CALL FOR PAPERS InCAF and NCAF

admin 9 Okt 2023

📢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.

Anda Mungkin Suka

LANGKAH UTAMA DALAM METODOLOGI SURVEI PADA METODE KUANTITATIF

  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.

Membuka Era Baru dalam Penelitian dan Pengajaran dengan Tools Artificial Intelligence di 2024

Selamat datang di era baru dalam dunia pendidikan dan penelitian! Tahun 2024 menjadi titik balik yang menandai revolusi dalam cara kita melakukan penelitian dan pengajaran, dengan kehadiran tools Artificial Intelligence (AI) yang memudahkan dan mengubah paradigma. Teknologi Artificial Intelligence (AI) telah merevolusi berbagai aspek kehidupan kita, dan tak terkecuali dalam dunia penelitian dan kepenulisan. Dengan kemampuannya untuk menganalisis data besar-besaran, memprediksi tren, dan bahkan menyusun teks, AI telah membawa perubahan signifikan dalam cara kita melakukan penelitian dan menulis.

Penelitian yang Lebih Cepat dan Efisien:

Dengan kehadiran AI, para peneliti kini memiliki akses ke algoritma pembelajaran mesin yang canggih untuk menganalisis data dengan cepat dan mendalam. Data besar-besaran dapat diurai dalam hitungan jam, membuka pintu bagi penemuan baru dan terobosan ilmiah yang mengesankan.

Prediksi dan Pemodelan yang Akurat:

Tools AI di 2024 telah membuat prediksi dan pemodelan menjadi lebih akurat dan handal. Algoritma yang ditingkatkan dapat mengidentifikasi pola-pola kompleks dalam data, memungkinkan para peneliti untuk meramalkan tren masa depan dengan tingkat keakuratan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Kreativitas dalam Pengajaran:

Dalam dunia pendidikan, AI membuka peluang baru dalam pengajaran yang inovatif dan menarik. Guru dapat menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menyesuaikan kurikulum dan materi pembelajaran dengan kebutuhan dan minat individu siswa, menciptakan pengalaman belajar yang personal dan bermakna.

Pengoptimalan Proses Pembelajaran:

Tools AI juga memungkinkan para pendidik untuk mengoptimalkan proses pembelajaran. Dengan analisis data yang mendalam, mereka dapat mengidentifikasi kebutuhan belajar siswa dan merancang strategi pembelajaran yang efektif untuk meningkatkan pencapaian akademis mereka.

Namun, meskipun AI telah membawa berbagai kemajuan, ada juga beberapa tantangan yang perlu diperhatikan. Tentu saja, tidak ada perubahan tanpa tantangan. Tantangan etika dan batasan dalam penggunaan AI dalam dunia penelitian, kepenulisan, dan pengajaran memerlukan pemahaman yang mendalam tentang implikasi teknologi ini terhadap individu, masyarakat, dan proses kreatif secara keseluruhan.

Etika dalam Penggunaan AI:

1. Privasi dan Keamanan Data: Dalam penelitian dan kepenulisan, penggunaan AI sering melibatkan pengumpulan dan analisis data yang sensitif. Penting untuk memastikan bahwa data pribadi dilindungi dengan ketat, dan keamanan sistem diperhatikan dengan serius untuk mencegah pelanggaran privasi dan penyalahgunaan data.

2. Bias dalam Data dan Model: Data yang digunakan oleh AI dapat mencerminkan bias yang ada dalam masyarakat. Jika data tersebut tidak diolah dengan hati-hati, algoritma pembelajaran mesin dapat memperkuat atau bahkan memperluas bias ini. Oleh karena itu, diperlukan langkah-langkah untuk mengidentifikasi, mengurangi, dan memitigasi bias dalam data dan model AI.

3. Tanggung Jawab dalam Pengambilan Keputusan: Penggunaan AI dalam pengambilan keputusan, baik dalam penelitian maupun kepenulisan, memunculkan pertanyaan tentang siapa yang bertanggung jawab atas hasilnya. Penting bagi pengguna AI untuk mempertimbangkan implikasi etis dari keputusan yang diambil oleh sistem, serta untuk memiliki mekanisme yang jelas untuk menanggapi konsekuensi yang mungkin timbul.

Batasan dalam Penggunaan AI:

1. Ketergantungan yang Berlebihan: Terlalu mengandalkan AI dalam penelitian dan kepenulisan dapat mengurangi peran kreativitas, analisis kritis, dan pengambilan keputusan manusia. Penting untuk mengakui bahwa teknologi ini seharusnya menjadi alat, bukan pengganti, dari peran manusia dalam proses kreatif.

3. Kesadaran akan Batasan: Para pengguna AI perlu memiliki kesadaran yang kuat akan batasan teknologi ini. Ini melibatkan pengakuan bahwa AI tidak selalu dapat menggantikan peran manusia sepenuhnya, dan bahwa ada situasi di mana intervensi manusia atau pengambilan keputusan manual masih diperlukan.

Dengan memahami tantangan etika dan batasan dalam penggunaan AI, kita dapat mengembangkan kerangka kerja yang lebih komprehensif dan berkelanjutan untuk memanfaatkan potensi teknologi ini dengan bijaksana. Ini mencakup pembentukan kebijakan yang berbasis pada prinsip-prinsip etika, pengembangan algoritma yang transparan dan terbuka, serta pendidikan dan kesadaran masyarakat tentang implikasi teknologi AI dalam kehidupan sehari-hari. Dengan demikian, kita dapat memastikan bahwa penggunaan AI dalam penelitian dan kepenulisan memberikan manfaat yang maksimal bagi masyarakat, sambil tetap mempertimbangkan nilai-nilai etika dan integritas.

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

LANGKAH UTAMA DALAM METODOLOGI REGRESI PADA PENELITIAN KUANTITATIF

Metodologi regresi adalah salah satu metode analisis kuantitatif yang digunakan untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel independen (prediktor) dan satu variabel dependen (variabel yang ingin diprediksi). Berikut adalah langkah-langkah utama dalam metodologi regresi dalam konteks metodologi kuantitatif:

 

Penentuan Tujuan Penelitian: Definisikan secara jelas pertanyaan penelitian atau hipotesis yang ingin Anda jawab dengan menggunakan analisis regresi. Pastikan tujuan penelitian Anda spesifik dan relevan dengan data yang Anda miliki.

 

Kumpulkan Data: Kumpulkan data yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan penelitian Anda. Data ini harus mencakup variabel independen dan variabel dependen. Pastikan data berkualitas dan sesuai dengan tujuan penelitian Anda.

 

Eksplorasi Data: Lakukan eksplorasi data awal untuk memahami distribusi variabel, nilai-nilai yang hilang, atau outliers. Visualisasikan data dengan grafik jika diperlukan.

 

Rancang Model Regresi: Pilih jenis regresi yang sesuai dengan data Anda. Misalnya, regresi linear sederhana atau regresi linear berganda untuk data dengan lebih dari satu prediktor. Tentukan model matematis yang akan Anda gunakan.

Praproses Data: Bersihkan data dari nilai yang hilang, outliers, atau masalah lainnya. Anda juga perlu melakukan transformasi data jika diperlukan, seperti normalisasi atau standarisasi.

 

Estimasi Parameter: Gunakan metode statistik (biasanya metode kuadrat terkecil) untuk mengestimasi parameter-parameter dalam model regresi Anda, termasuk koefisien regresi.

 

Evaluasi Model: Evaluasi model regresi Anda menggunakan berbagai metrik seperti R-squared, p-value, atau metrik evaluasi lainnya yang sesuai dengan jenis regresi yang Anda gunakan. Ini membantu Anda menentukan seberapa baik model Anda cocok dengan data.

 

Uji Asumsi Regresi: Periksa asumsi-asumsi dasar regresi seperti homoskedastisitas, independensi kesalahan, dan normalitas kesalahan. Jika asumsi-asumsi tidak terpenuhi, Anda mungkin perlu melakukan transformasi data atau menggunakan jenis regresi yang berbeda.

 

Interpretasi Hasil: Interpretasikan koefisien regresi dan hasil statistik lainnya. Jelaskan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen dalam konteks penelitian Anda.

 

Simpulkan Penelitian Anda: Buat kesimpulan tentang apakah hasil analisis regresi mendukung hipotesis atau pertanyaan penelitian Anda. Diskusikan implikasi temuan Anda.

 

Laporan Penelitian: Sajikan hasil analisis regresi Anda dalam laporan penelitian yang sistematis. Sertakan detail analisis, tabel, grafik, dan interpretasi hasil.

 

Ulasan Kembali: Ulas kembali seluruh proses analisis regresi untuk memastikan bahwa langkah-langkah yang diambil dan interpretasi yang diberikan konsisten dengan tujuan penelitian Anda.

 

Langkah-langkah di atas membantu Anda dalam menggunakan metodologi regresi dalam analisis kuantitatif untuk memahami hubungan antara variabel-variabel yang Anda teliti. Pastikan Anda memahami asumsi-asumsi yang terkait dengan regresi dan menerapkannya secara benar dalam analisis Anda.