Perencanaan Pembangunan Berkelanjutan di Kota Surakarta: Evaluasi Kebijakan dan Tantangan
Bibliographic record
Abstract
Perencanaan pembangunan berkelanjutan merupakan aspek krusial dalam mencapai keseimbangan antara pertumbuhan ekonomi, perlindungan lingkungan, dan kesejahteraan sosial di kawasan perkotaan. Kota Surakarta, sebagai salah satu kota dengan pertumbuhan yang pesat di Indonesia, menghadapi tantangan signifikan dalam merencanakan pembangunan yang berkelanjutan. Jurnal ini melakukan evaluasi kebijakan perencanaan pembangunan berkelanjutan di Kota Surakarta melalui metode studi pustaka. Penelitian ini meninjau berbagai dokumen kebijakan, laporan pemerintah, dan studi akademik yang relevan untuk mengidentifikasi strategi yang telah diterapkan serta mengevaluasi efektivitasnya dalam mencapai tujuan pembangunan berkelanjutan. Fokus utama dari evaluasi ini mencakup analisis terhadap kebijakan perencanaan tata ruang, pengelolaan sumber daya alam, serta integrasi aspek sosial dalam perencanaan pembangunan. Selain itu, jurnal ini juga mengeksplorasi tantangan yang dihadapi oleh pemerintah kota dalam implementasi kebijakan, seperti keterbatasan sumber daya, koordinasi antar lembaga, dan perubahan kebijakan yang tidak konsisten. Temuan dari studi ini menunjukkan bahwa meskipun telah ada upaya untuk mengintegrasikan prinsip-prinsip pembangunan berkelanjutan dalam kebijakan kota, terdapat kebutuhan mendesak untuk meningkatkan koordinasi, memperbaiki mekanisme pengawasan, dan meningkatkan partisipasi masyarakat. Rekomendasi dari penelitian ini termasuk perlunya penyesuaian kebijakan yang lebih responsif terhadap perubahan dinamika sosial dan ekonomi serta penguatan peran masyarakat dalam proses perencanaan. Dengan pendekatan ini, diharapkan Kota Surakarta dapat lebih efektif dalam mengimplementasikan strategi pembangunan berkelanjutan yang dapat mendukung kesejahteraan jangka panjang bagi warganya.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".