PENCATATAN ADMINISTRASI KELURAHAN SECARA EFISIEN DALAM PARADIGMA SAINTIFIK MANAJEMEN
Bibliographic record
Abstract
Kota Probolinggo Permendagri No. 25 tahun 2011 tentang Pedoman Pengkajian, Pengembangan dan Pengelolaan Sistem Informasi Administrasi Kependudukan menyatakan bahwa administrasi kependudukan merupakan kewenangan di bawah Departemen Dalam Negeri. Di dalamnya diatur apa yang dimaksud dengan Sistem Informasi Administrasi Kependudukan di mana catatan administrasi dilakukan dengan memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi untuk memfasilitasi dan mengelola baik di tingkat penyelenggara dan Kantor Kependudukan dan Pencatatan Sipil. Penelitian ini dilakukan berdasarkan pertanyaan penelitian untuk mengukur kinerja pencatatan administrasi kelurahan menggunakan paradigma saintifik manajemen Taylorism. Pendekatan Saintifik Taylorism dipilih karena masih sedikit implementasi sistem manajemen administrasi ini diterapkan di lapangan utamanya dalam ranah administrasi negara. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yakni kualitatif deskriptif yang memanfaatkan wawancara mendalam pada stakeholder dan pengguna layanan administrasi publik di Kelurahan Ketapang, Kecamatan Kademangan Kota Probolinggo. Penelitian yang dilakukan selama kurang lebih enam bulan ini menghasilkan temuan yakni seluruh petugas dalam kelurahan ketapang sudah memenuhi standart dalam melakukan tugas dan standar pelaksanaan yang tertuang dalam Permendagri Nomor 25 tahun 2011 tentang Pedoman Studi, Pengembangan dan Pengelolaan Sistem Informasi Administrasi Kependudukan, serta prinsip pengelolaan layanan publik sesuai dengan Undang Undang Nomor 25 Tahun 2009 tentang Pelayanan Publik, Peraturan Pemerintah Nomor 96 Tahun 2012 tentang Pelayanan Publik, dan Permendagri Nomor 100 Tahun 2018 Penerapan Standar Pelayanan Minimal. Kekurangan fundamental terletak pada kapasitas server yang sering terganggu apabila terjadi penginputan data secara bersamaan secara nasional dan gangguan lainnya yang sering terjadi sewaktu-sewaktu.
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 | 0.006 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.006 |
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".