Pengaruh Reses Dewan Perwakilan Rakyat Daerah Terhadap Pembangunan Di Kota Tebing Tinggi
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah menganalisis Pengaruh Reses DPRD Terhadap Pembangunan Di Kota Tebing Tinggi. Keberhasilan pembangunan membutuhkan dukungan semua pemangku pelaksanaan pembangunan. Populasi penelitian ini adalah penduduk kota Tebing Tinggi yang terdaftar pada BPS 2016 yang berjumlah 158.902 jiwa. Dengan mengggunakan rumus penarikan sampel, maka sampel penelitian sebesar 100 orang. Penelitian ini menggunakan regresi sederhana, metode analisis dan pengujian hipotesis. Penelitian ini memberikan informasi bahwa reses DPRD memiliki pengaruh terhadap pembangunan. Pengolahan data dilakukan dengan menggumpulkan data hasil kuesioner dan pengolahannya menggunakan SPSS. Dari hasil penelitian diketahui bahwa pengaruh reses DPRD terhadap pembangunan sebesar 0,200 atau 22,0 %. Jadi dapat disimpulkan bahwa reses DPRD mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pembangunan di Kota Tebing Tinggi. Penelitian ini memberikan sumbangan pemikiran dan saran kepada Pemerintah Kota Tebing Tinggi bahwa pembangunan membutuhkan dukungan penuh dari Pemerintah Kota Tebing Tinggi, masyarakat berpartisipasi aktif dalam pembanguna untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat dan kepada berbagai pihak terkait
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 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 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".