PENGUKURAN INDEKS KEPUASAN LAYANAN INFRASTRUKTUR KOTA MALANG TAHUN 2021
Bibliographic record
Abstract
Indeks Kepuasan Layanan Infrastruktur (IKLI) merupakan ukuran yang digunakan untuk mengetahui tingkat kepuasan masyarakat atas pembangunan infrastruktur oleh Pemerintah. IKLI dapat menjadi suatu alat untuk mengetahui gambaran perspektif masyarakat secara obyektif terkait layanan infrastruktur yang diselenggarakan oleh pemerintah. Indikator yang digunakan dalam pengukuran IKLI Kota Malang tahun 2021 meliputi ketersediaan fisik, kualitas fisik, kesesuaian, pemanfaatan, dan kontribusi terhadap perekonomian. Tujuan Penyusunan IKLI Kota Malang tahun 2021 yaitu untuk mengukur capaian indeks kepuasan layanan infrastruktur tahun 2021, menganalisis antara hasil capaian yang diperoleh pada tahun 2021 dengan target/sasaran yang telah ditetapkan, mengkomparasikan capaian indeks kepuasan layanan infrastruktur tahun 2021 dengan hasil forecasting capaian indeks kepuasan layanan infrastruktur tahun 2018-2023, mengidentifikasi dan menganalisis permasalahan-permasalahan pada hasil review capaian dan target/sasaran indeks kepuasan layanan infrastruktur, serta memberikan rekomendasi kebijakan dan langkah-langkah apa yang perlu dilakukan Pemerintah Kota Malang berdasarkan hasil penelitian. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Importance Performance Analysi, Gap Analysis, dan analisis PGCV. Hasil pengukuran IKLI Kota Malang pada tahun 2021 diperoleh nilai 4,23 yang mengalami peningkatan dari hasil pengukuran IKLI tahun sebelumnya.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.005 |
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".