Peningkatan Partisipasi Masyarakat Dalam Perbaikan Sanitasi Permukiman Kelurahan Putat Jaya Kota Surabaya
Bibliographic record
Abstract
Partisipasi masyarakat merupakan salah satu proses pembangunan masyarakat dengan melibatkan masyarakat dalam prosesnya. Rendahnya keterlibatan masyarakat di Kelurahan Putat Jaya dalam perbaikan sanitasi terlihat dari tingginya jumlah penduduk dan minimnya sarana sanitasi di Kelurahan Putat Jaya yang menyebabkan terganggunya kesehatan. Kelurahan Putat Jaya merupakan salah satu Kelurahan yang menduduki peringkat kedua jumlah penduduk tertinggi yang terserang DBD dan merupakan salah satu kawasan endemic di Kota Surabaya. Tujuan penulisan ini merumuskan arahan peningkatan partisipasi masyarakat dalam perbaikan sanitasi permukiman di Kelurahan Putat Jaya. Penggunaan metode penelitian yang digunakan terbagi menjadi 3 tahapan identitikasi tingkat partisipasi menggunakan skoring dan pembobotan, menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi partisipasi masyarakat dalam perbaikan sanitasi permukiman menggunakan analisis RCA dengan diagram fishbone, dan arahan peningkatan partisipasi masyarakat menggunakan analisis deskriptif kualitatif. Hasil Tingkat partisipasi di Kelurahan Putat Jaya terbagi menjadi 3 tingkat pada 8 RW prioritas. Tingkat partisipasi di dominasi oleh pemberian informasi dengan jumlah 6 RW, sedangkan tingkatan paling tinggi yaitu konsultasi berada pada RW IV dan paling rendah yaitu therapy pada RW II.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.299 | 0.057 |
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".