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Enregistrement W4310770967 · doi:10.37859/jeq.v7i2.4257

URGENSI SISTEM E-VOTING DAN SIREKAP DALAM PENYELENGGARAAN PEMILU 2024

2022· article· id· W4310770967 sur OpenAlexaff
Marzellina Hardiyanti, Praditya Arcy Pratama, Aura Diva Saputra, Mila Mar’atus Sholehah, M. Rizieq Aditya R

Notice bibliographique

RevueJOURNAL EQUITABLE · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Election Politics and Participation
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsPolitical scienceTheologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kemajuan teknologi mendorong wacana penyelenggaraan sistem pemilu yang berbasis teknologi di Indonesia. Kondisi geografis Indonesia yang belum seluruh daerahnya siap menyelenggarakan Pemilu berbasis teknologi mendorong adanya pengintegrasian antara sistem E-Voting dan SIREKAP. Penelitan ini memiliki 3 (tiga) permaslahan yaitu (1) urgensi sistem e-voting dan sirekap dalam penyelenggaraan pemilu 2024, (2) kelebihan dan kekurangan sistem e-voting dan sirekap, dan (3) upaya dalam mengintegrasikan sistem e-voting dan sirekap dalam penyelenggaraan pemilu secara demokratis. Penelitian ini menggunakan metode yuridis-normatif melalui pendekatan perundang-undangan, dan menggunakan metode analisis deskriptif-analitis. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa urgensi diperlukannya integrasi sistem e-voting dan sirekap antara lain kedua sistem ini dinilai mampu mewujudkan akuntabilitas dan transparansi penghitungan suara saat pemilu serentak, kemudian kelebihan dari sistem e-voting dan sirekap yaitu meminimalisir kesalahan dalam rekapitulasi suara dan anggaran dalam proses pengiriman kertas suara sedangkan kelemahan dari kedua sistem ini yaitu tidak meratanya jaringan internet di seluruh wilayah Indonesia sehingga dapat menghambat penerapan dari pemilu berbasis elektronik ini. Upaya dalam mengintegrasikan sistem e-voting dan sirekap yaitu dengan memadukan kedua sistem ini berdasarkan kebutuhan masing-masing wilayah sehingga dapat mendorong pelaksanaan pemilu serentak 2024 berjalan secara efektif, efisien, dan demokratis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,010

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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