Analisis Risiko Elder Abuse dan Peran Pemerintah dalam Perlindungan Sosial Lansia
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to analyze the risk of elder abuse and the role of the government in protecting the elderly. This research is a qualitative study conducted on 30 elderly people in Gunungkidul Regency. The risk of elder abuse was assessed through the H-S/EAST screening instrument which was conducted in the respondent's local language. The data were analyzed descriptively and deepened through other instruments regarding the types of abuse that might be accepted. The answers were then deepened through interviews with several key informants from families, communities where they live, and also government officials. The data were analyzed descriptively and concluded. The results show that the elderly in Gunungkidul Regency experience low levels of abuse, but on the other hand, they experience open violations, especially in terms of finance. The limited information regarding the rights and possible abuses received causes respondents' answers to tend not to consider violations as abuse. The local government has paid special attention to the welfare of the elderly, especially how to reduce depression in the elderly, considering the suicide rate of the elderly in Gunungkidul Regency is quite high. Further research is needed on the association of elder abuse with suicide rates. In addition, it is necessary to advocate for policies regarding elderly protection programs, especially regarding the welfare of caregivers. The DPR RI is also expected to immediately finalize and ratify the draft Law on Elderly Social Welfare in order to provide social protection for the elderly against potential abuses that may be experienced.Abstrak Tulisan ini bertujuan menganalisis risiko perlakuan salah dan kekerasan (elder abuse) terhadap lansia dan peran pemerintah dalam melindungi lansia. Penelitian ini merupakan studi kualitatif yang dilakukan pada 30 lansia di Kabupaten Gunungkidul. Risiko elder abuse terhadap lansia dijaring melalui instrumen skrining H-S/EAST yang dilakukan melalui bahasa lokal responden. Data kemudian dianalisis secara deskriptif dan diperdalam melalui instrumen lain mengenai jenis elder abuse yang mungkin diterima. Jawaban kemudian diperdalam melalui wawancara dengan beberapa informan kunci dari keluarga, masyarakat tempat tinggal dan juga aparat pemerintah. Data dianalisis secara deskriptif untuk kemudian diambil kesimpulan. Hasil menunjukkan bahwa lansia di Kabupaten Gunungkidul rendah mengalami perlakuan salah dan kekerasan, tetapi di sisi lain ternyata mengalami pelanggaran terang-terangan terutama pada segi finansial. Keterbatasan informasi mengenai hak dan kemungkinan elder abuse yang diterima menyebabkan jawaban responden cenderung tidak menganggap pelanggaran sebagai perlakuan salah dan kekerasan. Pemerintah daerah telah memberikan perhatian khusus pada kesejahteraan lansia terutama cara mengurangi depresi lansia mengingat tingkat bunuh diri lansia di Kabupaten Gunungkidul cukup tinggi. Perlu dilakukan penelitian lanjutan mengenai keterkaitan elder abuse dengan tingkat bunuh diri. Selain itu, perlu advokasi kebijakan mengenai program perlindungan lansia terutama mengenai kesejahteraan pengasuh lansia. DPR RI juga diharapkan dapat segera menuntaskan dan mengesahkan rancangan Undang-Undang tentang Kesejahteraan Lanjut Usia demi memberikan perlindungan sosial lanjut usia atas potensi abuse yang mungkin dialami.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».