Analisis Soar Strategi Pemberdayaan Peran Penghulu Dalam Meningkatkan Layanan Masyarakat Pada Kua Revitalisasi Di Provinsi Aceh
Notice bibliographique
Résumé
Penghulu mempunyai peran penting dalam layanan masyarakat, bukan hanya layanan pernikahan tetapi juga layanan keagamaan dan sosial lainnya. Hal ini sebagaimana terdapat pada transformasi layanan pada revitalisasi KUA. Namun pada kondisi faktual di Provinsi Aceh, sebanyak 79% penghulu hanya menyelenggarakan layanan pernikahan, belum sampai pada layanan keagamaan dan sosial lainnya sehingga layanan pada revitalisasi KUA tidak berjalan optimal karena penghulu tidak mengakomodir kebutuhan masyarakat. Tujuan dilakukan kajian ini adalah untuk melakukan analisa mengenai upaya yang dapat dilakukan oleh Kanwil Kementerian Agama Provinsi Aceh dalam hal melakukan pengembangan sumber daya manusia penghulu sehingga dapat menjalankan seluruh tugas pokok dan fungsinya sebagaimana terdapat pada program revitalisasi KUA. Metodologi yang digunakan pada kajian ini adalah pendekatan kualitatif, dan data dianalisa dengan menggunakan pendekatan analisis SOAR. Hasil kajian mengenai pemberdayaan penghulu dilakukan dengan melakukan telaah atas cascading, target dan evaluasi Renstra dan inovasi untuk melakukan desain atas layanan revitalisasi KUA khususnya dengan pengoptimalan tugas penghulu. Kajian ini menggunakan analisis SOAR yakni dengan mengkombinasikan strategi SA untuk menciptakan desain layanan KUA yang baru, strategi OA untuk memaksimalkan pengembangan dengan mengoptimalkan kesempatan, strategi SR yakni memaksimalkan kekuatan untuk meningkatkan public trust dan strategi OR yang berorintasi pada kesempatan untuk memperoleh hasil terukur. Kesimpulan: pengembangan peran penghulu harus disesuaikan dengan aturan dan karakteristik masyarakat Aceh untuk dapat mengimplementasikan revitalisasi KUA dengan komprehensif
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 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) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».