Kesenjangan Persepsi Dan Pemahaman Masyarakat Terhadap Indikator Pembangunan Berkelanjutan Dalam Perencanaan Wilayah Di Kota Sibolga
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah menganalisis tingkat kesejahteraan sosial ekonomi masyarakat, serta persespsi masyarakat di kota sibolga. 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 analisis dampak sosial di kota sibolga sangat membawa dampak positif bagi perubahan sosial dan peningkatan ekonomi masyarakat. Hal ini dibuktikan dengan setelah adanya perusahaan banyak sarana pendidikan yang dulunya tidak ada sekarang menjadi ada. Keamanan, sebelum adanya tidak pernah terjadi perkelahian massal, hal ini dibuktikan dengan keseluruhan responden menyatakan tidak pernah terjadi perkelahian massal, setelah adanya perusahaan sebanyak 17,5% responden menyatakan pernah terjadi perkelahian massal. Terjadi peningkatan intensitas interaksi antara sebelum dan sesudah adanya perusahaan, peningkatan yang terjadi sangat besar sehingga dapat disimpulkan tingkat interaksi masyarakat di kota Sibolga sangat baik. Tingkat gotong royong di Kota Sibolga mengalami penurunan yang sangat besar, ketika sebelum adanya perusahaan masyarakat sekitar selalu mengadakan gotong royong. Namun setelah adanya perusahaan masyarakat menjadi jarang melakukan gotong royong jadi dalam hal ini perusahaan membawa dampak negatif terhadap tingkat gotong royong di Kota Sibolga. Pembangunan pertanian yang berbasis perkebunan bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan hidup masyarakat sehingga terjadi suatu perubahan dalam pola hidup masyarakat disekitarnya serta menghilangkan kemiskinan dan keterbelakangan khususnya di daerah pedesaan, disamping itu juga memperhatikan pemerataan perekonomian antar golongan dan antar wilayah, kebijaksanaan pemerintah
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 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".