IMPLEMENTASI PELAYANAN PENERBITAN KARTU TANDA PENDUDUK BAGI PENGANTIN BARU “ KAPERU” DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL KABUPATEN BANTUL
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian tesis ini dimaksudkan untuk menganalisis faktor penyebab tingginya jumlah aduan dan upaya untuk menanggulangi tingginya jumlah aduan pelayanan penerbitan dokumen kependudukan yaitu kartu keluarga dan kartu tanda penduduk bagi pengantin baru atau Kaperu. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif deskriptif, hasil penelitian yang dideskripsikan dalam sebuah narasi mengungkapkan permasalahan yang didapatkan melalui dokumentasi, wawancara, dan observasi.
 Produk hasil inovasi dan kerjasama yang dilakukan oleh Kementerian Agama Kabupaten Bantul dengan Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Bantul dalam implementasinya terdapat ketidaksesuaian dengan standar operasional prosedur pelayanan dan nota perjanjian MoU yang telah disepakati bersama berdampak pada tingginya jumlah aduan. Jumlah aduan tertinggi berasal dari pemohon layanan kaperu yang berdomisili di 4 Kecamatan yakni Kecamatan Plered, Bantul, Pajangan dan Srandakan.
 Hasil yang didapatkan dari penelitian tersebut diketahui faktor penyebab tingginya jumlah aduan disebabkan oleh, keterlambatan dan kesalahan dokumen, rendahnya komitmen kerja, rendahnya kedisiplinan kerja, beban kerja yang melebihi kapasitas yang mampu dijangkau dan diselesaikan. Upaya untuk mengatasi tingginya jumlah aduan dilakukan strategi manajemen sumber daya mausia ditempuh dengan cara memberikan layanan antar dokumen kependudukan melalui bantuan caraka, singkronisasi data oleh Administration Data Base, kebijakan pendisiplinan dengan memberikan sanksi dan penghargaan, Perencanaan Rekrutmen Karyawan dan Pengintegrasian Tugas Antar-Bidang.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle