Analisis Kualitas Isi Website Pejabat Pengelola Informasi dan Dokumentasi Di Kabupaten Sambas Provinsi Kalimantan Barat
Notice bibliographique
Résumé
Keterbukaan informasi publik sebagaimana diatur dalam Undang-Undang Nomor 14 Tahun 2008 menuntut badan publik menyediakan akses informasi secara transparan. Website PPID Kabupaten Sambas berperan sebagai media utama pelayanan informasi publik digital, namun masih menghadapi kendala pada penurunan pemohon informasi dan rendahnya performa website. Kondisi tersebut mendorong perlunya analisis kualitas website untuk meningkatkan efektivitas pelayanan informasi publik. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis kualitas isi website Pengelola Informasi dan Dokumentasi Kabupaten Sambas. Metode penelitian yang digunakan adalah metode mix method. Alasan penelitian ini menggunakan mix method dengan desain explanatory sequential. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Website tersebut dinilai memiliki kualitas isi yang baik berdasarkan 13 indikator intrinsik. Kualitas isi website dinilai berdasarkan enam indikator operasional, yaitu ketersediaan, aksesibilitas, keterverifikasian, kerahasiaan, portabilitas, dan pemulihan. Kualitas isi dari website dinilai dari berbagai indikator kontekstual, yang mencakup keabsahan, nilai tambah, relevansi, spesialisasi, kegunaan, efisiensi, efektivitas, ketertelusuran, kepatuhan, dan presisi informasi. Kesimpulannya, Website menunjukkan kualitas isi yang baik dengan informasi yang akurat, kredibel, dan sesuai kebutuhan masyarakat, serta sistem yang efisien dan mudah diakses. Untuk peningkatan lebih lanjut, disarankan agar Pemerintah Kabupaten Sambas mengembangkan kompetensi petugas, melakukan sosialisasi rutin, dan memperkuat kolaborasi dengan berbagai pihak. Kata Kunci: Pejabat Pengelola Informasi dan Dokumentasi, Kualitas Isi, Kualitas Website.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,006 |
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 ».