Analisis Soar Strategi Pemberdayaan Peran Penghulu Dalam Meningkatkan Layanan Masyarakat Pada Kua Revitalisasi Di Provinsi Aceh
Bibliographic record
Abstract
Penghulu mempunyai peran penting dalam layanan masyarakat, bukan hanya layanan pernikahan tetapi juga layanan keagamaan dan sosial lainnya. Hal ini sebagaimana terdapat pada transformasi layanan pada revitalisasi KUA. Namun pada kondisi faktual di Provinsi Aceh, sebanyak 79% penghulu hanya menyelenggarakan layanan pernikahan, belum sampai pada layanan keagamaan dan sosial lainnya sehingga layanan pada revitalisasi KUA tidak berjalan optimal karena penghulu tidak mengakomodir kebutuhan masyarakat. Tujuan dilakukan kajian ini adalah untuk melakukan analisa mengenai upaya yang dapat dilakukan oleh Kanwil Kementerian Agama Provinsi Aceh dalam hal melakukan pengembangan sumber daya manusia penghulu sehingga dapat menjalankan seluruh tugas pokok dan fungsinya sebagaimana terdapat pada program revitalisasi KUA. Metodologi yang digunakan pada kajian ini adalah pendekatan kualitatif, dan data dianalisa dengan menggunakan pendekatan analisis SOAR. Hasil kajian mengenai pemberdayaan penghulu dilakukan dengan melakukan telaah atas cascading, target dan evaluasi Renstra dan inovasi untuk melakukan desain atas layanan revitalisasi KUA khususnya dengan pengoptimalan tugas penghulu. Kajian ini menggunakan analisis SOAR yakni dengan mengkombinasikan strategi SA untuk menciptakan desain layanan KUA yang baru, strategi OA untuk memaksimalkan pengembangan dengan mengoptimalkan kesempatan, strategi SR yakni memaksimalkan kekuatan untuk meningkatkan public trust dan strategi OR yang berorintasi pada kesempatan untuk memperoleh hasil terukur. Kesimpulan: pengembangan peran penghulu harus disesuaikan dengan aturan dan karakteristik masyarakat Aceh untuk dapat mengimplementasikan revitalisasi KUA dengan komprehensif
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".