Kualitas Pelayanan Publik Dalam Peningkatan Kinerja Di Kantor Lurah Bah Kapul Kecamatan Siantar Sitalasari Kota Pematangsiantar
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis kualitas pelayanan publik dalam pembangunan wilayah di Kantor Lurah Bah Kapul Kecamatan Siantar Sitalasari Kota Pematangsiantar. Adapun metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif. Sedangkan teknik yang digunakan dalam pengumpulan data adalah: (1) observasi, (2) wawancara, (3) quesioner/angket dan (4) dokumentasi. Selanjutnya teknik analisis data yang dilakukan adalah analisis kuantitatif. Hasil penelitian bahwa kinerja Kantor Lurah bah Kapul Kecamatan Siantar Sitalasari Kota Pematangsiantar dari aspek Responsivitas termasuk dalam tingkat Tinggi, aspek Responsibilitas termasuk dalam tingkat Sedang, aspek Akuntabilitas termasuk dalam tingkat Tinggi, aspek Keadaptasian termasuk dalam tingkat Tinggi, aspek Kelangsungan Hidup termasuk dalam tingkat Sedang, aspek Keterbukaan/transparansi termasuk dalam tingkat Sedang, aspek Empati termasuk dalam tingkat Sedang, aspek Efektivitas termasuk dalam tingkat Sedang, aspek Produktivitas termasuk dalam tingkat Tinggi, dari aspek Efisiensi termasuk dalam tingkat Tinggi, aspek Kepuasan termasuk dalam tingkat Tinggi, aspek Keadilan termasuk dalam tingkat Tinggi, aspek Keadilan termasuk dalam tingkat Tinggi. Kinerja Kantor Lurah Bah Kapul secara keseluruhan termasuk dalam kriteria tinggi. Kesimpulan Perlu dipertahankan pelayanan kinerja organisasi dari aspek proses yang meliputi indikator responsivitas, responsibilitas, akuntabiltas, keadaptasian, kelangsungan hidup, keterbukaan/transparansi, empati. Saran dari hasil penelitian perlu adanya peningkatan kinerja organisasi dari aspek hasil yang meliputi indikator efektivitas, produktivitas, efisiensi, kepuasan, keadilan agar pelayanan publik tetap bisa dilaksanakan semaksimal mungkin
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.006 |
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".