SURVEI INDEKS KEPUASAN MASYARAKAT ATAS PELAYANAN PUBLIK JALAN PROVINSI BANTEN PADA WILAYAH KOLEKTOR PRIMER (WKP) II (SERANG-CILEGON)
Bibliographic record
Abstract
Pelayanan publik menjadi hal dasar yang paling penting dalam menggerakkan roda pemerintahan yang mengutamakan kedekatan pemerintahan dengan masyarakat melalui pelayanan. Kegiatan survei tersebut sebagai upaya mengukur tingkat kepuasan masyarakat sebagai pengguna layanan dan meningkatkan kualitas penyelenggaraan pelayanan publik. Jurnal ini betujuan untuk melakukan evaluasi terhadap tingkat kepuasan pelanggan (masyarakat) atas pelayanan Publik yang diberikan berupa Jalan Provinsi oleh Dinas PUPR Provinsi Banten. Penelitian ini menggunakan metode metode kuantitatif non eksperimental. Akurasi dan keyakinan peneliti terhadap responden menjadi sangat urgent, oleh karena itu teknik pengambilan sample dengan purposive sampling dengan dikombinasikan teknik acccidental sampling, dengan dibatasi pada quota sampling sebesar 265 responden yang dibagi pada 26 Ruas Jalan Provinsi di wilayah Serang dan Cilegon. Adapun alasan menentukan jumlah 265 orang responden. Hasil penelitian menunjukkan metode Importance Performance Analysis (IPA) diperoleh hasil dari 29 pertanyaan, terhadap 5 pertanyaan berada kuadran I (Kepentingan Tinggi, Kepuasan Rendah), Sedangkan 15 pertanyaan di kuadran II (Kepentingan Tinggi, Kepuasan Tinggi), Sedangkan 5 pertanyaan terdapat di kuadran III (Kepentingan Rendah, Kepuasan Rendah) dan terdapat 4 pertanyaan di kuadran IV (Kepentingan Rendah, Kepuasan Tinggi). 3. Berdasarkan analisis Customer Statisfaction Index (CSI) diperoleh hasil CSI Customer Statisfaction Index (CSI) sebesar 74, 75%. Hal tersebut menunjukkan bahwa masyarakat yang menggunakan pelayanan jalan provinsi pada Wilayah Kolektor Primer (WKP) II (Serang-Cilegon) merasa Puas.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".