• Home
  • Berita
  • The Palestine-Israel War and Food Crisis: Facing Urgent Humanitarian Challenges

The Palestine-Israel War and Food Crisis: Facing Urgent Humanitarian Challenges

admin 22 Feb 2024

Perang yang berkecamuk antara Palestina dan Israel telah mengakibatkan konsekuensi tragis yang melampaui batas-batas geopolitik, menciptakan krisis kemanusiaan yang mendesak di wilayah tersebut. Salah satu dampak paling merugikan dari konflik ini adalah krisis pangan yang mengancam nyawa jutaan penduduk Palestina, terutama anak-anak dan kelompok rentan lainnya.

Sebagai sebuah konflik yang telah berlangsung selama puluhan tahun, perang Palestina-Israel telah menghancurkan infrastruktur penting, merampas sumber daya alam, dan menghambat akses terhadap lahan pertanian. Akibatnya, produksi pangan lokal telah terpengaruh secara signifikan, meningkatkan ketergantungan terhadap impor makanan yang mahal dan sulit diakses.

Selain itu, blokade yang diberlakukan terhadap Gaza oleh Israel telah memperburuk krisis pangan di wilayah tersebut. Pembatasan terhadap impor dan ekspor barang, serta larangan terhadap perjalanan manusia, telah mengisolasi penduduk Gaza dari sumber-sumber pangan yang diperlukan untuk kelangsungan hidup mereka. Pada tingkat yang lebih luas, blokade ini telah menciptakan lingkaran setan di mana ketidakstabilan politik dan krisis ekonomi memperburuk kondisi kemanusiaan yang sudah buruk.

Namun, di tengah kegelapan krisis ini, terdapat sinar harapan yang muncul dari upaya kemanusiaan dan solidaritas internasional. Organisasi-organisasi bantuan dan lembaga nirlaba bekerja keras untuk menyediakan bantuan pangan dan kesehatan kepada mereka yang terdampak, meskipun terbatas oleh kendala logistik dan keamanan. Selain itu, kampanye kesadaran global dan panggilan untuk perdamaian yang berkelanjutan terus memperkuat dorongan untuk menyelesaikan konflik ini dan mengakhiri penderitaan rakyat Palestina.

Namun, penyelesaian jangka panjang terhadap krisis pangan di Palestina memerlukan pendekatan yang holistik dan berkelanjutan. Selain mengakhiri konflik dan mengangkat blokade ekonomi terhadap Gaza, dibutuhkan juga investasi dalam pembangunan infrastruktur pertanian, pelatihan petani, dan program kesejahteraan sosial untuk membantu masyarakat Palestina membangun ketahanan pangan yang lebih baik. Dengan kerja sama global dan komitmen yang kuat dari semua pihak yang terlibat, ada harapan bahwa krisis pangan di Palestina dapat diatasi. Tetapi ini membutuhkan langkah-langkah konkret, kesediaan untuk mengatasi akar masalah, dan tekad yang teguh untuk menciptakan masa depan yang lebih baik bagi semua penduduk di wilayah tersebut.

Anda Mungkin Suka

Persyaratan Pengajuan Proposal OR IPSH 2024

Persyaratan Pengajuan Proposal OR IPSH 2024
1. SDM Iptek Aktif BRIN dan harus ada anggota dari OR IPSH
2. Kepakaran dan rekam jejak penelitian sesuai proposal yang diajukan
3. Satu (1) SDM Iptek maksimum hanya satu (1) proposal dalam satu skema (Ketua-anggota/ anggota-anggota)
4. Ketua/Peneliti Kepala diutamakan berpendidikan S2 (magister)
5. SDM Iptek (program degree by research BRIN) dapat mengajukan proposal
6. Empat hingga enam (4-6) orang SDM Iptek didukung multidisiplin / keahlian
7. Dianjurkan melibatkan lebih dari satu unit kerja (Pusat Riset) di BRIN
8. Penelitian yang berkolaborasi dengan peneliti asing dan peneliti/akademisi diaspora Indonesia akan diutamakan
9. Dapat melibatkan periset anggota dari luar BRIN sesuai kebutuhan kepakaran (tidak lebih dari 50% dari jumlah anggota tim)
10. Dapat menarik berbagai sumber pendanaan (multi sources funding scheme) dan / atau kemitraan pihak luar BRIN
11. Mempunyai keluaran sesuai dengan yang ditentukan.

Questionnaire Development for Impactful Survey

Dalam dunia penelitian dan pendidikan, survei berperan sebagai alat vital untuk mengumpulkan data dan insight yang berharga. Kuesioner, sebagai komponen utama dari setiap survei, harus dirancang dengan hati-hati untuk memastikan bahwa data yang diperoleh tidak hanya relevan tetapi juga akurat dan dapat diandalkan. Artikel ini bertujuan untuk membimbing para peneliti dan pendidik dalam mengembangkan kuesioner yang efektif, yang mampu menghasilkan dampak nyata dalam studi atau proyek penelitian mereka. Dengan mengikuti prinsip-prinsip yang akan dibahas, pembaca akan dapat meningkatkan kualitas data survei mereka, serta efektivitas keseluruhan penelitian.

Mengerti Tujuan Survei
Pengembangan kuesioner yang sukses dimulai dengan pemahaman yang jelas tentang apa yang ingin dicapai melalui survei. Tujuan survei harus spesifik, terukur, dan relevan dengan kebutuhan penelitian atau edukatif yang sedang dihadapi. Sebagai contoh, dalam konteks akademik, survei bisa bertujuan untuk menilai keefektifan metode pengajaran baru, sedangkan dalam penelitian, survei mungkin digunakan untuk mengumpulkan pendapat ahli tentang perkembangan terbaru di bidang tertentu.

Definisi tujuan yang jelas ini tidak hanya membantu dalam formulasi pertanyaan yang tepat tetapi juga dalam menentukan metodologi pengumpulan dan analisis data yang paling sesuai. Hal ini juga penting untuk memastikan bahwa semua pertanyaan dalam kuesioner secara langsung mendukung tujuan survei, sehingga waktu responden tidak terbuang sia-sia dan data yang diperoleh benar-benar bermanfaat.
Desain Kuesioner
Desain kuesioner yang baik adalah kunci utama untuk menghasilkan data yang valid dan dapat diandalkan. Berikut adalah beberapa aspek penting yang perlu diperhatikan saat mendesain kuesioner:

  • Kejelasan dan Kependeakan. Setiap pertanyaan harus dirumuskan dengan jelas dan langsung ke pokok permasalahan. Hindari penggunaan jargon atau terminologi yang mungkin tidak dimengerti oleh responden. Pertanyaan harus cukup pendek untuk tidak menyebabkan kelelahan responden tetapi cukup informatif untuk mengumpulkan data yang Anda butuhkan.
  • Konsistensi dan Struktur. Menggunakan struktur yang konsisten sepanjang kuesioner dapat membantu responden memahami apa yang diharapkan dari mereka, yang pada gilirannya akan meningkatkan kualitas jawaban mereka. Struktur ini bisa berupa urutan logis pertanyaan, penggunaan skala yang sama untuk pertanyaan yang serupa, atau pengelompokan tema pertanyaan.
  • Hindari Bias. Penting untuk memformulasikan pertanyaan sehingga tidak memihak atau mengarahkan responden ke jawaban tertentu. Pertanyaan harus netral dan objektif, memberikan ruang bagi responden untuk memberikan jawaban jujur mereka tanpa pengaruh dari cara pertanyaan tersebut diajukan.
  • Memilih Tipe Pertanyaan. Tipe pertanyaan dalam kuesioner dapat sangat mempengaruhi jenis dan kualitas data yang diperoleh. Berikut adalah beberapa tipe pertanyaan yang sering digunakan dalam kuesioner:
  • Pertanyaan Terbuka. Pertanyaan terbuka memungkinkan responden untuk menjawab dengan kata-kata mereka sendiri, memberikan wawasan yang lebih mendalam dan nuansa yang tidak tersedia melalui format pertanyaan lain. Pertanyaan ini ideal untuk mendapatkan pendapat detail atau cerita pribadi.
  • Pertanyaan Tertutup. Pertanyaan tertutup, seperti pilihan ganda atau skala rating, memudahkan pengumpulan dan analisis data karena jawabannya standar. Tipe pertanyaan ini efektif untuk statistik dan membandingkan jawaban dari sejumlah besar responden.
  • Skala Rating. Skala rating sering digunakan untuk mengukur intensitas perasaan atau pendapat responden terhadap suatu isu. Misalnya, skala Likert adalah alat yang umum digunakan dalam survei pendidikan dan sosial untuk mengukur sikap atau kepuasan.
  • Validasi dan Uji Coba Kuesioner. Sebelum kuesioner disebarluaskan secara luas, penting untuk melakukan validasi dan uji coba terlebih dahulu. Proses ini memastikan bahwa pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner menghasilkan data yang konsisten dan valid. Uji coba bisa dilakukan melalui pilot survey, di mana kuesioner diberikan kepada kelompok kecil untuk menilai apakah pertanyaannya dimengerti dan apakah ada masalah teknis dalam pengisian.

Validasi lebih lanjut mungkin melibatkan ahli untuk memeriksa apakah kuesioner mencakup semua aspek yang relevan dari topik yang diteliti, serta memastikan bahwa tidak ada bias atau kesalahan lain yang dapat mempengaruhi hasil.

Analisis Data dan Pelaporan
Setelah data terkumpul melalui kuesioner, langkah berikutnya adalah analisis dan pelaporan. Pemahaman mendalam tentang cara menganalisis data akan membantu dalam merancang kuesioner yang lebih efektif, karena pemilihan tipe pertanyaan dan format jawaban harus disesuaikan dengan metode analisis yang akan digunakan.

  • Analisis Data. Analisis data survei dapat berkisar dari statistik deskriptif sederhana hingga analisis multivariat yang lebih kompleks, tergantung pada tujuan survei dan kompleksitas data yang diperoleh. Statistik deskriptif sering digunakan untuk menggambarkan karakteristik umum dari data seperti rata-rata, median, dan modus. Untuk data yang lebih kompleks, teknik seperti analisis faktor atau kluster mungkin diperlukan untuk mengidentifikasi pola atau grup dalam data.
  • Pentingnya Perangkat Lunak. Menggunakan perangkat lunak analisis data yang tepat sangat penting dalam proses ini. Alat seperti SPSS, Stata, atau R dapat membantu dalam melakukan analisis statistik yang kompleks dan menghasilkan visualisasi data yang efektif untuk mempermudah pemahaman hasil.
  • Pelaporan Hasil. Pelaporan hasil harus dilakukan dengan jelas dan sistematis. Laporan harus mencakup deskripsi metodologi, analisis data yang dilakukan, dan pembahasan tentang temuan. Penting untuk menyajikan data dengan cara yang dapat diakses oleh audiens target, menggunakan grafik, tabel, dan infografis jika perlu. Selain itu, kesimpulan dan rekomendasi berdasarkan data harus disajikan dengan jelas, memberikan nilai tambah kepada pembaca.

Pengembangan kuesioner yang efektif adalah kunci utama dalam menghasilkan data yang berkualitas tinggi, yang pada gilirannya akan meningkatkan keandalan dan validitas temuan penelitian. Dengan mengikuti prinsip-prinsip yang diuraikan dalam artikel ini, para peneliti dan pendidik dapat merancang kuesioner yang tidak hanya efisien dalam mengumpulkan data tetapi juga dalam memberikan wawasan yang mendalam dan berdampak pada area studi mereka. Melalui pendekatan yang sistematis dan mempertimbangkan setiap aspek dari pengembangan kuesioner hingga analisis data dan pelaporan, survei yang dilakukan dapat memenuhi standar tertinggi keilmuan dan memberikan kontribusi yang signifikan bagi komunitas penelitian dan pendidikan.

THE 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON HUMANITIES AND SOCIAL SCIENCE 2023

CALL FOR PAPERS


THE 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON HUMANITIES AND SOCIAL SCIENCE 2023

30th – 31st August 2023 (Hybrid Mode - Online and in Person), Malang – Indonesia

 

Website, Registration & Submission: https://easychair.org/my/conference?conf=3rdichsos2023

 

SDGs are the commitment of world leaders to be able to defend the world in a sustainable manner. Indonesia is no exception, as it is participating, although currently it is ranked 92nd based on the SDGs index. In response to this, the University of Muhammadiyah Malang (UMM) is holding an International Conference on Humanities and Social Science (ICHSos) with the theme "Towards Economic Sustainability and Social Equality in the Technological Era," which will be held offline on August 30, 2023. This ICHSOS event is an international seminar, the third ever hosted by UMM. 
The purpose of this international seminar is to invite all parties who have an interest in global issues regarding social technology and social humanities, one of which is improving the quality of the education and training system, adding insight to all stakeholders at the international seminar and opening international forums where participants have the opportunity to convey ideas, experience, expertise, and knowledge regarding global issues regarding social technology, practice, and educational development as an effort to develop quality in the field of education and training.

 

THE THEMES
“TOWARDS ECONOMIC SUSTAINABILITY AND SOCIAL EQUALITY IN TECHNOLOGICAL ERA”
The Sub-themes of the conference cover but not limited to the followings:
• Economic Development
• Accountability and Finance Risk
• Environmental, economic and social benefits of climate change mitigation
• Carbon emissions mitigation
• Accounting for Carbon Emissions
• Zero Waste Management
• Environmental Policies and Planning
• Decision-making and decision support systems for risk and disaster management
• Green Diplomacy
• Green Policy
• Environmental Governance
• Social Inclusion
• Financial Inclusion
• Sustainable Cities
• Innovation Policy
• Urban Governance
• Communication for environmental issues
• Green Social Work

 

PUBLICATIONS
The conference is supported by:
Journal of Innovation in Business and Economics (JIBE) Accredited Sinta 2
Jurnal Reviu Akuntansi dan Keuangan (JRAK) Accredited Sinta 2
Journal of Local Government Issues Accredited Sinta 2
Jurnal Akademi Akuntansi (JAA) Accredited Sinta 3
Jurnal Sosial Politik (Jurnal Sospol) Accredited Sinta 3
Jurnal Manajemen Bisnis (JMB) Accredited Sinta 4
Jurnal Inovasi Ekonomi (JIKO) Accredited Sinta 4
Jurnal Partisipatoris (JP) Accredited Sinta 4.

 

All accepted papers will be published in CRC Press (Taylor & Francis Group)

 

AWARDS & REWARDS
There will be Best Papers Awards with prize money.

 

IMPORTANT DATES (GMT +7:00)
1. Full Paper Deadline: 31 July 2023
2. Acceptance Notification: 5 August 2023
3. Payment deadline: 20 August 2023
4. Camera-ready Paper: 25 August 2023
5. Conference Date: 30-31 August 2023

 

CONTACT US:
Secretariat ICHSoS 2023
UMM Campus III, Jl. Raya Tlogomas No.246, Malang, East Java, Indonesia
E-mail: [email protected]


Contact Person:
Dwi Irawan +62 857-3248-5677
Happy Febrina +62 818-0511-0022

 

Detail Info:

https://ichsos.umm.ac.id/

Mengurai Sentimen Publik dengan Teknologi: Analisis Sentimen Machine Learning vs. Lexicon Based

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.