PERENCANAAN KOMUNIKASI PEMBEBASAN LAHAN JALAN TOL
Bibliographic record
Abstract
Pengadaan tanah (pembebasan lahan) bagi pembangunan untuk kepentingan umum merupakan tuntutan yang tidak dapat dielakkan oleh pemerintah mana pun. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui I. Tahapan perencanaan komunikasi diterapkan oleh Dinas Pekerjaan Umum Provinsi Riau dalam pembangunan jalan tol ruas wilayah Pekanbaru–Dumai. II. Mengetahui pelaksanaan dan monitoring yang diterapkan oleh Dinas Pekerjaan Umum Provinsi untuk menentukan khalayak sasaran komunikasi pada permasalahan pembebasan lahan lokasi pembangunan jalan tol ruas wilayah Pekanbaru–Dumai. III. Mengetahui hasil evaluasi dan pelaporan dalam penyelesaian konflik dari perencanaan komunikasi yang telah dilaksanakan oleh Dinas Pekerjaan Umum Provinsi Riau dalam permasalahan pembebasan lahan lokasi pembangunan jalan tol ruas wilayah Pekanbaru-Dumai. Jenis penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kualitatif dengan pendekatan deskriptif. Penelitian ini menggunakan teori Komunikasi Pembangunan dari Rogers (1985) dan menggunakan Konsep Perencanaan Komunikasi dari Canggara. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa dalam perencanaan komunikasi Dinas Pekerjaan Umum memiliki 4 tahap yaitu sosialisasi, pendataan, konsultasi publik dan penetapan lokasi. Dalam penentuan khalayak Dinas Pekerjaan Umum menerima Dokumen Perencanaan Pengadaan Tanah, Melaksanakan sosialisasi, Melaksanakan Pendataan Awal, Melaksanakan Konsultasi Publik, Menyiapkan Penetapan Lokasi dan Mengumumkan Penetapan Lokasi (Penlok).
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".