PENGUKURAN INDIKATOR KINERJA DAERAH KOTA MALANG
Bibliographic record
Abstract
Pengukuran Indikator Kinerja Daerah (IKD) dimaksudkan untuk mengidentifikasi ukuran keberhasilan pencapaian visi dan misi kepala daerah dan wakil kepala daerah yang ditetapkan menjadi Indikator Kinerja Utama (IKU) daerah dan indikator kinerja penyelenggaraan pemerintahan daerah. Pada dokumen Perubahan RPJMD Kota Malang Tahun 2018-2023 terdapat perubahan target pada beberapa Indikator Kinerja Daerah yang didasarkan pada hasil evaluasi capaian kinerja sampai dengan Tahun 2020, serta intervensi target karena adanya pandemi Covid-19 yang belum terprediksi berakhirnya. Pengukuran Indikator Kinerja Daerah Kota Malang pada Tahun 2022 ini diharapkan dapat menggambarkan kinerja pemerintah daerah secara umum dalam penyelenggaraan urusan pemerintahan daerah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengukur capaian sembilan indikator kinerja daerah, yaitu Indeks Pembangunan Manusia, Angka Kemiskinan, Persentase Penurunan PPKS, Indeks Pembangunan Gender, Indeks Pembangunan Masyarakat, dan Indeks Modal Sosial. Teknik analisis yang digunakan adalah analisis pengukuran capaian sembilan indikator kinerja daerah. Hasil dari analisis ini, yaitu terdapat tiga indikator yang telah memenuhi target Perubahan RPJMD Kota Malang Tahun 2018-2023, yaitu Indeks Pembangunan Manusia, Indeks Pendidikan, dan Indeks Kesehatan. Sementara itu, enam indikator lainnya masih belum memenuhi target yang telah ditetapkan.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 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".