PERAN KEPOLISIAN DALAM MENANGGULANGI TINDAK PIDANA PERJUDIAN TOTO GELAP (TOGEL) (STUDI KASUS WILAYAH HUKUM SIBORONGBORONG)
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana peran kepolisian dalam menanggulangi tindak pidana perjudian toto gelap (togel) di masyarakat Siborongborong dan kendala apa yang dialami oleh kepolisian dalam menanggulangi tindak pidana perjudian tersebut. Penelitian dilaksanakan di Wilayah hukum Siborongborong dengan subjek penelitian Polsek Siborongborong, tokoh Agama dan tokoh Adat. Jenis penelitian ini adalah penelitian kualitatif yang menggunakan desain penelitian studi kasus dan metode penelitian deskriptif. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan sumber data primer dan sekunder dengan cara wawancara, studi pustaka dan dokumentasi. Jenis wawancara dalam penelitian ini adalah wawancara terstruktur dan dilakukan dengan teknik purposive sampling yaitu pengambilan data dengan didasarkan pada pertimbangan peneliti sesuai dengan tujuan penelitian. Hasil penelitian dan pembahasan penelitian ini menunjukkan bahwa perjudian togel merupakan penyakit masyarakat yang ditanggulangi bersama oleh masyarakat dan kepolisian melalui upaya pre-emtif, preventif, dan represif. Peran Kepolisian dalam menanggulangi perjudian togel adalah dengan melakukan sosialisasi, patroli, pengawasan, pemasangan spanduk, penerimaan informasi dari masyarakat, penyelidikan, penangkapan dan penahanan pelaku perjudian, penyidikan, dan penyerahan berita acara pidana. Dengan penanggulangan yang dilakukan masih sering mengalami hambatan-hambatan, baik hambatan internal maupun hambatan eksternal, sehingga penanggulangan tindak pidana perjudian togel di wilayah hukum Siborongborong, Kabupaten Tapanuli Utara belum maksimal.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".