Panduan Pengurusan Data Penyelidikan

Panduan Pengurusan Data Penyelidikan

Pengurusan data penyelidikan ialah topik yang baru di Malaysia. Walau bagaimanapun, jika ia dikendalikan dari awal, ia dapat menjimatkan masa dalam membuat tesis atau melaksanakan penyelidikan yang berkaitan.

Data penyelidikan boleh didapati dalam pelbagai format iaitu ukuran, nombor, gambar, dokumen dan penerbitan. Panduan ini disediakan untuk membantu para penyelidik dalam mengatur, mencipta, berkongsi dan mengekalkan bahan penyelidikan sedia ada.

Maklumat tambahan:

• Introduction to research data management 
• What is RDM? 
• What is Research Data Management?
• Research Data Management: Overview 
• Research Data Management: Data management planning 

Data Penyelidikan

Dalam konteks penyelidikan, data, dari segi informatika, boleh diterangkan secara lebih umum sebagai sebarang maklumat yang dikumpul, diperhatikan, dijana, atau dibangunkan untuk mengesahkan penemuan penyelidikan awal. Data penyelidikan kebanyakannya digital, tetapi juga boleh didapati dalam format bukan digital seperti buku nota makmal dan buku lakaran.

Data melalui aktiviti bukan penyelidikan seperti pentadbiran atau pengajaran universiti, dan data rawak tidak dianggap data penyelidikan. Sebagai contoh, maklumat yang sama mungkin merupakan data penyelidikan untuk seorang penyelidik tetapi tidak untuk yang lain, bergantung pada sama ada maklumat itu digunakan sebagai bahagian penting dalam usaha penyelidikan.

Kelebihan Pengurusan Data Penyelidikan

• Memudahkan pencarian data dan fakta
• Jika terdapat pertukaran penyelidik , data masih boleh dicapai
• Penjimatan masa dalam pencarian data
• Mengelakkan kecurian data
• Perkongsian data maklumat yang lebih meluas

Plan Pengurusan Data Penyelidikan

Plan pengurusan data ialah dokumen rasmi yang menerangkan pengurusan data penyelidikan semasa penyelidikan anda dan selepas penyelidikan selesai. Hal ini kerana data yang disimpan boleh diuruskan dengan baik bagi pemeliharaan untuk masa sekarang dan juga boleh digunakan untuk jangka masa panjang. Plan pengurusan data perlulah sentiasa dikemas kini semasa projek berjalan atau jika terdapat sebarang perubahan.

Salah satu komponen dalam plan pengurusan data adalah pengarkiban dan pemeliharaan data. Setelah memilih tempat penyimpanan data atau arkib data, penyelidik boleh membuat memilih awal jenis format data semasa pengumpulan untuk memudahkan penyerahan data di masa akan data kepada pangkalan data yang terlibat. 

Contoh Plan Pengurusan Data Penyelidikan;

• Public Data Management Plans from the DMPTool
• NIH Examples of Data Sharing Plans
• ICPSR Sample Plan

Penyimpanan dan Sokongan

Berikut ialah tiga perkara yang perlu dikenalpasti sebelum melaksanakan penyimpanan data.

1. i) Lokasi: Membuat salinan data penyelidikan di pelbagai jenis simpanan seperti Drive, Hard disk dan icloud
2. ii) Masa: Walaupun penyimpanan data penyelidikan yang banyak akan mengambil masa, tetapi kehilangan data akan menyebabkan lebih banyak masa yang terbuang. Oleh itu, penyelidik perlu sentiasa melaksanakan data backup. 

iii) Format: Data perlu disimpan dalam format yang mudah untuk diakses 

Contoh repositori terbuka:

• Mendeley Data
• Zenodo
• Figshare

Maklumat tambahan:

• 11 ways to avert a data-storage disaster
• Research and Implementation of Data Storage Backup
• Data storage and backup

Perkongsian Data

Cara perkongsian data

• Mendepositkan data ke repositori terbuka
• Mendepositkan data ke repositori institusi
• Menerbitkan data maklumat di data jurnal
• Menyerahkan data bersama penerbitan artikel sebagai fail tambahan

Kelebihan perkongsian data

• Penting kepada penerbit jurnal
• Syarat untuk mendapatkan dana penyelidikan dari institusi
• Membolehkan penggunaan data penyelidikan untuk situasi baru  
• Meningkatkan ketelusan penyelidikan
• Meningkatkan nilai dan petikan artikel 

Maklumat tambahan bagi perkongsian dan pemeliharaan data

• Data best practices and case studies
• Managing and Sharing Data: A Best Practice Guide for Researchers
• Five steps to decide what data to keep DCC Checklist for Appraising Research Data
• A list of repositories and databases for open data

Petikan data

Petikan data akan memberi kredit kepada penyelidik yang bertanggungjawab dan membolehkan mereka yang berkongsi data menilai kesannya. Ia juga menyokong infrastruktur penyelidikan dengan menghubungkan data dan penyelidikan yang diterbitkan dan meningkatkan akses kepada data, menawarkan peluang untuk pengesahan data, dan menggalakkan penggunaan data sebagai output ilmiah setanding dengan karya. Walaupun bagaimanapun, komuniti akademik dan profesional kebanyakannya menghadapi kesukaran mencipta piawaian untuk membuat petikan data format petikan.

Contoh petikan data;

Ministry for the Environment. (2016). Vulnerable catchments (Version 17) [Data set]. https://data.mfe.govt.nz/layer/53523-vulnerable-catchments/

Ministry of Education. (2015). Transient students [Data set]. https://catalogue.data.govt.nz/dataset/transient-students

Klette, R. (2014). [Data for computer vision spatial value statistics] [Unpublished raw data]. Auckland University of Technology.

Maklumat umum petikan data:

• Quick Guide to Data Citation
• Comparison chart of data citation instructions in various style guide manuals

• Digital Curation Centre's (UK) guide on how to cite datasets and link to publications

Maklumat tambahan:

• Malaysia Open Science Platform (MOSP)
• Open Data: Maximizing the value of research
• RDMKit
• Ten Simple Rules for Creating a Good Data Management Plan
• DMPTool for Data Management Plans

Kemaskini:: 16/12/2022 [j_mohdshahril]