KUALITAS PERENCANAAN PEMBANGUNAN PERANGKAT DAERAH DI LINGKUNGAN PEMERINTAH PROVINSI LAMPUNG
Bibliographic record
Abstract
Dokumen perencanaan pembangunan secara substansi menggambarkan permasalahan dan prioritas pembangunan di daerah sebagai dasar penyusunan program dan kegiatan pembangunan. Undang-Undang Nomor 25 Tahun 2004 tentang Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional mengamanatkan dokumen perencanaan pembangunan disusun dengan pendekatan politis, teknokratis, partisipatif, atas-bawah, dan bawah-atas. Substansi dokumen juga harus memenuhi kriteria holistik, tematik, integratif, dan spasial. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif deskriptif, dengan data primer diperoleh melalui wawancara mendalam dengan responden dari unsur perencana pada perangkat daerah di lingkungan Pemerintah Provinsi Lampung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses penyusunan dokumen perencanaan pembangunan yang dilakukan perangkat daerah masih dominan dilakukan secara top down, dan secara substansi belum semua memenuhi kriteria holistik, tematik, integratif, dan spasial. Perangkat daerah juga belum melakukan proses perencanaan pembangunan secara sinergis, terintegrasi antar-bidang dan didukung analisis data dan informasi yang memadai. Peningkatan kualitas perencanaan pembangunan pada perangkat daerah membutuhkan komitmen dari pimpinan perangkat daerah, di samping perlunya penguatan sistem (tata kelola) perencanaan pembangunan yang lebih partisipatif dan berbasis pada bukti (evidence).
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 | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.005 |
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".