EVALUASI DAN PENGEMBANGAN PROGRAM REVITALISASI KUA SEBAGAI UPAYA PENINGKATAN KUALITAS LAYANAN MASYARAKAT DI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT
Bibliographic record
Abstract
Policy Paper ini menguraikan bahwa layanan masyarakat pada Kantor Urusan Agama (KUA) merupakan layanan yang banyak mendapatkan koreksi dari masyarakat di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Sehubungan dengan hal tersebut, maka layanan KUA akan ditingkatkan dengan menggunakan revitalisasi KUA. Namun pelaksanaan revitalisasi KUA terdapat banyak kendala yang tidak dapat diselesaikan dalam waktu singkat. Adapun tujuan analisa ini adalah untuk melakukan evaluasi dan pengembangan program revitalisasi KUA pada Provinsi Nusa Tenggara Barat. Analisa ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan kualitatif, analisis data dilakukan dengan pendekatan deskriptif. Hasil analisa adalah: 1) Program revitalisasi KUA bukan hanya program Bimas Islam tetapi program Kementerian Agama secara komprehensif. 2) Revitalisasi KUA bukan hanya perubahan mindset dan culture set tetapi juga agent of change. 3) Perubahan Utama pada revitalisasi KUA adalah pada perubahan sumber daya manusia. 4) Peningkatan sarana prasarana dilakukan berdasarkan skala prioritas kondisi KUA. 5) Perlu dilakukan perubahan aturan yang linier dengan program revitalisasi KUA khususnya aturan terkait SBSN sehingga dapat bersinergi untuk mempercepat progress revitalisasi KUA. Kesimpulannya bahwa program revitalisasi KUA akan berhasil jika terdapat kerjasama seluruh satuan kerja dalam Kementerian Agama.
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 | 0.009 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.049 | 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".