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Enregistrement W2810560653 · doi:10.31289/publika.v6i1.1527

Analisis Pelaksanaan Perencanaan Pembangunan Di Kelurahan Sei Putih Tengah Kecamatan Medan Petisah Kota Medan

2018· article· id· W2810560653 sur OpenAlexaff
Aisyah Oktaviana Putri, Sirjuzilam Sirojuzilam, Abdul Kadir

Notice bibliographique

RevuePublikauma Jurnal Administrasi Publik Universitas Medan Area · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Governance and Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pelaksanaan pembangunan di awali dengan perencanaan yang di sebut dengan Musyawarah Perencanaan Pembangunan (Musrenbang). Musrenbang adalah wadah atau forum masyarakat untuk menampung aspirasi sesuai dengan kebutuhan masyarakat. Dari hasil pengamatan kegiatan terealisasi di tahun 2015, serapan usulan kegiatan yang berasal dari Musrenbang hanya mencapai sebagian. Proses perencanaan pembangunan daerah yang berlangsung secara umum masih memiliki beberapa kekurangan. Yang menjadi kekurangan dalam hasil pelaksanaan perencanaan pembangunan adalah (1) faktor anggaran. (2) sumber daya masyarakat yang umumnya masih lemah. (3) sumber daya organisasi atau perangkat daerah yang belum memadai. (4) pergeseran usulan kegiatan. Serta faktor lainnya seperti mekanisme penyampaian usulan kegiatan yang belum baku dan peran aktor perumus kebijakan publik yang signifikan. Untuk mengoptimalkan keberhasilan perencanaan hingga ke tahap implementasi perlu upaya serius untuk membenahinya sejak proses pengajuan usulan kegiatan, penyusunan dokumen perencanaan dan anggaran hingga realisasi. Tujuan penelitian ini ialah untuk mengetahui dan mendeskripsikan (1) bagaimana pelaksanaan perencanaan pembangunan di Kelurahan Sei Putih Tengah terhadap infrastruktur, berupa pembangunan jalan dan perbaikan di bidang fisik. (2) faktor-faktor yang menjadi kendala tidak berjalannya pelaksanaan perencanaan pembangunan tersebut. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif. Yang menjadi sampel dalam penelitian ini berjumlah 11 orang. Pengumpulan data di peroleh dari wawancara, dokumentasi dan observasi. Setelah data di peroleh kemudian di analisis dengan menggunakan reduksi data, penyajian data dan verifikasi

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,008

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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