ANALISIS KOMPARASI DAMPAK PEMBANGUNAN DESA DALAM PENGENTASAN MASALAH PENGANGGURAN
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
Tingginya tingkat pengangguran merupakan indikator yang menjadi salah satu permasalahan pembangunan di wilayah provinsi Banten. Berbeda dengan kondisi nasional, pengangguran di wilayah perdesaan di provinsi Banten relatif selalu lebih tinggi dibandingkan dengan wilayah perkotaan. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis permasalahan pengangguran di wilayah desa provinsi Banten sebagai salah satu ukuran efektivitas pembangunan desa yang selama ini dilakukan. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif berdasarkan analisis komparasi data pengangguran di wilayah perdesaan dan perkotaan di provinsi Banten sebelum dan sesudah diundangkannya Undang-Undang nomor 6 tahun 2014 tentang Desa. Hasil penelitian menunjukan trend penurunan pengangguran di wilayah perdesaan provinsi Banten periode 2010-2014 lebih cepat dibandingkan dengan periode 2015-2019. Hal ini menunjukan bahwa implementasi pembangunan desa pasca UU 6/2014 belum mampu menciptakan akselerasi pengentasan pengangguran di wilayah perdesaan. Belum optimalnya pembangunan desa dalam hal pengurangan pengangguran, disebabkan kurangnya keberpihakan penganggaran di Bidang pembinaan kemasyarakatan dan pemberdayaan masyarakat. Penganggaran pembangunan desa yang selama ini dilakukan lebih terkonsentrasi pada Bidang Pelaksanaan pembangunan desa dan Penyelenggaraan Pemerintah Desa.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.009 |
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