Peranan Camat dan Komunikasi Pemerintahan terhadap Perencanaan Pembangunan di Kecamatan Malua Kabupaten Enrekang
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Peranan Camat dan Komunikasi Pemerintahan terhadap Perencanaan Pembangunan di Kecamatan Malua Kabupaten Enrekang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dengan teknik analisis data kuantitatif. Teknik analisis data kuantitatif digunakan untuk menguraikan data melalui statistik. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik sampling jenuh yaitu teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel dengan jumlah sampel sebanyak 22 orang, terdiri dari 14 orang PNS dan 8 orang Pegawai Tidak tetap di Kecamatan Malua Kabupaten Enrekang. Teknik pengumpulan data menggunakan observasi, kuesioner dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peranan Camat terhadap perencanaan pembangunan di Kecamatan Malua Kabupaten Enrekang berjalan dengan baik. Berdasarkan nilai peranan Camat sebesar 90 % yang dikategorikan berperan terhadap perencanaan pembangunan. Berdasarkan nilai komunikasi pemerintahan sebesar 84 % dikategorikan berpengaruh terhadap perencanaan pembangunan. Sedangkan faktor-faktor yang menghambat komunikasi pemerintahan terhadap perencanaan pembangunan yaitu faktor perbedaan latar belakang 82 %, faktor bahasa 78 %, faktor sikap 84 % dan faktor lingkungan 80 % dikategorikan berpengaruh. Dengan demikian hipotesis yang diajukan terbukti kebenarannya.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".