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.

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.

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.

📢CALL FOR PAPERS📢

🌟2nd International Conference on Accounting and Finance (InCAF)
🌟7th National Conference on Accounting and Finance (NCAF)

🗓 Date: December 12-13, 2023
🏢 Place: Yogyakarta, FBE UII Campus and Zoom 💻

🔆*THEME*🔆
"Strengthening Governance of Islamic Business and Finance Ecosystem"

🎓 *Main Organiser* 🎓
Master of Accounting Program, Universitas Islam Indonesia

📃 PAPERS 📃 
English and Bahasa Indonesia

*🗓 IMPORTANT DATES 🗓*
📍Paper Submission Deadline: November 20, 2023
📍Announcement: November 25, 2023
📍Paper Revision Submission: November 30, 2023
📍Conference Date: December 12-13, 2023

*📁 PUBLICATIONS OPPORTUNITIES:*

Selected papers will undergo a review process and can be published at:

1. Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia (Sinta 2, Index Copernicus, Proquest, RePEc)
2. Jurnal Siasat Bisnis (Sinta 2, Index Copernicus, ProQuest, DOAJ, RePEc, Google Scholar)
3. Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam (Sinta2, Index Copernicus, ProQuest, RePEc, Google Scholar)
4. Journal of Contemporary Accounting (Sinta 3, Index Copernicus, Google Scholar, RePEc)
5. Asian Journal of Islamic Management (Sinta 4, DOAJ, Index Copernicus)
6. Online Proceeding with ISSN

🔗 *IMPORTANT LINKS* 🔗:

Online Registration & Submission: https://accounting.uii.ac.id/incaf-ncaf/

☎️ Please contact us for any further information ☎️
Ms Tika/Ella
Phone (office) : +62 274 881546
WA/Cal : +62 813 2878 9856

It is highly appreciated if you could share this with colleagues and friends who might be interested. We thank you in advance for your cooperation.