MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2810560653 · doi:10.31289/publika.v6i1.1527

Analisis Pelaksanaan Perencanaan Pembangunan Di Kelurahan Sei Putih Tengah Kecamatan Medan Petisah Kota Medan

2018· article· id· W2810560653 on OpenAlexaff
Aisyah Oktaviana Putri, Sirjuzilam Sirojuzilam, Abdul Kadir

Bibliographic record

VenuePublikauma Jurnal Administrasi Publik Universitas Medan Area · 2018
Typearticle
Languageid
FieldSocial Sciences
TopicLocal Governance and Development
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pelaksanaan pembangunan di awali dengan perencanaan yang di sebut dengan Musyawarah Perencanaan Pembangunan (Musrenbang). Musrenbang adalah wadah atau forum masyarakat untuk menampung aspirasi sesuai dengan kebutuhan masyarakat. Dari hasil pengamatan kegiatan terealisasi di tahun 2015, serapan usulan kegiatan yang berasal dari Musrenbang hanya mencapai sebagian. Proses perencanaan pembangunan daerah yang berlangsung secara umum masih memiliki beberapa kekurangan. Yang menjadi kekurangan dalam hasil pelaksanaan perencanaan pembangunan adalah (1) faktor anggaran. (2) sumber daya masyarakat yang umumnya masih lemah. (3) sumber daya organisasi atau perangkat daerah yang belum memadai. (4) pergeseran usulan kegiatan. Serta faktor lainnya seperti mekanisme penyampaian usulan kegiatan yang belum baku dan peran aktor perumus kebijakan publik yang signifikan. Untuk mengoptimalkan keberhasilan perencanaan hingga ke tahap implementasi perlu upaya serius untuk membenahinya sejak proses pengajuan usulan kegiatan, penyusunan dokumen perencanaan dan anggaran hingga realisasi. Tujuan penelitian ini ialah untuk mengetahui dan mendeskripsikan (1) bagaimana pelaksanaan perencanaan pembangunan di Kelurahan Sei Putih Tengah terhadap infrastruktur, berupa pembangunan jalan dan perbaikan di bidang fisik. (2) faktor-faktor yang menjadi kendala tidak berjalannya pelaksanaan perencanaan pembangunan tersebut. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif. Yang menjadi sampel dalam penelitian ini berjumlah 11 orang. Pengumpulan data di peroleh dari wawancara, dokumentasi dan observasi. Setelah data di peroleh kemudian di analisis dengan menggunakan reduksi data, penyajian data dan verifikasi

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.036
Threshold uncertainty score0.121

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0360.008

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.269
Teacher spread0.241 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePublikauma Jurnal Administrasi Publik Universitas Medan AreaSame topicLocal Governance and DevelopmentFrench-language works237,207