KEBIJAKAN PEMINDAHAN IBU KOTA NEGARA INDONESIA KE PROVINSI KALIMANTAN TIMUR DENGAN PENDEKATAN SWOT ANALYSIS (Studi pada Instansi Pemerintah Indonesia)
Bibliographic record
Abstract
Pemindahan Ibu Kota Negara Indonesia ke Provinsi Kalimantan Timur telah menjadi isu hangat dalam beberapa tahun terakhir, yang pada tanggal 15 Februari 2022 keputusan tersebut akhirnya disahkan dengan Undang-Undang Nomor 3 Tahun 2022 tentang Ibu Kota Negara. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis kebijakan pemindahan ibu kota negara, dengan studi pada instansi pemerintah Indonesia menggunakan analisis SWOT. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, dengan teknik pengambilan data menggunakan kuesioner kepada 60 orang responden melalui metode random sampling. Analisis SWOT dilakukan dengan matriks IFAS (Internal Factor Strategic) yang menjabarkan faktor kekuatan dan juga faktor kelemahan, serta matriks EFAS (External Factor Strategic) yang menjabarkan faktor peluang dan faktor ancaman. Hasilnya menunjukan bahwa bobot skor dimensi kekuatan sebesar 1,69, bobot skor dimensi kelemahan sebesar 2,02, kemudian untuk bobot skor dimensi peluang 1,92, dan bobot skor dimensi ancaman sebesar 1,59. Nilai total skor rata-rata pada matriks IFAS adalah 3,71 dan nilai total skor rata-rata pada matriks EFAS adalah 3,51. Berdasarkan hasil tersebut terlihat bahwa faktor kelemahan dan juga faktor peluang masih lebih besar dibandingkan dengan faktor kekuatan dan fakor ancamannya.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".