September 30, 2023

a. Online Registration: https://s.id/2ndICMSME-OnlineRegistration
b. Fullpaper Submission: https://s.id/2ndICMSME-AbstractFullpaperSubmission
c. Payment submission: https://s.id/2ndICMSME-Payment
d. Template: https://s.id/2ndICMSME-Template

PHK (Pemutusan Hubungan Kerja) sering kali membawa dampak signifikan bagi karyawan yang mengalaminya. Selain tantangan finansial, PHK juga dapat menyebabkan masalah psikologis yang serius. Menyikapi keresahan yang dialami oleh korban PHK, LMZ BAZNAS Institut TAZKIA bermaksud untuk menggali dan memahami lebih dalam kondisi yang dialami seseorang setelah mengalami PHK melalui survei ini.

Pengisian survei bersifat Rahasia dan Anonim.

Link : https://bit.ly/SurveiLMZ-DampakPHK

Target responden dari survei ini adalah seseorang yang pernah terdampak PHK di seluruh wilayah Indonesia.

Periode Survei : 16 Mei - 1 Juni 2024

Reward
Bagi 10 responden yang terpilih akan mendapatkan apresiasi berupa Voucher E-Wallet sebesar Rp 50.000

LMZ BAZNAS Institut TAZKIA

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.

Big data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume besar, keragaman, dan kecepatan tinggi data yang dihasilkan oleh berbagai sumber, seperti sensor, perangkat mobile, media sosial, transaksi bisnis, dan banyak lagi. Big data juga melibatkan data yang bervariasi dalam format dan jenis, termasuk teks, gambar, audio, dan video.

Ada tiga karakteristik utama dari big data yang dikenal sebagai "3V" yaitu:

1. Volume: Big data melibatkan jumlah data yang sangat besar. Ini bisa berarti terabytes, petabytes, atau bahkan exabytes data, yang jauh lebih besar dari apa yang dapat ditangani oleh sistem tradisional.

2. Velocity: Data yang dihasilkan dalam konteks big data sering kali datang dengan kecepatan tinggi. Contohnya adalah data streaming dari sensor IoT (Internet of Things) atau data dari media sosial yang terus-menerus diperbarui.

3. Variety: Big data mencakup berbagai jenis data, termasuk data terstruktur (misalnya, data dalam database relasional), data semi-terstruktur (misalnya, data dalam format XML atau JSON), dan data tak terstruktur (misalnya, teks dalam posting media sosial atau dokumen). Kombinasi dari berbagai jenis data ini menambah kompleksitas analisis big data.

Selain "3V," beberapa tambahan karakteristik telah ditambahkan ke konsep big data, seperti "Variability" (variabilitas dalam kecepatan dan jenis data), "Veracity" (keandalan dan keakuratan data), dan "Value" (kemampuan untuk mendapatkan wawasan berharga dari data tersebut).

Tujuan dari analisis big data adalah untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang dapat membantu organisasi dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Ini bisa digunakan di berbagai industri, termasuk bisnis, ilmu pengetahuan, kesehatan, dan banyak lagi. Solusi teknologi seperti sistem penyimpanan data yang skala-able, algoritma pemrosesan data yang cepat, dan teknik analisis data maju digunakan untuk mengatasi tantangan yang terkait dengan big data.