Perpustakaan Digital ITB

Sistem peer review menghadapi krisis keberlanjutan akibat fenomena publish or perish: beban penelaahan terus meningkat sementara kontribusi bersifat sukarela dan tanpa apresiasi terukur. Pemberian insentif material secara naif berisiko memicu free-riding, ulasan low-effort, dan komodifikasi status akademik, sedangkan mekanisme insentif berbasis blockchain yang ada masih terbatas pada aset tunggal dan pembobotan statis yang rentan manipulasi. Penelitian ini menghasilkan tiga kontribusi utama, yaitu mekanisme agregasi kualitas yang adaptif terhadap karakteristik kontribusi setiap batch, pemetaan kualitas menjadi imbalan terdiferensiasi secara proporsional, serta pemisahan tegas antara imbalan ekonomi (ETH dari escrow) dan reputasi akademik (Soulbound Token/SBT yang non-transferable) agar status akademik tidak dapat dikomodifikasi. Inti mekanismenya adalah mesin Multi-Criteria Decision Making (MCDM) yang mengubah empat metrik Quality of Service (QoS) menjadi skor tunggal melalui fusi bobot subjektif (Best-Worst Method) dan objektif (Entropy-CRITIC), perangkingan TOPSIS, dan pemetaan sigmoid. Mekanisme diwujudkan sebagai Smart Contract Solidity (EVM) berupa escrow otomatis dengan lapisan middleware, lalu dievaluasi melalui simulasi berbasis skenario atas data yang metrik teksnya diturunkan dari korpus ulasan nyata. Hasil pengujian menunjukkan rasio rata-rata imbalan penelaah honest terhadap free-rider mencapai 2,79 kali (sigmoid) dibandingkan 1,57 kali (linear), dengan separasi bersih pada 477 dari 500 batch acak (95%). Pada pemecahan satu kontribusi menjadi tiga identitas, mekanisme menekan keuntungannya hingga hanya menghasilkan return on investment sekitar 0,07 kali dibanding satu penelaah berkualitas. Seluruh 23 pengujian integrasi on-chain berhasil dan Smart Contract telah dijalankan pada testnet publik Sepolia, dengan biaya eksekusi bertambah linear sekitar 106 ribu gas per penelaah dan mencapai 1,13 juta gas untuk sepuluh penelaah. Seluruh temuan diperoleh melalui simulasi terkontrol dan belum melalui proses peer review operasional: instrumen relevansi telah divalidasi pada 600 ulasan nyata, sedangkan keterterapan saran baru bersandar pada face validity dan belum divalidasi ahli.