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

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.

Dalam dunia penelitian, pemahaman dan analisis terhadap literatur akademis menjadi kunci untuk menghasilkan temuan yang berharga dan terkini. Dua alat yang sering digunakan dalam mengelola dan menganalisis literatur adalah Biblioshiny R dan VOSviewer. Kedua alat ini memiliki keunggulan masing-masing dalam membantu peneliti memahami dan menyajikan informasi literatur dengan cara yang lebih interaktif. Mari kita bandingkan keduanya untuk melihat bagaimana mereka dapat meningkatkan produktivitas penelitian Anda.

Biblioshiny R: Manajemen Literatur yang Efisien dan Visualisasi Data Interaktif
Biblioshiny R adalah aplikasi berbasis web yang memungkinkan pengguna untuk mengelola, menelusuri, dan berbagi koleksi literatur mereka dengan mudah. Salah satu keunggulan utamanya adalah kemampuannya untuk menyajikan data literatur dengan visualisasi yang interaktif. Pengguna dapat melihat statistik tentang koleksi literatur mereka, seperti distribusi tahun publikasi, jenis publikasi, atau frekuensi penulis tertentu, dalam bentuk grafik yang menarik dan mudah dipahami.

VOSviewer: Visualisasi Jaringan Literatur yang Kuat dan Analisis Citasi yang Mendalam
VOSviewer adalah alat yang khusus digunakan untuk visualisasi jaringan literatur dan analisis citasi. Salah satu keunggulan utamanya adalah kemampuannya untuk menganalisis dan mengekstrak pola-pola penting dari jaringan literatur, seperti kluster topik dan hubungan antara kata kunci. Dengan menggunakan VOSviewer, pengguna dapat dengan mudah menjelajahi struktur dan tren dalam literatur akademis mereka secara mendalam.

Perbandingan:
Kedua alat ini memiliki keunggulan yang unik dalam membantu peneliti memahami literatur akademis. Biblioshiny R menonjol dalam hal manajemen literatur yang efisien dan visualisasi data interaktif, sementara VOSviewer dikenal karena kemampuannya dalam visualisasi jaringan literatur dan analisis citasi yang mendalam. Pilihan tergantung pada kebutuhan spesifik penelitian dan preferensi pengguna. Jika Anda lebih tertarik pada visualisasi data yang interaktif dan statistik koleksi literatur, Biblioshiny R mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Namun, jika Anda lebih fokus pada analisis jaringan literatur dan hubungan citasi antar artikel, maka VOSviewer adalah pilihan yang lebih cocok.

Kesimpulan:
Dalam dunia penelitian yang semakin kompleks dan dinamis, alat-alat seperti Biblioshiny R dan VOSviewer memberikan bantuan berharga bagi peneliti dalam memahami dan menganalisis literatur akademis. Dengan memanfaatkan keunggulan masing-masing alat, peneliti dapat meningkatkan produktivitas dan keseluruhan kualitas penelitian mereka, membawa kita satu langkah lebih dekat menuju terobosan ilmiah yang lebih besar.

Tren Terkini dalam Penerbitan Jurnal: Menguak Dinamika Publikasi Ilmiah

Akses Terbuka (Open Access) adalah Tren meningkatnya akses terbuka terus mendominasi, di mana semakin banyak jurnal beralih ke model ini untuk meningkatkan visibilitas penelitian dan memastikan akses universal ke informasi ilmiah.

Prakondisi Data (Preprints) adalah  Semakin banyak peneliti memilih untuk membagikan prakondisi data atau pra-cetak sebelum publikasi formal. Ini memungkinkan pertukaran ide dan umpan balik sejawat sebelum artikel secara resmi dipublikasikan.

Peer Review Terbuka adalah  Beberapa jurnal mengadopsi praktik peer review terbuka, di mana proses penelaahan sejawat menjadi transparan, dan identitas penilai dan penulis dapat diakses oleh publik. Ini bertujuan meningkatkan akuntabilitas dan kualitas penelaahan.

Jurnal Praregistrasi (Registered Reports) adalah  Format ini memungkinkan peneliti untuk mendaftarkan rencana penelitian mereka sebelum mengumpulkan data. Ini dapat membantu mengurangi bias dalam publikasi dan mendorong transparansi dalam metode penelitian.

Teknologi Blockchain untuk Integritas Penelitian adalah  Penggunaan teknologi blockchain mulai diterapkan untuk memastikan integritas data penelitian, melacak perubahan, dan memberikan jaminan keaslian dalam penerbitan jurnal.

Penyuntingan Kolaboratif adalah  platform menyediakan ruang kerja penyuntingan kolaboratif secara daring, memungkinkan penulis, penelaas, dan penyunting untuk berkolaborasi dalam real-time untuk meningkatkan kualitas naskah.

Integrasi Multimedia adalah Penerbitan jurnal semakin mengintegrasikan elemen multimedia seperti gambar, video, dan data interaktif untuk meningkatkan pengalaman pembaca dan memfasilitasi pemahaman yang lebih baik.

Membangun Komunitas Daring adalah Beberapa jurnal menciptakan komunitas daring di sekitar artikel mereka, memungkinkan pembaca untuk berdiskusi, berbagi ide, dan terlibat dalam dialog ilmiah di luar batas tradisional artikel.

Peninjauan Publik (Public Peer Review) adalah  Beberapa jurnal menyertakan aspek peninjauan publik, di mana artikel dapat dilihat oleh khalayak luas untuk memberikan umpan balik sebelum atau setelah proses penelaahan sejawat.

Pengukuran Dampak Alternatif (Alternative Impact Metrics) adalah Selain faktor dampak tradisional, ada peningkatan minat pada pengukuran dampak alternatif, seperti jejak sosial media, penyebutan di media massa, dan jumlah unduhan, untuk menilai pengaruh suatu artikel.

Melalui tren-tren ini, penerbitan jurnal terus berevolusi untuk mencerminkan kebutuhan dan tantangan dalam dunia penelitian modern, memungkinkan peneliti untuk lebih efektif berbagi dan mengakses pengetahuan ilmiah.