IMPLEMENTASI KEBIJAKAN KARTU TANDA PENDUDUK ELEKTRONIK (E-KTP)
Bibliographic record
Abstract
Pemerintah Kecamatan dan Desa/Kelurahan memegang peranan yang sangat trategis dalam mensukseskan Implementasi Kebijakan Kartu Tanda Penduduk Elektronik (E-KTP). Dalam Implementasi Kebijakan E-KTP di Desa Jongkong Kiri Hilir Kecamatan Jongkong Kabupaten Kapuas Hulu dilakuakan melalui dua tahapan yaitu tahapan sosialisasi kebijakan dan pelaksanaan kebijakan. Sosilisasi kebijakan EKTP di Desa Jongkong Kiri Hilir dilakukan secara tidak terstruktur dan terjadwal yang dilaksakan oleh Pihak Dinas Catatan Sipil dan Kependudukan Kabupaten Kapuas Hulu, Pemerintah Kecamatan Jongkong dan Pemerintahan Desa Jongkong Kiri Hilir. Bentuk sosialisasi adalah secara lisan yang disampaikan dalam rapat atau pertemuan di Desa dan pemberitahuan di tempat ibadah. Dalam pelaksanaan kebijakan E-KTP Aparatur Desa Jongkong Kiri Hilir berpedoman pada peraturan perundang-undangan yang berlaku dan hanya sebatas memfasilitasi serta membuat surat pengantar bagi warga Desa yang akan melakukan proses perekaman dan pembuatan E-KTP di tingkat Kecamatan Jongkong. Terdapat faktor pendukung dan penghabat dalam Implementasi Kebijakan E-KTP di Desa Jongkong Kiri Hilir. Faktor pendukung, sumber daya manusia Apartur Desa yang sesuai dengan struktur organisasi dan sarana dan prasarana yang memadai dalam proses pengurusan E-KTP pada tingkat Desa. Sedangkan faktor penghambat adalah faktor geografis, dimana warga masyarakat yang terdapat di wilayah terpencil kesulitan dalam pengurusan E-KTP baik di tingkat desa maupun di tingkat Kecamatan.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.035 |
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".