Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

MENCEGAH KONFLIK SOSIAL DALAM PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR BERKELANJUTAN I Wayan Redana
Simposium II UNIID 2017 Vol 2 (2017)
Publisher : Simposium II UNIID 2017

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (366.084 KB)

Abstract

Konflik sosial dalam pembangunan infrastruktur berkelanjutan harus dihindari. Konflik yang berkelanjutan yang berawal dari pro dan kontra teknologi akan mengakibatkan social cost yang amat luar biasa tinggi. Persatuan Insinyur Indonesia dalam etika profesi menyebutkan bahwa insinyur senantiasa menghindari terjadinya pertentangan kepentingan dalam tanggung jawab tugasnya. Hal ini berarti bahwa insinyur senantiasa menghindari konflik kepentingan atau pro dan kontra pemilihan suatu teknologi yang akan dibangun. Elemen konflik meliputi : Pemicu yang dianalogkan dengan api; akselerator yang dianalogkan dengan angin panas; dan akar konflik yang dianalogkan dengan rumput kering. Umumnya, terdapat lima tahap eskalasi konflik yaitu: Sengketa, Ketegangan/mobilisasi, Krisis, Kekerasan terbatas, Kekerasan massal, dan Penurunan eskalasi konflik. Semua hal diatas tidak akan terjadi lebih kelam, apabila melalui proses kajian kelayakan, perencanaan yang jelas dan berkaitan dengan etika, moral, aturan, budaya, dan kepentingan sosial. Eskalasi konflik dilawankan dengan deeskalasi konflik yaitu konflik dilawankan dengan pembangunan damai yang pada akhirnya akan sampai kepada pemilihan teknologi tepat guna yang memberi rasa damai kepada masyarakat luas. Rumusan masalah studi ini adalah bagaimana tren konflik yang terjadi dan bagaimana cara menyikapi pro-kontra rencana pembangunan infrastruktur. Tujuan tulisan adalah mengungkap tren konflik yang terjadi, mengedepankan nilai budaya, mengedepankan posisi sebagai analis dan mengedepankan tatanilai etika dan moral dalam pembangunan infrastruktur berkelanjutan. Metodologi yang dipakai adalah mengamati jalannya suatu pro dan kontra, menganalisis data sekunder hasil kajian infrastruktur. Beberapa kasus yang dibahas antara lain Studi kelayakan Jalan Tohpati Kusamba, Jalan Sunset, reklamasi Teluk Benoa, Taman nasional Tesso Nilo, Kerinci Seblat, Kayan Mentarang, Kutai dan Sebangau. Simpulan dan saran dari kajian ini adalah bahwa nilai Sosial Budaya melalui fokus group discussion harus dikedepankan dan menjadi faktor penentu, disamping kelayakan secara Hukum, Lingkungan, Teknis, dan Ekonomi sesuai dengan prasyarat suatu kajian infrastruktur berkelanjutan
A Bibliometric Analysis of Input Parameter in Artificial Neural Network Approach for Groundwater Level Prediction Putu Doddy Heka Ardana; I Wayan Redana; Mawiti Infantri Yekti; I Nengah Simpen
International Journal of Engineering and Emerging Technology Vol 5 No 2 (2020): July - December
Publisher : Doctorate Program of Engineering Science, Faculty of Engineering, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/IJEET.2020.v05.i02.p22

Abstract

Rapid growth in the Artificial Neural Network (ANN) approach in groundwater level prediction literature calls for an assessment of the trajectory and impacts to identify key themes and future research directions. In this paper, reported a bibliometric analysis of this literature that focuses on examining input paramater uses, focus of research, and research forward. We used Elsevier’s SCOPUS database, Dimensions, and Google Scholar to search for publications from January 2000 to May 2020 on the ANN approach in groundwater level prediction, and analyzed the ?nal sample of 101 publications using RIS file from Mendeley and Vosviewer software tools. Thematic analysis of abstracts revealed a strong focus on groundwater level prediction with artificial neural network approach. The co-occurrence network map showed the hydro-climatology parameter like precipitation, temperature, and groundwater level connected with a large number of frequently used for input in ANN approach, while the evapotranspiration, evaporation, humidity, river stage, runoff parameter demonstrated much weaker links. Re?ected on how these ?ndings may useful for better understand and ultimately be able to use the other hydro-climatology input paramater on groundwater level prediction with artificial neural network approach.