Rabu-Kamis, 02-03 Agustus 2023 telah dilaksanakan kegiatan sharing session oleh direktur LPPM Dr. Hendrasto M.Si., CPC dengan tema  "Young Muslimpreneur: Membangun Negeri dengan Islamic Startup" di Pondok pesantren Nurul Huda Sukawinatan dan Pondok pesantren Al Khoir Palembani.

Kegiatan Sharing Session ini bertujuan untuk menciptakan pengusaha Muslim muda yang tangguh dan sesuai Syariah, Menciptakan pekerjaan baru dan mengurangi pengangguran, Mengambil peran untuk kebangkitan ekonomi umat. Muslimpreneur merupakan konsep berwirausaha halalan thayyiban, karena nilai yang dianutnya adalah perilaku jujur dan amanah sehingga dinilai cocok bagi generasi muda khususnya kalangan santri ataupun mahasiswa.

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.

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.

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