ITB Buka Suara soal Prihantini, Tegaskan Dugaan Riset Palsu di Denmark Tak Berkaitan dengan Aktivitas Akademik Kampus

Kasus ini pun memicu perhatian luas karena konferensi ISPPD merupakan forum ilmiah internasional bergengsi yang diikuti peneliti dari berbagai negara.

LPDP Ikut Buka Suara soal Status Prihantini

Selain ITB, Lembaga Pengelola Dana Pendidikan (LPDP) juga memberikan tanggapan terkait nama Prihantini yang disebut dalam dugaan pelanggaran integritas akademik tersebut.

Kepala Divisi Hukum dan Komunikasi LPDP, M Lukmanul Hakim, mengatakan pihaknya masih melakukan pendalaman dan verifikasi terhadap informasi yang beredar di media sosial maupun publik.

Berdasarkan pengecekan awal data internal, Prihantini tercatat sebagai alumni penerima beasiswa LPDP yang telah menyelesaikan studi pada 2022.

“LPDP saat ini masih perlu mendalami dan menelaah informasi yang beredar, termasuk melakukan verifikasi terhadap data dan fakta yang relevan,” ujar Lukmanul.

Baca Juga

Tak Hanya Prihantini, Sejumlah Nama Alumni UNY Terseret Dugaan Riset Palsu di Konferensi Internasional Denmark

LPDP juga menegaskan tidak mentoleransi segala bentuk pelanggaran dalam aktivitas ilmiah dan akademik.

Lembaga tersebut akan melakukan penelaahan lebih lanjut terkait kepatuhan terhadap kontrak beasiswa, termasuk berkoordinasi dengan perguruan tinggi dan pihak terkait lainnya.

“Hasil dari proses pendalaman ini akan menjadi dasar bagi LPDP dalam menentukan tindak lanjut sesuai ketentuan yang berlaku,” lanjutnya.

Dugaan Manipulasi Data dan Identitas Peneliti

Kasus ini mencuat setelah seorang mahasiswa Indonesia yang tengah menempuh studi S3 di Oxford University, Wa Ode Dwi Daningrat, mengungkap dugaan manipulasi data dan identitas peneliti dalam konferensi ISPPD 2026 di Kopenhagen.

Melalui unggahan di media sosial, Dwi membeberkan adanya sejumlah penelitian yang dipresentasikan dengan nama Prihantini bersama beberapa peneliti lain.

Dalam laman ISPPD, Prihantini disebut mengirimkan empat judul penelitian, di antaranya:

Daftar Judul Penelitian yang Disorot

• Deep Reinforcement Learning Guided Scheduling of Flagellin and Antibiotics For Precision Host-Directed Therapy in Pneumococcal Pneumonia

• Global Data Mining of Resistant Pneumococcal Sepsis Transcriptomes Identifies Conserved Stress Modules Linking Virulence, Metabolism, and Vulnerability Axes

• Deep Learning Integration of Innate Lymphoid Cell States, Lung Transcriptomic Programs, and Cross-Vivarium Microbiota Predicts Interleukin-22-Dependent Disease Severity in Pneumococcal Pneumonia

• Multi-Strain Machine Learning Identifies Transcriptomic Combination Vulnerabilities in Multidrug-Resistant Streptococcus Pneumoniae