PENGUKURAN INDIKATOR KINERJA DAERAH KOTA MALANG
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
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.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.043 |
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