Di seluruh dunia, banyak penelitian yang dihasilkan dengan merujuk pada karya-karya ilmiah sebelumnya. Banyak penelitian dari puluhan tahun yang lalu tetap relevan dan berkontribusi pada perkembangan ilmu pengetahuan hari ini.
Para peneliti telah menganalisis karya ilmiah yang sering dijadikan referensi dalam publikasi penelitian terbaru. Menurut data yang diperoleh oleh tiga ahli bibliometrik yang meneliti pola referensi dalam publikasi ilmiah, mereka mengidentifikasi artikel mana yang paling sering dirujuk dalam makalah penelitian saat ini. Penelitian ini melibatkan analisis puluhan juta referensi dalam semua makalah yang diterbitkan pada tahun 2023, yang merupakan tahun dengan data terlengkap yang tersedia.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa daftar referensi didominasi oleh makalah-makalah abad ke-21 yang berkaitan dengan topik-topik seperti kecerdasan buatan, perangkat lunak ilmiah, dan metode untuk meningkatkan kualitas penelitian. Tidak sedikit penelitian yang diterbitkan sebelum tahun 2000 juga masih sangat populer hingga sekarang.
Berikut adalah daftar sepuluh artikel yang paling banyak dirujuk:
1. **Deep Residual Learning for Image Recognition (2016)** – Fokus pada kecerdasan buatan dengan jumlah kutipan 19,826 hingga 33,339.
2. **Global Cancer Statistics 2020** – Mencakup statistik kanker dengan kutipan 10,952 hingga 24,830.
3. **Attention is All You Need (2017)** – Berkenaan dengan AI dan Neural Network, kutipannya mencapai 9,395 hingga 19,348.
4. **Generalized Gradient Approximation Made Simple (1996)** – Berfokus pada teori material, dengan jumlah kutipan 14,338 hingga 17,540.
5. **Using Thematic Analysis in Psychology (2006)** – Metode penelitian psikologi dengan kutipan 10,660 hingga 17,347.
6. **The PRISMA 2020 Statement (2021)** – Metode pelaporan riset kesehatan, jumlah kutipan 13,115 hingga 13,443.
7. **Analysis of Relative Gene Expression Data (2001)** – Metode biologi molekuler, dengan kutipan 11,851 hingga 13,082.
8. **Random Forests (2001)** – Algoritma pembelajaran mesin, kutipan 6,266 hingga 12,294.
9. **Efficient Iterative Schemes for Ab Initio Total-Energy Calculations (1996)** – Di bidang fisika material, kutipannya 10,063 hingga 10,789.
10. **Long Short-Term Memory (1997)** – Fokus pada AI dan Neural Network dengan kutipan 2,394 hingga 12,355.
Robin Haunschild, seorang ilmuwan di Max Planck Stuttgart Jerman, menyatakan bahwa mempelajari referensi dalam koleksi makalah yang besar dapat memperkuat pemahaman tentang akar intelektual dalam suatu bidang. Dia bersama rekan-rekan lainnya mengembangkan perangkat lunak untuk membantu mengeksplorasi referensi yang ada.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa karya-karya tentang kecerdasan buatan yang diterbitkan dalam dekade terakhir menjadi referensi utama. Walaupun begitu, beberapa penelitian AI yang lebih tua juga masih banyak dikutip di tahun 2023.
Salah satu contohnya adalah makalah dari tahun 1997 yang memperkenalkan arsitektur neural network “Long Short-Term Memory” (LSTM), yang tetap populer karena efisiensinya dalam memproses data. Jurgen Schmidhuber, pelopor AI dan salah satu penulis makalah tersebut, mencatat bahwa tidak semua makalah lama mendapatkan penghargaan yang sama, karena ada yang terlalu maju untuk dapat diimplementasikan secara praktis pada zamannya.
Di bidang lain, satu makalah yang ditulis hampir tiga dekade yang lalu menjadi karya keempat yang paling banyak dikutip dalam publikasi 2023, menunjukkan peningkatan signifikan dalam sitasi dalam dua tahun terakhir. Makalah itu memperkenalkan metode untuk menghitung interaksi elektron dalam material, yang membantu memahami sifat-sifat material.
Secara keseluruhan, makalah yang membahas perhitungan struktur elektronik juga menunjukkan pentingnya metode tertentu dalam penelitian. Makalah tertua yang masih banyak dirujuk adalah dari tahun 1981, yang membahas metode statistik untuk menganalisis hubungan antara variabel terukur dengan faktor laten.
Penelitian ini menegaskan pentingnya karya ilmiah lama yang tetap relevan sebagai referensi saat ini, meskipun banyak penelitian baru terus bermunculan. Hal ini menunjukkan bahwa ide-ide dasar dalam ilmu pengetahuan memiliki pengaruh yang bertahan lama dalam perkembangan ilmiah modern.
.
