Kebijakan Penataan Dan Pemberdayaan Pedagang Kaki Lima (Pkl) Di Kota Medan: Menuju Ruang Kota Yang Inklusif Dan Berdaya
Notice bibliographique
Résumé
Pedagang Kaki Lima (PKL) merupakan komponen vital dalam perekonomian lokal Kota Medan dengan jumlah mencapai 18.900 PKL yang tersebar di 21 kecamatan. Keberadaan PKL memberikan kontribusi signifikan terhadap pemenuhan kebutuhan masyarakat dan penciptaan lapangan kerja informal. Namun, ketidakteraturan dalam penataan lokasi berjualan dan minimnya regulasi yang berpihak sering menimbulkan konflik sosial dan tata ruang. Peraturan Daerah Kota Medan no. 5 Tahun 2022 tentang zonasi Pedagang Kaki Lima (PKL) merupakan kebijakan zonasi bagi PKL di Kota Medan sebagai upaya pengaturan lokasi usaha PKL melalui pembagian zona merah, kuning, dan hijau serta mekanisme pengawasan terpadu (Bappeda, 2021). Namun dalam penerapannya peraturan ini belum terimplementasi dengan optimal sehingga masih banyak PKL beroperasi tanpa izin resmi, yang berdampak pada ketidakteraturannya kota dan potensi gesekan dengan aparat.. Minimnya regulasi yang adil dan berpihak kepada PKL dalam penataan dan perlindungan menyebabkan banyak PKL beroperasi di ruang publik tanpa izin resmi. Dukungan kebijakan terhadap PKL melalui rencana aksi diharapkan dapat diupayakan untuk memberikan ruang legal bagi PKL untuk berusaha tanpa mengorbankan ketertiban kota. Makalah ini bertujuan untuk menyusun rekomendasi kebijakan pada penataan PKL meliputi penyusunan regulasi teknis, pembentukan kelembagaan pengelola, sosialisasi dan partisipasi publik, serta mekanisme pengawasan berbasis teknologi. Diharapkan kebijakan ini dapat menciptakan keteraturan tata ruang yang inklusif serta meningkatkan kesejahteraan PKL secara berkelanjutan, sejalan dengan visi pembangunan Kota Medan.
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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».