Penulisan proposal penelitian yang efektif sangat penting untuk mendapatkan dukungan dan persetujuan untuk proyek penelitian Anda. Berikut adalah langkah-langkah yang dapat membantu Anda dalam menulis proposal penelitian yang baik:

1. Judul Proposal:
  - Pilih judul yang jelas, singkat, dan mencerminkan esensi penelitian Anda.

2. Pendahuluan:
  - Jelaskan latar belakang masalah atau konteks yang mendukung penelitian Anda.
  - Gambarkan relevansi penelitian Anda dan mengapa penelitian ini penting.

3. Rumusan Masalah:
  - Tetapkan masalah penelitian secara spesifik dan jelas.
  - Gambarkan gap dalam pengetahuan yang akan Anda selidiki.

4. Tujuan Penelitian:
  - Jelaskan tujuan utama penelitian Anda, yaitu apa yang ingin Anda capai dengan penelitian ini.

5. Pertanyaan Penelitian atau Hipotesis:
  - Sediakan pertanyaan penelitian yang akan Anda jawab atau hipotesis yang akan Anda uji dalam penelitian Anda.

6. Tinjauan Pustaka:
  - Ringkas literatur yang relevan dan menjelaskan studi sebelumnya yang terkait dengan topik Anda.
  - Identifikasi gap dalam pengetahuan yang Anda ingin isi dengan penelitian Anda.

7. Kerangka Konseptual:
  - Buat kerangka konseptual yang menjelaskan konsep-konsep kunci dan hubungan antara variabel dalam penelitian Anda.

8. Metode Penelitian:
  - Jelaskan metode yang akan Anda gunakan untuk mengumpulkan data, seperti metode survei, eksperimen, studi kasus, atau analisis dokumen.
  - Gambarkan teknik pengumpulan data dan alat yang akan Anda gunakan.
  - Bahas pendekatan statistik atau analisis yang akan digunakan.
  - Jelaskan bagaimana Anda akan memilih sampel dan mengatasi bias potensial.

9. Jadwal Penelitian:
  - Sediakan jadwal yang mencantumkan tahapan utama penelitian, batas waktu, dan tugas yang harus diselesaikan.

10. Anggaran:
   - Jelaskan anggaran yang diperlukan untuk melaksanakan penelitian, termasuk biaya peralatan, biaya perjalanan, dan gaji (jika berlaku).

11. Referensi:
   - Sertakan daftar referensi yang mencakup sumber-sumber yang Anda gunakan dalam proposal.

12. Lampiran:
   - Sertakan lampiran yang relevan, seperti kuesioner, izin subjek penelitian, atau materi tambahan.

13. Penyusunan Proposal:
   - Pastikan proposal Anda ditulis dengan jelas, disusun dengan baik, dan bebas dari kesalahan tata bahasa.

14. Konsultasi dengan Ahli:
   - Mintalah masukan dari kolega, penasihat penelitian, atau ahli yang berpengalaman untuk memperbaiki proposal Anda.

15. Revise dan Edit:
   - Periksa dan edit proposal Anda untuk memastikan bahwa semuanya terstruktur dengan baik dan ringkas.

Penting untuk mengikuti panduan dan persyaratan yang mungkin berlaku di lembaga atau organisasi yang mendukung penelitian Anda. Proposal penelitian yang baik akan membantu Anda meyakinkan para pemangku kepentingan bahwa penelitian Anda layak untuk didanai dan dilaksanakan.

Closing Date: 21/09/2023

Funding for collaborative, transnational research projects on set themes of critical importance to the humanities and social sciences.

CHANSE (Collaboration of Humanities and Social Sciences in Europe) is a joint initiative of 27 research funding organisations from 24 countries across Europe. The CHANSE programme has been co-created by HERA (Humanities in the European Research Area) and NORFACE (New Opportunities for Research Funding Agency Cooperation in Europe) networks, with co-funding from the European Union Horizon 2020 programme, to support research, knowledge exchange and the promotion of best practice in the humanities and social sciences across Europe.

More info: https://www.myresearchconnect.com/chanse-international-humanities-and-social-sciences-research-programme/

Teknologi blockchain digunakan dalam keamanan peer review untuk memberikan transparansi, keandalan, dan ketidakbisaan terhadap manipulasi data atau proses penilaian. Berikut adalah cara kerja teknologi blockchain dalam konteks keamanan peer review:

1. Distributed Ledger:

• Blockchain menggunakan ledger terdistribusi yang dipegang oleh sejumlah besar peserta (node) dalam jaringan.
• Informasi mengenai setiap tahapan proses peer review dan metrik transparansi disimpan secara terdesentralisasi di seluruh jaringan.

2. Integritas Data:

• Setiap blok dalam rantai terkait dengan blok sebelumnya melalui fungsi kriptografis, menciptakan hubungan yang tidak dapat diubah antara setiap blok.
• Ini memastikan integritas data, sehingga tidak mungkin memanipulasi atau mengganti blok-blok sebelumnya tanpa mengubah seluruh rantai.

3. Proses Identifikasi Terdesentralisasi:

• Sistem menggunakan kunci kriptografis untuk memberikan identitas unik kepada setiap peserta di jaringan.
• Identitas terdesentralisasi ini memastikan bahwa setiap peserta dapat diverifikasi tanpa kebutuhan otoritas pusat atau lembaga kepercayaan.

4. Smart Contracts:

• Kontrak pintar (smart contracts) dapat diterapkan dalam blockchain untuk mengotomatisasi aspek-aspek tertentu dari proses peer review, seperti pengiriman artikel, penugasan penelaian, atau pemberian umpan balik.
• Smart contracts memastikan eksekusi yang tepat dan transparan tanpa kebutuhan untuk perantara.

5. Keamanan dan Enkripsi:

• Data yang disimpan dalam blok blockchain dienkripsi menggunakan kriptografi yang kuat.
• Kunci pribadi dan publik digunakan untuk memberikan tingkat keamanan tambahan, memastikan bahwa hanya pihak yang berhak dapat mengakses informasi tertentu.

6. Token Ekonomi:

• Penerapan token ekonomi atau kripto dapat memberikan insentif kepada penilai dan penulis untuk berpartisipasi dalam proses peer review.
• Token dapat diberikan sebagai pengakuan atau kompensasi untuk kontribusi yang berharga dalam meningkatkan kualitas penelitian.

7. Transparansi dan Trackability:

• Setiap entitas dalam jaringan memiliki visibilitas penuh terhadap setiap tindakan yang terjadi dalam proses peer review.
• Ini menciptakan tingkat transparansi dan pelacakan yang tinggi, memungkinkan peninjauan dan audit yang lebih efektif.

8. Desentralisasi Keputusan:

• Keputusan terkait penerimaan atau penolakan artikel dapat melibatkan seluruh jaringan, dengan mekanisme voting atau konsensus yang terdesentralisasi.
• Ini memastikan keputusan diambil dengan melibatkan banyak pihak, mengurangi risiko bias atau manipulasi.

9. Timestamp:

• Setiap blok dalam rantai memiliki timestamp yang terkait dengan waktu penciptaan. Ini memungkinkan untuk mengonfirmasi urutan kejadian dan mengatasi masalah sehubungan dengan waktu dan prioritas.

10. Ketidakbisaan dan Keamanan:

• Dengan sifat terdesentralisasi dan enkripsi yang kuat, teknologi blockchain memberikan ketidakbisaan terhadap manipulasi dan serangan, menghadirkan lapisan keamanan tambahan dalam proses peer review.
•  

Dengan memanfaatkan teknologi blockchain, keamanan dan transparansi dalam proses peer review dapat ditingkatkan, mengatasi beberapa tantangan yang mungkin terjadi dalam proses konvensional.

Metode statistik lanjutan digunakan dalam penelitian kuantitatif ketika pertanyaan penelitian atau data yang ada memerlukan analisis yang lebih kompleks dan mendalam. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam metodologi metode statistik lanjutan dalam penelitian kuantitatif:

1. Perumusan Masalah:
  - Mulailah dengan merumuskan masalah penelitian yang memerlukan analisis statistik lanjutan. Jelaskan dengan jelas tujuan penelitian, variabel independen, dan variabel dependen yang akan diteliti.

2. Pemilihan Metode Statistik Lanjutan:
  - Pilih metode statistik lanjutan yang sesuai dengan masalah penelitian Anda. Beberapa metode statistik lanjutan yang umum digunakan meliputi analisis regresi nonlinier, analisis survial (untuk data bertahan hidup), analisis cluster, analisis multilevel, analisis deret waktu (time series analysis), analisis jaringan sosial, analisis SEM (Structural Equation Modeling), dan lainnya.

3. Pengumpulan Data:
  - Kumpulkan data yang sesuai dengan variabel independen dan dependen yang diperlukan untuk analisis statistik lanjutan. Pastikan data tersebut relevan dan representatif.

4. Preprocessing Data:
  - Lakukan pembersihan dan persiapan data yang melibatkan penanganan data yang hilang, penanganan outlier, pengkodean variabel, transformasi data, atau rekodifikasi jika diperlukan.

5. Estimasi Model:
  - Terapkan metode statistik lanjutan yang telah Anda pilih pada data Anda. Ini dapat melibatkan penghitungan parameter model, penyesuaian model, atau identifikasi pola yang kompleks dalam data.

6. Pengujian Hipotesis:
  - Uji hipotesis yang sesuai dalam konteks analisis statistik lanjutan. Ini bisa melibatkan pengujian signifikansi parameter, uji goodness-of-fit, atau uji asumsi model yang digunakan.

7. Evaluasi Model:
  - Evaluasi kualitas model yang dihasilkan dari analisis statistik lanjutan dengan menggunakan metrik yang sesuai. Pastikan model Anda cocok dengan data dan memberikan hasil yang bermakna.

8. Interpretasi Hasil:
  - Interpretasikan hasil analisis statistik lanjutan dengan cermat. Jelaskan temuan Anda dan hubungan antar variabel yang ditemukan.

9. Kesimpulan:
  - Tarik kesimpulan berdasarkan hasil analisis statistik lanjutan. Jelaskan apakah hipotesis Anda didukung oleh data dan apakah temuan tersebut relevan dalam konteks penelitian Anda.

10. Pelaporan Hasil:
   - Sajikan hasil analisis statistik lanjutan dalam laporan penelitian Anda. Sertakan detail metode, hasil, dan interpretasi.

Penting untuk memahami bahwa analisis statistik lanjutan memerlukan pengetahuan statistik yang lebih mendalam dan seringkali memerlukan perangkat lunak statistik yang khusus. Jika Anda tidak memiliki keahlian statistik yang cukup, konsultasikan dengan ahli statistik atau pakar statistik untuk memastikan bahwa analisis Anda dilakukan dengan benar.