Implementasi Kebijakan Pembentukan Kabupaten/Kota Layak Anak Pada Bidang Pendidikan dan Kesehatan di Kabupaten Pandeglang
Bibliographic record
Abstract
Latar belakang penelitian adalah terdapat hambatan pemenuhan hak anak untuk mewujudkan KLA di Kabupaten Pandeglang Bidang pendidikan dan kesehatan, Tujuan penelitian untuk menganalisa implementasi kebijakan pembentukan KLA, menganalisa faktor yang mendukung dan menghambat pelaksanaan kebijakan pembentukan KLA Bidang Pendidikan dan Kesehatan di Kabupaten Pandeglang.Metode penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui Wawancara, Observasi dan Studi Dokumen. Sebagai narasumber ada 8 informan Stakeholder KLA Pandeglang. Teknik analisis data dilakukan dengan memahami dan menyusun data yang telah diperoleh secara sistematis menggunakan Open Coding (Pengodean Terbuka), Axial Coding (Pengodean Berporos), Selective Coding (Pengodean Selektif).Berdasarkan dimensi implementasi yang dikemukakan oleh Van Metter & Van Horn yang mencakup aspek ukuran dan tujuan kebijakan, sumber daya, karakteristik agen pelaksana, sikap dan kecenderungan para pelaksana, komunikasi antar organisasi dan aktivitas pelaksana, serta lingkungan ekonomi, sosial dan politik dalam implementasi Kebijakan Pembentukan KLA pada Bidang Pendidikan dan Kesehatan di Kabupaten Pandeglang. Hasil penelitian secara umum sudah cukup baik dilihat dari keseriusan Pemkab Pandeglang dengan mengeluarkan kebijakan melalui Keputusan Bupati tentang Gugus Tugas sebagai upaya untuk membentuk KLA di Kabupaten Pandeglang dalam rangka pemenuhan hak-hak anak, walaupun pemenuhan hak anak masih belum maksimal dengan tidak adanya alokasi anggaran khusus, terbatasnya ruang tempat anak serta kurangnya pengetahuan dan pemahaman masyarakat tentang KLA.Kata Kunci : Implementasi Kebijakan, Kabupaten/Kota Layak Anak
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 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.012 |
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".