EFEKTIVITAS PROGRAM SISTEM ADUAN LANSIA TERLANTAR (Si AduLT) PADA PANTI PELAYANAN SOSIAL LANJUT USIA SUDAGARAN BANYUMAS
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
Sistem Aduan Lansia Terlantar (Si AduLT) merupakan inovasi dari pelayanan kesejahteraan sosial lansia terlantar pada Panti Pelayanan Sosial Lanjut Usia Sudagaran Banyumas Dinas Sosial Provinsi Jawa Tengah. Si AduLT menyediakan layanan aduan berbasis teknologi informasi dan penjangkauan terhadap kasus lansia terlantar di Jawa Tengah, khususnya di Banyumas, Purbalingga, dan Banjarnegara. Sejak diluncurkan pada tahun 2022 hingga tanggal 31 Agustus 2024, Si AduLT telah menangani 153 aduan kasus lansia terlantar. Dalam perjalanannya, Si AduLT menemui keberhasilan dan juga kendala di lapangan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji efektivitas program Si AduLT menggunakan pendekatan service effectiveness. Penelitian menggunakan metode kualitatif. Pengumpulan data menggunakan wawancara mendalam dan studi dokumentasi. Teknik analisis data yang digunakan yaitu analisis tematik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perubahan pada aspek kondisi Penerima Manfaat Si AduLT ke arah peningkatan keberfungsian. Aspek kualitas layanan mengindikasikan bahwa para petugas Si AduLT telah melaksanakan program secara optimal. Pada aspek kepuasan Penerima Manfaat, diketahui bahwa persepsi Penerima Manfaat terhadap Si AduLT sangat baik. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa pelaksanaan program Si AduLT sudah efektif. Manfaatnya telah dirasakan secara luas oleh masyarakat. Namun, peningkatan efektivitas tetap perlu dilakukan khususnya pada aspek kualitas layanan dan kepuasan Penerima Manfaat.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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