• Home
  • Berita
  • Dampak Sosial Jurnalisme Ilmiah: Bagaimana Artikel Jurnal Membentuk Opini Publik

Dampak Sosial Jurnalisme Ilmiah: Bagaimana Artikel Jurnal Membentuk Opini Publik

admin 24 Nov 2023

Jurnalisme ilmiah, terutama melalui artikel jurnal, memiliki dampak sosial yang signifikan dan dapat membentuk opini publik dalam beberapa cara:

 

1.Pendidikan dan Penyebaran Informasi:

  • Artikel jurnal menyediakan platform untuk menyampaikan hasil penelitian dan temuan ilmiah kepada masyarakat. Dengan membaca artikel jurnal, publik dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang topik-topik tertentu, meningkatkan tingkat literasi ilmiah, dan memperdalam pengetahuan mereka.

2.Pengaruh pada Kebijakan Publik:

  • Penelitian ilmiah seringkali menjadi dasar bagi kebijakan publik. Artikel jurnal yang mengandung penelitian terkini dapat memberikan bukti ilmiah yang kuat untuk mendukung atau menentang suatu kebijakan tertentu. Oleh karena itu, artikel jurnal memiliki potensi untuk memengaruhi pembuatan kebijakan dan regulasi.

3.Pembentukan Opini tentang Isu-isu Kontroversial:

  • Artikel jurnal sering kali membahas isu-isu yang kontroversial atau kompleks, seperti perubahan iklim, vaksinasi, atau keamanan pangan. Informasi ilmiah yang dikemukakan dalam artikel dapat membentuk opini publik tentang isu-isu tersebut, terutama jika penelitian tersebut mendapat liputan media yang luas.

4.Perubahan Persepsi terhadap Kesehatan dan Kedokteran:

  • Artikel jurnal di bidang kedokteran dan ilmu kesehatan dapat memengaruhi persepsi masyarakat terhadap penyakit, pengobatan, dan gaya hidup sehat. Temuan penelitian ilmiah dapat memicu perubahan perilaku dan keputusan dalam mengelola kesehatan pribadi.

5.Peningkatan Kesadaran terhadap Inovasi dan Teknologi:

  • Artikel jurnal di bidang ilmu pengetahuan dan teknologi dapat meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap inovasi dan perkembangan teknologi terkini. Hal ini dapat mempengaruhi pandangan masyarakat terhadap teknologi tertentu dan dampaknya dalam kehidupan sehari-hari.

6.Mendorong Dialog Ilmiah dan Publik:

  • Artikel jurnal sering kali menjadi titik awal untuk dialog dan diskusi di antara para ilmuwan dan masyarakat. Dengan membaca dan memahami hasil penelitian ilmiah, masyarakat dapat berpartisipasi dalam dialog tentang masalah-masalah kritis.

7.Kritik terhadap Metode Penelitian dan Etika:

  • Artikel jurnal juga dapat memicu kritik dan pertanyaan terhadap metode penelitian dan etika penelitian. Hal ini dapat memengaruhi opini publik tentang keandalan dan integritas ilmu pengetahuan.

Penting untuk dicatat bahwa sumber daya berita dan media mainstream sering kali menginterpretasikan dan menyederhanakan temuan ilmiah untuk disesuaikan dengan audiens yang lebih luas. Oleh karena itu, masyarakat juga perlu memiliki pemahaman yang baik tentang cara membaca dan menafsirkan artikel jurnal serta memeriksa sumber informasi secara kritis.

Anda Mungkin Suka

CHANSE International Humanities and Social Sciences Research Programme

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/

Menaklukkan Waktu: Mengenal Lebih Dekat dengan Kekuatan Analisis Survival

Penelitian survival, atau yang dikenal juga dengan analisis survival, merupakan metode statistik yang digunakan untuk menganalisis data waktu-hidup. Metode ini sangat penting dalam berbagai bidang, termasuk kedokteran, biologi, insuransi, dan ekonomi, untuk memprediksi waktu terjadinya suatu peristiwa, seperti kematian, kegagalan mesin, atau lainnya. Pemahaman tentang penelitian survival tidak hanya penting bagi para peneliti tetapi juga bagi publik umum, karena aplikasinya yang luas dan penting dalam kehidupan sehari-hari.

Apa Itu Penelitian Survival?

Secara sederhana, penelitian survival mengamati waktu mulai dari suatu titik awal hingga terjadinya suatu peristiwa tertentu. Dalam konteks kesehatan, peristiwa tersebut bisa berupa kematian pasien atau kekambuhan penyakit, sedangkan dalam teknik, itu bisa jadi kegagalan suatu komponen mesin. Yang membuat analisis ini unik adalah kemampuannya dalam menangani data yang 'disensor'. Data disensor terjadi ketika waktu peristiwa tidak diketahui secara pasti, hanya diketahui telah melebihi durasi pengamatan.

Metode dalam Penelitian Survival

Dalam analisis survival, terdapat beberapa alat ukur penting yang digunakan untuk mengestimasi dan memahami waktu sampai terjadinya suatu peristiwa. Berikut ini adalah beberapa alat ukur utama yang sering digunakan dalam penelitian survival:

1. Fungsi Survival: Alat ukur ini mengestimasi probabilitas bahwa subjek tertentu akan bertahan lebih lama dari waktu tertentu. Fungsi survival, S(t), biasanya didefinisikan sebagai probabilitas bahwa waktu kejadian T lebih besar dari waktu t, S(t) = P(T > t).

2. Fungsi Hazard: Mengukur risiko instantan kejadian peristiwa pada waktu t, asalkan subjek telah bertahan hingga waktu t tanpa kejadian. Fungsi hazard, h(t), sering digambarkan sebagai limit probabilitas kejadian peristiwa dalam interval waktu yang sangat kecil, dibagi dengan panjang interval tersebut, kondisional pada tidak adanya peristiwa hingga waktu t.

3. Kurva Kaplan-Meier: Metode non-parametrik untuk mengestimasi fungsi survival dari data yang mungkin termasuk censoring. Kurva Kaplan-Meier sangat berguna dalam menampilkan data survival dan memungkinkan visualisasi estimasi survival pada setiap titik waktu.

4. Model Cox Proportional Hazards: Ini adalah model semi-parametrik yang digunakan untuk menilai simultan efek dari beberapa faktor risiko pada waktu kejadian. Model ini mengasumsikan bahwa efek dari variabel prediktor terhadap risiko kejadian adalah konstan sepanjang waktu dan berfokus pada estimasi proporsi risiko (hazards) yang berhubungan dengan variabel prediktor.

5. Log-Rank Test: Uji statistik yang digunakan untuk membandingkan kurva survival antara dua atau lebih kelompok. Ini adalah metode non-parametrik untuk menguji hipotesis nol bahwa tidak ada perbedaan dalam fungsi survival antar kelompok yang dibandingkan.

6. Analisis Regresi Parametrik: Melibatkan model-model seperti model Weibull, eksponensial, atau log-normal yang mengasumsikan distribusi statistik tertentu untuk data waktu-hidup. Model-model ini berguna dalam situasi di mana asumsi proporsional hazards dari model Cox tidak dipenuhi.

7. Cumulative Incidence Function: Dalam konteks kompetisi risiko, fungsi ini digunakan untuk mengestimasi probabilitas kejadian peristiwa tertentu seiring waktu, dengan mempertimbangkan adanya risiko kompetitif yang bisa mencegah terjadinya peristiwa yang diinginkan.

Pemilihan alat ukur yang tepat dalam analisis survival sangat bergantung pada jenis data, tujuan analisis, dan asumsi yang dibuat mengenai data tersebut. Kesesuaian model dan teknik statistik ini mempengaruhi interpretasi dan validitas kesimpulan yang dihasilkan dari analisis survival.

Aplikasi Penelitian Survival di Bidang Ekonomi dan Keuangan Syariah

Analisis survival dalam konteks ekonomi dan keuangan syariah memperlihatkan aplikasi unik dan penting dari metodologi ini, terutama dalam menghadapi tantangan dan peluang yang unik di sektor ini. Dalam ekonomi syariah, prinsip-prinsip keadilan dan penghindaran riba (bunga) menuntut pendekatan yang berbeda dari keuangan konvensional, dan analisis survival bisa memberikan wawasan yang mendalam dalam berbagai aspek.

1. Kredit dan Pembiayaan: Dalam keuangan syariah, instrumen pembiayaan seperti Murabahah (jual beli), Ijarah (sewa), dan Mudarabah (kerjasama investasi) memiliki struktur risiko yang berbeda dari pinjaman konvensional. Analisis survival dapat digunakan untuk memprediksi 'waktu hingga kegagalan' dalam kredit, yaitu ketika debitur gagal membayar sesuai dengan kesepakatan. Hal ini membantu lembaga keuangan syariah dalam menilai risiko dan menetapkan syarat pembiayaan yang sesuai dengan prinsip syariah.

2. Durasi Produk Keuangan: Produk keuangan syariah, seperti sukuk (obligasi syariah), sering kali memiliki jangka waktu yang terikat dengan proyek tertentu atau aset produktif. Analisis survival dapat membantu dalam mengestimasi masa berlakunya produk keuangan ini, yang penting untuk manajemen portofolio dan strategi investasi.

3. Keberlanjutan Bisnis: Dalam ekonomi syariah, bisnis harus tidak hanya menguntungkan tetapi juga harus memenuhi kriteria keadilan sosial dan keberlanjutan lingkungan. Analisis survival dapat digunakan untuk memprediksi keberlangsungan usaha yang mematuhi prinsip syariah, membantu investor dan regulator dalam membuat keputusan yang berinformasi.

Penerapan Analisis Survival dalam Keuangan Syariah

Studi Kasus: Analisis Durasi Sukuk. Misalnya, sukuk sering digunakan untuk mendanai proyek infrastruktur atau real estate. Analisis survival dapat digunakan untuk mengestimasi durasi sukuk ini, memperhitungkan variabel seperti tingkat pengembalian, risiko proyek, dan kondisi pasar. Hal ini membantu dalam menyusun sukuk dengan struktur yang lebih tahan terhadap volatilitas pasar dan risiko proyek.

Studi Kasus: Risiko Kredit pada Pembiayaan Murabahah. Pembiayaan Murabahah adalah metode pembiayaan populer dalam keuangan syariah, di mana bank membeli barang dan menjualnya kembali kepada pelanggan dengan margin keuntungan yang disepakati. Menggunakan analisis survival untuk memodelkan waktu hingga kegagalan pembayaran bisa mengungkap pola yang mempengaruhi risiko kredit, seperti karakteristik debitur atau kondisi ekonomi.

Analisis survival menawarkan alat yang kuat dalam mengatasi beberapa tantangan unik yang dihadapi oleh ekonomi dan keuangan syariah. Dengan memahami dan memprediksi durasi dan risiko dari berbagai instrumen dan kegiatan bisnis dalam ekonomi syariah, para pelaku pasar dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan efektif, sejalan dengan prinsip-prinsip syariah yang mendorong keadilan sosial dan keberlanjutan ekonomi.

Bagaimana Cara Menerapkan Metode Statistik Lanjutan pada Penelitian Kuantitatif

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.

Tahapan Awal Melakukan Uji Hipotesis Sebagai Metodologi Dalam Penelitian Kuantitatif

Metodologi uji hipotesis adalah langkah penting dalam penelitian kuantitatif untuk menguji apakah terdapat hubungan atau perbedaan signifikan antara variabel-variabel tertentu. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam metodologi uji hipotesis:

1. Merumuskan Hipotesis:
  - Langkah pertama adalah merumuskan hipotesis penelitian, yaitu hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (H1). Hipotesis nol menyatakan bahwa tidak ada perbedaan atau hubungan yang signifikan, sementara hipotesis alternatif menyatakan bahwa terdapat perbedaan atau hubungan yang signifikan.

2. Menentukan Tingkat Signifikansi (α):
  - Pilih tingkat signifikansi yang sesuai untuk penelitian Anda. Tingkat signifikansi umumnya diatur pada α = 0.05, tetapi Anda dapat memilih tingkat signifikansi yang sesuai dengan konteks penelitian.

3. Memilih Metode Statistik:
  - Pilih metode statistik yang sesuai untuk menguji hipotesis Anda. Pilihan metode statistik akan tergantung pada desain penelitian, jumlah variabel, dan asumsi-asumsi tertentu.

4. Mengumpulkan Data:
  - Kumpulkan data yang diperlukan sesuai dengan desain penelitian Anda. Pastikan data yang dikumpulkan sesuai dengan tujuan penelitian dan sesuai untuk analisis statistik yang akan digunakan.

5. Melakukan Uji Statistik:
  - Terapkan metode statistik yang Anda pilih pada data yang dikumpulkan. Contoh metode statistik yang umum digunakan adalah uji t (untuk membandingkan rata-rata dua kelompok), Analisis Anova (untuk membandingkan rata-rata tiga atau lebih kelompok), regresi linier (untuk menilai hubungan antara dua atau lebih variabel), dan banyak lainnya.

6. Menghitung Statistik Uji:
  - Hitung nilai statistik uji berdasarkan data yang Anda miliki. Ini akan menghasilkan nilai uji statistik (misalnya, nilai t, F, chi-square) yang akan digunakan untuk mengambil keputusan.

7. Menafsirkan Hasil:
  - Evaluasi hasil uji statistik Anda dan lihat apakah nilai p (nilai probabilitas) yang dihasilkan lebih kecil dari tingkat signifikansi (α). Jika p < α, maka Anda dapat menolak hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif.

8. Kesimpulan:
  - Tarik kesimpulan berdasarkan hasil uji hipotesis. Jelaskan apakah Anda menemukan bukti yang mendukung hipotesis alternatif atau tidak. Berikan interpretasi praktis dari hasil penelitian Anda.

9. Pelaporan Hasil:
  - Laporkan hasil uji hipotesis dalam laporan penelitian Anda. Sertakan statistik uji, nilai p, dan interpretasi hasil.

Langkah-langkah ini membantu peneliti menguji hipotesis mereka secara sistematis dan mengambil keputusan berdasarkan bukti statistik. Selain itu, penting untuk memahami asumsi-asumsi yang mendasari metode statistik yang digunakan dan mengikuti prosedur analisis dengan cermat.