PERKEMBANGAN SOSIAL DI KABUPATEN MAJALENGKA (Berdasarkan Data Statistik 2004 – 2006)
Bibliographic record
Abstract
AbstrakTujuan penulisan ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis bagaimanaperkembangan pemerintahan Kabupaten Majalengka tahun 2006. Adapun metodepenelitian yang digunakan adalah metode sejarah, melalui empat tahapan, yaituheuristik (menemukan), kritik, interpretasi, dan historiografi. PerkembanganKabupaten Majalengka (2004-2006) dapat diilustrasikan dari segi pemerintahanyang sebagian wilayahnya berada di daerah perbukitan. Hal ini memperlihatkansemakin beragamnya karakteristik yang ada, sehingga merupakan suatu modal untukkemajuan daerahnya. Pengaruh pembangunan dan modernisasi berdampak jelasterhadap perubahan kehidupan politik, ekonomi, sosial, budaya serta pertahanan dankeamanan.Tinjauan demografis menunjukkan bahwa jumlah penduduk KabupatenMajalengka mulai tahun 2004 sampai dengan 2006 berdasarkan hasil Survei SosialEkonomi Nasional (Susenas) terus mengalami peningkatan. Jumlah pendudukperempuan lebih banyak daripada jumlah penduduk laki-laki. Untuk tahun 2004,kepadatan penduduk tertinggi berada di Kecamatan Kadipaten dan terendah diKecamatan Kertajati. Seperti halnya dengan pertumbuhan penduduk, jumlah rumahtangga mengalami peningkatan dari 392.544 rumah tangga pada tahun 2005 menjadi395.834 rumah tangga pada tahun 2006 atau meningkat menjadi 0,84 %. Dikondisikandengan luas wilayah administratif 1.204,24 km2, maka rata-rata kepadatan pendudukdi wilayah Kabupaten Majalengka pada tahun 2006 adalah sebesar 979 jiwa per km2.Kepadatan penduduk tertinggi berada di Kecamatan Jatiwangi dengan kepadatan2.049 jiwa/ km2 dan kepadatan terendah berada di Kecamatan Kertajati dengankepadatan 325 jiwa per km2.Salah satu faktor utama keberhasilan pembangunan di suatu daerah adalahtersedianya sumber daya manusia (SDM) yang berkualitas. Melalui jalur pendidikanpemerintah secara konsisten berupaya meningkatkan SDM penduduk melalui berbagaiprogram. Seperti halnya program wajib belajar 9 tahun, Gerakan Nasional OrangTua Asuh (GNOTA) dan berbagai program pendukung. Berdasarkan fakta jumlahpenduduk yang cukup besar dari tahun ke tahun cukup sulit menyatukan komponenyang ada sehingga berdampak pada pelaksanaan pemerintahan yang kurang optimal.AbstractThis research aims to analyse the development of Kabupaten Majalengkain 2006. The author conducted history method in four steps: heuristics, critique,interpretasition, and historiography. The conclusion is that the impacts of developmentand modernization can be clearly seen on the changes in socio-cultural, political and economical life of a society as well as on defense and security. Human resource isan important thing for the success of development, and education is very crucial inmaking it possible.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.005 |
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".