Gambaran umum
Buku karya Soleh Hasan Wahid dan Anjar Kususiyanah ini memetakan bagaimana alat dan teknik AI dapat diintegrasikan ke dalam alur kerja Systematic Literature Review (SLR)—mulai dari perumusan pertanyaan riset, pencarian literatur, penyaringan, ekstraksi data, penilaian risiko bias, hingga penulisan laporan. Penulis menonjolkan potensi AI untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi SLR sekaligus menegaskan bahwa keahlian manusia tetap krusial untuk menjaga validitas temuan dan etika penelitian. Deskripsi, konteks, dan data bibliografis terverifikasi dari laman resmi Google Play Books.
Apa yang kuat dari buku ini
-
Relevansi tinggi untuk ilmu sosial & humaniora. Fokus pada konteks SLR bidang sosial—yang kerap berhadapan dengan heterogenitas desain studi—membuat panduan terasa “mendarat” bagi peneliti non-kesehatan.
-
Alur kerja end-to-end. Penjelasan sistematis tahap demi tahap memudahkan pembaca memetakan di mana AI paling membantu (mis. penyaringan judul/abstrak dan ekstraksi data terstruktur). Temuan ini konsisten dengan literatur mutakhir tentang pemanfaatan AI/ML dalam SLR.
-
Kesadaran etis & bias. Buku menekankan isu transparansi, bias algoritmik, dan kebutuhan pengawasan peneliti—sejalan dengan rekomendasi terbaru mengenai penggunaan alat seperti ASReview/Elicit sebagai pendamping, bukan pengganti metode SLR klasik.
Catatan kritis
-
Detail teknis alat terbatas di pratinjau. Dari materi publik yang tersedia, daftar alat dan contoh konfigurasi (mis. parameter pelatihan model, skema audit jejak keputusan) belum terlihat penuh; pembaca yang mencari how-to sangat teknis mungkin tetap perlu merujuk dokumentasi/riset primer masing-masing alat. (Penilaian ini mengacu pada ringkasan publik buku dan pembanding literatur tentang alat SLR berbasis AI).
-
Uji banding kuantitatif. Akan lebih kuat jika buku menyajikan evaluasi komparatif (mis. time saved, recall/precision saat screening) antar-alat pada dataset sosial, sebagaimana tren studi evaluatif terbaru.
Untuk siapa buku ini?
-
Mahasiswa S2/S3 & dosen bidang sosial/humaniora yang ingin mempercepat SLR tanpa mengorbankan rigor.
-
Editor/reviewer jurnal yang perlu kerangka menilai kelayakan penggunaan AI dalam manuskrip SLR.
-
Praktisi riset kebijakan yang butuh sintesis cepat namun transparan.
Nilai tambah dibanding referensi lain
Literatur metodologis mutakhir menunjukkan AI dapat memangkas waktu screening dan membantu pelacakan bukti, tetapi menuntut pelaporan yang transparan (mis. seed papers, metrik kinerja). Buku ini menyatukan titik-titik itu ke dalam panduan berbahasa Indonesia khusus ilmu sosial—sebuah celah yang jarang diisi oleh referensi internasional yang cenderung berfokus pada kesehatan/edukasi tinggi.
Rekomendasi penggunaan
-
Jadikan AI sebagai co-pilot: gunakan untuk screening awal & ekstraksi, tetapi pertahankan dual screening manusia pada sampel untuk kontrol kualitas.
-
Dokumentasikan jejak keputusan (kriteria inklusi/eksklusi, iterasi model, conflict resolution) mengikuti prinsip transparansi yang disarankan riset evaluatif terbaru.
-
Lengkapi dengan membaca studi/dukungan alat spesifik (ASReview, Elicit, dll.) untuk parameterisasi & audit.
Kesimpulan
Sebagai pengantar terstruktur dan praktis tentang SLR berbantuan AI untuk ilmu sosial, buku ini layak dijadikan pegangan. Kekuatan utamanya ada pada pemetaan alur kerja dan penekanan etik-metodologis. Untuk pembaca yang memerlukan benchmark kuantitatif antar-alat, padukan buku ini dengan literatur evaluatif terbaru agar praktik Anda tetap rigor, transparan, dan dapat direplikasi.
download: Systematic Review Menggunakan Artificial Intelligence (AI) dalam Ilmu Sosial. pdf
