Saat Submission Menumpuk: AI untuk Membantu Desk Review di OJS

Submission baru bisa datang lebih cepat daripada waktu yang dimiliki editor. Ada naskah yang jelas belum siap, ada yang perlu diperiksa lebih teliti, dan ada pula yang sebenarnya cukup menjanjikan untuk diteruskan. Masalahnya, semua tetap harus dibuka satu per satu.

Asisten Desk Review Ascarya dibuat untuk membantu pada titik itu. Bukan untuk menggantikan editor, melainkan untuk mengurangi waktu yang habis pada pemeriksaan awal.

Jawaban singkat: editor memilih beberapa artikel yang masih berada di tahap Submission, lalu AI membaca naskah berdasarkan rubrik desk review jurnal. Hasilnya ditampilkan sebagai Lolos Desk Review, Perlu Pemeriksaan Manual, atau Rekomendasi Desk Reject. Plugin tidak menolak artikel, tidak mengirim email kepada penulis, dan tidak mencatat keputusan editorial secara otomatis.

Tidak semua artikel harus dianalisis

Plugin ini tidak menjalankan analisis terhadap seluruh antrean. Editor memilih sendiri artikel yang ingin diperiksa dengan tombol AI pada baris submission.

Pilihan tersebut sengaja dibatasi maksimal sepuluh artikel per batch. Jadi editor dapat memulai dari naskah yang paling lama menunggu, artikel tanpa editor, atau submission yang sejak awal terlihat memerlukan perhatian.

Tombol AI hanya muncul pada artikel yang masih berada di tahap Submission. Artikel yang sudah masuk Review, Copyediting, atau Production tidak ikut ditandai. Desk review memang seharusnya dilakukan sebelum naskah dikirim kepada reviewer.

Tampilan demonstrasi. Nama penulis dan judul artikel pada gambar bersifat fiktif. Artikel yang sudah berada di tahap Review tidak lagi menampilkan tombol AI.

Apa yang sebenarnya diperiksa oleh AI?

AI tidak sekadar mencari kata kunci atau menghitung panjang naskah. Penilaian mengikuti Rubrik Desk Review Ascarya yang membagi pemeriksaan ke dalam tujuh bagian:

• kesesuaian dengan fokus dan ruang lingkup jurnal;
• kelengkapan unsur ilmiah;
• kejelasan metode dan kecukupan bukti;
• kebaruan serta kontribusi;
• mutu sumber dan konsistensi sitasi;
• organisasi tulisan dan keterbacaan; dan
• sinyal etika serta transparansi yang relevan.

Setiap hasil menyimpan skor per kriteria, ringkasan, tingkat keyakinan, serta alasan yang merujuk pada bagian naskah jika buktinya tersedia. Angka membantu membuat pemeriksaan lebih konsisten, tetapi alasan dan bukti manuskrip tetap lebih penting daripada skor total.

Tiga hasil yang mudah dibaca

Setelah analisis selesai, label pada antrean berubah menjadi salah satu dari tiga rekomendasi berikut.

Lolos Desk Review

Tidak ditemukan masalah berat yang menghalangi naskah untuk dipertimbangkan lebih lanjut. Editor masih dapat memeriksa hal-hal spesifik sebelum mengirimnya ke peer review.

Perlu Pemeriksaan Manual

Ada informasi yang belum jelas atau memerlukan pertimbangan manusia. Status ini cocok untuk dugaan masalah etika, indikasi referensi yang sulit diverifikasi, berkas yang kurang lengkap, atau kondisi yang tidak layak diputuskan oleh AI.

Rekomendasi Desk Reject

AI menemukan kekurangan mendasar—misalnya topik benar-benar di luar scope, naskah tidak memiliki metode atau analisis yang dapat dikenali, atau isi terlalu tidak koheren untuk dinilai. Ini tetap sebuah rekomendasi. Editor wajib memeriksa buktinya sebelum mengambil keputusan resmi.

Hal yang sengaja tidak dilakukan plugin

Batas ini penting agar otomasi tidak mengambil alih kewenangan editorial.

• Plugin tidak menekan tombol Decline Submission.
• Plugin tidak mengarsipkan submission.
• Plugin tidak menunjuk editor atau reviewer.
• Plugin tidak mengubah maupun menghapus file penulis.
• Plugin tidak mengirim alasan penolakan kepada penulis.
• Plugin tidak menyatakan plagiarisme, fabrikasi data, atau penggunaan AI sebagai pelanggaran.

Jika editor memutuskan desk reject, alasan internal dari hasil analisis dapat diolah menjadi email yang sopan. Skor, nama model, dan tingkat keyakinan internal tidak perlu dikirim kepada penulis.

AI yang digunakan berasal dari mana?

Plugin OJS menangani pemilihan artikel, akses berkas secara terbatas, penyimpanan hasil, dan label rekomendasi pada antrean. Analisis AI berjalan melalui layanan terpisah yang membaca artikel terpilih dan mengembalikan hasil sesuai format rubrik.

Pada implementasi Ascarya saat panduan ini disusun, analisis menggunakan Codex GPT-5.6. Arsitekturnya tidak mengunci plugin pada satu model, tetapi penggantian model harus diikuti pengujian ulang agar hasilnya tetap konsisten dengan rubrik jurnal.

Bagaimana naskah diakses?

Hanya pengguna dengan kewenangan Site Administrator atau Journal Manager yang dapat mengambil berkas untuk proses desk review. Berkas juga hanya dapat diakses ketika artikel sedang menunggu desk review, masih berada pada tahap Submission, dan berformat PDF atau Word.

Pembatasan ini mencegah endpoint desk review berubah menjadi jalur unduhan umum. API key dan berkas manuskrip tidak disimpan bersama hasil penilaian.

Mulai dari batch kecil

Untuk penggunaan pertama, pilih dua atau tiga artikel terlebih dahulu. Bandingkan hasil AI dengan penilaian editor, periksa apakah alasan yang diberikan benar-benar merujuk isi manuskrip, lalu koreksi rubrik jika ada bagian yang terlalu longgar atau terlalu keras.

Setelah pola hasilnya dapat dipercaya, barulah jumlah artikel per batch ditambah. Cara ini lebih aman daripada langsung memproses seluruh antrean.

Mendapatkan plugin

Untuk mengecek kompatibilitas OJS, menyesuaikan rubrik jurnal, atau meminta bantuan pemasangan Asisten Desk Review Ascarya, kunjungi biblio.ascarya.or.id atau hubungi admin@ascarya.or.id.