Implementasi Sistem Informasi Tata Ruang (Sitaru) untuk Meningkatkan Literasi Tata Ruang Generasi Muda di Kota Bekasi, Jawa Barat
Bibliographic record
Abstract
Pemerintah Kota Bekasi telah membangun sistem digital Sitaru (Sistem Informasi Tata Ruang) Kota Bekasi yang dapat diakses oleh khalayak. Namun, tingkat pemanfaatan Sitaru masih rendah, terlihat dari jumlah kunjungan hanya 15.000 per tahun dibandingkan jumlah penduduknya 2,5 juta jiwa. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan literasi tata ruang dengan pemanfaatan aplikasi Sitaru kepada generasi muda di Kota Bekasi. Generasi muda, khususnya siswa SMA, dipilih sebagai target sasaran kegiatan dengan pertimbangan tingkat pemahaman penggunaan media online sudah baik sehingga lebih mudah familiar dengan informasi berbasis digital. Kegiatan ini dilaksanakan pada tanggal 24 Januari 2025 di SMA Islam PB Sudirman 1 Bekasi, Kelurahan Jaka Setia, Kecamatan Bekasi Selatan, Kota Bekasi dan diikuti oleh 48 siswa sebagai peserta. Metode pelaksanaan meliputi pre-test, pemberian materi dan diskusi, praktik penggunaan Sitaru, serta post-test sebagai evaluasi. Hasil menunjukkan bahwa adanya peningkatan pemahaman peserta terhadap keberadaan Sitaru dari sebelum penyuluhan (pre-test) sebesar 31,25% - 68,75%, menjadi 87,5% - 97,9% setelah penyuluhan (post-test). Selain itu, pengenalan terhadap praktek pemanfaatan Sitaru juga menunjukkan capaian serapan materi berkisar 71,8% - 94,9% atau rata-rata 82,06%. Kegiatan peningkatan literasi tata ruang pada generasi muda perlu dilakukan terus menerus agar mereka mampu berperan dalam mendukung penyelenggaraan tata ruang sesuai rencana.
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 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 | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.007 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".