Author

Kemudahan Mencari Jurnal Penelitian

Temukan jurnal penelitian terbaru dengan mudah menggunakan fitur pencarian kami. Sistem kami menyediakan akses cepat dan akurat ke berbagai publikasi ilmiah, membantu Anda dalam penelitian dan pengembangan studi Anda.

Globe
Globe Globe
Pusat Studi Halal
Pusat Studi Ziswaf
Concentric circles

Pusat Studi & Sertifikasi

Telusuri pusat studi kami yang beragam dan dapatkan pengetahuan mendalam di bidang yang Anda minati. Selain itu, kami juga menawarkan sertifikasi yang diakui secara industri untuk memperkuat kualifikasi Anda dan meningkatkan peluang karir.

Pelatihan & Sertifikasi

See all

Pelatihan dan Sertifikasi Associate Wealth Planner Syariah (AWPS)

Apa itu AWP?

Associate Wealth Planner (AWP) adalah pelatihan perencanaan keuangan pribadi berbasis digital komprehensif untuk meningkatkan kemampuan mengelola keuangan, pendapatan dan pengeluaran untuk mewujudkan financial goals sesuai standar FPSB.

Siapa saja yang boleh mengikuti AWP?

Masyarakat umum
Jobseeker dan fresh graduate
Agen asuransi
Praktisi keuangan
Kenapa harus AWP?

1. Mendalami dunia perencanaan keuangan
2. Mempersiapkan diri untuk masuk ke industri keuangan (fresh graduate, jobseeker, dan entry level)
3. Mendapatkan sertifikasi dan gelar profesi untuk menunjang karier industri keuangan (banker, insurance person, dll)
4. Mengelola dan merencanakan keuangan yang baik bagi pribadi dan keluarga (financial goals) Pathway untuk meraih gelar Qualified Wealth Planner (QWP), gelar Registered Financial Planner (RFP), dan Certified Financial Planner (CFP).

👩🏻‍🏫 Trainer 👨🏻‍🏫
🎤 Nashr Akbar, M.Ec
🎤 Dina Diana, M.Si., CFP
🎤 Putri Syifa Amalia, M.Sc., CFP

🏅 Fasilitas🏅
✨ Sertifikat
✨ Materi Pelatihan
✨ Gelar AWP
✨ Aplikasi My IFPE Syariah

Tanggal
Senin, 18 Desember 2023 M 

Waktu
08:30-16:30 WIB

Tempat
Online - Zoom Meeting

CP
🧕🏻 Thia: 082292380489

Investasi
Rp 650.000 (mahasiswa Tazkia)
Rp 1.200.000 (Umum)

Rekening;
BSI. 7999222115
AN. LPPM Tazkia

Organized By
Lppm Tazkia

BOOK NOW OR REGRET LATER

Pengumuman Hibah Pengabdian LPPM IAI Tazkia

Kepada seluruh dosen Institut Agama Islam Tazkia yang berminat untuk mengajukan proposal hibah pengabdian kepada masyarakat, kami dengan senang hati mengumumkan pelaksanaan program hibah untuk tahun ini. Program ini bertujuan untuk mendukung dan mendorong kontribusi positif dosen dalam pengembangan masyarakat melalui penelitian dan pengabdian.

Tahapan Penting:

1. Pengumpulan Proposal: Batas waktu pengumpulan proposal adalah pada tanggal 01 Oktober 2023. 2. Proposal dapat diajukan secara online melalui website Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) Tazkia di lppm.tazkia.ac.id.

Pengumuman Hasil Seleksi: Pengumuman hasil seleksi akan dilakukan pada tanggal 08 Oktober 2023. Dosen yang berhasil lolos seleksi akan diberikan hibah untuk melaksanakan proyek pengabdian kepada masyarakat mereka.

Persyaratan Umum Proposal:

1. Proposal harus sesuai dengan pedoman PKM.
2. Proposal harus lengkap dan sesuai dengan format yang ada di website LPPM.
3. Pastikan proposal Anda mencerminkan kontribusi yang signifikan terhadap masyarakat.

Untuk informasi lebih lanjut, panduan pengajuan proposal, serta kriteria seleksi, silakan kunjungi lppm.tazkia.ac.id.

Kami mengundang semua dosen untuk berpartisipasi dalam program hibah ini dan berkontribusi dalam pengembangan masyarakat melalui penelitian dan pengabdian. Dengan kerjasama kita, kita dapat mencapai hasil yang luar biasa.

Berita Terbaru

See all

Membuka Era Baru dalam Penelitian dan Pengajaran dengan Tools Artificial Intelligence di 2024 18 Mar 2024

Selamat datang di era baru dalam dunia pendidikan dan penelitian! Tahun 2024 menjadi titik balik yang menandai revolusi dalam cara kita melakukan penelitian dan pengajaran, dengan kehadiran tools Artificial Intelligence (AI) yang memudahkan dan mengubah paradigma. Teknologi Artificial Intelligence (AI) telah merevolusi berbagai aspek kehidupan kita, dan tak terkecuali dalam dunia penelitian dan kepenulisan. Dengan kemampuannya untuk menganalisis data besar-besaran, memprediksi tren, dan bahkan menyusun teks, AI telah membawa perubahan signifikan dalam cara kita melakukan penelitian dan menulis.

Penelitian yang Lebih Cepat dan Efisien:

Dengan kehadiran AI, para peneliti kini memiliki akses ke algoritma pembelajaran mesin yang canggih untuk menganalisis data dengan cepat dan mendalam. Data besar-besaran dapat diurai dalam hitungan jam, membuka pintu bagi penemuan baru dan terobosan ilmiah yang mengesankan.

Prediksi dan Pemodelan yang Akurat:

Tools AI di 2024 telah membuat prediksi dan pemodelan menjadi lebih akurat dan handal. Algoritma yang ditingkatkan dapat mengidentifikasi pola-pola kompleks dalam data, memungkinkan para peneliti untuk meramalkan tren masa depan dengan tingkat keakuratan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Kreativitas dalam Pengajaran:

Dalam dunia pendidikan, AI membuka peluang baru dalam pengajaran yang inovatif dan menarik. Guru dapat menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menyesuaikan kurikulum dan materi pembelajaran dengan kebutuhan dan minat individu siswa, menciptakan pengalaman belajar yang personal dan bermakna.

Pengoptimalan Proses Pembelajaran:

Tools AI juga memungkinkan para pendidik untuk mengoptimalkan proses pembelajaran. Dengan analisis data yang mendalam, mereka dapat mengidentifikasi kebutuhan belajar siswa dan merancang strategi pembelajaran yang efektif untuk meningkatkan pencapaian akademis mereka.

Namun, meskipun AI telah membawa berbagai kemajuan, ada juga beberapa tantangan yang perlu diperhatikan. Tentu saja, tidak ada perubahan tanpa tantangan. Tantangan etika dan batasan dalam penggunaan AI dalam dunia penelitian, kepenulisan, dan pengajaran memerlukan pemahaman yang mendalam tentang implikasi teknologi ini terhadap individu, masyarakat, dan proses kreatif secara keseluruhan.

Etika dalam Penggunaan AI:

1. Privasi dan Keamanan Data: Dalam penelitian dan kepenulisan, penggunaan AI sering melibatkan pengumpulan dan analisis data yang sensitif. Penting untuk memastikan bahwa data pribadi dilindungi dengan ketat, dan keamanan sistem diperhatikan dengan serius untuk mencegah pelanggaran privasi dan penyalahgunaan data.

2. Bias dalam Data dan Model: Data yang digunakan oleh AI dapat mencerminkan bias yang ada dalam masyarakat. Jika data tersebut tidak diolah dengan hati-hati, algoritma pembelajaran mesin dapat memperkuat atau bahkan memperluas bias ini. Oleh karena itu, diperlukan langkah-langkah untuk mengidentifikasi, mengurangi, dan memitigasi bias dalam data dan model AI.

3. Tanggung Jawab dalam Pengambilan Keputusan: Penggunaan AI dalam pengambilan keputusan, baik dalam penelitian maupun kepenulisan, memunculkan pertanyaan tentang siapa yang bertanggung jawab atas hasilnya. Penting bagi pengguna AI untuk mempertimbangkan implikasi etis dari keputusan yang diambil oleh sistem, serta untuk memiliki mekanisme yang jelas untuk menanggapi konsekuensi yang mungkin timbul.

Batasan dalam Penggunaan AI:

1. Ketergantungan yang Berlebihan: Terlalu mengandalkan AI dalam penelitian dan kepenulisan dapat mengurangi peran kreativitas, analisis kritis, dan pengambilan keputusan manusia. Penting untuk mengakui bahwa teknologi ini seharusnya menjadi alat, bukan pengganti, dari peran manusia dalam proses kreatif.

3. Kesadaran akan Batasan: Para pengguna AI perlu memiliki kesadaran yang kuat akan batasan teknologi ini. Ini melibatkan pengakuan bahwa AI tidak selalu dapat menggantikan peran manusia sepenuhnya, dan bahwa ada situasi di mana intervensi manusia atau pengambilan keputusan manual masih diperlukan.

Dengan memahami tantangan etika dan batasan dalam penggunaan AI, kita dapat mengembangkan kerangka kerja yang lebih komprehensif dan berkelanjutan untuk memanfaatkan potensi teknologi ini dengan bijaksana. Ini mencakup pembentukan kebijakan yang berbasis pada prinsip-prinsip etika, pengembangan algoritma yang transparan dan terbuka, serta pendidikan dan kesadaran masyarakat tentang implikasi teknologi AI dalam kehidupan sehari-hari. Dengan demikian, kita dapat memastikan bahwa penggunaan AI dalam penelitian dan kepenulisan memberikan manfaat yang maksimal bagi masyarakat, sambil tetap mempertimbangkan nilai-nilai etika dan integritas.

Biblioshiny R vs VOSviewer: Memahami Literatur Akademis dengan Lebih Interaktif 13 Mar 2024

Dalam dunia penelitian, pemahaman dan analisis terhadap literatur akademis menjadi kunci untuk menghasilkan temuan yang berharga dan terkini. Dua alat yang sering digunakan dalam mengelola dan menganalisis literatur adalah Biblioshiny R dan VOSviewer. Kedua alat ini memiliki keunggulan masing-masing dalam membantu peneliti memahami dan menyajikan informasi literatur dengan cara yang lebih interaktif. Mari kita bandingkan keduanya untuk melihat bagaimana mereka dapat meningkatkan produktivitas penelitian Anda.

Biblioshiny R: Manajemen Literatur yang Efisien dan Visualisasi Data Interaktif
Biblioshiny R adalah aplikasi berbasis web yang memungkinkan pengguna untuk mengelola, menelusuri, dan berbagi koleksi literatur mereka dengan mudah. Salah satu keunggulan utamanya adalah kemampuannya untuk menyajikan data literatur dengan visualisasi yang interaktif. Pengguna dapat melihat statistik tentang koleksi literatur mereka, seperti distribusi tahun publikasi, jenis publikasi, atau frekuensi penulis tertentu, dalam bentuk grafik yang menarik dan mudah dipahami.

VOSviewer: Visualisasi Jaringan Literatur yang Kuat dan Analisis Citasi yang Mendalam
VOSviewer adalah alat yang khusus digunakan untuk visualisasi jaringan literatur dan analisis citasi. Salah satu keunggulan utamanya adalah kemampuannya untuk menganalisis dan mengekstrak pola-pola penting dari jaringan literatur, seperti kluster topik dan hubungan antara kata kunci. Dengan menggunakan VOSviewer, pengguna dapat dengan mudah menjelajahi struktur dan tren dalam literatur akademis mereka secara mendalam.

Perbandingan:
Kedua alat ini memiliki keunggulan yang unik dalam membantu peneliti memahami literatur akademis. Biblioshiny R menonjol dalam hal manajemen literatur yang efisien dan visualisasi data interaktif, sementara VOSviewer dikenal karena kemampuannya dalam visualisasi jaringan literatur dan analisis citasi yang mendalam. Pilihan tergantung pada kebutuhan spesifik penelitian dan preferensi pengguna. Jika Anda lebih tertarik pada visualisasi data yang interaktif dan statistik koleksi literatur, Biblioshiny R mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Namun, jika Anda lebih fokus pada analisis jaringan literatur dan hubungan citasi antar artikel, maka VOSviewer adalah pilihan yang lebih cocok.

Kesimpulan:
Dalam dunia penelitian yang semakin kompleks dan dinamis, alat-alat seperti Biblioshiny R dan VOSviewer memberikan bantuan berharga bagi peneliti dalam memahami dan menganalisis literatur akademis. Dengan memanfaatkan keunggulan masing-masing alat, peneliti dapat meningkatkan produktivitas dan keseluruhan kualitas penelitian mereka, membawa kita satu langkah lebih dekat menuju terobosan ilmiah yang lebih besar.

Mengurai Sentimen Publik dengan Teknologi: Analisis Sentimen Machine Learning vs. Lexicon Based 4 Mar 2024

Di tengah gejolak opini publik yang semakin kompleks, pemahaman tentang sentimen masyarakat menjadi kunci bagi organisasi, perusahaan, dan pemerintah untuk mengambil keputusan yang tepat. Dua pendekatan utama dalam menganalisis sentimen publik adalah melalui teknologi machine learning dan leksikon berbasis. Mari kita jelajahi keunggulan masing-masing dan bagaimana cara menggunakannya.

1. Analisis Sentimen Machine Learning:

Teknologi machine learning memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan mengidentifikasi pola yang rumit tanpa perlu pemrograman yang eksplisit. Dalam konteks analisis sentimen, metode machine learning digunakan untuk mengklasifikasikan teks atau data yang mengandung sentimen positif, negatif, atau netral.

Keunggulan:
- Skalabilitas: Metode machine learning dapat menangani volume data yang besar dengan cepat dan efisien.
- Ketepatan: Dengan pelatihan yang tepat, model machine learning dapat menghasilkan prediksi sentimen yang akurat dan dapat diandalkan.
- Adaptabilitas: Model dapat ditingkatkan dan disesuaikan dengan mengintegrasikan data baru atau mengubah parameter.

Cara Menggunakan:
- Kumpulkan dan klasifikasikan data latihan berlabel.
- Pilih algoritma machine learning yang sesuai, seperti Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), atau Neural Networks.
- Latih model dengan data latihan dan validasi menggunakan data uji.
- Evaluasi kinerja model dan lakukan fine-tuning jika diperlukan.
- Terapkan model untuk menganalisis teks atau data baru.

2. Analisis Sentimen Berbasis Leksikon:

Pendekatan leksikon berbasis mengandalkan kamus atau daftar kata yang dikaitkan dengan sentimen tertentu, seperti positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen leksikon berbasis mencocokkan kata-kata dalam teks dengan daftar kata dalam leksikon dan menghitung skor sentimen berdasarkan kata-kata tersebut.

Keunggulan:
- Transparansi: Metode ini mudah dipahami dan diinterpretasikan karena mengandalkan leksikon kata-kata yang sudah ditentukan.
- Efisiensi: Tidak memerlukan pelatihan model yang rumit, sehingga bisa diterapkan dengan cepat.

Cara Menggunakan:
- Pilih leksikon atau daftar kata yang sesuai dengan konteks dan bahasa Anda.
- Anotasikan teks dengan skor sentimen berdasarkan leksikon yang dipilih.
- Hitung skor sentimen keseluruhan berdasarkan kata-kata dalam teks.

Penerapan dalam Menganalisis Sentimen Publik:

- Media Sosial: Analisis sentimen digunakan untuk memantau dan memahami opini dan reaksi masyarakat terhadap merek, produk, atau isu tertentu di platform media sosial.
- Tinjauan Pelanggan: Perusahaan menggunakan analisis sentimen untuk mengevaluasi umpan balik pelanggan dan menemukan tren dan pola dalam pendapat dan preferensi pelanggan.
- Krisis Reputasi: Pemerintah dan organisasi mengandalkan analisis sentimen untuk memantau dan menanggapi krisis reputasi dengan cepat berdasarkan respon publik.

Dengan menggunakan kombinasi teknologi machine learning dan leksikon berbasis, organisasi dapat memperoleh wawasan yang lebih dalam tentang sentimen masyarakat dan mengambil langkah-langkah yang tepat dalam meresponsnya. Keberhasilan dalam menganalisis sentimen publik tidak hanya membutuhkan teknologi yang tepat, tetapi juga pemahaman yang mendalam tentang konteks dan tujuan analisis tersebut.

Artikel Terbaru

See all

The Influence of Islamic Financial Literacy, Income, and Lifestyle on Financial Management among Housewives

This research discusses the influence of Islamic financial literacy, income, and lifestyle on financial management among housewives (a case study in Jabodetabek). The research adopts a quantitative approach using Multiple Linear Regression method, focusing on a case study in Jabodetabek. The data for this study were collected through questionnaires distributed to respondents who are Muslim housewives with income. The findings of this research are as follows: 1) Islamic financial literacy does not have a significant influence on financial management among housewives. 2) Income has a significant influence on financial management among housewives. 3) Lifestyle has a significant influence on financial management among housewives. 4) Islamic financial literacy, income, and lifestyle collectively have an influence on financial management among housewives. Keywords: Islamic financial literacy, financial management, financial planning.

Read more

Islamic Service, Branding, And Advertising Influence 212 Mart Co-Op Consumer Loyalty

Purpose: This thesis explores the impact of Islamic Service Quality, Islamic Branding, and Islamic Advertising on consumer loyalty within the 212 Mart Co-ops. Employing a quantitative approach, this study aimed to understand the dynamics of consumer loyalty in this context.

Methodology/approach: Quantitative data were gathered through questionnaires, and Multiple Linear Regression was utilized for analysis. This study adopted a quantitative methodology supported by the SPSS program for data management and analysis.

Results/findings: This study reveals the significant influences of Islamic Service Quality and Islamic Branding on consumer loyalty in the 212 Mart Co-ops. However, Islamic Advertising does not exhibit a notable impact on consumer loyalty. Interestingly, Islamic service quality and branding collectively exert a significant influence on consumer loyalty.

Limitations: Acknowledging its boundaries, the study was confined to quantitative data, potentially influenced by biases in questionnaire responses. Additionally, the exclusion of other variables that impact consumer loyalty is recognized as a limitation.

Contribution: This research makes a noteworthy contribution by emphasizing the considerable impact of Islamic Service Quality and Islamic Branding on consumer loyalty within the 212 March Co-op. This study provides valuable insights for marketers and policymakers, suggesting avenues to enhance these aspects for an overall improvement in consumer loyalty.aspects for an overall improvement in consumer loyalty.

Keywords:

1. Islamic Quality

2. Islamic Branding

3. Islamic Advirtising

4. Consumer Loyalty

Read more

Concentration Level and Market Power of Islamic Bank Industry: Analysis of Pre and Post Bank Syariah Indonesia Merger

This paper attempted to examine the concentration and the degree of market power in the Indonesian Islamic Bank Industry during the pre and post-Bank Syariah Indonesia mega-merger. However, using the Strategic Tripod concept, this paper explored the response of the competitor pursuant to the merger. This paper used two main secondary data sources, which were 2 quarterly financial reports before the merger and 1 quarterly financial report after the merger of 34 Islamic bank data, and applied the Herfindhal-Hircsmann Index and Concentration Ratio of the top 5 Islamic banks. This paper discovered that the concentration ratio was at a moderate level. Moreover, based on the CR5 calculation result, Islamic banks have an oligopoly market structure. As for the response to the mega-merger, this paper divides 34 islamic banks into 3 clusters which are full-fledged Islamic banks (Bank Umum Syariah), Private Owned Islamic Subsidiary (Unit Usaha Syariah), Province Owned Islamic Subsidiary (Unit Usaha Syariah Bank BPD). Based on the strategic tripod, the strategy of the Islamic full-fledged bank orchestrates resources to win the competition. The privately owned Islamic Subsidiaries are taking advantage of their resource sharing with their parents. Meanwhile, the Province Islamic subsidiary's strategy relies on the regulations determined by the bank shareholders, who, in this case, are the government province.

Read more