Integritas Data Riset, Pencegahan Fabrikasi & Reproduksibilitas

Di dalam sains kehutanan, data adalah saksi bisu dari kondisi riil hutan. Angka diameter batang (DBH), tinggi pohon, koordinat GPS petak ukur, serta spektral tutupan lahan citra satelit adalah fondasi seluruh kesimpulan ilmiah. Namun, godaan untuk mengambil jalan pintas — mulai dari mengarang angka ukur dari posko (dry-labbing), membuang titik sampel yang tidak cocok dengan hipotesis (cherry-picking), hingga memanipulasi nilai p-value — menjadi ancaman paling mematikan bagi integritas seorang rimbawan.

Kursus ini melatih peserta untuk mengenali spektrum kecurangan data ilmiah, mengelola rantai keterlacakan data primer (chain of custody) menggunakan tally sheet dan formulir digital (ODK/KoboToolbox), menangani pencilan (*outliers*) secara jujur dan transparan, serta mengadopsi prinsip sains terbuka melalui alur kerja skrip yang dapat direplikasi orang lain (FAIR Data Principles).

Peserta akan mengasah kemampuan forensik data melalui evaluasi kuis skenario anomali angka, serta menjalankan tugas investigasi forensik terhadap dataset inventarisasi yang dicurigai dimanipulasi.