Pada tanggal 24 September 2024, telah berlangsung pelatihan Associate Wealth Planner (AWP), sebuah program pelatihan perencanaan keuangan pribadi berbasis digital yang bertujuan untuk meningkatkan kemampuan peserta dalam mengelola keuangan, pendapatan, dan pengeluaran. Pelatihan ini dihadiri oleh 24 peserta yang terdiri dari mahasiswa dan dosen, dipandu oleh para trainer berpengalaman: Nashr Akbar, M.Ec, Dina Diana, M.Si., CFP, dan Putri Syifa A, M.Sc., CFP.

Peserta mengungkapkan kepuasan mereka melalui berbagai testimoni. Salah satu peserta menyatakan, "Diskusi dan pengembangan materi sangat berjalan baik, memberikan gambaran jelas mengenai maqashid syariah dan pengelolaan harta." Peserta lainnya menambahkan, "Alhamdulillah, saya semakin mengerti langkah-langkah dalam perencanaan keuangan," serta, "Kini saya bisa menggunakan aplikasi untuk membuat perencanaan keuangan syariah dengan persentase yang direkomendasikan."

Pelatihan ini tidak hanya menambah wawasan peserta, tetapi juga membekali mereka dengan keterampilan praktis yang dapat diterapkan dalam pengelolaan keuangan sehari-hari.

Untuk informasi lebih lanjut, silakan hubungi kami.

1. Perumusan Tujuan Penelitian: Langkah pertama dalam metodologi survei adalah merumuskan tujuan penelitian yang jelas. Peneliti perlu memahami apa yang ingin mereka teliti dan apa pertanyaan penelitian yang akan dijawab melalui survei.

2. Pengembangan Instrumen: Peneliti harus mengembangkan instrumen survei yang mencakup pertanyaan-pertanyaan yang relevan untuk tujuan penelitian. Instrumen ini dapat berupa kuesioner tertulis atau daftar pertanyaan yang akan diajukan kepada responden.

3. Pemilihan Sampel: Peneliti perlu memilih sampel responden yang mewakili populasi yang ingin diteliti. Pengambilan sampel yang baik adalah langkah penting untuk memastikan hasil survei dapat digeneralisasi ke seluruh populasi.

4. Pelaksanaan Survei: Survei dapat dilakukan dalam berbagai cara, termasuk survei daring (online), survei telepon, wawancara tatap muka, atau dengan mengirimkan kuesioner tertulis kepada responden. Selama pelaksanaan survei, penting untuk memastikan bahwa responden memahami pertanyaan dan memberikan jawaban dengan jujur.

5. Pengolahan Data: Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah pengolahan data. Ini termasuk pemeriksaan data untuk mengidentifikasi kesalahan atau data yang hilang, pengkodean jawaban, dan memasukkan data ke dalam format yang dapat diolah komputer.

6. Analisis Data: Data yang sudah terkumpul kemudian dianalisis menggunakan teknik statistik yang sesuai, seperti uji chi-kuadrat, analisis regresi, atau statistik deskriptif, tergantung pada jenis data dan tujuan penelitian.

7. Interpretasi Hasil: Hasil analisis data harus diinterpretasikan untuk menjawab pertanyaan penelitian. Peneliti harus mengambil kesimpulan berdasarkan temuan mereka dan mengevaluasi implikasi dari hasil survei.

8. Pelaporan Hasil: Hasil survei perlu dilaporkan dalam laporan penelitian yang rinci. Laporan tersebut biasanya mencakup deskripsi metodologi, temuan, analisis, dan kesimpulan.

9. Validitas dan Reliabilitas: Selama seluruh proses survei, penting untuk memperhatikan validitas (apakah instrumen survei mengukur apa yang seharusnya diukur) dan reliabilitas (sejauh mana hasil yang diperoleh dapat diandalkan).

10. Etika: Peneliti juga perlu mematuhi etika penelitian, termasuk mendapatkan izin dari responden, menjaga kerahasiaan data, dan memberikan informasi yang jelas tentang tujuan survei kepada responden.

Metodologi survei adalah alat yang kuat untuk mengumpulkan data kuantitatif dan menjawab pertanyaan penelitian dalam berbagai disiplin ilmu, termasuk ilmu sosial, ekonomi, kesehatan, dan lainnya.

Metodologi Regresi Logistik digunakan dalam penelitian kuantitatif untuk memahami dan memodelkan hubungan antara satu atau lebih variabel independen dengan variabel dependen yang bersifat biner (dua kategori). Ini dapat membantu memprediksi probabilitas atau kemungkinan kejadian suatu peristiwa. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam metodologi Regresi Logistik:

1. Perumusan Masalah:
  - Mulailah dengan merumuskan masalah penelitian yang ingin Anda selesaikan. Tentukan variabel independen dan variabel dependen yang akan Anda analisis dalam konteks regresi logistik.

2. Pengumpulan Data:
  - Kumpulkan data yang diperlukan untuk variabel independen dan dependen. Pastikan data tersebut sesuai dengan tujuan penelitian Anda.

3. Penyusunan Data:
  - Bersihkan dan persiapkan data Anda. Hal ini melibatkan pemrosesan data yang hilang, penanganan outlier, dan pengkodean variabel jika diperlukan.

4. Penentuan Model:
  - Pilih jenis model regresi logistik yang sesuai. Anda dapat memilih regresi logistik biner, multinomial, atau ordinal tergantung pada jenis data yang Anda miliki.

5. Variabel Independen:
  - Pilih variabel independen yang akan dimasukkan ke dalam model. Pastikan variabel tersebut memiliki hubungan teoritis dengan variabel dependen.

6. Estimasi Model:
  - Gunakan perangkat lunak statistik seperti R, Python, atau perangkat statistik lainnya untuk mengestimasi model regresi logistik. Model akan memberikan estimasi koefisien untuk masing-masing variabel independen.

7. Evaluasi Model:
  - Evaluasi kualitas model Anda dengan berbagai metrik seperti R-squared (untuk regresi logistik biner), deviance, AIC, BIC, dan lainnya. Anda juga dapat menggunakan uji goodness-of-fit seperti uji Hosmer-Lemeshow untuk mengukur sejauh mana model sesuai dengan data.

8. Interpretasi Hasil:
  - Interpretasikan koefisien model. Apakah variabel independen berkontribusi secara signifikan terhadap variabel dependen? Apakah arah hubungan positif atau negatif?

9. Validasi Model:
  - Validasi model Anda dengan menggunakan data yang berbeda, jika memungkinkan. Hal ini penting untuk menguji apakah model dapat digeneralisasi ke populasi yang lebih luas.

10. Kesimpulan:
   - Tarik kesimpulan berdasarkan hasil analisis regresi logistik. Jelaskan temuan Anda dan implikasinya dalam konteks penelitian Anda.

11. Pelaporan Hasil:
   - Sajikan hasil analisis regresi logistik dalam laporan penelitian Anda. Sertakan koefisien regresi, statistik pengujian, dan interpretasi dalam laporan.

Metodologi Regresi Logistik adalah alat yang kuat untuk menganalisis dan memodelkan hubungan antara variabel biner. Penting untuk memahami asumsi-asumsi yang mendasari model dan melibatkan statistikian atau ahli statistik jika diperlukan dalam analisis Anda.

Batas pengajuan proposal Penelitian jatuh pada 19 September 2023, 23:59 BST.

Pengajuan dilakukan melalui https://steg.cepr.org/funding/larger-research-grants-lrgs dengan mengisi template yang berlaku. Untuk proposal yang berkaitan dengan tema Y-RISE, peneliti dapat menggunakan Y-RISE pada bagian kata kunci yang ada pada form pengajuan. Persyaratan ketua peneliti dan sebagainya dapat dicek pada laman berikut:

Persyatan: https://steg.cepr.org/larger-research-grants-lrgs

Kriteria Negara Pengusul: https://steg.cepr.org/larger-research-grants-lrgs

Cara Pengajuan: https://steg.cepr.org/funding/how-apply-online

Persiapan proposal: https://steg.cepr.org/funding/larger-research-grants-lrgs/how-apply-lrg

Surat Pengumuman: STEG LRG 4 Call Text

Panduan Pengusulan: STEG LRG Applicant Guide_2

More info: https://research.binus.ac.id/2023/09/4th-call-for-proposal-steg-larger-research-grants/