuk membaca dan memanipulasi data penelitian Anda (misalnya, sistem operasi, perangkat lunak, atau alat)?

Anda disarankan untuk menyimpan salinan data dalam format file asli saat mengonversinya ke format file lain. File asli dapat digunakan untuk memperbaiki kerusakan yang tidak terduga selama konversi. Misalnya, konversi file mungkin memiliki risiko kehilangan informasi tertentu seperti yang tercantum di bawah ini:

• Hilangnya konten (data)
• Hilangnya karakteristik file yang disimpan di dalam file (metadata)
• Hilangnya tata letak atau format (misalnya dalam file teks)
• Penurunan kualitas (misalnya pada file grafik atau video)

Sumber: Research data management – looking after file formats, University of Amsterdam link (https://rdm.uva.nl/en/looking-after/file-formats/file-formats.html?cb)

Tabel berikut berisi panduan tentang format file yang direkomendasikan dan diterima yang diadopsi dari UK Data Archive. (https://ukdataservice.ac.uk/learning-hub/research-data-management/format-your-data/recommended-formats/ )

Berikut video yang dibuat oleh EDINA, University of Edinburgh, menjelaskan apa itu metadata.

https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo

Metadata adalah informasi terstruktur yang mendeskripsikan, menjelaskan, menemukan lokasi, atau mempermudah pengambilan, penggunaan, atau pengelolaan sumber informasi.

“Metadata memfasilitasi dan mendukung penemuan, identifikasi, pengorganisasian, dan interoperabilitas keluaran penelitian. Memiliki metadata yang kaya akan membantu memaksimalkan pemaparan, penggunaan kembali, dan kutipan temuan penelitian Anda.” (Diadaptasi dari Sumber: Australian Research Data Commons https://ardc.edu.au/resource/metadata/ )

Berikut adalah tabel tipe metadata yang diadaptasi dari National Information Standards Organization Amerika Serikat.

Standar/skema metadata dapat bervariasi dari satu disiplin ilmu ke disiplin lainnya. Dublin Core adalah salah satu standar metadata generik yang paling umum digunakan.

Dublin Core sederhana melibatkan 15 elemen (opsional & dapat diulang):

Sumber: Dublin Core Metadata Initiative (DCMI)  https://www.dublincore.org/specifications/dublin-core/dcmi-terms/

Sebagai pemilik data penelitian, untuk memperjelas syarat dan ketentuan yang mengatur bagaimana calon pengguna diperbolehkan menggunakan, menggunakan kembali, atau membagikan data penelitian Anda, Anda dapat mempertimbangkan untuk memilih lisensi yang memfasilitasi proses ini.

Ada enam opsi lisensi CC. Anda dapat menggunakan License Chooser https://chooser-beta.creativecommons.org/ ini untuk menjelajahi lisensi Creative Commons dan menentukan lisensi mana yang akan dipilih. Atau Anda mungkin ingin mempertimbangkan pertanyaan panduan berikut dan mengacu pada diagram dalam memilih lisensi yang sesuai:

• Apakah Anda mengizinkan karya Anda digunakan untuk tujuan komersial?
• Apakah Anda mengizinkan karya Anda dimodifikasi atau diadaptasi?
• Apakah Anda mengizinkan orang lain yang menggunakan karya Anda untuk menerapkan lisensi CC yang berbeda dari yang Anda tentukan sebelumnya?
• 
• 

Ball, A. (2012). ‘How to License Research Data’. DCC How-to Guides. Edinburgh: Digital Curation Centre: Available online: http://www.dcc.ac.uk/resources/how-guides/license-research-data

Korn, N., Oppenheim, C. (2011). Licensing Open Data: A Practical Guide. Available online: http://www.discovery.ac.uk/files/pdf/Licensing_Open_Data_A_Practical_Guide.pdf

ARDC (Australian Research Data Commons): Webinar Research Data Licensing: https://www.youtube.com/playlist?list=PLG25fMbdLRa7QH8_yyNSgzkQOTBVsTK2r

License Selector: https://ufal.github.io/public-license-selector/

Menurut Australian Research Data Commons (ARDC), Data Sensitif adalah “data yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi individu, spesies, objek, proses, atau lokasi yang menimbulkan risiko diskriminasi, bahaya, atau perhatian yang tidak diinginkan. Berdasarkan undang-undang dan tata kelola etika penelitian di sebagian besar institusi, data sensitif biasanya tidak dapat dibagikan dalam bentuk ini, dengan beberapa pengecualian.”

Data sensitif dapat berupa informasi yang dilindungi dari pengungkapan yang tidak beralasan. Hal ini dapat mencakup namun tidak terbatas pada data pribadi, data hak milik, dan Data terbatas atau rahasia lainnya yang harus dilindungi dari akses tidak sah.

Data Pribadi: Data, baik benar atau tidak, tentang seseorang yang dapat diidentifikasi dari data tersebut; atau dari data dan informasi lain yang dimiliki atau mungkin dapat diakses oleh organisasi.

Data Kepemilikan: Data, termasuk setiap dan seluruh Kekayaan Intelektual dan segala haknya (baik terdaftar dan/atau tidak terdaftar), pengetahuan, rahasia dagang, baik tertulis, lisan, gambar atau dalam bentuk nyata lainnya, yang memberikan keunggulan kompetitif bagi pemiliknya . Hal ini juga dapat mencakup data yang dihasilkan atau digunakan berdasarkan perjanjian pendanaan penelitian terbatas dengan mitra industri.

General Guide

1. Handling sensitive & personal information, UCL Library Services, University College London (https://www.ucl.ac.uk/library/open-science-research-support/research-data-management/best-practices/how-guides/handling-sensitive) 
2. Sensitive Research Data Management: Overview, Purdue Libraries (http://guides.lib.purdue.edu/sensitivedata )
3. Data Management & Curation ICPSR (https://www.icpsr.umich.edu/web/pages/datamanagement/confidentiality/ )
4. Overview – Personal Data Protection Act, Personal Data Protection Commission, Singapore (https://www.pdpc.gov.sg/overview-of-pdpa/the-legislation/personal-data-protection-act )
5. Other Intellectual Property: Trademarks, Patents and Proprietary Information, Stanford University (https://doresearch.stanford.edu/policies/research-policy-handbook/intellectual-property/other-intellectual-property-trademarks-patents-and-proprietary-information )
6. Sensitive Data, Data Security, University of North Carolina at Chapel Hill (https://guides.lib.unc.edu/datasecurity/definition )

Desensitising Research Data

1. Anonymisation, The UK Data Service (https://ukdataservice.ac.uk/learning-hub/research-data-management/#anonymisation )
2. Guide to Basic Data Anonymisation, Personal Data Protection Commission, Singapore (https://www.pdpc.gov.sg/-/media/Files/PDPC/PDF-Files/Advisory-Guidelines/Guide-to-Basic-Anonymisation-31-March-2022.pdf )

Sharing Sensitive Data

Publishing Sensitive Data, Australian Research Data Commons (https://ardc.edu.au/resource/sensitive-data/)

Menurut Panduan Penerbitan Data Sensitif yang dikembangkan oleh Australian Research Data Commons (ARDC), peneliti harus memperhatikan empat aspek penting berikut sejak awal penelitian untuk berbagi data sensitif dan rahasia secara etis dan legal:

• Termasuk ketentuan untuk berbagi data ketika mendapatkan persetujuan
• Melindungi identitas orang dengan menganonimkan data jika diperlukan
• Mempertimbangkan pengendalian akses ke data
• Menerapkan lisensi yang sesuai

Faktor yang perlu dipertimbangkan sebelum berbagi data. Anda harus hati-hati mempertimbangkan komponen mana dari data penelitian Anda yang cocok untuk pelestarian jangka panjang. Berikut beberapa pertanyaan yang mungkin perlu Anda jawab:

• Apakah data mendukung penelitian Anda?
• Apakah datanya rentan?
• Apakah data yang diperlukan untuk penelitian Anda berasal dari sumber lain yang ketersediaannya pasti di masa mendatang?
• Apakah Anda ingin membagikan data penelitian Anda?
• Apakah Anda perlu menyimpan beberapa versi data penelitian Anda? Versi mana yang harus dipertahankan?

Anda juga dapat merujuk panduan berikut saat Anda membuat keputusan.

              How to Appraise and Select Research Data for Curation, Data Curation Centre (https://www.dcc.ac.uk/guidance/how-guides/appraise-select-data)

• Data Ownership 

Peneliti harus menyelesaikan dan mengklarifikasi masalah kepemilikan data dan hak kekayaan intelektual sejak awal siklus hidup data penelitian.

Kebijakan Institusional: Data yang dihasilkan dari setiap proyek penelitian yang dilakukan oleh staf atau mahasiswa UNIMMA adalah milik UNIMMA. Staf universitas dan mahasiswa tidak boleh berbagi data dengan pihak lain tanpa terlebih dahulu mendapat izin dari PI, Kepala Departemen/RIC dan badan lain (misalnya Institutional Review Board) jika relevan.

Kebijakan Penyandang Dana: Peneliti harus mengetahui kebijakan pemberi dana yang mungkin menetapkan cara dan batasan penyebaran dan pembagian data.

Perjanjian Kolaborasi Penelitian: Para peneliti harus mencapai kesepakatan tentang bagaimana, kapan, dan oleh siapa data akan diakses, digunakan, dan disebarluaskan di masa depan jika diperlukan.

Penggunaan Data Kepemilikan yang Masih Ada: Peneliti harus meminta izin dari pemilik atau produser data sebelum membagikan data asli atau turunan jika diperlukan.

Penggunaan Kembali Data Orang Lain: Jika data penelitian tidak Anda kumpulkan sebelumnya, alih-alih membagikan data penelitian, peneliti harus memberikan penghargaan kepada produsen data dengan kutipan data yang tepat.

Sumber: Research Data Management and Sharing by The University of North Carolina at Chapel Hill & The University of Edinburgh (https://www.coursera.org/lecture/data-management/intellectual-property-and-data-ownership-OLNPx) 

 Introduction to intellectual property rights in data management, Research Data Management Service Group, Cornell University (https://data.research.cornell.edu/data-management/sharing/intellectual-property/ )

•  Research Ethics 

Ethical Approval

Peneliti harus memastikan bahwa persetujuan etis diperoleh sebelum memulai penelitian apa pun dan pembagian data penelitian jika diperlukan. Peneliti harus selalu mengacu pada Kode dan Prosedur UNIMMA untuk Integritas Akademik dan Penelitian untuk pedoman rinci dapat diakses ke tautan:   ………………….

Informed Consent for Data Sharing

Untuk penelitian yang melibatkan penggunaan subjek manusia, jaringan, atau data pribadi, selain persetujuan untuk berpartisipasi dalam proyek penelitian, peneliti juga harus memberi tahu peserta tentang bagaimana data penelitian yang dikumpulkan akan disimpan, dilestarikan, dibagikan, dan digunakan kembali di masa mendatang. serta bagaimana kerahasiaan akan dilindungi.

Do’s and Don’s 

 Untuk memastikan bahwa data penelitian dapat tersedia atau dibagikan untuk digunakan kembali di masa mendatang, pernyataan tentang penyimpanan data atau pembagian data dalam formulir persetujuan peserta dan permohonan IRB harus:

• Hindari berjanji untuk menghancurkan data
• Hindari menghalangi de-identifikasi, publikasi, dan pembagian data
• Hindari menyatakan bahwa data penelitian hanya akan diakses oleh tim peneliti
• Nyatakan kondisi di mana akses terhadap data dapat diberikan kepada orang lain dan kepada siapa
• Nyatakan kemungkinan penyimpanan jangka panjang atau publikasi dan pembagian data di masa depan

1. Memilih Sumber Data

Jika proyek Anda didanai oleh UNIMMA, Anda sangat dianjurkan untuk menyimpan salinannya ke repositori institusional, https://repositori.unimma.ac.id/ 

Secara umum, repositori data dapat dibagi menjadi dua kategori (lihat di bawah). Anda dapat membaca panduan kami untuk mengetahui detail lebih lanjut tentang memilih penyimpanan data.

1. Jurnal Data

Anda juga dapat mempertimbangkan jurnal data sebagai pilihan. Selain mempublikasikan dalam jurnal hardcopy, para peneliti saat ini memiliki pilihan untuk mempublikasikan hasil penelitiannya (termasuk data) di jurnal Data. Menjadi salah satu saluran penerbitan yang sedang berkembang, jurnal data tidak hanya berfungsi sebagai platform untuk memamerkan kumpulan data secara publik dan internasional, namun juga memungkinkan para peneliti untuk berbagi keluaran data penelitian mereka dengan semua orang di seluruh dunia dengan lebih mudah.

Beberapa contoh jurnal data tercantum di bawah ini:

Jika Anda telah menggunakan kumpulan data orang lain untuk penelitian Anda, Anda harus memberikan penghargaan yang pantas kepada penciptanya.

• Kutipan data harus ditempatkan di bagian yang ditentukan oleh penerbit (misalnya bagian Cakupan Data; Bagian Pengakuan, dll).
• Jika tidak ada bagian yang disarankan untuk kumpulan data, letakkan di bagian Bibliografi atau Referensi.

Data Kepemilikan: Data, termasuk setiap dan seluruh Kekayaan Intelektual dan segala haknya (baik terdaftar dan/atau tidak terdaftar), pengetahuan, rahasia dagang, baik tertulis, lisan, gambar atau dalam bentuk nyata lainnya, yang memberikan keunggulan kompetitif bagi pemiliknya . Hal ini juga dapat mencakup data yang dihasilkan atau digunakan berdasarkan perjanjian pendanaan penelitian terbatas dengan mitra industri.

Minimal, elemen berikut harus ada dalam kutipan kumpulan data apa pun:

• Penulis (pembuat kumpulan data)
• Judul (dataset)
• Tanggal publikasi (dataset)
• Penerbit (nama repositori tempat data dipublikasikan)
• Nomor versi (dataset, jika ada)
• Lokasi (URL/DOI untuk mengakses dataset)

Cara elemen-elemen ini disusun, atau digabungkan bersama dalam kutipan akhir, akan bergantung pada persyaratan gaya kutipan penerbit.

• Selalu gunakan gaya kutipan yang ditentukan oleh penerbit.
• Beberapa gaya, seperti gaya APA Edisi ke-7, memberikan instruksi tentang cara mengutip kumpulan data. (Lihat contoh)  https://blog.apastyle.org/apastyle/2013/12/how-to-cite-a-data-set-in-apa-style.html 
• Kebanyakan gaya (misalnya MLA, Chicago) tidak memiliki instruksi tentang cara mengutip kumpulan data. Jika demikian, ikuti petunjuk tentang cara mengutip sumber daya elektronik (misalnya artikel jurnal online).
• Sebagian besar repositori data (misalnya Dataverse, Dryad, dll) menyediakan format kutipan ‘yang direkomendasikan’ yang dapat Anda salin dan tempel dengan mudah, atau ekspor ke perangkat lunak manajemen kutipan Anda. Anda perlu memeriksa dan memastikan Anda mengatur ulang elemen agar sesuai dengan persyaratan gaya penerbit Anda.

• Saat menyimpan data kutipan ke perangkat lunak manajemen kutipan Anda (misalnya EndNote), ingatlah untuk menentukan Jenis Referensi sebagai “dataset”. Dengan melakukan ini, jika gaya kutipan yang Anda pilih (misalnya APA Edisi ke-7) memiliki format yang telah ditentukan sebelumnya untuk kumpulan data kutipan, format tersebut akan diterapkan pada kutipan saat Anda memasukkannya ke dalam makalah Anda.

  [Kotak pilihan Jenis Referensi di sisi kanan atas Layar EndNote]

  *Jika “kumpulan data” tidak tersedia dalam daftar Jenis Referensi (Catatan: perangkat lunak lain mungkin menyebut bidang ini Jenis Barang atau Jenis Dokumen), pilih jenis sumber daya elektronik (misalnya artikel jurnal online).

• Berikut beberapa panduan dari universitas lain dalam mengutip kumpulan data:

  • Boston University Libraries’ guide on citing data  (https://library.bu.edu/c.php?g=1167844&p=8576461 )
  • Michigan State University Libraries’ guide on how to cite data (https://libguides.lib.msu.edu/citedata )

  Bacaan Terkait; 

  • Comparison chart of data citation instructions in various style guide manuals  https://docs.lib.purdue.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1152&context=lib_research 

  Bagan satu halaman yang membandingkan keberadaan instruksi kutipan data dalam manual panduan gaya kutipan yang berbeda. Diproduksi oleh Universitas Purdue dan Universitas Negeri Michigan.

  • Digital Curation Centre’s (UK) guide on how to cite datasets and link to publications https://www.dcc.ac.uk/guidance/how-guides/cite-datasets 

  Panduan komprehensif ini akan membantu Anda membuat tautan antara publikasi akademis Anda dan kumpulan data yang mendasarinya, sehingga siapa pun yang melihat publikasi tersebut akan dapat menemukan kumpulan data tersebut dan sebaliknya. Hal ini memberikan pengetahuan mengenai permasalahan dan tantangan yang ada, dan bagaimana pendekatan yang ada saat ini berupaya untuk mengatasinya.

1. Deposit data penelitan melalui repositori.unimma.ac.id 

• Pentingnya berbagi data penelitian melalui repositori.unimma.ac.id 
• Tentang repositori.unimma.ac.id 
• Links

2. Panduan Deposit Data

1. Memilih Repositori Data 
2. Evaluasi Repositori Data 

Di bawah ini adalah daftar periksa dan beberapa contoh pertanyaan yang disediakan oleh Pusat Kurasi Digital untuk evaluasi repositori data. Anda dapat mengunjungi situs web mereka untuk lebih jelasnya.

• Apakah tersedia repositori yang memiliki reputasi baik?

• Apakah repositori tersebut terdaftar dalam registrasi repositori atau diakui secara luas dalam domain penelitian?
• Apakah repositori tersebut didukung oleh institusi mana pun?
• Apakah repositori tersebut didukung oleh penyandang dana, jurnal, atau masyarakat terpelajar/profesional yang relevan?
• Apakah penyimpanan data ini memiliki basis pengguna lokal, nasional, atau internasional?
• Apakah repositori disertifikasi dengan standar internasional yang sesuai？

• Apakah repositori akan mengambil data yang ingin Anda setorkan?

• Tipe data atau domain apa yang diterima repositori?
• Apakah fokusnya pada tipe data atau domain serupa dengan yang harus Anda setorkan?

1. Apakah datanya aman dari segi hukum?

• Dengan menyetujui syarat dan ketentuan repositori, apakah Anda akan melanggar prinsip perlindungan data atau perjanjian kerahasiaan dengan subjek atau pemilik data? Apakah Anda akan melanggar hak cipta, atau ketentuan kontrak apa pun yang mencakup kekayaan intelektual dalam penelitian?
• Apakah repositori mengizinkan Anda untuk menetapkan hak atau lisensi atas data atau koleksi Anda? Apakah ini memungkinkan Anda untuk menerapkan ketentuan akses yang dipesan lebih dahulu atau lisensi Anda sendiri jika diperlukan?
• Apakah data Anda dikumpulkan atau dibuat sesuai dengan kriteria hukum dan etika yang berlaku di lokasi geografis atau disiplin produsen data? Apakah repositori meninjau dan mengelola risiko pengungkapan pada data yang Anda simpan pada mereka?
• Apakah repositori memungkinkan Anda menentukan hak akses terhadap kelompok pengguna tertentu dan izin untuk mengakses, mengedit, memindahkan, atau menghapus file/objek?

• Akankah repositori mempertahankan nilai datanya?

• Apakah repositori menerbitkan dan mengkatalogkan metadata yang komprehensif?
• Apakah metadata dapat ditemukan? Apakah repositori dapat mengambil data atau diambil oleh sumber pihak ketiga, misalnya repositori lain, ID penulis, mesin pencari, dll.?
• Apakah pengidentifikasi persisten seperti DOI dihasilkan untuk data?
• Apakah repositori memiliki pedoman pelestarian yang jelas untuk memastikan penggunaan kembali data, misalnya pemeriksaan file dan perencanaan pelestarian, integritas & perbaikan data, strategi kontinuitas, kontrol versi?

1. Akankah repositori mendukung analisis dan melacak penggunaan data?

• Apakah repositori menyediakan pelacakan kutipan dan penggunaan?
• Apakah repositori mendukung opsi pencarian dan penelusuran yang komprehensif?
• Apakah ini mendukung penambangan data dan visualisasi?

Sumber: Where to keep research data by Digital Curation Centre https://www.dcc.ac.uk/guidance/how-guides/where-keep-research-data#5