Perkembangan large language models (LLM) seperti ChatGPT memicu perubahan nyata pada cara manuskrip ilmiah ditulis, disunting, dan dipublikasikan. Kami melihat dua arus besar yang berjalan bersamaan: (1) produktivitas meningkat tajam—terutama bagi peneliti yang menggunakan bahasa Inggris sebagai bahasa kedua—dan (2) penilaian mutu menjadi lebih rumit karena bahasa yang rapi tidak lagi otomatis mencerminkan kontribusi ilmiah yang kuat. Temuan ini bukan sekadar kesan editorial; ia sudah dipetakan secara kuantitatif melalui analisis skala besar atas ekosistem pracetak (preprint) lintas disiplin.
Temuan Kunci Studi Science (Desember 2025): Produktivitas Naik, Sinyal Mutu Bergeser
Sebuah artikel di Science berjudul “Scientific production in the era of large language models” (terbit 18 Desember 2025, DOI: 10.1126/science.adw3000) menganalisis perubahan produksi ilmiah pada era LLM. (Science)
Cakupan data: lebih dari 2 juta makalah pracetak
Tim peneliti mengumpulkan lebih dari 2 juta naskah pracetak dari tiga server besar—arXiv (fisika/komputer), bioRxiv (hayati), dan SSRN (sosial)—dengan rentang waktu Januari 2018 hingga Juni 2024. (Cornell Chronicle)
Lonjakan produktivitas pada penulis yang terindikasi memakai LLM
Pola yang konsisten muncul: penulis yang terindikasi menggunakan LLM memublikasikan lebih banyak manuskrip dibanding kelompok yang tampak tidak menggunakan LLM.
- Di arXiv, produktivitas meningkat sekitar sepertiga. (ScienceDaily)
- Di bioRxiv dan SSRN, kenaikannya melampaui 50%. (ScienceDaily)
Dampak paling besar pada peneliti non-penutur asli bahasa Inggris (termasuk institusi Asia)
Keuntungan terbesar terlihat pada peneliti yang menulis bahasa Inggris sebagai bahasa kedua. Bahkan, peneliti yang berafiliasi dengan lembaga di Asia menunjukkan peningkatan produktivitas sekitar 43% hingga 89,3% (bergantung server pracetak). (ScienceDaily)
Mengapa Produktivitas Naik: Titik Ungkit LLM di Proses Penulisan Ilmiah
Kenaikan output bukan “sulap,” melainkan hasil dari sejumlah titik ungkit yang sangat spesifik pada siklus penulisan:
1) Percepatan penyusunan struktur dan alur argumentasi
LLM memudahkan penyusunan:
- kerangka pendahuluan (latar belakang → gap → kontribusi),
- peta konsep,
- transisi antarbagian (Methods → Results → Discussion),
- penyelarasan gaya dan terminologi.
2) Penyuntingan bahasa Inggris teknis yang dulu mahal secara waktu
Bagi peneliti EFL/ESL, perbaikan clarity, tata bahasa, dan konsistensi istilah sering kali menjadi “biaya tersembunyi” yang menghambat. LLM menurunkan biaya ini secara drastis sehingga energi bisa dialihkan ke:
- penajaman metode,
- pengayaan analisis,
- eksplorasi implikasi.
3) Ringkasan dan literature mapping yang lebih cepat
LLM membantu mengelompokkan literatur berdasarkan:
- metode (eksperimen, survei, systematic review, pemodelan),
- variabel utama,
- metrik evaluasi,
- dataset atau konteks populasi.
Ketika Bahasa Halus Tidak Lagi Menjadi Sinyal Mutu: “Dekopling” antara Gaya dan Nilai Ilmiah
Salah satu implikasi paling penting adalah bergesernya sinyal mutu yang sebelumnya digunakan pembaca, editor, dan peninjau.
Kompleksitas tulisan dulu kerap “menandai” kualitas—kini tidak selalu
Studi tersebut melaporkan pola klasik: pada makalah yang kemungkinan besar ditulis manusia, kompleksitas tulisan sering berkorelasi dengan peluang diterima jurnal. Namun pada makalah yang terindikasi dibantu LLM, korelasi itu melemah atau bahkan berbalik—naskah bisa sangat rapi, tetapi tidak menambah nilai ilmiah yang sepadan. (Cornell Chronicle)
Dampak operasional bagi ekosistem ilmiah
Akibat langsungnya:
- beban triase editorial meningkat, karena bahasa mulus tidak cukup untuk menyaring “yang kuat”,
- peninjauan sejawat makin mahal (waktu dan perhatian),
- metrik kuantitas publikasi makin berisiko menyesatkan jika dipakai sendirian.
LLM untuk Pencarian Literatur: Lebih Baru, Lebih Beragam—Namun Perlu Kendali
Studi juga menyoroti peran alat pencarian berbasis AI (contohnya Bing Chat) yang dalam konteks tertentu dapat menampilkan referensi lebih baru dan relevan dibanding pencarian tradisional. (ScienceDaily)
Agar manfaatnya nyata dan tidak merusak fondasi ilmiah, kami menekankan dua praktik yang harus menjadi standar kerja:
- Verifikasi sumber primer
Setiap temuan atau klaim yang diangkat oleh AI wajib ditelusuri ke PDF/halaman jurnal dan dicek pada bagian Methods/Results, bukan hanya abstrak. - Audit sitasi
Cek apakah DOI benar, tahun sesuai, judul tepat, dan klaim yang dikaitkan memang ada di sumber. Ini krusial untuk mencegah sitasi “rapi tapi palsu”.
Risiko Utama yang Membuat Makalah “Tampak Ilmiah” tetapi Kosong
Kami memetakan risiko yang paling sering mengaburkan batas antara terobosan nyata dan polesan kosong:
1) Klaim kuat tanpa metode yang memadai
Tanda umum:
- hipotesis longgar,
- desain studi tidak menjawab pertanyaan,
- sampel tidak representatif,
- confounding diabaikan,
- robustness check tidak ada.
2) Hasil tidak dapat direplikasi (atau tidak bisa diuji ulang)
Tanda umum:
- data tidak tersedia tanpa alasan,
- kode analisis tidak dibagikan,
- parameter model tidak lengkap,
- definisi variabel berubah-ubah.
3) “Kebersihan retorika” menutupi lemahnya kontribusi
LLM sangat unggul merapikan:
- bahasa,
- koherensi paragraf,
- transisi,
- ringkasan naratif.
Namun semua ini dapat menyamarkan:
- novelty yang tipis,
- analisis dangkal,
- diskusi yang generik,
- kesimpulan yang melampaui data.
Standar Praktik Penggunaan LLM yang Berintegritas untuk Peneliti
Kami mendorong standar kerja yang tegas: LLM adalah asisten editorial dan kognitif, bukan pengganti tanggung jawab ilmiah.
A. Penggunaan yang layak dan defensibel
- penyuntingan bahasa, kejelasan, dan konsistensi istilah,
- peringkasan catatan internal (bukan sumber primer),
- penyusunan kerangka tulisan,
- bantuan code refactoring yang tetap diuji,
- pembuatan variasi judul/abstrak yang tetap akurat.
B. Penggunaan yang berisiko tinggi dan perlu pembatasan ketat
- menghasilkan angka, hasil, atau “temuan” yang tidak berasal dari analisis nyata,
- menulis bagian Methods tanpa dokumentasi nyata,
- membuat sitasi tanpa verifikasi,
- menyusun ulasan literatur tanpa membaca sumber primer.
C. Praktik dokumentasi minimum (agar auditabel)
Kami rekomendasikan log sederhana yang disimpan internal:
- alat/model yang digunakan,
- tujuan (mis. language polishing),
- bagian naskah yang dibantu,
- ringkasan perubahan substansi (jika ada).
D. Pernyataan transparansi (contoh yang siap pakai)
Kami menyarankan pernyataan ringkas yang spesifik, misalnya:
“Kami menggunakan model bahasa besar untuk membantu penyuntingan bahasa Inggris dan meningkatkan kejelasan redaksi. Seluruh rancangan studi, analisis data, interpretasi hasil, dan kesimpulan disusun dan diverifikasi oleh penulis.”
Strategi Editorial dan Review: Cara Menilai Mutu Saat Bahasa Tidak Lagi Menjadi Filter
Agar ekosistem tetap mampu membedakan karya bermakna dari konten bernilai rendah, kami menyarankan fokus penilaian bergeser ke bukti yang sulit “dipoles”:
1) Methods-first review
Mulai dari Methods sebelum Introduction/Discussion:
- Apakah desain studi cocok?
- Apakah assumptions dinyatakan?
- Apakah ukuran sampel dan power masuk akal?
- Apakah rencana analisis jelas dan konsisten?
2) Checklist bukti terbuka (open evidence)
- data & kode (atau alasan pembatasan yang valid),
- pre-registration bila relevan,
- appendix yang memuat detail parameter,
- versi dataset dan environment komputasi.
3) Triage berbasis kontribusi
Pertanyaan triase:
- Apa kontribusi unik yang dapat diuji?
- Apakah ada hasil utama yang dapat direplikasi?
- Apakah naskah menambah pengetahuan, bukan hanya merangkum?
Peluang Besar bagi Indonesia: Produktivitas Naik, Dampak Global Lebih Mungkin
Temuan bahwa LLM sangat membantu peneliti non-native English memberi peluang strategis bagi Indonesia:
- percepatan publikasi internasional yang tetap akurat,
- kolaborasi lintas negara lebih mudah,
- akses literatur lebih cepat (dengan verifikasi),
- peningkatan visibility riset lokal dengan narasi yang lebih jelas.
Namun peluang ini hanya menjadi dampak global bila kita mengikatnya pada standar:
- transparansi penggunaan,
- bukti terbuka,
- kualitas desain penelitian,
- integritas sitasi.
Indikator Praktis: Cara Cepat Membedakan “Karya Bermakna” vs “Polesan Kosong”
Kami merangkum indikator yang paling informatif saat membaca cepat:
Indikator kuat (biasanya berkorelasi dengan mutu)
- Methods rinci, dapat diulang
- data/kode tersedia atau prosedur akses jelas
- robustness checks / analisis sensitivitas
- keterbatasan dibahas spesifik (bukan kosmetik)
- klaim sebanding dengan data
Indikator lemah (sering muncul pada naskah “rapi tapi tipis”)
- diskusi panjang, tetapi metode minim
- banyak generalisasi tanpa angka/efek
- sitasi banyak, tetapi tidak relevan saat dicek
- narasi “terlalu mulus” tanpa detail operasional
- kesimpulan melampaui desain
FAQ yang Paling Sering Muncul di Tim Riset dan Redaksi
Apakah LLM “boleh” untuk penulisan ilmiah?
Kami menempatkan LLM sebagai alat bantu yang layak untuk penyuntingan dan penguatan kejelasan, selama substansi ilmiah (desain, analisis, interpretasi) tetap menjadi tanggung jawab penulis dan dapat diaudit melalui bukti.
Apakah peningkatan output berarti kemajuan sains lebih cepat?
Output yang meningkat membuka peluang percepatan, tetapi kemajuan sains ditentukan oleh kualitas bukti. Temuan studi Science menegaskan bahwa bahasa rapi tidak otomatis menjadi penanda kualitas seperti sebelumnya. (Cornell Chronicle)
Apa satu perubahan paling penting untuk menjaga mutu?
Kami memilih pergeseran penilaian ke Methods dan bukti terbuka: data, kode, protokol, serta jejak keputusan analitik—karena komponen ini paling sulit ditiru hanya dengan “prosa yang bagus”.
Penutup: Produktivitas Naik Harus Dibayar dengan Transparansi dan Bukti
Era LLM membuat penulisan ilmiah lebih cepat dan lebih inklusif bagi peneliti non-penutur asli bahasa Inggris. Pada saat yang sama, ia menuntut standar baru: kita tidak bisa lagi mengandalkan “keindahan tulisan” sebagai pintu masuk mutu. Kami mendorong ekosistem riset—peneliti, kampus, jurnal, dan pendana—untuk memperkuat kebiasaan yang tahan terhadap polesan: metode yang bisa diulang, sitasi yang terverifikasi, dan bukti yang terbuka. Dengan fondasi ini, kenaikan produktivitas dapat menjadi percepatan kemajuan, bukan sekadar lonjakan naskah.