URGENSI SISTEM E-VOTING DAN SIREKAP DALAM PENYELENGGARAAN PEMILU 2024
Bibliographic record
Abstract
Kemajuan teknologi mendorong wacana penyelenggaraan sistem pemilu yang berbasis teknologi di Indonesia. Kondisi geografis Indonesia yang belum seluruh daerahnya siap menyelenggarakan Pemilu berbasis teknologi mendorong adanya pengintegrasian antara sistem E-Voting dan SIREKAP. Penelitan ini memiliki 3 (tiga) permaslahan yaitu (1) urgensi sistem e-voting dan sirekap dalam penyelenggaraan pemilu 2024, (2) kelebihan dan kekurangan sistem e-voting dan sirekap, dan (3) upaya dalam mengintegrasikan sistem e-voting dan sirekap dalam penyelenggaraan pemilu secara demokratis. Penelitian ini menggunakan metode yuridis-normatif melalui pendekatan perundang-undangan, dan menggunakan metode analisis deskriptif-analitis. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa urgensi diperlukannya integrasi sistem e-voting dan sirekap antara lain kedua sistem ini dinilai mampu mewujudkan akuntabilitas dan transparansi penghitungan suara saat pemilu serentak, kemudian kelebihan dari sistem e-voting dan sirekap yaitu meminimalisir kesalahan dalam rekapitulasi suara dan anggaran dalam proses pengiriman kertas suara sedangkan kelemahan dari kedua sistem ini yaitu tidak meratanya jaringan internet di seluruh wilayah Indonesia sehingga dapat menghambat penerapan dari pemilu berbasis elektronik ini. Upaya dalam mengintegrasikan sistem e-voting dan sirekap yaitu dengan memadukan kedua sistem ini berdasarkan kebutuhan masing-masing wilayah sehingga dapat mendorong pelaksanaan pemilu serentak 2024 berjalan secara efektif, efisien, dan demokratis.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.010 |
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".