EVALUASI PELAKSANAAN KEBIJAKAN PROGRAM PENYEDIAAN AIR MINUM DAN SANITASI BERBASIS MASYARAKAT (PAMSIMAS) DI KABUPATEN PURWAKARTA (STUDI KASUS DI DESA CIKADU KECAMATAN CIBATU)
Bibliographic record
Abstract
Program Pamsimas merupakan salah satu program Pemerintah untuk meningkatkan akses jumlah warga miskin perdesaan yang dapat terlayani perbaikan pelayanan fasilitas air minum dan sanitasi serta untuk meningkatkan nilai dan perilaku hidup bersih dan sehat menggunakan pendekatan partisipasi masyarakat. Penelitian ini dilakukan untuk memberikan kontribusi kajian evaluasi Pamsimas dengan tujuan utama mengevaluasi Pelaksanaan Kebijakan Program Pamsimas tahun 2018-2019 di Desa Cikadu Kecamatan Cibatu Kabupaten Purwakarta. Evaluasi pelaksanaan kebijakan program Pamsimas dianalisis dengan menggunakan enam aspek evaluasi program yaitu efektivitas, efisiensi, kecukupan, perataan, responsivitas dan ketepatan. Metode penelitian yang digunakan pendekatan kualitatif dengan strategi penelitian studi kasus. Validasi data diperoleh dari observasi, wawancara, dokumentasi dan studi pustaka. Hasil penelitian menunjukan bahwa pelaksanaan program Pamsimas tahun 2018-2019 di Desa Cikadu Kecamatan Cibatu belum memberikan pengelolaan program Pamsimas dengan optimal sehingga belum bermanfaat secara menyeluruh untuk masyarakat Desa Cikadu Kecamatan Cibatu. Program Pamsimas baru mencapai sebanyak 45 KK dengan jumlah penduduk 132 jiwa dari data awal berdasarkan Rencana Kerja Masyarakat (RKM) yang telah disepakati adalah 322 KK, maka pencapaian kinerja pada penyediaan air minum/bersih sangat rendah yaitu baru mencapai 14 %. Hambatan yang paling utama mempengaruhi dalam keberhasilan pelaksanaan program Pamsimas Di Desa Cikadu yaitu kurang terjalinnya koordinasi dengan baik antar anggota Pokja AMPL Kabupaten Purwakarta. Kegiatan kolaborasi, peran program Pamsimas sangat penting untuk mendorong SKPD terkait melakukan percepatan pengembangan akses air minum dan sanitasi perdesaan. Kata Kunci: Evaluasi, Pelaksanaan Kebijakan, Program, Pamsimas.
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 | 0.008 | 0.011 |
| 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 | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.004 |
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".