Efektivitas Pelaksanaan Musyawarah Perencanaan Pembangunan (Musrenbang) Tingkat Kecamatan di Kota Tanjungpinang
Bibliographic record
Abstract
Musyawarah Perencanaan dan Pembangunan (Musrenbang) adalah forum musyawarah dalam menentukan program prioritas dan strategi pencapaian program di tingkat Kecamatan. Dalam proses tersebut terdapat singkronisasi alokasi program pembangunan dan kebutuhan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam pelaksanaan Musrenbang Kecamatan Tanjungpinang Timur kota Tanjungpinang telah efektif dan usulan-usulan yang diajukan dalam Daftar Usulan Pembangunan Kecamatan Tanjungpinang Timur telah memenuhi kebutuhan masyarakat. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif. Berdasarkan hasil penelitian yang dianalisis dengan rumus indeks efektivitas dari De Garmo, Sullivan dan Canada, dapat disimpulkan bahwa efektifitas musrenbang kecamatan memberikan tujuan yang efektif dalam pelaksanaan pembangunan. Dengan perolehan indeks tertinggi pada dimensi tujuan dengan jumlah nilai indeks 4.17 sehingga dapat dikategorikan efektif. Dimensi adaptasi dengan jumlah nilai indeks 3.87 sehingga dapat dikategorikan efektif dan indeks terendah berada pada dimensi integrasi dengan jumlah nilai indeks 3.70 sehingga dapat dikategorikan efektif. Dari keseluruhan hasil Indeks Efektivitas Pelaksaanan Musyawarah Perencanaan Pembangunan Tingkat Kecamatan Tanjungpinang Timur Di Kota Tanjungpinang dengan jumlah nilai indeks 3.96 sehingga dapat dikategorikan efektif.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".