Kajian Tingkat Pemahaman Aparat Daerah Dalam Penerapan Dan Pelaksanaan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW)
Bibliographic record
Abstract
Penataan ruang merupakan suatu alat yang dapat mengurangi kesenjangan pertumbuhan antarwilayah, menterpadukan antar sektor dan mensinkronisasikan program pembangunan yangberwawasan lingkungan serta berkelanjutan. Peran yang begitu besar dari penataan ruang dalamproses pembangunan sangat diperlukan kesiapan aparatur pemerintah khususnya aparatur Pemerintah Daerah dalam memahami substansi rencana tata ruang wilayah beserta turunannya yanglebih operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran mengenai pemahaman aparat daerahdalam memahami substansi rencana tata ruang wilayah beserta turunannya. Metode penelitian yangdigunakan adalah kualitatif deskripsi melalui diskusi dengan responden dan penyebaran kuesioner.Hasil dari kuesioner, diperoleh sebagian aparat cukup memahami substansi rencana tata ruang danturunannya, namun kurang pemahaman terhadap luasan wilayah perencanaan. Selain itu, hanya sekitar 33% responden (aparat) yang terlibat dalam perencanaan memiliki pendidikan penataanr uang. Adapun dari hasil diskusi, diperoleh bahwa persoalan deliniasi luasan wilayah perencanaanmenjadi persoalan dan kendala. Disamping itu juga dengan kedalaman muatan rencana rinci.Persoalan ini muncul akibat belum adanya pedoman penyusunan rencana rinci. Berdasarkan hasil tersebut diatas, maka dalam penerapan penyelenggaraaan penataan ruang yang lebih operasional dibutuhkan pedoman penyusunan rencana rinci yang ringkas langsung padapersoalan-persoalan substansial yang dihadapi aparat dalam menyusunnya. Kriteria deliniasi luasanwilayah harus secara tegas dicantumkan agar dapat memudahkan dalam penentuan penyusunan danpenyediaan dana.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".