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.

CALL FOR PAPERS

THE 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON HUMANITIES AND SOCIAL SCIENCE 2023

30th – 31st August 2023 (Hybrid Mode - Online and in Person), Malang – Indonesia

Website, Registration & Submission: https://easychair.org/my/conference?conf=3rdichsos2023

SDGs are the commitment of world leaders to be able to defend the world in a sustainable manner. Indonesia is no exception, as it is participating, although currently it is ranked 92nd based on the SDGs index. In response to this, the University of Muhammadiyah Malang (UMM) is holding an International Conference on Humanities and Social Science (ICHSos) with the theme "Towards Economic Sustainability and Social Equality in the Technological Era," which will be held offline on August 30, 2023. This ICHSOS event is an international seminar, the third ever hosted by UMM. 
The purpose of this international seminar is to invite all parties who have an interest in global issues regarding social technology and social humanities, one of which is improving the quality of the education and training system, adding insight to all stakeholders at the international seminar and opening international forums where participants have the opportunity to convey ideas, experience, expertise, and knowledge regarding global issues regarding social technology, practice, and educational development as an effort to develop quality in the field of education and training.

THE THEMES
“TOWARDS ECONOMIC SUSTAINABILITY AND SOCIAL EQUALITY IN TECHNOLOGICAL ERA”
The Sub-themes of the conference cover but not limited to the followings:
• Economic Development
• Accountability and Finance Risk
• Environmental, economic and social benefits of climate change mitigation
• Carbon emissions mitigation
• Accounting for Carbon Emissions
• Zero Waste Management
• Environmental Policies and Planning
• Decision-making and decision support systems for risk and disaster management
• Green Diplomacy
• Green Policy
• Environmental Governance
• Social Inclusion
• Financial Inclusion
• Sustainable Cities
• Innovation Policy
• Urban Governance
• Communication for environmental issues
• Green Social Work

PUBLICATIONS
The conference is supported by:
Journal of Innovation in Business and Economics (JIBE) Accredited Sinta 2
Jurnal Reviu Akuntansi dan Keuangan (JRAK) Accredited Sinta 2
Journal of Local Government Issues Accredited Sinta 2
Jurnal Akademi Akuntansi (JAA) Accredited Sinta 3
Jurnal Sosial Politik (Jurnal Sospol) Accredited Sinta 3
Jurnal Manajemen Bisnis (JMB) Accredited Sinta 4
Jurnal Inovasi Ekonomi (JIKO) Accredited Sinta 4
Jurnal Partisipatoris (JP) Accredited Sinta 4.

All accepted papers will be published in CRC Press (Taylor & Francis Group)

AWARDS & REWARDS
There will be Best Papers Awards with prize money.

IMPORTANT DATES (GMT +7:00)
1. Full Paper Deadline: 31 July 2023
2. Acceptance Notification: 5 August 2023
3. Payment deadline: 20 August 2023
4. Camera-ready Paper: 25 August 2023
5. Conference Date: 30-31 August 2023

CONTACT US:
Secretariat ICHSoS 2023
UMM Campus III, Jl. Raya Tlogomas No.246, Malang, East Java, Indonesia
E-mail: [email protected]

Contact Person:
Dwi Irawan +62 857-3248-5677
Happy Febrina +62 818-0511-0022

Detail Info:

https://ichsos.umm.ac.id/

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.

Metodologi penelitian kualitatif melibatkan serangkaian langkah dan pendekatan yang digunakan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi data kualitatif. Berikut adalah beberapa metodologi yang sering digunakan dalam penelitian kualitatif:

1. Penelitian Lapangan (Field Research): Penelitian lapangan melibatkan pengamatan langsung dan interaksi dengan subjek penelitian dalam lingkungan alami mereka. Metode ini dapat mencakup observasi partisipatif, wawancara mendalam, dan pencatatan catatan lapangan.

2. Wawancara Kualitatif: Wawancara kualitatif melibatkan percakapan mendalam antara peneliti dan subjek penelitian. Wawancara ini sering kali bersifat terstruktur, semi-terstruktur, atau tak terstruktur, tergantung pada tujuan penelitian.

3. Pengamatan: Metode pengamatan melibatkan pemantauan langsung terhadap perilaku, interaksi, atau situasi tertentu tanpa intervensi langsung. Ini dapat mencakup pengamatan partisipatif atau pengamatan non-partisipatif.

4. Analisis Dokumen: Penelitian kualitatif juga dapat melibatkan analisis dokumen seperti teks, laporan, jurnal, surat, dan materi tertulis lainnya. Peneliti menganalisis dokumen-dokumen ini untuk memahami isinya dan mengidentifikasi pola atau temuan kualitatif.

5. Pendekatan Studi Kasus: Metode studi kasus digunakan untuk memahami konteks yang mendalam dari satu kasus atau beberapa kasus terbatas. Ini sering digunakan untuk menginvestigasi fenomena yang kompleks dan unik.

6. Analisis Konten: Analisis konten adalah pendekatan sistematis untuk menganalisis isi teks, gambar, atau materi media lainnya. Peneliti mencari pola, tema, dan makna dalam data yang dikumpulkan.

7. Grounded Theory: Pendekatan teori terkait (grounded theory) bertujuan untuk mengembangkan teori yang muncul secara induktif dari data yang dikumpulkan. Ini sering digunakan untuk menggali makna dalam data kualitatif.

8. Pendekatan Etnografi: Etnografi melibatkan penelitian yang mendalam dan panjang di dalam komunitas atau kelompok tertentu. Peneliti menjadi bagian dari komunitas tersebut untuk memahami budaya, norma, dan nilai-nilai yang ada.

9. Pendekatan Fenomenologi: Pendekatan fenomenologi berfokus pada pemahaman mendalam tentang pengalaman subjek. Peneliti mencari makna yang terkandung dalam pengalaman individu atau kelompok.

10. Metode Triangulasi: Metode ini melibatkan penggunaan beberapa metode kualitatif dalam satu penelitian untuk memastikan keandalan dan validitas temuan.

Metodologi penelitian kualitatif dipilih berdasarkan pertanyaan penelitian, tujuan penelitian, dan jenis data yang akan dikumpulkan. Kombinasi berbagai metode kualitatif sering kali digunakan untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang fenomena yang diteliti.