Model Perencanaan Program Komunikasi Humas Badan Pengelola Transportasi Jabodetabek Kementerian Perhubungan
Bibliographic record
Abstract
Perencanaan komunikasi adalah hal sangat penting bagi sebuah organisasi publik seperti BPTJ. Dalam menjalankan tugas dan perannya, Humas BPTJ dituntut dapat menyusun perencanaan komunikasi yang tepat berdasarkan tahapan-tahapan yang dijalankan untuk mencapai tujuan utama dari program komunikasi humas itu sendiri yaitu membangun opini dan perubahan perilaku. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui dan menganalisis tahapan-tahapan perencanaan program komunikasi Humas BPTJ, mengambarkan model yang dijalankan oleh Humas BPTJ serta tantangan dan hambatan dalam menjalankan perencanaan program komunikasi. Teori yang digunakan adalah model perencanaan komunikasi Assifi dan French. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif metode deskriptif dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara mendalam dan studi pustaka. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Humas BPTJ telah menjalankan tahapan perencanaan komunikasi dari mulai analisis masalah sampai dengan evaluasi. Model Assifi dan French telah dijalankan oleh Humas BPTJ serta memiliki tantangan dan hambatan baik dari internal maupun eksternal organisasi. Rekomendasinya penelitian ini, Humas BPTJ harus memiliki konsep baku sebuah perencanaan komunikasi, konsisten dalam perihal tampilan visual di media sosial seperi corporate colour dan lebih mengoptimalkan publik sebagai komunikator.
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 | 0.004 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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 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".