PENGAWASAN PEMERINTAH DAERAH DALAM PENANGGULANGAN TERORISME DI KOTA CIMAHI
Notice bibliographique
Résumé
Pada tahun 2013, 2018, dan 2019 terjadi penangkapan terorisme di Kota Cimahi. Kota Cimahi dianggap rawan menjadi tempat persembunyian teroris. Maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengawasan Pemerintah Daerah Kota Cimahi dalam penanggulangan terorisme. Metode penelitian yang digunakan yaitu desktiptif dengan pendekatan kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pemerintah DaerahKota Cimahi dalam penanggulangan terorisme, melalui Kantor Kesatuan Bangsa dan Politik (Kesbangpol) Kota Cimahi bersinergi dengan pihak kepolisian dan juga masyarakat Kota Cimahi. Melalui Forum Kewaspadaan Dini Masyarakat, Kesbangpol bersama dengan pihak kepolisian, memberi edukasi kepada masyarakat terkait radikaslime dan terorisme. Baik pihak Kesbapol dan kepolisian, telah memiliki SDM yang berkompeten dalam pengawasan. Hanya saja sejauh ini yang menjadi kekurangan adalah terkait kuantitas dari SDM di kepolisian. Perencanaan pengawasan dalam penanggulangan terorisme di Kota Cimahi dilakukan dengan pemetaan tugas kepada masing-masing unit yang ada di kepolisian. Anggaran khusus untuk penanganan terorisme belum ada. Jadi, kesimpulannya adalah pengawasan penanggulangan di Pemerintah Kota Cimahi dilakukan dengan cara mengajak masyarakat untuk melihat lingkungan sekitarnya, dan apabila ada hal yang mencurigakan bisa langsung melaporkan kepada Pemerintah atau pihak kepolisian. Kata Kunci: Pengawasan, Terorisme, Pemerintah Daerah
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,009 |
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 ».