• Home
  • Berita
  • 4th Call for Proposal: STEG Larger Research Grants

4th Call for Proposal: STEG Larger Research Grants

admin 14 Sep 2023

Batas pengajuan proposal Penelitian jatuh pada 19 September 2023, 23:59 BST.

Pengajuan dilakukan melalui https://steg.cepr.org/funding/larger-research-grants-lrgs dengan mengisi template yang berlaku. Untuk proposal yang berkaitan dengan tema Y-RISE, peneliti dapat menggunakan Y-RISE pada bagian kata kunci yang ada pada form pengajuan. Persyaratan ketua peneliti dan sebagainya dapat dicek pada laman berikut:

Persyatan: https://steg.cepr.org/larger-research-grants-lrgs

Kriteria Negara Pengusul: https://steg.cepr.org/larger-research-grants-lrgs

Cara Pengajuan: https://steg.cepr.org/funding/how-apply-online

Persiapan proposal: https://steg.cepr.org/funding/larger-research-grants-lrgs/how-apply-lrg

Surat Pengumuman: STEG LRG 4 Call Text

Panduan Pengusulan: STEG LRG Applicant Guide_2

 

More info: https://research.binus.ac.id/2023/09/4th-call-for-proposal-steg-larger-research-grants/

Anda Mungkin Suka

Etika Penelitian dan Perlindungan Subjek Penelitian

Etika penelitian dan perlindungan subjek penelitian adalah aspek penting dalam setiap studi penelitian. Berikut adalah beberapa prinsip dan pedoman yang perlu diperhatikan:

1. Persetujuan Subjek:
  - Selalu diperlukan persetujuan tertulis dari subjek penelitian sebelum memulai pengumpulan data. Subjek harus sepenuhnya memahami tujuan penelitian, risiko, dan manfaatnya.

2. Kerahasiaan dan Privasi:
  - Jaga kerahasiaan identitas subjek penelitian, terutama jika data yang Anda kumpulkan bersifat rahasia atau sensitif.
  - Pastikan data pribadi subjek tidak akan diungkapkan atau disalahgunakan.

3. Perlindungan Anak dan Rentan:
  - Berikan perlindungan tambahan kepada anak-anak, orang dengan disabilitas, dan populasi yang rentan.
  - Pastikan persetujuan orang tua atau wali jika subjek penelitian adalah anak di bawah umur.

4. Manfaat Bersih:
  - Pastikan bahwa manfaat dari penelitian tersebut lebih besar daripada risiko yang mungkin dialami oleh subjek penelitian.

5. Konflik Kepentingan:
  - Ungkapkan konflik kepentingan, seperti sumber pendanaan atau afiliasi dengan organisasi yang mungkin memengaruhi hasil penelitian.

6. Data dan Hasil yang Jujur:
  - Sediakan data yang akurat dan jujur, serta jelaskan metode penelitian dengan transparan.
  - Hindari penyuntingan data atau hasil penelitian untuk memenuhi ekspektasi atau agenda tertentu.

7. Konsultasi Etika:
  - Jika penelitian melibatkan subjek manusia atau data sensitif, konsultasikan dengan komite etika penelitian universitas atau organisasi yang relevan.

8. Persetujuan Informed Consent:
  - Pastikan bahwa subjek penelitian telah memberikan persetujuan yang informasi dan tanpa tekanan.

9. Retensi Data:
  - Simpan data penelitian dengan aman selama periode yang sesuai dan ikuti pedoman tentang retensi data.

10. Peer Review:
   - Ajukan hasil penelitian Anda untuk peer review, yang akan membantu memastikan kualitas penelitian dan kepatuhan terhadap etika.

11. Pemantauan dan Pelaporan:
   - Jika penelitian melibatkan risiko atau dampak yang mungkin tidak diantisipasi, monitor penelitian secara berkala dan laporkan masalah atau perubahan ke komite etika atau badan yang relevan.

12. Pertimbangan Budaya:
   - Hormati budaya dan keyakinan subjek penelitian, dan pastikan bahwa metode penelitian Anda sesuai dengan konteks budaya.

Memahami dan mematuhi prinsip-prinsip etika penelitian adalah penting untuk menjaga integritas penelitian Anda dan untuk melindungi hak dan kesejahteraan subjek penelitian. Selalu pertimbangkan pedoman etika yang berlaku dalam bidang penelitian Anda dan konsultasikan dengan ahli etika atau komite etika jika diperlukan.

Inovasi Teknologi dalam Proses Penelaahan Jurnal: Menuju Kecepatan dan Akurasi

Inovasi teknologi dalam proses penelaahan jurnal untuk Menuju kecepatan dan akurasi   dapat memanfaatkan eksistennsi dari teknologi-teknologi berikut ini:

 

1.Sistem Penilaian Otomatis: Penggunaan kecerdasan buatan untuk penilaian awal artikel dapat mengidentifikasi relevansi, keaslian, dan kualitas secara cepat, mempercepat proses peninjauan sejawat.

2.Analisis Sentimen Sejawat: Teknologi analisis sentimen digunakan untuk mengukur respons emosional dari para penilai terhadap artikel, membantu mengidentifikasi aspek-aspek yang mungkin memerlukan perhatian lebih lanjut.

3.Teknologi Blockchain untuk Keamanan Peer Review: Penggunaan blockchain dapat memastikan keamanan dan integritas proses peer review, dengan memberikan catatan transparan dan tidak dapat diubah tentang setiap tahap penelaahan.

4.Sistem Manajemen Proses Penelaahan Daring: Platform daring yang terintegrasi memungkinkan penyunting, penulis, dan penilai untuk berkolaborasi secara real-time, mempercepat pertukaran informasi dan umpan balik.

5.Penggunaan Algoritma Pencocokan Penilai: Algoritma canggih dapat digunakan untuk mencocokkan artikel dengan penilai yang memiliki keahlian dan minat yang sesuai, meningkatkan relevansi dan akurasi penilaian.

6.Teknologi Augmented Reality (AR) untuk Analisis Data: Dalam bidang penelitian yang melibatkan data kompleks, AR dapat digunakan untuk menyajikan data dalam format yang mudah dipahami, membantu penilai dalam membentuk pandangan yang lebih baik.

7.Penggunaan Teknologi NLP (Natural Language Processing): Teknologi NLP dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menganalisis bahasa teknis dalam artikel, memastikan konsistensi dan kejelasan dalam komunikasi ilmiah.

8.Pemfilteran Otomatis untuk Plagiarisme: Sistem otomatis dapat memeriksa kemungkinan plagiarisme dengan cepat, memastikan keaslian artikel dan mencegah penulis ganda atau praktik tidak etis lainnya.

9.Analisis Kualitas Statistik dan Metodologi: Algoritma dapat digunakan untuk menganalisis metode penelitian dan statistik yang digunakan, membantu memastikan keakuratan dan kredibilitas metodologi yang diterapkan.

10Teknologi Machine Learning untuk Prediksi Dampak: Algoritma machine learning dapat digunakan untuk memprediksi potensi dampak sebuah artikel, membantu penyunting dalam memprioritaskan artikel yang memiliki kontribusi signifikan.

 

Inovasi teknologi dalam proses penelaahan jurnal bukan hanya mengarah pada peningkatan kecepatan, tetapi juga pada peningkatan akurasi dan kualitas proses tersebut. Dengan pemanfaatan teknologi canggih, dunia penelaahan jurnal terus bergerak menuju efisiensi dan ketepatan yang lebih besar.

Tahapan metodologi Analisis Statistik Deskriptif pada penelitian kuantitatif

Analisis Statistik Deskriptif adalah langkah awal yang penting dalam penelitian kuantitatif. Ini membantu peneliti untuk merangkum, menggambarkan, dan memahami data yang dikumpulkan. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam melakukan Analisis Statistik Deskriptif:

1. Pengumpulan Data:
  - Mulailah dengan mengumpulkan data kuantitatif yang relevan sesuai dengan tujuan penelitian Anda. Data ini dapat berupa angka, ukuran, atau hasil dari survei, eksperimen, atau observasi.

2. Organisasi Data:
  - Susun data Anda dengan rapi. Data dapat disusun dalam bentuk tabel, grafik, atau diagram. Pastikan data tersusun dengan jelas untuk memudahkan analisis.

3. Pengukuran Pusat:
  - Hitung ukuran pusat yang mencerminkan pusat distribusi data, seperti mean (rata-rata), median (nilai tengah), dan modus (nilai yang paling sering muncul). Ini memberikan informasi tentang "nilai tengah" data Anda.

4. Pengukuran Variabilitas:
  - Hitung ukuran variabilitas data, seperti rentang (range), deviasi standar, dan varians. Ini memberikan gambaran tentang sebaran data Anda.

5. Visualisasi Data:
  - Buat grafik atau diagram yang sesuai dengan jenis data yang Anda miliki. Misalnya, histogram untuk data yang kontinu atau diagram batang (bar chart) untuk data kategorikal. Visualisasi membantu Anda memahami pola-pola dalam data.

6. Interpretasi Hasil:
  - Analisis data deskriptif membantu Anda memahami karakteristik data Anda, termasuk apakah data tersebut condong ke kiri atau kanan, memiliki outlier (data yang jauh dari yang lain), atau memiliki pola tertentu.

7. Menyusun Ringkasan:
  - Sajikan hasil analisis deskriptif dalam bentuk narasi atau laporan yang mudah dimengerti. Jelaskan apa yang ditemukan dari analisis Anda.

8. Kesimpulan:
  - Tarik kesimpulan awal berdasarkan analisis deskriptif yang telah Anda lakukan. Kesimpulan ini bisa mengarahkan penelitian Anda ke tahap selanjutnya, seperti pengujian hipotesis atau analisis lebih mendalam.

Analisis Statistik Deskriptif adalah tahap penting dalam penelitian kuantitatif karena memberikan gambaran awal tentang data yang Anda miliki. Ini membantu peneliti untuk merinci karakteristik data sebelum melakukan analisis statistik lebih lanjut.

Mengenal Jebakan dalam Meta-Analisis: Variasi Kekuatan Bukti

Dalam dunia penelitian, meta-analisis sering dianggap sebagai "mahkota" dari bukti ilmiah. Meta-analisis adalah alat yang kuat untuk mengintegrasikan temuan dari berbagai studi dan menyajikannya dalam kerangka yang koheren. Ini memungkinkan peneliti untuk melampaui batasan studi individual dan memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif tentang topik yang dipelajari. Keunikan meta-analisis terletak pada kemampuannya untuk menghasilkan perkiraan yang lebih akurat dan stabil dari efek intervensi atau hubungan antara variabel, dibandingkan dengan studi tunggal atau kecil.

Apa Itu Kekuatan Bukti? Kekuatan bukti dalam konteks meta-analisis meliputi berbagai aspek, mulai dari kualitas metodologi studi individual hingga konsistensi hasil antar studi. Ini juga mencakup keandalan dan ketepatan temuan yang dihasilkan. Kualitas metodologi mengacu pada seberapa baik studi-studi itu dirancang dan dilaksanakan, sedangkan konsistensi hasil mengacu pada sejauh mana temuan dari berbagai studi bersifat seragam atau saling bertentangan. Kekuatan bukti ini menjadi landasan bagi interpretasi hasil meta-analisis dan keputusan yang dibuat berdasarkan temuan tersebut.

Mengapa Variasi Ini Menjadi Masalah? Variasi dalam kekuatan bukti dapat menimbulkan sejumlah masalah dalam interpretasi hasil meta-analisis. Ketidaksesuaian metodologi antar studi, terutama jika studi-studi dengan kualitas metodologi yang rendah dimasukkan dalam analisis, dapat menghasilkan temuan yang bias atau tidak dapat diandalkan. Selain itu, ketidak konsistenan hasil antar studi dapat membingungkan dan menyulitkan dalam menyimpulkan efek sebenarnya dari intervensi atau hubungan antara variabel.

Mengenal Jebakan Variasi Kekuatan Bukti:
1. Heterogenitas: Heterogenitas merujuk pada variasi dalam desain studi, populasi sampel, intervensi, dan hasil yang diukur di antara studi-studi yang diikutsertakan dalam meta-analisis. Ini dapat mengakibatkan ketidak konsistenan hasil antar studi dan membuat interpretasi yang sulit.
2. Bias Publikasi: Bias publikasi dapat terjadi ketika ada kecenderungan untuk menerbitkan studi-studi dengan hasil yang signifikan secara statistik, sementara studi-studi dengan hasil negatif atau tidak signifikan lebih jarang dipublikasikan. Hal ini dapat mengakibatkan overestimasi efek intervensi dalam meta-analisis.
3. Kualitas Metodologi: Kualitas metodologi yang bervariasi di antara studi-studi yang diinklusi dalam meta-analisis dapat mempengaruhi keandalan temuan secara keseluruhan. Studi dengan metodologi yang lemah mungkin memiliki risiko bias yang lebih tinggi dan oleh karena itu hasilnya mungkin kurang dapat diandalkan.

Strategi Menghadapi Jebakan:
- Menilai Kualitas Studi: Penting untuk melakukan penilaian menyeluruh terhadap kualitas metodologi studi-studi yang akan dimasukkan dalam meta-analisis. Ini dapat melibatkan penggunaan skala penilaian kualitas studi atau pemeriksaan peer-review.
- Menganalisis Heterogenitas: Teknik statistik yang tepat, seperti analisis heterogenitas atau meta-regresi, dapat digunakan untuk mengeksplorasi dan mengukur tingkat heterogenitas di antara studi-studi yang diikutsertakan.
- Sensitivitas Analisis: Melakukan analisis sensitivitas untuk menguji kestabilan hasil meta-analisis dengan mempertimbangkan pengecualian atau penambahan studi-studi tertentu. Ini membantu menilai seberapa sensitif temuan meta-analisis terhadap perubahan dalam komposisi studi.