KEBIJAKAN PEMINDAHAN IBU KOTA NEGARA INDONESIA KE PROVINSI KALIMANTAN TIMUR DENGAN PENDEKATAN SWOT ANALYSIS (Studi pada Instansi Pemerintah Indonesia)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.003 |
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 it