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.

Closing Date: 21/09/2023

Funding for collaborative, transnational research projects on set themes of critical importance to the humanities and social sciences.

CHANSE (Collaboration of Humanities and Social Sciences in Europe) is a joint initiative of 27 research funding organisations from 24 countries across Europe. The CHANSE programme has been co-created by HERA (Humanities in the European Research Area) and NORFACE (New Opportunities for Research Funding Agency Cooperation in Europe) networks, with co-funding from the European Union Horizon 2020 programme, to support research, knowledge exchange and the promotion of best practice in the humanities and social sciences across Europe.

More info: https://www.myresearchconnect.com/chanse-international-humanities-and-social-sciences-research-programme/

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.

Analisis Survei Longitudinal adalah salah satu metode dalam metodologi kuantitatif yang digunakan untuk memahami perubahan atau perkembangan suatu fenomena atau variabel dari waktu ke waktu dalam sampel yang sama. Berikut ini adalah langkah-langkah utama dalam metodologi Analisis Survei Longitudinal:

Penentuan Tujuan Penelitian: Tentukan secara jelas tujuan penelitian Anda yang berkaitan dengan perubahan atau perkembangan variabel dari waktu ke waktu. Apa yang ingin Anda pelajari dari data survei longitudinal ini?

Pemilihan Dataset Longitudinal: Identifikasi dan peroleh dataset longitudinal yang sesuai dengan pertanyaan penelitian Anda. Pastikan dataset tersebut mencakup pengukuran yang dilakukan pada waktu yang berbeda untuk subjek yang sama.

Eksplorasi Data Awal: Lakukan eksplorasi data awal untuk memahami struktur data dan distribusi variabel di berbagai titik waktu. Ini termasuk memeriksa nilai yang hilang, outliers, dan tren yang mungkin muncul dari waktu ke waktu.

Persiapan Data: Bersihkan dan persiapkan data, termasuk penanganan nilai yang hilang, pemilihan variabel yang relevan, dan pengkodean ulang jika diperlukan.

Analisis Deskriptif: Lakukan analisis deskriptif untuk memahami karakteristik data di setiap titik waktu. Ini bisa melibatkan perhitungan statistik deskriptif seperti rata-rata, deviasi standar, dan distribusi frekuensi.

Model Analisis Longitudinal: Pilih model analisis longitudinal yang sesuai untuk pertanyaan penelitian Anda. Ini bisa termasuk model regresi longitudinal, analisis varians longitudinal, atau model-mdoel lain yang cocok dengan data Anda.

Estimasi Parameter: Gunakan model yang Anda pilih untuk mengestimasi parameter-parameter yang relevan, seperti koefisien regresi longitudinal atau efek waktu.

Uji Hipotesis: Lakukan uji hipotesis untuk menguji apakah perubahan dari waktu ke waktu signifikan secara statistik. Ini melibatkan penggunaan uji statistik yang sesuai dengan model Anda.

Interpretasi Hasil: Interpretasikan hasil analisis longitudinal Anda. Jelaskan apakah ada perubahan yang signifikan dari waktu ke waktu dan bagaimana hal ini berkaitan dengan tujuan penelitian Anda.

Simpulkan Penelitian Anda: Buat kesimpulan tentang apa yang telah Anda pelajari dari analisis survei longitudinal ini. Sertakan implikasi hasil Anda dalam konteks penelitian Anda.

Laporan Penelitian: Sajikan hasil analisis survei longitudinal Anda dalam laporan penelitian yang sistematis. Sertakan grafik, tabel, dan interpretasi yang mendukung temuan Anda.

Diskusi dan Kesimpulan Akhir: Diskusikan keterbatasan-keterbatasan analisis longitudinal Anda dan saran untuk penelitian lanjutan. Buat kesimpulan akhir yang merangkum temuan Anda.

Metodologi Analisis Survei Longitudinal memungkinkan Anda untuk memahami perubahan dan perkembangan fenomena atau variabel dari waktu ke waktu dengan menggunakan data survei yang sama. Pastikan Anda mengikuti prosedur analisis yang tepat dan memperhatikan asumsi-asumsi yang relevan dengan model analisis longitudinal yang Anda pilih.