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

Metodologi Analisis Anova (Analysis of Variance) adalah alat statistik yang digunakan untuk membandingkan rata-rata dari tiga atau lebih kelompok atau perlakuan dalam penelitian kuantitatif. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam melakukan Analisis Anova:

1. Menyusun Hipotesis:
  - Anda perlu merumuskan hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (H1). Hipotesis nol menyatakan bahwa tidak ada perbedaan signifikan antara kelompok-kelompok yang dibandingkan, sedangkan hipotesis alternatif menyatakan bahwa ada perbedaan signifikan.

2. Memilih Kelompok Perlakuan:
  - Tentukan kelompok perlakuan atau kelompok yang akan Anda bandingkan. Pastikan bahwa setiap kelompok memiliki karakteristik atau faktor yang dapat diukur.

3. Pengumpulan Data:
  - Kumpulkan data yang diperlukan dari setiap kelompok. Data ini harus bersifat kuantitatif.

4. Pemeriksaan Asumsi:
  - Sebelum menerapkan Analisis Anova, Anda perlu memeriksa asumsi-asumsi dasar seperti asumsi normalitas (data terdistribusi secara normal), asumsi homogenitas varians (varians data seragam antar kelompok), dan independensi (data dalam setiap kelompok tidak berkaitan satu sama lain).

5. Menentukan Tingkat Signifikansi (α):
  - Pilih tingkat signifikansi yang sesuai untuk penelitian Anda, misalnya α = 0.05.

6. Melakukan Analisis Anova:
  - Terapkan analisis Anova untuk menghitung statistik uji F. Statistik uji F akan memberikan informasi apakah ada perbedaan yang signifikan antara kelompok-kelompok yang dibandingkan.

7. Interprestasi Hasil:
  - Jika nilai p statistik uji F kurang dari tingkat signifikansi (α), maka Anda dapat menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara setidaknya dua kelompok perlakuan. Anda juga dapat menggunakan uji post hoc (seperti uji Tukey atau uji Scheffé) untuk menentukan kelompok mana yang berbeda satu sama lain.

8. Pelaporan Hasil:
  - Laporkan hasil Analisis Anova, nilai statistik uji F, nilai p, dan kesimpulan yang ditarik dalam penelitian Anda.

9. Interpretasi Praktis:
  - Jelaskan apa arti temuan Anda dalam konteks penelitian Anda dan implikasinya.

Penting untuk memahami bahwa Analisis Anova merupakan alat yang kuat untuk membandingkan rata-rata kelompok, tetapi juga harus digunakan dengan hati-hati dan memperhatikan asumsi-asumsi yang terkait. Selain itu, perlu diperhatikan bahwa terdapat berbagai jenis Analisis Anova, seperti Anova satu arah (One-Way Anova), Anova dua arah (Two-Way Anova), dan lainnya, yang dapat disesuaikan dengan desain penelitian 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/

Metode statistik lanjutan digunakan dalam penelitian kuantitatif ketika pertanyaan penelitian atau data yang ada memerlukan analisis yang lebih kompleks dan mendalam. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam metodologi metode statistik lanjutan dalam penelitian kuantitatif:

1. Perumusan Masalah:
  - Mulailah dengan merumuskan masalah penelitian yang memerlukan analisis statistik lanjutan. Jelaskan dengan jelas tujuan penelitian, variabel independen, dan variabel dependen yang akan diteliti.

2. Pemilihan Metode Statistik Lanjutan:
  - Pilih metode statistik lanjutan yang sesuai dengan masalah penelitian Anda. Beberapa metode statistik lanjutan yang umum digunakan meliputi analisis regresi nonlinier, analisis survial (untuk data bertahan hidup), analisis cluster, analisis multilevel, analisis deret waktu (time series analysis), analisis jaringan sosial, analisis SEM (Structural Equation Modeling), dan lainnya.

3. Pengumpulan Data:
  - Kumpulkan data yang sesuai dengan variabel independen dan dependen yang diperlukan untuk analisis statistik lanjutan. Pastikan data tersebut relevan dan representatif.

4. Preprocessing Data:
  - Lakukan pembersihan dan persiapan data yang melibatkan penanganan data yang hilang, penanganan outlier, pengkodean variabel, transformasi data, atau rekodifikasi jika diperlukan.

5. Estimasi Model:
  - Terapkan metode statistik lanjutan yang telah Anda pilih pada data Anda. Ini dapat melibatkan penghitungan parameter model, penyesuaian model, atau identifikasi pola yang kompleks dalam data.

6. Pengujian Hipotesis:
  - Uji hipotesis yang sesuai dalam konteks analisis statistik lanjutan. Ini bisa melibatkan pengujian signifikansi parameter, uji goodness-of-fit, atau uji asumsi model yang digunakan.

7. Evaluasi Model:
  - Evaluasi kualitas model yang dihasilkan dari analisis statistik lanjutan dengan menggunakan metrik yang sesuai. Pastikan model Anda cocok dengan data dan memberikan hasil yang bermakna.

8. Interpretasi Hasil:
  - Interpretasikan hasil analisis statistik lanjutan dengan cermat. Jelaskan temuan Anda dan hubungan antar variabel yang ditemukan.

9. Kesimpulan:
  - Tarik kesimpulan berdasarkan hasil analisis statistik lanjutan. Jelaskan apakah hipotesis Anda didukung oleh data dan apakah temuan tersebut relevan dalam konteks penelitian Anda.

10. Pelaporan Hasil:
   - Sajikan hasil analisis statistik lanjutan dalam laporan penelitian Anda. Sertakan detail metode, hasil, dan interpretasi.

Penting untuk memahami bahwa analisis statistik lanjutan memerlukan pengetahuan statistik yang lebih mendalam dan seringkali memerlukan perangkat lunak statistik yang khusus. Jika Anda tidak memiliki keahlian statistik yang cukup, konsultasikan dengan ahli statistik atau pakar statistik untuk memastikan bahwa analisis Anda dilakukan dengan benar.