• Home
  • Berita
  • Automatic Evaluation System: Apa saja elemen inovatifnya?

Automatic Evaluation System: Apa saja elemen inovatifnya?

admin 9 Des 2023

Inovasi dalam Sistem Penilaian Otomatis (Automatic Evaluation System) melibatkan penerapan teknologi canggih, terutama kecerdasan buatan (AI), untuk meningkatkan kecepatan, efisiensi, dan akurasi dalam mengevaluasi artikel jurnal. Berikut adalah beberapa elemen inovatif dalam pengembangan sistem penilaian otomatis:

 

>Penggunaan Kecerdasan Buatan (AI): Implementasi teknologi kecerdasan buatan memungkinkan sistem untuk belajar dari pola penilaian sejawat yang telah ada, memahami konteks dan kompleksitas bahasa ilmiah, serta memberikan penilaian yang lebih mendalam.

>Analisis Konteks dan Keterkaitan: Sistem dapat mengevaluasi artikel dengan memahami konteksnya, termasuk relevansi topik, urgensi penelitian, dan kontribusi terhadap literatur ilmiah yang sudah ada.

>Penilaian Multi-Aspek: Sistem dapat diprogram untuk menilai artikel melalui berbagai aspek, seperti metodologi penelitian, kejelasan presentasi, kontribusi unik, dan interpretasi data, memberikan penilaian yang lebih holistik.

>Pelabelan Otomatis dan Analisis Sentimen: Penggunaan teknologi pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analisis sentimen memungkinkan sistem untuk menilai tingkat kejelasan, kohesi, dan sentimen umum dalam tulisan, membantu dalam mengevaluasi kualitas bahasa dan penyampaian pesan.

>Integrasi dengan Basis Data Ilmiah: Sistem dapat terhubung dengan basis data ilmiah besar untuk memeriksa keaslian dan orisinalitas artikel, mengidentifikasi potensi plagiarisme, dan memastikan bahwa kontribusi penelitian benar-benar baru.

>Adaptabilitas terhadap Bidang Penelitian: Sistem dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan norma penilaian yang berlaku dalam berbagai bidang penelitian, memastikan keakuratan dan relevansi penilaian.

>Penggunaan Algoritma Pencocokan Penilai: Algoritma dapat digunakan untuk mencocokkan artikel dengan penilai yang memiliki keahlian khusus yang sesuai, meningkatkan akurasi penilaian dan memberikan umpan balik yang lebih bermakna.

>Analisis Kualitas Statistik dan Metodologi: Sistem dapat menganalisis metode penelitian dan statistik yang digunakan, mengidentifikasi kelemahan metodologi dan memberikan rekomendasi untuk perbaikan.

>Pemahaman Kontribusi Terhadap Literatur Ilmiah: Sistem dapat mengevaluasi bagaimana artikel berkontribusi terhadap literatur ilmiah yang sudah ada, membantu membedakan antara penelitian yang bersifat inkremental dan yang bersifat revolusioner.

>Ketersediaan Umpan Balik Otomatis: Sistem dapat memberikan umpan balik otomatis kepada penulis, memberikan informasi yang lebih rinci mengenai kelebihan dan kekurangan artikel serta saran perbaikan.

 

Dengan menggabungkan teknologi ini, sistem penilaian otomatis dapat mengoptimalkan proses penelaahan sejawat dengan memberikan hasil yang cepat, akurat, dan dapat diandalkan, mendukung kemajuan ilmu pengetahuan dan penyuntingan jurnal.

Anda Mungkin Suka

Apa saja langkah yang harus dilakukan dalam melakukan penelitian Lapangan (Field Research) pada metodologi kualitatif?

Penelitian lapangan (field research) adalah metode penelitian kualitatif yang melibatkan pengamatan langsung dan interaksi dengan subjek penelitian dalam lingkungan alami mereka. Berikut adalah langkah-langkah yang harus dilakukan dalam melakukan penelitian lapangan:

1. Merumuskan Tujuan Penelitian:
  - Tentukan tujuan dan pertanyaan penelitian yang akan dijawab dengan menggunakan penelitian lapangan.
  - Identifikasi masalah penelitian atau fenomena yang akan diteliti.

2. Perencanaan Penelitian:
  - Identifikasi lokasi atau lapangan yang akan diteliti.
  - Buat rencana penelitian yang mencakup jadwal, sumber daya yang dibutuhkan, dan alat yang akan digunakan.

3. Pendekatan Metodologi:
  - Pilih pendekatan dan metode yang sesuai untuk penelitian lapangan, seperti observasi partisipatif, wawancara, atau pencatatan catatan lapangan.
  - Tetapkan apakah penelitian ini bersifat kualitatif murni atau dapat digabungkan dengan pendekatan kuantitatif.

4. Persiapan Alat dan Pertanyaan:
  - Siapkan alat-alat yang akan digunakan, seperti daftar pertanyaan wawancara, kamera, atau perangkat perekam.
  - Siapkan pertanyaan terbuka dan rencanakan untuk berinteraksi dengan subjek penelitian.

5. Observasi dan Interaksi:
  - Lakukan observasi lapangan atau interaksi dengan subjek penelitian sesuai dengan metode yang dipilih.
  - Jika mungkin, ambil catatan lapangan dan dokumentasikan pengamatan Anda dengan baik.

6. Wawancara (Jika Diperlukan):
  - Jika wawancara adalah bagian dari penelitian lapangan, lakukan wawancara dengan subjek penelitian sesuai dengan daftar pertanyaan yang telah Anda siapkan.
  - Cobalah untuk memperoleh pemahaman mendalam tentang pandangan dan pengalaman subjek.

7. Analisis Data:
  - Setelah mengumpulkan data lapangan, analisis data dengan cermat.
  - Identifikasi pola, tema, dan temuan kualitatif dalam data.

8. Verifikasi dan Validasi:
  - Periksa dan verifikasi data dengan subjek penelitian atau informan untuk memastikan keakuratan dan validitasnya.
  - Gunakan teknik triangulasi, jika memungkinkan, untuk memverifikasi temuan Anda.

9. Penulisan Laporan:
  - Tulis laporan penelitian yang mencakup deskripsi metodologi, temuan, dan interpretasi.
  - Sajikan data dengan jelas dan berikan konteks yang memadai.

10. Kesimpulan dan Implikasi:
  - Buat kesimpulan dari temuan Anda dan diskusikan implikasi penelitian.
  - Jelaskan kontribusi penelitian Anda terhadap pemahaman tentang fenomena yang diteliti.

11. Diseminasi Hasil:
  - Publikasikan hasil penelitian dalam bentuk artikel ilmiah, laporan, atau presentasi.
  - Bagikan temuan Anda dengan masyarakat ilmiah atau pihak yang berkepentingan.

12. Evaluasi dan Refleksi:
  - Evaluasi proses penelitian lapangan Anda dan refleksikan kesulitan, keberhasilan, dan pembelajaran yang diperoleh.
  - Gunakan refleksi ini untuk perbaikan di masa depan.

Langkah-langkah ini membantu memastikan bahwa penelitian lapangan kualitatif dilakukan dengan cermat dan menghasilkan temuan yang relevan dan berarti.

Nottingham Research Fellowship Program 2024 in UK | Fully Funded

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

Exploring Research Approaches for Analyzing Taperas Policy

Kebijakan Tapera (Tabungan Perumahan Rakyat) adalah inisiatif pemerintah Indonesia yang bertujuan untuk menyediakan perumahan yang layak bagi masyarakat, terutama bagi mereka yang berpenghasilan rendah dan menengah. Sebagai kebijakan yang berdampak besar pada kesejahteraan sosial dan ekonomi, penting untuk menganalisis efektivitas dan implementasi kebijakan ini dengan pendekatan penelitian yang tepat. Artikel ini akan membahas beberapa pendekatan penelitian yang cocok digunakan untuk menganalisis kebijakan Tapera.
Analisis kebijakan Tapera sangat penting karena beberapa alasan:

  1. Evaluasi Efektivitas: Menilai sejauh mana kebijakan ini berhasil mencapai tujuannya.
  2. Identifikasi Tantangan: Mengidentifikasi kendala yang dihadapi dalam pelaksanaan kebijakan.
  3. Peningkatan Kebijakan: Memberikan rekomendasi untuk penyempurnaan kebijakan di masa depan.
  4. Transparansi dan Akuntabilitas: Memastikan bahwa kebijakan ini dikelola secara transparan dan bertanggung jawab.

Pendekatan Penelitian yang Cocok

Untuk menganalisis kebijakan Tapera, berbagai pendekatan penelitian dapat digunakan. Berikut adalah beberapa pendekatan yang dianggap paling cocok:

1. Pendekatan Kualitatif

Pendekatan kualitatif berguna untuk memahami proses dan konteks kebijakan Tapera secara mendalam. Beberapa metode kualitatif yang bisa digunakan antara lain:

a. Wawancara Mendalam

Melakukan wawancara mendalam dengan berbagai pemangku kepentingan, seperti:

  • Peserta Tapera: Untuk mendapatkan pandangan langsung mengenai pengalaman mereka dalam program ini.
  • Pejabat Pemerintah: Untuk memahami kebijakan dari sudut pandang implementator.
  • Ahli Ekonomi dan Perumahan: Untuk mendapatkan wawasan tentang bagaimana kebijakan ini dibandingkan dengan inisiatif serupa di negara lain.

b. Focus Group Discussion (FGD)

Mengadakan diskusi kelompok terarah dengan berbagai kelompok masyarakat dapat mengungkapkan perspektif yang beragam tentang kebijakan Tapera. FGD dapat digunakan untuk:

  • Mengetahui persepsi masyarakat tentang kebijakan ini.
  • Mengidentifikasi isu-isu kritis yang mungkin tidak terdeteksi melalui wawancara individual.

c. Studi Kasus

Studi kasus dapat dilakukan di berbagai daerah untuk mengeksplorasi implementasi kebijakan Tapera secara mendetail. Hal ini membantu memahami:

  • Perbedaan implementasi di berbagai lokasi geografis.
  • Dampak kebijakan pada komunitas tertentu.

2. Pendekatan Kuantitatif

Pendekatan kuantitatif berguna untuk mengukur dampak dan efektivitas kebijakan Tapera dengan menggunakan data statistik. Beberapa metode kuantitatif yang dapat digunakan antara lain:

a. Survei

Survei dapat digunakan untuk mengumpulkan data dari sejumlah besar responden terkait dengan:

  • Tingkat kesadaran dan partisipasi dalam program Tapera.
  • Kepuasan peserta terhadap program ini.
  • Dampak langsung dari kebijakan terhadap kondisi perumahan dan ekonomi keluarga.

b. Analisis Statistik

Analisis statistik menggunakan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan BP Tapera dapat memberikan gambaran tentang:

  • Tren kepemilikan rumah sebelum dan sesudah implementasi kebijakan.
  • Pengaruh kebijakan terhadap tingkat pengeluaran rumah tangga.
  • Distribusi manfaat kebijakan berdasarkan demografi dan geografi.

c. Model Ekonometrik

Model ekonometrik dapat digunakan untuk mengidentifikasi hubungan kausal antara kebijakan Tapera dan indikator-indikator ekonomi seperti:

  • Tingkat kepemilikan rumah.
  • Pendapatan rumah tangga.
  • Pengeluaran untuk kebutuhan pokok.

3. Pendekatan Mixed-Methods

Pendekatan mixed-methods menggabungkan pendekatan kualitatif dan kuantitatif untuk mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif tentang kebijakan Tapera. Beberapa metode yang bisa digunakan adalah:

a. Triangulasi

Menggunakan data kualitatif dan kuantitatif secara bersamaan untuk memvalidasi temuan. Misalnya:

  • Menggunakan wawancara mendalam untuk mengonfirmasi hasil survei.
  • Memadukan data statistik dengan studi kasus untuk memberikan konteks yang lebih kaya.

b. Sequential Explanatory Design

Pendekatan ini dimulai dengan pengumpulan dan analisis data kuantitatif, diikuti oleh pengumpulan dan analisis data kualitatif untuk menjelaskan hasil kuantitatif secara lebih mendalam. Misalnya:

  • Melakukan survei untuk mendapatkan data kuantitatif awal.
  • Melanjutkan dengan wawancara mendalam untuk memahami hasil survei tersebut.

Contoh Implementasi Penelitian

Untuk memberikan gambaran yang lebih konkret, berikut adalah contoh implementasi penelitian menggunakan berbagai pendekatan tersebut:

  • Studi Kasus di Daerah Perkotaan dan Pedesaan

Penelitian ini dapat dilakukan dengan mempelajari implementasi Tapera di daerah perkotaan seperti Jakarta dan daerah pedesaan seperti desa-desa di Jawa Tengah. Tujuannya adalah untuk memahami perbedaan implementasi dan dampak kebijakan Tapera di berbagai konteks geografis dan sosial-ekonomi.

  • Survei Kepuasan Peserta Tapera

Melakukan survei kepada peserta Tapera di berbagai wilayah Indonesia untuk mengukur tingkat kepuasan mereka terhadap program ini. Survei ini dapat mencakup aspek-aspek seperti aksesibilitas, transparansi pengelolaan dana, dan manfaat yang diperoleh.

  • Analisis Dampak Ekonomi

Menggunakan data statistik dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan BP Tapera untuk menganalisis dampak kebijakan Tapera terhadap perekonomian lokal. Analisis ini dapat mencakup peningkatan kepemilikan rumah, perubahan kondisi ekonomi, dan pengurangan kesenjangan ekonomi.

Kesimpulan

Kebijakan Tapera merupakan langkah strategis pemerintah Indonesia untuk menyediakan perumahan yang layak dan terjangkau bagi masyarakat. Untuk memastikan bahwa kebijakan ini efektif dan sesuai dengan tujuan yang diinginkan, diperlukan penelitian yang mendalam dan komprehensif. Pendekatan penelitian kualitatif, kuantitatif, dan mixed-methods semuanya memiliki keunggulan masing-masing dalam mengkaji kebijakan Tapera. Dengan melakukan penelitian yang tepat, kita dapat memahami lebih baik tantangan dan peluang kebijakan ini, serta memberikan rekomendasi yang berguna untuk perbaikan kebijakan di masa depan. Melalui penelitian yang sistematis dan komprehensif, kebijakan Tapera dapat terus disempurnakan agar benar-benar mampu memenuhi kebutuhan perumahan masyarakat Indonesia, terutama bagi mereka yang berpenghasilan rendah dan menengah. Dengan demikian, kebijakan ini tidak hanya memberikan manfaat ekonomi tetapi juga mendukung pembangunan sosial yang berkelanjutan.

3V: TIGA KARAKTERISTIK UTAMA BIG DATA

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.