全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...
-  2017 

Pengembangan Model Sistem Peringatan Dini Konflik Menggunakan Prediktor Identitas Sosial

DOI: http://dx.doi.org/10.26555/humanitas.v14i1.4894

Keywords: bias kelompok, identifikasi kelompok, identitas sosial, kategorisasi, sistem peringatan dini konflik

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

Penelitian pengembangan sistem peringatan dini konflik bertujuan melakukan pemodelan dengan prediktor identitas sosial terdiri dari kategorisasi, identifikasi kelompok, dan bias kelompok. Dalam rangka mencapai tujuan penelitian bahwa penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan memodifikasi tiga metode yaitu model struktural, type sequential models, dan type conjunctual model. Adapun populasi penelitian adalah anggota Paguyuban Petani Lahan Pantai Kulon Progo. Pengambilan sampel dalam penelitian dengan proporsi area random sampling. Responden berjumlah 279. Analisis model menggunakan second order confirmatory factor analysis menghasilkan temuan bahwa identitas sosial yang terdiri dari kategorisasi, identifikasi kelompok, dan bias kelompok terbukti menjadi prediktor konflik. Sesuai dengan kekhasan dari sistem peringatan dini dapat diberikan rekomendasi sebagai tindakan preventif agar konflik tidak berkembang menjadi manifes. Rekomendasi yang dapat diberikan adalah lebih memperhatikan dimensi bias kelompok karena memberi kontribusi terbesar sebagai pembentuk identitas sosial. Hal tersebut menjadi pijakan untuk usaha pencegahan agar konflik dapat diselesaikan dengan baik dengan cara meminimalisir bias kelompok. Tindakan pencegahan yang dilakukan adalah adanya pihak luar yang mampu menjalin kerja sama dengan pihak petani. Kelompok dari luar bermanfaat sebagai bahan pembanding dengan kelompok luar. Kelompok dari luar merupakan kelompok yang menjadi reference bagi petani. Reference dari pihak luar ini yang dapat menurunkan bias kelompok

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133