Tindak Lanjut artikel 9&10

 Melly Yuni Anjani/ 250321830259/ Metodologi Penelitian Kuantitatif/ Tugas tindak lanjut artikel TOPIK 9&10

Artikel 1 review: Discovering Internal Validity Threats and Operational Concerns in Single‑Case Experimental Designs Through Directed Acyclic Graphs https://doi.org/10.1007/s10648-024-09962-2

Artikel 2 Review: Using Experimental Designs to Study Entrepreneurship Education: A Historical Overview, Critical Evaluation of Current Practices in the Field, and Directions for Future Research, DOI: 10.1177/25151274231161102

Artikel 3 review: Experimental and quasi-experimental designs in implementation research https://doi.org/10.1016/j.psychres.2019.06.027

Artikel 4 review: The quality of experimental designs in mobile learning research: A systemic review and self-improvement tool https://doi.org/10.1016/j.edurev.2019.05.001

Artikel 5 review:  Threats to Internal Validity in Multiple-Baseline Design Variations https://doi.org/10.1007/s40614-022-00326-1

TINDAK LANJUT

Artikel	Metode	Tujuan	Keterbatasan	Novelty Utama
Discovering Internal Validity Threats and Operational Concerns in Single‑Case Experimental Designs Through Directed Acyclic Graphs	Kajian metodologis konseptual, mengadaptasi teori DAGs dari ilmu statistik/epidemiologi ke SCEDs. Studi kasus ilustratif untuk menunjukkan penerapan DAGs pada masalah validitas (misalnya replikasi, randomisasi, carryover effects).	Memperkenalkan Directed Acyclic Graphs (DAGs) untuk memetakan ancaman validitas internal dan masalah operasional dalam SCED. Memberikan alat konseptual untuk meningkatkan transparansi dan akurasi inferensi kausal	Masih pada level konseptual, belum banyak bukti empiris implementasi di lapangan. Membutuhkan literasi statistik yang cukup tinggi sehingga sulit diakses oleh praktisi non-metodologis. Fokus hanya pada validitas internal, belum menyentuh validitas eksternal.	Penerapan pertama DAGs ke SCEDs, menjembatani metodologi pendidikan/psikologi dengan pendekatan kausal inferensi modern. Memberikan kerangka visual yang praktis dan intuitif bagi peneliti
Using Experimental Designs to Study Entrepreneurship Education: A Historical Overview, Critical Evaluation of Current Practices in the Field, and Directions for Future Research	Systematic Literature Review (SLR).	Memberikan gambaran historis tentang penggunaan desain eksperimental dalam penelitian kewirausahaan. Melakukan analisis kritis terhadap praktik yang ada. Menawarkan agenda penelitian ke depan dengan rekomendasi penggunaan eksperimen yang lebih kuat	Hanya berbasis tinjauan literatur, tidak ada data empiris baru. Fokus terbatas pada pendidikan kewirausahaan, sehingga generalisasi ke bidang lain terbatas.	Memberikan historical mapping yang sistematis tentang eksperimen dalam pendidikan kewirausahaan. Menawarkan agenda metodologis untuk meningkatkan kualitas riset. .
Experimental and quasi-experimental designs in implementation research	naratif/konseptual (tidak ada pengumpulan data primer)	bertujuan memberikan tinjauan praktis bagi peneliti implementation science tentang pilihan desain penelitian eksperimental dan kuasi-eksperimental yang tepat untuk menjawab pertanyaan implementasi. Penulis ingin menjelaskan bagaimana desain-desain (mis. RCT klaster, factorial/optimization trials, SMART, pre–post non-equivalent, interrupted time series, stepped-wedge) bekerja dalam konteks implementasi, termasuk kekuatan, kelemahan, dan trade-off antara validitas internal, validitas eksternal, feasibilitas dan etika,serta memberi contoh studi nyata yang mengilustrasikan penerapan tiap desain.	Karena naratif (non-kuantitatif), artikel tidak menyediakan meta-analisis atau perbandingan kuantitatif teragregasi yang menunjukkan seberapa konsisten estimasi efek antar-desain; bukti empiris relatif disajikan sebagai contoh kasus. Pembahasan tentang penanganan time-varying confounders kompleks (mis. intervensi simultan yang memengaruhi outcome pada ITS) bersifat umum; panduan langkah demi langkah praktis kurang tersedia. Diskusi biaya/logistik penerapan desain besar (mis. trade-off waktu, sumber daya antara stepped-wedge dan parallel RCT) dibahas secara ringkas tanpa analisis ekonomis rinci—padahal hal ini krusial untuk keputusan desain di lapangan.	integrasi menyeluruh antara desain eksperimental dan kuasi-eksperimental dalam konteks implementation science.
The quality of experimental designs in mobile learning research: A systemic review and self-improvement tool	systematic review	untuk menginvestigasi kualitas desain eksperimen pada studi mobile-learning dan menyediakan alat bagi peneliti untuk melakukan self-check dan perbaikan desain eksperimen. .	Batasan sumber: hanya mencari di ERIC dan ISI/SSCI dan hanya artikel berbahasa Inggris dalam jurnal peer-review (tidak termasuk konferensi, laporan teknis, atau literatur berbahasa lain) — ini dapat memengaruhi cakupan. Periode temporal terbatas: hanya sampai 2016 (pencarian sampai 31 Des 2016), sehingga perkembangan metodologi setelah 2016 tidak tercover. Fokus utama pada validitas internal, konstruktif, dan konklusi-statistik; eksternal validity (generalizability) mendapat perhatian kurang mendalam dalam pengkodean kuantitatif meskipun dibahas secara naratif	Kebaruan artikel ini terletak pada upayanya untuk mengkuantifikasi kualitas desain eksperimen dalam penelitian mobile learning secara sistematis dan komprehensif
Threats to Internal Validity in Multiple-Baseline Design Variations	metodologis dan konseptual (literature-based critical analysis)	untuk menjelaskan dan mengkritisi asumsi bahwa desain multiple baseline nonconcurrent kurang valid dibandingkan concurrent, serta mengidentifikasi cara bagaimana keduanya mengontrol ancaman validitas internal (maturation, testing/session experience, coincidental events)..	Tidak menyajikan data empiris baru (bersifat konseptual/teoretis). Aplikasi praktis untuk penelitian applied behavior analysis masih perlu diuji secara empiris. Masih membutuhkan validasi lewat studi simulasi atau meta-analisis untuk mengukur efektivitas rekomendasi	Artikel ini adalah menggeser fokus dari anggapan lama bahwa desain concurrent selalu lebih unggul ke pemahaman bahwa nonconcurrent multiple baseline dapat sama kuatnya bila lag antar-tier dirancang tepat. serta menawarkan redefinisi multiple baseline yang mencakup tiga dimensi lag (real time, jumlah hari, jumlah sesi) sebagai standar baru.

 

Dari kelima artikel diatas, saya memiliki usulan baru atau novelty dengan judul penelitian:

Integrating Directed Acyclic Graphs and Multiple-Baseline Analysis to Strengthen Causal Inference in Educational Experiments

Artikel ini mengusulkan kerangka metodologi integratif yang menggabungkan Directed Acyclic Graph (DAG) dengan Multiple-Baseline Design (MBD) untuk memperkuat inferensi kausal dalam eksperimen pendidikan. Meskipun MBD menawarkan replikasi temporal, MBD seringkali menghadapi ancaman terhadap validitas internal dan keterbatasan kendali atas variabel pengganggu. DAG menyediakan alat grafis untuk mengidentifikasi struktur kausal dan memitigasi bias. Dengan menggabungkan pendekatan-pendekatan ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model konseptual dan mendemonstrasikan penerapannya menggunakan data intervensi pendidikan simulasi maupun nyata. Integrasi ini menawarkan jalur baru untuk meningkatkan validitas internal, ketelitian analitis, dan interpretasi kausal dalam penelitian eksperimental skala kecil di bidang Pendidikan.

Dengan tujuan:

1. Mengembangkan model konseptual yang mengintegrasikan Directed Acyclic Graphs (DAGs) ke dalam proses perancangan dan analisis multiple-baseline design dalam penelitian pendidikan.
2. Menunjukkan bagaimana integrasi ini dapat memperkuat inferensi kausal dan mengurangi ancaman terhadap validitas internal.
3. Memberikan panduan praktis (framework) bagi peneliti pendidikan untuk menerapkan kombinasi DAG–MBD dalam studi eksperimental skala kecil.
4. Menguji model tersebut secara empiris melalui studi simulasi atau studi kasus terapan (misalnya dalam konteks pembelajaran intervensi berbasis teknologi atau strategi belajar tertentu).

Dengan pendekatan mixed-method methodological study, dengan novelty menggabungkan dua pendekatan yang sebelumnya berdiri sendiri — Directed Acyclic Graphs (DAGs) dari ilmu data/epidemiologi dan Multiple-Baseline Design (MBD) dari psikologi pendidikan — untuk meningkatkan kekuatan inferensi kausal, menghasilkan framework praktis bagi peneliti pendidikan agar dapat mendesain dan menganalisis eksperimen dengan kesadaran kausal yang lebih tinggi, serta memberikan alat baru untuk mendeteksi hidden confounding variables dalam eksperimen pendidikan skala kecil, yang jarang dikontrol secara eksplisit.