

Quality assessment systematic literature review adalah tahap menilai seberapa layak dipercaya setiap studi yang sudah lolos screening, sebelum hasilnya Anda sintesis. Panduan ini membahas perbedaan quality assessment, critical appraisal, dan risiko bias, alat yang sesuai untuk tiap desain studi, jalur untuk SLR non-kesehatan, langkah kerja, template tabel siap salin, serta cara melaporkannya sesuai PRISMA 2020.
Quality assessment adalah penilaian terhadap desain, pelaksanaan, dan analisis setiap studi yang disertakan dalam review, untuk menentukan sejauh mana temuannya dapat dipercaya. Dalam praktik, tahap ini sering disebut juga penilaian kualitas studi.
Posisinya dalam alur SLR berada setelah screening teks lengkap berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi, berjalan paralel atau setelah ekstraksi data SLR, dan sebelum sintesis.
Mengapa penting? Studi yang lolos screening belum tentu kuat secara metodologis. Jika studi dengan kelemahan serius diperlakukan setara dengan studi yang dirancang baik, kesimpulan review Anda bisa ikut bias. Karena itu, penguji skripsi atau tesis dan reviewer jurnal Sinta maupun Scopus lazim menanyakan: alat apa yang dipakai, siapa yang menilai, dan bagaimana hasilnya digunakan.
Ketiga istilah ini sering dipertukarkan, padahal maknanya berbeda. Delavari dkk. dalam editorial What Quality Assessment Tool Should I Use? (Iranian Journal of Medical Sciences, 2023) membedakannya sebagai berikut:
Cochrane Handbook bab 8 juga memaknai “risk of bias” sebagai risiko bias yang material, yaitu kelemahan yang cukup berarti untuk memengaruhi hasil, bukan sekadar kekurangan pelaporan.
Satu hal lagi yang perlu dibedakan: penilaian di atas berlaku untuk studi tunggal. Penilaian kepastian bukti seperti GRADE berlaku untuk kumpulan studi per outcome, dan dibahas di bagian akhir.
Jika SLR Anda mengikuti metode PRISMA, ada dua item yang wajib dipenuhi menurut pernyataan PRISMA 2020 (Page dkk., BMJ 2021;372:n71):
Item terkait lainnya: item 14 dan 21 (bias pelaporan akibat hasil yang hilang), item 15 dan 22 (kepastian bukti), serta item 20a yang meminta Anda meringkas karakteristik dan risiko bias studi yang berkontribusi pada setiap sintesis. Jumlah studi yang dinilai harus konsisten dengan angka “studies included” pada diagram PRISMA 2020 Anda.
Prinsip utamanya, menurut panduan UNC Health Sciences Library: pilih alat yang dikembangkan dan divalidasi untuk desain studi yang Anda nilai, lalu tetapkan pilihan itu di protokol.
| Desain studi | Alat yang umum dipakai |
|---|---|
| Uji acak terkontrol (RCT) | RoB 2, CASP RCT, JBI RCT (revisi) |
| Studi intervensi non-acak | ROBINS-I |
| Kohort dan kasus-kontrol | Newcastle-Ottawa Scale, CASP Cohort/Case Control, JBI |
| Potong lintang (cross-sectional) | JBI analytical cross-sectional (revisi), CASP Cross-Sectional |
| Kualitatif | CASP Qualitative, JBI Qualitative Research |
| Mixed methods atau desain beragam | MMAT |
| Akurasi uji diagnostik | QUADAS-2, CASP Diagnostic, JBI |
| Systematic review | AMSTAR, CASP Systematic Review, JBI Systematic Reviews |
Beberapa catatan penting:
Untuk AMSTAR 2 sebagai alat menilai systematic review, lihat ringkasannya di artikel standar mutu systematic literature review.
Di bidang informatika, sistem informasi, manajemen, atau pendidikan, banyak SLR mengikuti pedoman Kitchenham dan menyusun daftar pertanyaan quality assessment sendiri (QA1, QA2, dan seterusnya). Romi Satria Wahono dalam pengantar SLR-nya mengutip contoh parameter dari Kitchenham dkk. (2007), antara lain ketepatan analisis data, analisis residual dan sensitivitas, akurasi statistik dari data mentah, kualitas komparasi metode, dan ukuran dataset.
Contoh daftar pertanyaan untuk tesis informatika tentang deteksi berita hoaks dengan machine learning:
Skema skor yang sering dipakai, misalnya Ya = 1, Sebagian = 0,5, Tidak = 0, adalah contoh ilustratif yang ditetapkan peneliti di protokol, bukan standar baku. Jika Anda memakai ambang batas, misalnya hanya menyertakan studi dengan skor tertentu, ambang itu wajib dijustifikasi.
Susun pertanyaan berdasarkan pertanyaan penelitian Anda (kerangka PICO membantu di sini), lalu uji coba pada beberapa studi sebelum dipakai untuk semua studi.
Langkah berikut merangkum praktik umum, termasuk lima tips dari blog Covidence:
Salin struktur berikut ke spreadsheet. Ketiga studi di bawah adalah studi fiktif dan skornya hanya ilustrasi memakai skema Ya/Sebagian/Tidak dari bagian sebelumnya.
| ID studi | Desain | Alat | QA1 | QA2 | QA3 | QA4 | QA5 | Reviewer 1 | Reviewer 2 | Konsensus | Alasan singkat | Keputusan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| S01 (fiktif) | Eksperimen | QA Kitchenham-style | Ya | Ya | Ya | Sebagian | Ya | 4,5 | 4,5 | 4,5 | Pembanding hanya satu metode | Disertakan |
| S02 (fiktif) | Eksperimen | QA Kitchenham-style | Ya | Tidak | Sebagian | Tidak | Ya | 2,5 | 2 | 2,5 | Ukuran dataset tidak dilaporkan | Disertakan, analisis sensitivitas |
| S03 (fiktif) | Studi kasus | QA Kitchenham-style | Sebagian | Tidak | Tidak | Tidak | Tidak | 0,5 | 1 | 0,5 | Metode analisis tidak dijelaskan | Dieksklusi (sesuai protokol) |
Untuk SLR kesehatan dengan RoB 2 atau ROBINS-I, ganti kolom QA dengan domain alat tersebut dan isi dengan kategori penilaiannya (misalnya low risk / some concerns / high risk untuk RoB 2), bukan angka.
Untuk visualisasi, banyak review menyajikan plot “traffic light” per studi dan grafik ringkasan per domain. Robvis sering dipakai untuk itu, tetapi situs riskofbias.info menyatakan tidak lagi mendukung robvis, jadi periksa kecocokannya sebelum dipakai.
GRADE menilai kepastian bukti untuk setiap outcome dengan kategori tinggi, sedang, rendah, atau sangat rendah. Faktor yang dapat menurunkan kepastian adalah risiko bias, inkonsistensi, ketidaklangsungan (indirectness), imprecision, dan bias publikasi. Faktor yang dapat menaikkannya adalah efek yang besar, gradien dosis-respons, dan bias perancu residual yang masuk akal. Hasil quality assessment Anda menjadi masukan untuk domain risiko bias dalam GRADE.
Pembahasan GRADE dan AMSTAR 2 yang lebih lengkap tersedia di artikel standar mutu systematic literature review.
JurnalFlow adalah platform systematic literature review berstandar PRISMA dengan alur empat langkah: Identifikasi, Hubungan dan Tren, Screening & Kelayakan, serta AI Extraction (Sintesis AI). Setiap tahap tersambung dalam satu ruang kerja, sehingga tim Anda memulai quality assessment dari hasil screening yang sama.
Fitur Kolaborasi Antar Tim memudahkan dua reviewer bekerja di satu ruang kerja. Pada paket Pro, Sintesis AI dapat menjadi asisten untuk merangkum karakteristik dan metode studi. Ringkasan dari AI tetap wajib Anda verifikasi terhadap teks lengkap sebelum menilai kualitas; keputusan penilaian sepenuhnya ada di tangan peneliti.
Paket Starter gratis (Rp0) mencakup 3 proyek, kolaborator tim, dan metode PRISMA. Paket Pro (Rp98.500/bulan) menambahkan proyek tanpa batas dan sintesis AI.
Tahap menilai desain, pelaksanaan, dan analisis setiap studi yang disertakan untuk menentukan seberapa layak dipercaya temuannya, sebelum sintesis.
Quality assessment adalah istilah payung. Risiko bias menilai kemungkinan deviasi sistematis pada hasil, sedangkan critical appraisal menilai kualitas metodologis tanpa menimbang seberapa besar kelemahan memengaruhi hasil.
Keduanya menyediakan checklist per desain studi yang dapat diunduh. Pilih yang sesuai desain studi Anda dan konsisten dengan protokol, lalu pakai secara konsisten.
Tidak selalu. Eksklusi hanya sah bila aturannya sudah ditetapkan di protokol. Alternatifnya adalah analisis sensitivitas atau menimbang kualitas studi dalam narasi sintesis.
Praktik yang dianjurkan adalah dua reviewer yang menilai secara independen, dengan perbedaan diselesaikan lewat konsensus atau reviewer ketiga. PRISMA 2020 item 11 meminta Anda melaporkan hal ini.
PRISMA 2020 tetap meminta penilaian risiko bias dilaporkan. Di informatika, manajemen, atau pendidikan, tahap ini lazim dilakukan dengan daftar pertanyaan quality assessment gaya Kitchenham yang disusun sesuai pertanyaan penelitian.
Coba Gratis Sekarang — jurnalflow.com