CALL FOR PAPERS

Tamkin: Jurnal Pemberdayaan Tazkia
e-ISSN 3062-7877

Volume 3 No 1 January 2025

We invite researchers and academics to submit research papers or scholarly articles related to this topic to our journal. This journal contains articles of community service with the unlimited scope that are utilized for community empowerment service activities aimed at empowering community potential.

More Information and manuscripts submission at:
https://bit.ly/SubmissionsTamkinJournal

Template: https://bit.ly/TamkinTemplate

Information:
Dr. Nur Hendrasto, M.Si
Phone +62 812-9896-9707
[email protected] 

CALL FOR PAPERS

TIEF-EJIF Virtual Workshop is coming. Submit your abstract and full paper until August 25th, 2023

Following the success of the past five editions of the Turin Islamic Economic Forum (TIEF) and European Journal of Islamic Finance Workshop, we are organizing a new virtual workshop to contribute to the knowledge of the broad Islamic economics and finance themes as: 

1. Accounting for Islamic finance rules

2. Islamic finance tools

3. Asset management and infrastructures

4. ESG Islamic finance

5. Smart cities in Islamic worlds

6. New technologies for Islamic financial management

7. Islamic central banking system

8. Halal food and beverage issues

9. Halal tourism

CONFERENCE LANGUAGE & SUBMISSION   Authors are invited to submit their full papers in English using Word format. Both theoretical and empirical papers are considered. Submissions should be made through email: [email protected]

PUBLICATION OPPORTUNITY

Selected papers presented at the conference will be published in a special issue of the European Journal of Islamic Finance (ISSN: 2421-2172). 

IMPORTANT DATES

• Abstract deadline: 14 July 2023
• Full paper deadline: 23 October 2023
• Notifications: Within eight days after the abstract and then paper submission by the scientific committee.
• Registrations: 31 October - 20 November 2023
• Full paper virtual presentations by the author(s): 23 November 2023

REGISTRATION FEES
Free

Detail Info:

https://www.ojs.unito.it/index.php/EJIF

Metodologi regresi adalah salah satu metode analisis kuantitatif yang digunakan untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel independen (prediktor) dan satu variabel dependen (variabel yang ingin diprediksi). Berikut adalah langkah-langkah utama dalam metodologi regresi dalam konteks metodologi kuantitatif:

Penentuan Tujuan Penelitian: Definisikan secara jelas pertanyaan penelitian atau hipotesis yang ingin Anda jawab dengan menggunakan analisis regresi. Pastikan tujuan penelitian Anda spesifik dan relevan dengan data yang Anda miliki.

Kumpulkan Data: Kumpulkan data yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan penelitian Anda. Data ini harus mencakup variabel independen dan variabel dependen. Pastikan data berkualitas dan sesuai dengan tujuan penelitian Anda.

Eksplorasi Data: Lakukan eksplorasi data awal untuk memahami distribusi variabel, nilai-nilai yang hilang, atau outliers. Visualisasikan data dengan grafik jika diperlukan.

Rancang Model Regresi: Pilih jenis regresi yang sesuai dengan data Anda. Misalnya, regresi linear sederhana atau regresi linear berganda untuk data dengan lebih dari satu prediktor. Tentukan model matematis yang akan Anda gunakan.

Praproses Data: Bersihkan data dari nilai yang hilang, outliers, atau masalah lainnya. Anda juga perlu melakukan transformasi data jika diperlukan, seperti normalisasi atau standarisasi.

Estimasi Parameter: Gunakan metode statistik (biasanya metode kuadrat terkecil) untuk mengestimasi parameter-parameter dalam model regresi Anda, termasuk koefisien regresi.

Evaluasi Model: Evaluasi model regresi Anda menggunakan berbagai metrik seperti R-squared, p-value, atau metrik evaluasi lainnya yang sesuai dengan jenis regresi yang Anda gunakan. Ini membantu Anda menentukan seberapa baik model Anda cocok dengan data.

Uji Asumsi Regresi: Periksa asumsi-asumsi dasar regresi seperti homoskedastisitas, independensi kesalahan, dan normalitas kesalahan. Jika asumsi-asumsi tidak terpenuhi, Anda mungkin perlu melakukan transformasi data atau menggunakan jenis regresi yang berbeda.

Interpretasi Hasil: Interpretasikan koefisien regresi dan hasil statistik lainnya. Jelaskan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen dalam konteks penelitian Anda.

Simpulkan Penelitian Anda: Buat kesimpulan tentang apakah hasil analisis regresi mendukung hipotesis atau pertanyaan penelitian Anda. Diskusikan implikasi temuan Anda.

Laporan Penelitian: Sajikan hasil analisis regresi Anda dalam laporan penelitian yang sistematis. Sertakan detail analisis, tabel, grafik, dan interpretasi hasil.

Ulasan Kembali: Ulas kembali seluruh proses analisis regresi untuk memastikan bahwa langkah-langkah yang diambil dan interpretasi yang diberikan konsisten dengan tujuan penelitian Anda.

Langkah-langkah di atas membantu Anda dalam menggunakan metodologi regresi dalam analisis kuantitatif untuk memahami hubungan antara variabel-variabel yang Anda teliti. Pastikan Anda memahami asumsi-asumsi yang terkait dengan regresi dan menerapkannya secara benar dalam analisis Anda.

Metodologi Analisis Anova (Analysis of Variance) adalah alat statistik yang digunakan untuk membandingkan rata-rata dari tiga atau lebih kelompok atau perlakuan dalam penelitian kuantitatif. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam melakukan Analisis Anova:

1. Menyusun Hipotesis:
  - Anda perlu merumuskan hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (H1). Hipotesis nol menyatakan bahwa tidak ada perbedaan signifikan antara kelompok-kelompok yang dibandingkan, sedangkan hipotesis alternatif menyatakan bahwa ada perbedaan signifikan.

2. Memilih Kelompok Perlakuan:
  - Tentukan kelompok perlakuan atau kelompok yang akan Anda bandingkan. Pastikan bahwa setiap kelompok memiliki karakteristik atau faktor yang dapat diukur.

3. Pengumpulan Data:
  - Kumpulkan data yang diperlukan dari setiap kelompok. Data ini harus bersifat kuantitatif.

4. Pemeriksaan Asumsi:
  - Sebelum menerapkan Analisis Anova, Anda perlu memeriksa asumsi-asumsi dasar seperti asumsi normalitas (data terdistribusi secara normal), asumsi homogenitas varians (varians data seragam antar kelompok), dan independensi (data dalam setiap kelompok tidak berkaitan satu sama lain).

5. Menentukan Tingkat Signifikansi (α):
  - Pilih tingkat signifikansi yang sesuai untuk penelitian Anda, misalnya α = 0.05.

6. Melakukan Analisis Anova:
  - Terapkan analisis Anova untuk menghitung statistik uji F. Statistik uji F akan memberikan informasi apakah ada perbedaan yang signifikan antara kelompok-kelompok yang dibandingkan.

7. Interprestasi Hasil:
  - Jika nilai p statistik uji F kurang dari tingkat signifikansi (α), maka Anda dapat menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara setidaknya dua kelompok perlakuan. Anda juga dapat menggunakan uji post hoc (seperti uji Tukey atau uji Scheffé) untuk menentukan kelompok mana yang berbeda satu sama lain.

8. Pelaporan Hasil:
  - Laporkan hasil Analisis Anova, nilai statistik uji F, nilai p, dan kesimpulan yang ditarik dalam penelitian Anda.

9. Interpretasi Praktis:
  - Jelaskan apa arti temuan Anda dalam konteks penelitian Anda dan implikasinya.

Penting untuk memahami bahwa Analisis Anova merupakan alat yang kuat untuk membandingkan rata-rata kelompok, tetapi juga harus digunakan dengan hati-hati dan memperhatikan asumsi-asumsi yang terkait. Selain itu, perlu diperhatikan bahwa terdapat berbagai jenis Analisis Anova, seperti Anova satu arah (One-Way Anova), Anova dua arah (Two-Way Anova), dan lainnya, yang dapat disesuaikan dengan desain penelitian Anda.