• Home
  • Berita
  • Nottingham Research Fellowship Program 2024 in UK | Fully Funded

Nottingham Research Fellowship Program 2024 in UK | Fully Funded

admin 14 Sep 2023

Link: https://scholarshipscorner.website/nottingham-research-fellowship-program/

Benefits:

1) Three years’ independent research funding, covering salary costs at c. £43,155 to £54,421 
2) the link to a permanent academic post, subject to performance
3) additional funding for research expenses totaling £75,000
childcare costs of up to £15,000
4) access to mentoring, career development, and networking with the wider fellowship community

Deadline:Friday 6 October 2023.

#ScholarshipsCorner #ResearchFellowship #fellowship #fellowships #NottinghamResearchFellowship #UK #research

Anda Mungkin Suka

TURIN ISLAMIC ECONOMIC FORUM ONLINE WORKSHOP

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

LANGKAH UTAMA DALAM METODOLOGI ANALISIS SURVEI LONGITUDINAL PADA PENELITIAN KUANTITATIF

Analisis Survei Longitudinal adalah salah satu metode dalam metodologi kuantitatif yang digunakan untuk memahami perubahan atau perkembangan suatu fenomena atau variabel dari waktu ke waktu dalam sampel yang sama. Berikut ini adalah langkah-langkah utama dalam metodologi Analisis Survei Longitudinal:

 

Penentuan Tujuan Penelitian: Tentukan secara jelas tujuan penelitian Anda yang berkaitan dengan perubahan atau perkembangan variabel dari waktu ke waktu. Apa yang ingin Anda pelajari dari data survei longitudinal ini?

 

Pemilihan Dataset Longitudinal: Identifikasi dan peroleh dataset longitudinal yang sesuai dengan pertanyaan penelitian Anda. Pastikan dataset tersebut mencakup pengukuran yang dilakukan pada waktu yang berbeda untuk subjek yang sama.

 

Eksplorasi Data Awal: Lakukan eksplorasi data awal untuk memahami struktur data dan distribusi variabel di berbagai titik waktu. Ini termasuk memeriksa nilai yang hilang, outliers, dan tren yang mungkin muncul dari waktu ke waktu.

 

Persiapan Data: Bersihkan dan persiapkan data, termasuk penanganan nilai yang hilang, pemilihan variabel yang relevan, dan pengkodean ulang jika diperlukan.

 

Analisis Deskriptif: Lakukan analisis deskriptif untuk memahami karakteristik data di setiap titik waktu. Ini bisa melibatkan perhitungan statistik deskriptif seperti rata-rata, deviasi standar, dan distribusi frekuensi.

 

Model Analisis Longitudinal: Pilih model analisis longitudinal yang sesuai untuk pertanyaan penelitian Anda. Ini bisa termasuk model regresi longitudinal, analisis varians longitudinal, atau model-mdoel lain yang cocok dengan data Anda.

 

Estimasi Parameter: Gunakan model yang Anda pilih untuk mengestimasi parameter-parameter yang relevan, seperti koefisien regresi longitudinal atau efek waktu.

 

Uji Hipotesis: Lakukan uji hipotesis untuk menguji apakah perubahan dari waktu ke waktu signifikan secara statistik. Ini melibatkan penggunaan uji statistik yang sesuai dengan model Anda.

 

Interpretasi Hasil: Interpretasikan hasil analisis longitudinal Anda. Jelaskan apakah ada perubahan yang signifikan dari waktu ke waktu dan bagaimana hal ini berkaitan dengan tujuan penelitian Anda.

 

Simpulkan Penelitian Anda: Buat kesimpulan tentang apa yang telah Anda pelajari dari analisis survei longitudinal ini. Sertakan implikasi hasil Anda dalam konteks penelitian Anda.

 

Laporan Penelitian: Sajikan hasil analisis survei longitudinal Anda dalam laporan penelitian yang sistematis. Sertakan grafik, tabel, dan interpretasi yang mendukung temuan Anda.

 

Diskusi dan Kesimpulan Akhir: Diskusikan keterbatasan-keterbatasan analisis longitudinal Anda dan saran untuk penelitian lanjutan. Buat kesimpulan akhir yang merangkum temuan Anda.

 

Metodologi Analisis Survei Longitudinal memungkinkan Anda untuk memahami perubahan dan perkembangan fenomena atau variabel dari waktu ke waktu dengan menggunakan data survei yang sama. Pastikan Anda mengikuti prosedur analisis yang tepat dan memperhatikan asumsi-asumsi yang relevan dengan model analisis longitudinal yang Anda pilih.

Mengurai Sentimen Publik dengan Teknologi: Analisis Sentimen Machine Learning vs. Lexicon Based

Di tengah gejolak opini publik yang semakin kompleks, pemahaman tentang sentimen masyarakat menjadi kunci bagi organisasi, perusahaan, dan pemerintah untuk mengambil keputusan yang tepat. Dua pendekatan utama dalam menganalisis sentimen publik adalah melalui teknologi machine learning dan leksikon berbasis. Mari kita jelajahi keunggulan masing-masing dan bagaimana cara menggunakannya.

1. Analisis Sentimen Machine Learning:

Teknologi machine learning memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan mengidentifikasi pola yang rumit tanpa perlu pemrograman yang eksplisit. Dalam konteks analisis sentimen, metode machine learning digunakan untuk mengklasifikasikan teks atau data yang mengandung sentimen positif, negatif, atau netral.

Keunggulan:
- Skalabilitas: Metode machine learning dapat menangani volume data yang besar dengan cepat dan efisien.
- Ketepatan: Dengan pelatihan yang tepat, model machine learning dapat menghasilkan prediksi sentimen yang akurat dan dapat diandalkan.
- Adaptabilitas: Model dapat ditingkatkan dan disesuaikan dengan mengintegrasikan data baru atau mengubah parameter.

Cara Menggunakan:
- Kumpulkan dan klasifikasikan data latihan berlabel.
- Pilih algoritma machine learning yang sesuai, seperti Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), atau Neural Networks.
- Latih model dengan data latihan dan validasi menggunakan data uji.
- Evaluasi kinerja model dan lakukan fine-tuning jika diperlukan.
- Terapkan model untuk menganalisis teks atau data baru.

2. Analisis Sentimen Berbasis Leksikon:

Pendekatan leksikon berbasis mengandalkan kamus atau daftar kata yang dikaitkan dengan sentimen tertentu, seperti positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen leksikon berbasis mencocokkan kata-kata dalam teks dengan daftar kata dalam leksikon dan menghitung skor sentimen berdasarkan kata-kata tersebut.

Keunggulan:
- Transparansi: Metode ini mudah dipahami dan diinterpretasikan karena mengandalkan leksikon kata-kata yang sudah ditentukan.
- Efisiensi: Tidak memerlukan pelatihan model yang rumit, sehingga bisa diterapkan dengan cepat.

Cara Menggunakan:
- Pilih leksikon atau daftar kata yang sesuai dengan konteks dan bahasa Anda.
- Anotasikan teks dengan skor sentimen berdasarkan leksikon yang dipilih.
- Hitung skor sentimen keseluruhan berdasarkan kata-kata dalam teks.

Penerapan dalam Menganalisis Sentimen Publik:

- Media Sosial: Analisis sentimen digunakan untuk memantau dan memahami opini dan reaksi masyarakat terhadap merek, produk, atau isu tertentu di platform media sosial.
- Tinjauan Pelanggan: Perusahaan menggunakan analisis sentimen untuk mengevaluasi umpan balik pelanggan dan menemukan tren dan pola dalam pendapat dan preferensi pelanggan.
- Krisis Reputasi: Pemerintah dan organisasi mengandalkan analisis sentimen untuk memantau dan menanggapi krisis reputasi dengan cepat berdasarkan respon publik.

Dengan menggunakan kombinasi teknologi machine learning dan leksikon berbasis, organisasi dapat memperoleh wawasan yang lebih dalam tentang sentimen masyarakat dan mengambil langkah-langkah yang tepat dalam meresponsnya. Keberhasilan dalam menganalisis sentimen publik tidak hanya membutuhkan teknologi yang tepat, tetapi juga pemahaman yang mendalam tentang konteks dan tujuan analisis tersebut.

“The North American Conference on Islamic Finance”

Texas-20 & 21 October 2023, (Hybrid)

 

Topics and Registration fee
Click  https://www.nacif.us/call-for-papers.html
Free registration fee for 5 selected papers from Tazkia

 

Template 
Click https://owl.purdue.edu/owl/research_and_citation/apa_style/apa_formatting_and_style_guide/apa_sample_paper.html

 

Full paper deadline: 25 July 2023
Submit your paper to [email protected] (format title: NACIF Registration_Author(s) Name)

Contact Person : wa.me/6285288599925