LATIHAN MENELAAH KESALAHAN PENGGUNAAN BAHASA DAN TANDA BACA BERSERTA ALASAN DAN PERBAIKANNYA

Kemampuan berbahasa Indonesia yang baik dan sahih tidak mampu datang tiba-datang. Sebuh kemahiran berbahasa sama saja menggunakan keterampilan-keterampilan lain, selain harus 'belajar' juga wajib 'berlatih'.
Apa bedanya belajar serta berlatih? Bisa dipandang dan dibaca pada artikel yang berjudul: Perbedaan Belajar dan Berlatih Arti Kata Beserta Contoh Penerapannya.
Nah, untuk bisa menggunakan bahasa Indonesia yg baik dan sahih, khususnya penggunaan bahasa dan tanda baca, selain wajib belajar tentang teori dan kaidah bahasa Indonesia juga wajib mau berlatih, menemukan yg salah , mengetahui alasan mengapa sebuah kalimat dianggap keliru. Kemudian memberikan alternatif perbaikan yg benar.
Hal ini (latihan menemukan kesalahan dan memberikan pemugaran) telah ada pada buku teks pelajaran Bahasa Indonesia buat tingkat SMP/MTs. Dalam kitab tadi terdapat latihan bagi siswa buat memperbaiki kalimat yg galat sehingga sebagai baik serta sesuai kaidah.
Berikut ini kalimat-kalimat yang keliru tersebut:
1. Museum yaitu tempat penyimpanan benda bersejarah.
2. Jika dilihat menurut bentuknya, maka terumbu karang dibagi sebagai tiga kategori. 
3. Sesuai dengan peraturan yg terdapat, maka tidak boleh berburu di taman nasional Way Kambas.
Sebelum melakukan pemugaran, maka kita harus tahu mengapa kalimat pada atas dianggap keliru. Akan kita bahas satu persatu kalimat di atas.
Kalimat 1

Museum yaitu tempat penyimpanan benda berserjah.

Kesalahan pada kalimat pada atas adalah penggunaan kata 'yaitu' yang nir dalam tempatnya. Kata 'yaitu' dipakai untuk merinci, bukan buat menjelaskan. Selain penggunaan istilah yaitu kesalahan yang kedua adalah penggunaan imbuhan pen- -an dalam dalam istilah penyimpanan. Imbuhan pen- -an memiliki arti cara. Lebih sempurna jika memakai imbuhan men- -an, yang memiliki arti melakukan.

Jadi, pemugaran yang sanggup mampu ditawarkan merupakan kalimat: Museum adalah  tempat menyimpan benda bersejarah.

Kalimat 2

Jika dipandang dari bentuknya, maka terumbu karang dibagi sebagai 3 kategori.

Kesalahan pada kalimat di atas adalah penggunakan kata yang menyatakan hubungan syarat yang tidak sempurna. Kata jika ... , maka.... digunakan buat menghubungkan kondisi. Sementara dalam kalimat pada atas, antara frasa satu ditinjau dari bentuknya, dan frasa yg lain terumbu karang dibagi menjadi 3 kategori tidak memiliki hubungan kondisi. Maka, penggunaan jika ...., maka .... tidak dibutuhkan.

Jadi, pemugaran yg sanggup dipakai buat memperbaiki kalimat di atas merupakan: Ditinjau berdasarkan bentuknya, terumbuh karang dibagi sebagai 3 kategori.

Kalimat 3

Sesuai menggunakan peraturan yang terdapat, maka dilarang berburu pada taman nasional Way Kambas.

Kesalahan kalimat pada atas adalah adanya istilah yg tidak krusial. Kata tadi merupakan maka yang digunakan pada frasa ke 2. Selain itu, penggunan alfabet modal yg nir sempurna pula membuat kaliamt pada atas galat.

Perbaikan untuk kalimat pada atas adalah: Sesuai peraturan, dihentikan berburu di Taman Nasional Way Kambas.

Demikain contoh alasan serta perbaikan kesalahan penggunaan bahasa pada pelajaran Bahasa Indonesia. Semoga bermanfaat! 

Baca Juga

• Latihan Menelaah Kesalahan Penggunaan
• Latihan Menelaah Kesalahan Penggunaan Bahasa Dan Tanda Baca/ejaan
• Latihan Menelaah Kesalahan Penggunaan Bahasa

PENGERTIAN DAN MANFAAT DATA MINING EMAIL

Pengertian Dan Manfaat Data Mining Email

Database ketika ini boleh jadi berkembang menjadi sangat besar secara cepat ke pada berukuran terabyte. Di pada tumpukan data tadi mungkin masih ada kabar-informasi tersembunyi yang sangat krusial atau sebagai penting pada saat diharapkan. Akan tetapi bagaimana caranya kita menemukan sebuah jarum pada tumpukan jerami? Dalam hal ini dapat kita katakan bahwa seluruh data belum berarti warta.

Kita sudah mengetahui bahwa data mentah (raw data) tidak terlalu berguna karena ukurannya yang begitu besar sehingga nir mungkin dianalisa. Kita perlu mengekstrak pola menurut data mentah tadi. Jawabannya merupakan dengan data mining. Banyak organisasi di dunia telah memakai data mining buat mencari dan menarik kesimpulan menurut data yang mereka miliki. Berikut beberapa model pelaksanaan data mining:

• Perusahaan pemasaran memakai data sejarah respon pembelian terhadap suatu tawaran produk buat membentuk contoh buat memperkirakan pelanggan potensial yg akan di raih menggunakan metode penawaran tertentu.
• Agen pemerintah menyaring data transaksi keuangan untuk mendeteksi money laundering serta penyelundupan obat terlarang.
• Dalam tahapan diagnosis, para fisikawan menciptakan expert system menurut banyak percobaan yg sudah dilakukan.

Secara definisi data mining merupakan ekstraksi fakta potensial yang sebelumnya tidak diketahui atau implisit, suatu kelas dari aplikasi database yang mencari pola tersembunyi pada suatu grup data. Atau, data mining bisa pula didefinisikan menjadi suatu proses yang menggunakan berbagai perangkat analisis data untuk menemukan pola serta rekanan data supaya bisa digunakan buat menciptakan prediksi menggunakan sempurna.

Dari tinjauan keamanan sistem berita, data mining memang bagai pisau bermata ganda. Di satu sisi sanggup bermanfaat bagi pihak pemilik data buat hal-hal yang sudah disebutkan pada atas, tetapi bisa jadi illegal bila data-data tadi disalahgunakan untuk hal-hal yang bersifat melanggar privasi orang lain atau bahkan bila pengumpulan data tadi dilakukan secara tidak etis dan tanpa sepengetahuan pihak yg memiliki informasi.

Makalah ini hanya akan membahas apa itu data mining, kemungkinan aplikasinya pada mencari pola dalam email, serta sedikit demonstrasi sederhana dengan memakai aplikasi jadi misalnya outlook serta Access buat parsing email ke database, dan software open source Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) yang dikembangkan pada Universitas Waikato. Software ini sudah memiliki beberapa library dasar buat melakukan data mining.

Aplikasi data mining sendiri bukanlah suatu aplikasi sederhana. Ia melibatkan algorithma machine learning yang membutuhkan algoritma kecerdasan protesis yang cukup kompleks dan berada pada luar cakupan makalah ini.

1. Data Mining

Data mining merupakan proses yang menggunakan berbagai perangkat analisis data untuk menemukan pola serta interaksi pada data yg mungkin bisa dipakai untuk membuat prediksi yg valid.

Langkah pertama serta paling sederhana pada data mining yaitu menggambarkan data – menyimpulkan atribut statistik (seperti rata-homogen dan baku deviasi), mereview secara visual menggunakan diagram serta grafik, dan mencari rekanan berarti yang potensial antar variabel (misalnya nilai yg acapkali timbul bersamaan). Mengumpulkan, mengeksplor, dan memilih data yang sempurna merupakan sangat penting.

Pada dasarnya terdapat empat langkah utama dalam melakukan data mining:

1. Mendeskripsikan data, yakni menyimpulkan atribut statistik (seperti homogen-homogen serta standard deviasi), mereview secara visual memakai grafik serta diagram, dan mencari interaksi-hubungan potensial antar variabel (seperti contohnya, nilai-nilai yg tak jarang keluar bersamaan). 

2. Membangun model asumsi (predictive contoh) menurut dalam pola-pola yg ditemukan pada langkah sebelumnya. 

3. Menguji contoh pada luar sampel orisinil. Sebuah contoh yg baik tidak wajib sama persis menggunakan kenyataan sebenarnya (seperti peta bukanlah representasi sempurna dari jalan yg sebenarnya), akan tetapi bisa sebagai pedoman yang berguna buat mengerti bisnis kita. 

4. Memverifikasi/menguji model. Misalnya, berdasarkan suatu database pelanggan yg telah merespon tawaran yg pernah diiklankan pada mereka, kita menciptakan sebuah model asumsi yg memiliki prospek akan mendapat respon yang sama menurut pelanggan menggunakan tipikal tadi tersebut. Tapi bisakah kita sahih-sahih bergantung dalam asumsi kita tersebut? Kita perlu menerangkan model asumsi kita tersebut ke sample pelanggan yang lain dan melihat output yang kita dapatkan.

Untuk melakukan hal tadi diatas maka setidaknya diperlukan suatu program yang dapat menampilkan (bila tidak mendeteksi) pola serta keteraturan pada data sebagai akibatnya pola-pola yg kuat atau sangat kentara terlihat dapat digunakan buat melakukan prediksi. 

Keterbatasan Data Mining

Data mining hanyalah sebuah alat, bukan tongkat ajaib. Data mining tidak secara otomatis mengamati apa yg terjadi pada database lalu mengirimkan laporan ketika masih ada pola-pola menarik. Penggunaan data mining permanen saja mengharuskan kita buat mengerti data kita serta mengerti metode-metode analisis data. Data mining membantu analis buat menemukan pola dan rekanan data akan namun nir secara langsung mengungkapkan nilai berdasarkan pola tersebut. Lebih jauh lagi, pola-pola yg nir diketemukan melalui data mining harus diverifikasi pulang pada global nyata.

Perlu diingat bahwa hubungan prediktif yang ditemukan melalui data mining nir selalu adalah sebab dari suatu prilaku atau tindakan. Misalnya, datamining sanggup jadi menemukan bahwa pria menggunakan pendapatan Rp. Lima – 10 juta per bulan adalah pelanggan berdasarkan majalah-majalah eksklusif dan kemungkinan akbar adalah pembeli berdasarkan suatu produk. Suatu perusahaan mampu saja mengambil keuntungan dari pola ini menggunakan menargetkan pemasaran kepada orang-orang yg memenuhi pola tadi. Tapi permanen saja perusahaan tersebut tidak boleh mengasumsikan bahwa hanya faktor inilah yang mengakibatkan mereka membeli produk perusahaan tadi.

Model serta Algoritma Data Mining

Dalam bagian ini akan dibahas suatu model serta algoritma yg tak jarang digunakan pada melakukan data mining. Yang wajib diperhatikan adalah bahwa contoh atau algoritma ini bukan adalah satu-satunya yg terdapat dan nir wajib dipakai secara tertentu. Pemilihan contoh tentu saja sangat bergantung pada tujuan yang ingin dicapai dalam melakukan data mining dan data yg akan dihadapi.

Neural Network

Neural Network biasa dipakai pada perkara pembagian terstruktur mengenai (pada mana outputnya adalah variabel kategoris) atau regresi (outputnya kontinyu). Neural network dimulai dengan layer input, dimana tiap simpul berkorespondensi menggunakan variabel prediktor. Simpul-simpul input ini terhubung ke beberapa simpul dalam hidden layer. Tiap simpul input terhubung menggunakan tiap simpul pada hidden layer. Simpul pada hidden layer sanggup jadi terhubung ke simpul lain pada hidden layer, atau ke output layer. Output layer terdiri berdasarkan satu atau beberapa variabel respon.

Gambar Neural network dengan satu hidden layer

Setelah layer input, tiap simpul mengambil satu himpunan input, mengalikan input-input tersebut menggunakan bobot Wxy (contohnya, bobot dari simpul 1 ke tiga adalah W13 – lihat gambar), menambahkan kedua bobot, menerapkan fungsi (biasa dipanggil fungsi aktivasi atau squashing), serta melewatkan outputnya ke simpul pada layer berikutnya. Misalnya, nilai yang dilewatkan berdasarkan node 4 ke node 6 merupakan:

Activation function applied to ([W14 * value of node 1] + [W24 * value of node 2])

Gambar Wxy merupakan bobot berdasarkan simpul x ke simpul y

Tiap simpul sanggup dicermati menjadi variabel prediktor (dalam hal ini simpul 1 dan 2) atau sebagai kombinasi menurut variabel prediktor (simpul 3 hingga 6). Simpul 6 adalah kombiasi non linear menurut nilai simpul 1 dan 2, karena fungsi aktivasi terhadap nilai penjumlahan pada simpul-simpul tersembunyi. Jika masih ada fungsi aktivasi tanpa hidden layer, jaringan saraf akan ekivalen menggunakan regresi linear; dan dengan fungsi aktivasi non-linear eksklusif, jaringan saraf akan ekivalen menggunakan regresi logistik. 

Bobot koneksi (W) adalah parameter nir diketahui yg diestimasi dengan metode training. Awalnya, metode pembinaan yang umum merupakan backpropagation; metode-metode yang baru kemudian bermunculan misalnya gradien konjugasi, quasi-Newton, Levenberg-Marquardt, dan algoritma genetic. Tiap metode training memiliki satu himpunan parameter yg mengatur berbagai aspek dari training seperti contohnya menghindari local optima atau mengatur kecepatan konversi. 

Arsitektur (atau topologi) menurut jaringan saraf merupakan jumlah dari simpul dan layer-layer tersembunyi, dan bagaimana mereka saling bekerjasama. Dalam merancang jaringan saraf, baik user maupun perangkat lunak wajib memilih jumlah simpul serta layer tersembunyi, fungsi aktivasi, dan batasan-batasan bobot. Meskipun terdapat anggaran umum, kita umumnya tetap harus bereksperimen dengan parameter-parameter tersebut.

Tipe yg paling generik berdasarkan jaringan saraf merupakan jaringan feed forward backpropagation. Untuk kesederhanaan bahasan, kita akan membahas jaringan menggunakan satu hidden layer.

Training Backpropagation hanyalah salah satu versi berdasarkan gradien descent, suatu jenis algoritma yg mencoba buat mengurangi nilai sasaran (error, pada perkara jaringan saraf) dalam tiap langkah. Algoritma ini bekerja seperti berikut:

Feed forward: Nilai menurut simpul output dihitung menurut nilai simpul input dan bobot-bobot awal. Nilai-nilai berdasarkan simpul input ini dikombinasikan pada hidden layers, serta nilai dari simpul-simpul pada hidden layer digabungkan buat menghitung nilai output.

Backpropagation: Error pada output dihitung menggunakan mencari beda antara hasil terhitung serta hasil yg diinginkan. Kemudian, error berdasarkan output dimasukkan kembali ke hidden layer secara proporsional, sinkron menggunakan bobotnya. Hal ini akan membuat error dihitung buat tiap simpul output dan simpul tersembunyi dalam jaringan. Akhirnya, error pada tiap simpul tersembunyi dan simpul output dipakai sang algoritma buat mengatur bobot yg masuk ke simpul buat mengurangi error.

Proses ini berulang buat tiap baris pada himpunan traininng. Tiap lewatan terhadap tiap baris pada himpunan traininng diklaim epoch. Himpunan pelatihan ini akan dipakai berulang kali, sampai error yg didapatkan nir lagi berkurang. Pada titik tersebut jaringan saraf dianggap teah terlatih buat menemukan pola dalam himpunan test. Karena poly sekali parameter yang mungkin ada dalam jaringan tersembunyi, suatu jaringan saraf dengan simpul-simpul tersembunyi yang cukup akan selalu menyelesaikan training set jika dibiarkan berjalan relatif usang. Tapi seberapa baikkah jaringan saraf tersebut untuk data yang lain? Untuk menghiondari jaringan saraf yang overfitted yang akan hanya bekerja dengan baik dalam data training, kita harus memahami kapan wajib berhenti melakukan pelatihan. Beberapa implementasi akan mengevaluasi jaringan saraf pada data penguji secara periodik selama latihan. Selama error rate pada hipunan penguji terus menurun, training akan terus dilakukan. Apabila error rate bertambah, meskipun error rate dalam data traininng terus menurun, maka jaringan saraf mungkin mengalami overfitting. Grafik pada gambar mengilustrasikan bagaimana himpunan data penguji bisa menolong kita menghindari overfitting. Kita dapat melihat bahwa error rate terus menurun pada tiap lewatan jariingan saraf terhadap data (garis titik-titik), akan tetapi error rate buat data penguji mengalami kenaikan. Karena tujuan menurut data mining adalah buat membuat prediksi pada data yg bukan himpunan traininng, maka kita tentu saja harus menggunakan jaringan saraf yg akan meminimalisasi error dalam data penguji, bukan data pelatihan.

Gambar Error rate sebagai fungsi jumlah epoch dalam jaringan saraf

Jaringan saraf berbeda secara filosofis dari banyak metode statistik dalam beberapa hal. Pertama, jaringan saraf umumnya mempunyai lebih poly parameter. Misalnya, terdapat tiga belas parameter (9 bobot serta 4 bias) dalam jaringan saraf pada gambar 4. Lantaran banyaknya parameter, serta kombinasi berdasarkan parameter menghasilkan prediksi yg similar, parameter sebagai uninterpretable dan jaringan bertindak sebagai prediktor “black box”. Pada kenyataannya, suatu output bisa diasosiasikan menggunakan beberapa himpunan bobot yg tidak selaras. Oleh karenanya, bobot network secara generik tidak membantu dalam usaha buat mengerti proses yang membentuk prediksi. Akan tetapi hal ini bisa diterima pada banyak pelaksanaan. Suatu bank hanya ingin mengenali secara otomatis suatu pertanda tangan, akan tetapi nir peduli bentuk rekanan fungsional antara pixel dan karakter yang diwakilinya. Beberapa pelaksanaan yang memiliki ratusan variabel menjadi input ke dalam model dengan ribuan parameter (bobot simpul) meliputi pabrik kimia, robot dan pasar keuangan, serta perkara-kasus sosialisasi pola seperti bunyi, vision dan karakter.

Satu keuntungan menurut contoh jaringan saraf merupakan jaringan saraf gampang untuk diimplementasikan buat dijalankan dalam paralel personal komputer dengan tiap node menjalankan kalkulasinya sendiri-sendiri secara simultan.

Pengguna wajib sadar terhadap beberapa informasi mengenai jaringan saraf: pertama, jaringan saraf tidak mudah buat ditafsirkan. Tidak ada penjelasan rasional yang eksplisit tentang bagaimana suatu jaringan saraf melakukan keputusan atau prediksi. Kedua, jaringan saraf cenderung mengalami overfit data training kecuali pengukuran yang sangat ketat, untuk acakan bobot atau validasi silang dilakukan secara hati-hati.ketiga, jaringan saraf membutuhkan waktu lama buat melakukan pelatihan kecuali masalahnyas sangat kecil. Setelah ditrain, jaringan saraf bisa melakukan prediksi menggunakan cukup cepat. Keempat, jaringan saraf membutuhkan persiapan data yang poly. Implementasi yang sukses dari jaringan saraf membutuhkan pemililihan dan preprocessing data yang baik. Misalnya, jaringan saraf mensyaratkan semua variabel harus numerik. Oleh karenanya, data kategoris seperti “propinsi” umumnya dipecah menjadi variabel dikotomis (contohnya “jawa barat”, “jawa timur”), masing-masing dengan nilai “1” (yes) atau “0” (no). Akhirnya, jaringan saraf akan bekerja menggunakan baik jika set data yg dipakai cukup akbar serta rasio frekuwensi terhadap noise relatif tingggi.

Decision trees

Decision tree adalah cara merepresentasikan perpaduan anggaran yang mengacu ke suatu nilai atau kelas. Misalnya kita bisa mengklasifikasikan suatu proposal pinjaman uang memiliki resiko baik atau tidak baik. Gambar ? Menunjukkan decision tree sederhana: decision node, branches and leaves.

Gambar Classification tree sederhana

Komponen pertama adalah simpul top decision, atau simpul root, yg menentukan test yang akan dijalankan. Simpul root dalam contoh ini merupakan “income > $40.000”. Hasil dari tes ini menyebabkan tree terpecah menjadi 2 cabang, menggunakan tiap cabang meepresentasikan satu berdasarkan jawaban yg mungkin. Dalam perkara ini, jawabannya adalah “ya” dan “nir”, sebagai akibatnya kita mendapatkan dua cabang.

Bergantung dalam algoritma yang digunakan. Tiap simpul sanggup mempunyai 2 atau lebih cabang. Misalnya, CART akan menggenerate hanya 2 cabang pada tiap simpul. Tree misalnya ini diklaim binary tree. Ketika lebih menurut 2 cabang diperbolehkan maka diklaim menjadi multiway tree.

Tiap cabang akan mempunyai simpul node yg lain atau dasar tree, yang dianggap leaf. Dengan mengikuti decision tree kita bisa menaruh nilai dalam suatu masalah menggunakan menetapkan cabang mana yg akan diambil, dimulai berdasarkan simpul root serta bergerak ke bawah sampai leaf. Dengan memakai metode ini, seorang petugas yg bertanggung jawab buat memutuskan pemberian pinjaman terhadap nasabah mampu menentukan apakah seseorang nasabah memiliki resiko kredit yg baik atau tidak baik.

Model decision tree umum dipakai dalam data mining buat menelaah data serta menginduksi tree serta anggaran yang akan dipakai untuk menciptakan prediksi. Sejumlah algoritma yang tidak sama bisa dipakai buat menciptakan tree pada antara nya adalah CHAID (Chi squared Automatic Interactin Detection), CART (Classification and Regression Trees), Quest dan C5.0.

Decision tree berkembang melalui pemecahan iteratif menurut data ke pada kelompok-kelompok diskrit, yang tujuannya adalah buat memaksimalkan “jeda” antara gerombolan pada tiap pemecahan. 

Contoh yg kita gunakan hingga ketika ini sangatlah sederhana. Tree ini sangat gampang buat dimengerti serta diinterpretasikan. Akan namun, tree sanggup menjadi sangat kompleks. Bisa dibayangkan kompleksitas suatu tree yg diturunkan dari database dengan ratusan atribut dan variabel respon dengan lusinan kelas input. Tree sperti ini akan sangat sulit buat dimengerti, meskipuntiap path dari tree umumnya bisa dimengerti. Dalam hal ini decision tree sanggup menjelaskan prediksinya, yang adalah keuntungan penting.

Akan tetapi, kejelasan ini bisa jadi menyesatkan. Misalnya, percabangan berdasarkan suatu decision tree mengimplikasikan suatu presisi yg jarang ditemui dalam global konkret. (Kenapa seorang yang gajinya $40.001 akan sebagai nasabah dengan resiko kredit yang baik sedangkan seorang menggunakan honor $40.000 tidak?)

Selain dua butir algoritma yg dibahas pada atas, masih banyak lagi prosedur pemecahan lain seperti Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), Rule induction, K-nearest neighbor and memory-based reasoning (MBR), Logistic regression, Discriminant analysis, Generalized Additive Models (GAM), Boosting, dan Genetic algorithms.

2. Implementasi Data Mining Email

Mengenali suatu pendekatan yg sistematis merupakan hal yg sangat krusial supaya kita dapat melakukan data mining dengan sukses. Banyak vendor serta organisasi konsultan telah menentukan urutan langkah yg akan membentuk output yg memuaskan. 

Langkah-langkah dasar pada data mining adalah menjadi berikut: 

1. Define business problem

2. Build data mining database

3. Explore data

4. Prepare data for modeling

5. Build model

6. Evaluate model

7. Deploy contoh and results

Mengikuti langkah-langkah di atas, maka pertama kali kita harus memilih dulu perkara yang hendak dipecahkan. Dalam hal ini tujuan kita melakukan data mining email wajib terlebih dahulu didefinisikan. Dalam perkara email, data mining umumnya dilakukan buat mengetahui prilaku pelanggan dari order yg masuk via email, atau mampu pula mengetahui prilaku konsumsi seseorang. Suatu model konkret, Google melakukan data mining email buat mengetahui iklan yg relevan buat ditampilkan ke web interface layanan email mereka. 

Tujuan yang berbeda membutuhkan pemodelan database dan data yg berbeda jua.

Pada makalah ini akan didemonstrasikan bagaimana suatu data bisa diambil menurut pelaksanaan email client misalnya outlook buat kemudian diparse ke database. Setelah data terkumpul pada database kemudian dilakukan data analisis menggunakan menggunakan aplikasi open source Weka (Weikato Environment for Knowledge Analysis).

Karena kesulitan pada mengumpulkan data yg baik (dalam hal ini email yang representatif) maka digunakan data fiktif yg kiranya akan menarik untuk dianalisis. Walaupun begitu, permanen akan didemonstrasikan bagaimana email penulis diparse ke dalam database Access.

Aplikasi Pendukung

Pada bagian ini akan dibahas aplikasi-aplikasi atau bahasa pendukung yang dipakai buat membangun aplikasi data mining email dalam makalah ini, yaitu Outlook Express, Visual Basic for Application, serta Microsoft Access.

Outlook Express

Outlook Express merupakan galat satu pelaksanaan email client yang bekerja pada platform Windows selain Eudora, Mozilla ThunderBird, Pegasus Mail, serta masih banyak lagi yg lainnya.

Alasan penggunaan Outlook dalam makalah ini merupakan karena interoperabilitasnya yang sangat baik dengan sistem aplikasi Ms Office lainnya (dalam hal ini kita akan menggunakan relational database Ms Access) dan umumnya telah terpaket pada Windows yang kita gunakan. Akan namun selain itu, Outlook pula memiliki kemampuan pengorganisasian email yang relatif baik (impian folders, versatile searching) dan penyaringan spam yg relatif solid. 

Berikut merupakan beberapa fitur dasar dari Outlook Email Client:

• Kemampuan mengelola banyak account email serta newsgroup
• Kemudahan pada mengeksplorasi pesan/email masuk
• Memiliki addressbook untuk menyimpan serta melihat alamat-alamat email
• Kemampuan mendownload email/newsgroup buat dibaca secara offline
• Mengirim serta menerima pesan secara kondusif menggunakan enkripsi

Microsoft Access

Pada dasarnya Access adalah suatu Database Management System (DBMS). Seperti halnya produk lain pada kategori ini, Access meyimpan dan memanggil liputan/data, mempresentasikan data yg diminta, serta mengotomasi repetitive tasks. Dengan akses kita sanggup membuat form masukan yang mudah digunakan misalnya diperlihatkan dalam gambar ?

Gambar Screenshot form dalam Access

Akses pula adalah pelaksanaan database windows yang cukup powerful. Lantaran baik Windows juga Access merupakan produk Microsoft, ke 2 produk tadi berafiliasi dengan sangat baik. Access berjalan di seluruh versi windows.

Dengan memakai OLE (Object Linking Embedding) pada Windows dan produk Ms Office (Excel, Word, Power Point serta Outlook) kita mampu membuatkan kemampuan Access. OLE memungkinkan produk yg satu menggunakan lainnya saling bertukar keterangan dengan mudah.

Berikut beberapa fitur yg ditawarkan Access:

• Database management system yang benar-sahih relasional
• Wizard yang mudah digunakan
• Importing, exporting, dan linking tabel
• Form dan laporan menggunakan fitur WYSIWYG
• Multiple table queries and relationships
• Business graph and chart
• Kemampuan DDE dan OLE
• True Client/server
• Dukungan modul VBA

Gambar ? Mengilustrasikan kemampuan Access dalam banyak level

Gambar Kemampuan Access dalam banyak level

VBA Pada Access

Access mempunyai poly tool yg relatif baik yang memungkinkan kita bekerja dengan database serta tabel, queries, form, dan report yg dimilikinya tanpa menulis satu baris kode pun. Akan namun, pada kasus-perkara tertentu, kita mungkin membutuhkan pengembangan pelaksanaan yang lebih rumit misalnya misalnya validasi input yg lebih ekstensif atau error handling yang lebih baik.

Untuk situasi-situasi seperti ini, kita membutuhkan suatu bahasa taraf tinggi. Access menyediakan bahasa pemrograman yg dianggap Visual Basic for Application (VBA) yang sanggup menaikkan kemampuan berdasarkan Access dan melebihi kemampuan yg ditawarkan oleh Macro.

Visual Basic sudah menjadi bahasa generik untuk semua aplikasi Microsoft. Visual Basic terdapat pada seluruh pelaksanaan Ms Office XP, termasuk Excel, Word, Power Point, dan outlook. Visual Basic adalah bahasa pemrograman terstruktur yang memperlihatkan bnyak struktur pemrograman yang sudah biasa digunakan sang programmer misalnya If .. Then … Else, Select Case, dan seterusnya. Visual Basic memungkinkan seseorang programmer bekerja dengan fungsi dan subrutin di pada bahasa yang hampir misalnya layaknya bahasa Inggris. Bahasa ini jua sangat ekstensibel (mampu memanggil rutin Windows API) serta mampu berinteraksi melalui ADO (Active Data Objects) atau DAO (Data Access Objects) menggunakan semua tipe data Access atau Visual Basic. 

Weka

Weka merupakan koleksi algoritma data mining buat tugas-tugas data mining. Algoritma ini bisa diterapkan secara eksklusif ke dalam dataset atau sanggup pula dipanggil berdasarkan kode java kita sendiri. Weka mempunyai tools buat data pre-processing, classification, regression, clustering, association rules, serta visualization. Weka pula cocok buat dipakai dalam pengembangan skema baru learning machine. Weka adalah software open source yang diterbitkan dibawah lisensi GNU General Public License.

Perancangan dan Implementasi

Tujuan dari aplikasi ini adalah buat men data-mine email yg berada pada mailbox Outlook. Kita akan mengekstrak warta email serta memasukkan fakta tersebut ke pada relational database sebagai akibatnya kemudian kita mampu menganalisanya dengan beberapa prosedur pemecahan data mining. 

Jadi langkah perancangan pertama kali adalah menggunakan merancang acara pengekstrak data email Outlook buat kemudian di ekspor ke Access. Selanjutnya membentuk contoh data mining menurut data mentah yg telah kita masukkan ke database tadi. 

Secara garis besar model dari pelaksanaan data mining ini dapat diilustrasikan menjadi berikut:

Gambar Alur proses data mining

Program Pengekstrak serta Pengimpor Data Email

Sebenarnya kita bisa menghubungkan Outlook menggunakan Access tanpa melakukan pemrograman sedikitpun. Yakni dengan menggunakan driver yang sudah terpasang secara built-in pada Office 2000. Sayangnya metode ini memiliki kekurangan dalam hal kesulitan dalam kustomisasi database. Untuk pertimbangan kemudahan kita hanya akan memakai import wizard berdasarkan Access yang akan mengimport seluruh data email yang terdapat dalam inbox outlook. Untuk membuat database yg lebih baik, mungkin kita bisa mendesign sendiri struktur database yg baik dan kemudian menulis script sederhana menggunakan visual basic editor di outlook supaya setiap email yg diterima akan pribadi dimasukkan ke database. Berikut acara sederhana berbentuk modul pada Microsoft Access buat mengimport email dari outlook menggunakan memakai bahasa Visual Basic for Application.

Option Compare Database 

• Dim ol As New Outlook.application 
• Dim PublicFolder As MAPIFolder 
• Dim OldTaskItems As Items 
• Dim itm As Outlook.taskItem 
• Dim AppPath As String 

Sub ImportItems() 

Set PublicFolder = ol.getnamespace("MAPI").folders("Public Folders").folders("All Public Folders").folders("PT").folders("Help Desk Application").folders("Tarefas Antigas") 

Set OldTaskItems = PublicFolder.items.restrict("[Subject] > ''") 

Dim nmritens As Integer 

nmritens = OldTaskItems.count ' 

' If nmritens = 0 Then 

' MsgBox "Tidak ada item baru" 

' Else 

' MsgBox " Terdapat" & nmritens & " buat diimport" 

' End If 

For Each itm In OldTaskItems 

If nmritens > 1 Then 

Set appAccess = CreateObject("Access.application") 

strAccessPath = appAccess.syscmd(9) 

strDBName = "c:/documents and Settings/doni/my Documents/mdb/" & "importoutlook.mdb" 'strAccessPath & "email.mdb" 

Set dbe = CreateObject("DAO.dbengine.36") 

Set wks = dbe.workspaces(0) 

Set dbs = wks.openDatabase(strDBName) 

Set rst = dbs.openRecordset("tblHdrs") 

rst.addnew 

rst.remetente = itm.userProperties("Behalf") 

rst.assunto = itm.userProperties("Subject") 

rst.recebido = itm.userProperties("Received Date") 

rst.fechado = itm.userProperties("Close Date") 

rst.update 

rst.close 

dbs.close 

End If 

Next 

End Sub 

Hal yg sama mampu kita lakukan bila kita lebih memilih memakai server misalnya MSSQL, MySQL, atau PostGreSQL. 

Berikut merupakan data yang mungkin didapatkan:

Gambar Tabel import menurut outlook

Bisa dilihat data diatas nir terlalu menarik untuk dianalisis, karena sifatnya yang terlalu luas dan nir khusus. Beberapa hal yang mampu dianalisis mungkin buat menemukan kata terbanyak yg muncul sehingga bisa digunakan buat memilih ketertarikan oleh empunya email, atau siapa pengirim email terbanyak. Dalam bagian berikutnya kita akan mensimulasikan data yang lebih menarik buat disimulasikan namun tidak terlalu besar .

Analisis Data

Misalkan suatu pasangan orang tua yg sibuk memiliki account email yg digunakan buat menerima email berisi laporan cuaca tiap hari dan kegiatan bermain anak menurut oleh baby sitter. Template email telah diatur sedemikian rupa sehingga membentuk data sebagai berikut: 

Gambar Data cuaca dan aktivitas bermain anak

Data tadi akan disimulasikan dengan memakai Weka. Dalam manualnya aplikasi Weka hanya mendapat format arsip ARFF. Walaupun kita mampu saja eksklusif menggunakan format file Access menggunakan mengganti kode atau menciptakan kode kita sendiri dengan memanfaatkan library yg sudah ada pada Weka.

Berikut merupakan isi arsip weather.arff yg adalah hasil konversi berdasarkan tabel email dalam database Access.

@relation weather

@attribute outlook sunny, overcast, rainy

@attribute temperature real

@attribute humidity real

@attribute windy TRUE, FALSE

@attribute play yes, no

@data

sunny,85,85,FALSE,no

sunny,80,90,TRUE,no

overcast,83,86,FALSE,yes

rainy,70,96,FALSE,yes

rainy,68,80,FALSE,yes

rainy,65,70,TRUE,no

overcast,64,65,TRUE,yes

sunny,72,95,FALSE,no

sunny,69,70,FALSE,yes

rainy,75,80,FALSE,yes

sunny,75,70,TRUE,yes

overcast,72,90,TRUE,yes

overcast,81,75,FALSE,yes

rainy,71,91,TRUE,no

Sekarang kita sanggup memulai menganalisa data tadi menggunakan memakai prosedur pemecahan yang telah disediakan. Untuk menampakan apa yang dapat dilakukan decision tree learner pada data tersebut, kita dapat memakai prosedur pemecahan j4.8, yang adalah implementasi Weka buat decision tree learner. Kita bisa mengetik:

java weka.classifiers.J48.J48 -t weather.arff

Pada command line. Atau menggunakan Graphical User Interface yg tersedia.

Berikut hasil yang kita dapatkan:

J48 pruned tree

outlook = sunny

humidity <= 75: yes (2.0)

humidity > 75: no (3.0)

outlook = overcast: yes (4.0)

outlook = rainy

windy = TRUE: no (dua.0)

windy = FALSE: yes (3.0)

Number of Leaves : 5

Size of the tree : 8

=== Error on training data ===

Correctly Classified Instances 14 100 %

Incorrectly Classified Instances 0 0 %

Mean absolute error 0

Root mean squared error 0

Total Number of Instances 14

=== Confusion Matrix ===

a b <-- as="" classified="" o:p="">-->

9 0 a = yes

0 5 b = no

=== Stratified cross-validation ===

Correctly Classified Instances 9 64.2857 %

Incorrectly Classified Instances 5 35.7143 %

Mean absolute error 0.3036

Root mean squared error 0.4813

Total Number of Instances 14

=== Confusion Matrix ===

a b <-- as="" classified="" o:p="">-->

7 dua a = yes

3 dua b = no

Bagian pertama merupakan decision tree dalam bentuk teks. Seperti dapat kita lihat, percabangan pertama adalah dalam atribut outlook, serta lalu pada level selanjutnya, percabangan terjadi masing-masing pada humidity serta windy. Dalam struktur pohon, titik 2 merepresentasikan label kelas yang telah diberikan ke leaf tertentu, diikuti dengan angka yg merepresentasikan jumlah instans yang memenuhi persyaratan tadi. 

Dibawah struktur pohon, jumlah leaf dicetak, kemudian total jumlah simpul pada pohon (size of the tree).

Bagian ke 2 hasil memberitahuakn kesalahan yang terjadi dalam data trining. Dalam masalah ini, semua 14 data sudah diklasifikasi dengan sahih, dan tak satupun yg dibiarkan tidak terklasifikasi. Suatu instans mampu tidak diklasifikasi apabila skema pembelajaran menahan pemberian suatu kelas label ke instans tersebut.

Kesimpulan berdasarkan data pembinaan dapat dilihat pada confusion

matrix, yg menampakan berapa poly instans dari tiap kelas sudah diassign ke tiap kelas. Dalam kasus ini, hanya elemen diagonal menurut matriks yg non-zero lantaran seluruh instans sudah diklasifikasikan secara benar. 

Bagian terakhir menurut hasil memperlihatkan hasil yg didapat dari stratified ten-fold cross-validation. Modul penilaian secara otomatis melakukan ten-fold cross-validation jika tidak diberikan file test. Seperti dapat kita lihat, lebih berdasarkan 30% instans (5 menurut 14) telah diklasifikasikan secara keliru pada validasi silang. Hal ini menandakan bahwa output yg didapatakan dari training data dangat optimistik dibandingkan menggunakan apa yg mungkin didapat dari himpunan tes yg independen berdasarkan source yg sama. Dari confusion matrix kita bisa melihat bahwa 2 instans kelas yes telah dikelompokkan ke kelas no, dan 3 kelas no diassign ke kelas yes.

PARTISIPASI KOMUNIKASI PERSUASI DAN DISIPLIN DALAM PEMBANGUNAN NASIONAL

Partisipasi, Komunikasi, Persuasi Dan Disiplin Dalam Pembangunan Nasional 

Pemerintahan di era Presiden Soeharto yang cenderung otoriter mengakibatkan rasa tidak puas kepada masyarakat Indonesia. Sistem sentralistik yg dianut waktu itu, membuahkan pemerintah menjadi pihak penyelenggara negara yang kebal berdasarkan pengawasan, khususnya berdasarkan masyarakat. Pemerintahan yang top down menciptakan kreatifitas serta penemuan masyarakat sebagai meninggal karena kebebasan beropini dan mengkritik pemerintah sangat dibatasi. Padahal di satu sisi, kebebasan berpendapat dan mengkritik adalah sebuah hal yang sangat penting agar evaluasi serta akuntabilitas pemerintah dalam menjalankan fungsi pembangunan bisa dipertanggungjawabkan buat memenuhi kebutuhan rakyat. 

Konsekuensi logis menurut matinya mekanisme anugerah pendapat serta kritik terhadap pemerintah adalah ketidakmerataan pembangunan yg berjalan selama 32 tahun ketika itu pada Indonesia. Muncullah kesenjangan antara orang-orang yg tinggal pada daerah serta ibukota. Pada akhirnya, kemarahan warga memuncak saat kerusuhan Mei tahun 1998 yg ditandai dengan tumbangnya rezim Soeharto. 

Secara garis akbar, rakyat menginginkan adanya reformasi pada sistem pemerintahan di Indonesia. Masyarakat menginginkan adanya keterbukaan dalam beropini serta penghapusan terhadap sistem sentralistik yg dianggap mematikan pembangunan dan Mengganggu pemerataan kesejahteraan. Akhirnya dibentuklah undang-undang mengenai otonomi wilayah yg menandai dimulainya sistem desentralisasi pada Indonesia. Desentralisasi dipercaya bisa menjawab perkara-masalah pembangunan misalnya nir transparannya penggunaan keuangan, dan memaksimalkan persebaran pembangunan berdasarkan kebutuhan masyarakat. Fungsi supervisi rakyat yang belum berkembang ketika pemerintahan Soeharto dibutuhkan dapat timbul dan memberi andil dalam pembangunan negara. 

Namun demikian, pemerintahan serta pembangunan yg terdesentralisasi tidak akan berjalan dengan efektif tanpa adanya partisipasi masyarakatnya. Partisipasi masyarakat sangat penting peranannya pada proses pembangunan di daerahnya sendiri. Partisipasi warga mampu berbentuk partisipasi pada pembangunan infrastruktur atau maintenance-nya; partisipasi dalam proses politik; melakukan pengawasan saat pemerintah merumuskan serta melaksanakan kebijakan publik. Penyertaan kiprah warga dalam sistem pemerintahan akan mengakibatkan sinergisitas yg sempurna buat membentuk good governance yang menginginkan adanya kerjasama serta partisipasi sempurna dari tiga aktor primer pada negara, yaitu pemerintah atau government, pihak partikelir atau privat, serta masyarakat atau civil society. Sinergitas ketiga elemen ini sangat penting agar terjadi proses pembuatan kebijakan publik yg berkeadilan serta pembangunan nasional yang merata.

Pelibatan warga menjadi shareholder dan stakeholder dalam proses perumusan kebijakan, pelaksanaan, serta evaluasinya merupakan hal absolut yang harus terjadi supaya good governance bisa benar-sahih ditegakkan. Apabila dalam pelakasanaannya pemerintah nir menerapkan nilai dasar good governance yaitu melibatkan partisipasi warga dalam proses kenegaraan, maka yang akan terjadi merupakan proses pembangunan yang tidak berkeadilan dan akan menumbuhkan permasalahan. 

Salah satu dampak menurut pemerintah nir menumbuhkan partisipasi warga pada menciptakan, menetapkan, serta melaksanakan kebijakan publik adalah banyak terjadinya permasalahan-konflik sosial. Salah satu contohnya merupakan bentrokan pada Makam Mbah Priok pada lepas 14 April 2010 kemarin yg melibatkan Satpol PP serta rakyat sekitar makam. Disinyalir bentrokan ini terjadi lantaran nir adanya pelibatan warga pada pembuatan kebijakan penggusuran makam. Pemerintah hanya melibatkan PT Pelindo yg pada hal ini merupakan menjadi pihak partikelir dalam menciptakan kebijakan tersebut. Masyarakat merasa tidak terima lantaran tidak pernah dicapai keputusan yg final antara pihak rakyat, pemerintah dan pihak Pelindo sendiri. Akibatnya merupakan terjadi friksi berdarah yg menciptakan ratusan korban luka serta beberapa orang mangkat . Tidak adanya sinergisitas yg seharusnya dilakukan dalam sebuah good governance pada pemutusan kebijakan penggusuran ini merupakan pemicu terjadinya perseteruan yg tidak seharusnya terjadi. 

Oleh karena itu, dalam makalah ini, penulis bermaksud buat menelaah lebih jauh bagaimana sebenarnya proses pelibatan masyarakat pada planning penggusuran Makam Mbah Priok dan mekanisme pengawasannya dalam aplikasi rencana tersebut. Dengan demikian, penulis juga berharap makalah ini sanggup semakin menguatkan pernyataan bahwa good governance perlu dibuat sebaik-baiknya buat mencegah terjadinya konflik kepentingan yang tidak selaras satu sama lain antara masyarakat, pemerintah, serta sektor swasta, keliru satunya seperti yg digambarkan pada masalah Makam Mbah Priok.

Partisipasi warga  

Istilah partisipasi berasal berdasarkan bahasa asing yg adalah mengikutsertakan pihak lain. Beberapa definisi lain tentang partisipasi adalah :

• Santoso Sastropoetro mendefinisikan partisipasi sebagai keterlibatan spontan menggunakan pencerahan disertai tanggung-jawab tehadap kepentingan kelompok untuk mencapai tujuan bersama.
• Alastraire White mendefinisikan partisipasi menjadi keterlibatan komuniti setempat secara aktif pada pengambilan keputusan atau pelaksananaannya terhadap proyek-proyek pembangunan.
• Allport mengemukakan bahwa seorang yg berpartisipasi sebenarnya mengalami keterlibatan dirinya/egonya yg sifatnya lebih daripada keterlibatan dalam pekerjaan atau tugas saja. Dengan keterlibatan dirinya pula berarti keterlibatan pikiran dan perasaannya.
• Keith Davis mengemukakan definisi partisipasi menjadi 

“Mental and emotional involvement of a person in a class situation which encourages him to contribute to class goals and share responsibility in them”.

Menurut Davis, partisipasi adalah keterlibatan mental dan emosional orang-orang pada pada situasi gerombolan yg mendorong mereka buat menaruh kontribusi pada tujuan grup atau aneka macam tanggung jawab pencapaian tujuan tersebut.

Selain itu, Keith Davis jua melengkapi definisinya tentang partisipasi menggunakan mengemukakan gagasan lain tentang partisipasi. 

There are three ideas in this definition which are important to managers who will practice the art of participation, most of them do agree on the importance of these three ideas”.

Di dalamnya masih ada tiga buah gagasan yg penting adalah bagi para manajer atau pemimpin yang hendak menerapkan seni partisipasi dan kebanyakan menurut mereka sependapat dengan tiga butir gagasan tersebut.

Dari beberapa definisi yg terdapat dapat disimpulkan bahwa partisipasi mempunyai tiga gagasan krusial, yakni keterlibatan, kontribusi , dan tanggung jawab.

1. Keterlibatan mental serta emosional/inisiatif.

Keterlibatan ini bersifat psikologis daripada fisik. Seseorang dalam berpartisipasi lebih terlibat egonya daripada terlibat tugas.

2. Motivasi kontribusi

Unsur ke 2 merupakan kesediaan menyalurkan sumber inisiatif dan kreatifitasnya untuk mencapai tujuan gerombolan . 

3. Tanggung jawab

Partisipasi mendorong orang-orang buat menerima tanggung jawab pada aktivitas kelompok. Ini juga adalah proses sosial yg melaluinya orang-orang menjadi terlibat sendiri dalam organisasi dan ingin mewujudkan keberhasilannya. Pada waktu orang-orang ingin menerima tanggung jawab kegiatan kelompok, orang-orang tersebut melihat adanya peluang untuk melakukan hal-hal yang diinginkan, yaitu merasa bertanggung jawab menyelesaikan pekerjaannya. Gagasan tentang upaya menyebabkan kerja tim pada kelompok ini merupakan langkah utama menyebarkan kelompok buat menjadi unit kerja yg berhasil. Jika orang ingin melakukan sesuatu, orang tersebut akan menemukan cara melakukannya. 

Menurut Keith Davis, partisipasi mempunyai beberapa bentuk dan jenis, diantaranya :

1. Bentuk Partisipasi

• Konsultasi, umumnya pada bentuk jasa.
• Sumbangan impulsif berupa uang dan barang.
• Mendirikan proyek yg sifatnya berdikari serta donornya asal menurut sumbangan individu atau instansi yang berada di luar lingkungan tertentu.
• Sumbangan pada bentuk kerja, yg biasanya dilakukan oleh energi ahli setempat.
• Aksi massa.
• Mengadakan pembangunan pada kalangan keluarga desa sendiri.
• Membangun proyek komuniti yg bersifat otonom.

2. Jenis-jenis partisipasi

• Pikiran (psychological participation).
• Tenaga (physical participation).
• Pikiran dan tenaga (psychological serta physical participation).
• Keahlian ( participation with skill).
• Barang (material participation).
• Uang (money participation).

Selain Keith Davis, Hamijoyo jua mengemukakan beberapa bentuk menurut partisipasi, antara lain:

1. Partisipasi butir pikiran

Partisipasi ini diwujudkan dengan memberikan pengalaman dan pengetahuan guna mengembangkan kegiatan yang diikutinya. Sumbangan pemikiran yg diarahkan dalam penataan cara pelayanan berdasarkan lembaga/badan yang terdapat, sebagai akibatnya mampu berfungsi sosial secara aktif dalam penentuan kebutuhan anggota rakyat.

2. Partisipasi tenaga

Partisipasi jenis ini diberikan pada bentuk tenaga buat pelaksanaan usaha-usaha yg bisa menunjang keberhasilan berdasarkan suatu aktivitas.

3. Partisipasi keterampilan

Jenis keterampilan ini adalah menaruh dorongan melalui keterampilan yang dimilikinya dalam anggota rakyat lain yang membutuhkannya. Kegiatan ini umumnya diadakan pada bentuk latihan bagi anggota warga . Partisipasi ini umumnya bersifat membina rakyat agar bisa memiliki kemampuan memenuhi kebutuhannya.

4. Partisipasi uang (materi)

Partisipasi ini adalah untuk memperlancar bisnis-bisnis bagi pencapaian kebutuhan masyarakat yang memerlukan bantuan.

5. Partisipasi harta benda

Diberikan dalam bentuk menyumbangkan harta benda, umumnya berupa perkakas, indera-indera kerja bagi yg dijangkau oleh badan pelayanan tersebut.

Terdapat beberapa ahli yang mendefinisikan partisipasi rakyat. Beberapa definisi tadi adalah menjadi berikut:

• Canter mendefinisikan partispasi masyarakat menjadi proses komunikasi dua arah yg berlangsung monoton buat menaikkan pengertian rakyat secara penuh atas suatu proses aktivitas, dimana kasus-kasus serta kebutuhan lingkungan sedang dianalisis oleh badan yg berwenang.
• Goulet mendefinisikan partisipasi masyarakat sebagai suatu cara melakukan interaksi antara 2 grup, yaitu kelompok yang selama ini tidak diikutsertakan dalam pengambilan keputusan (non-elite) serta kelompok yang selama ini melakukan pengambilan keputusan (elite).
• Wingert merinci partisipasi atau peran dan rakyat menjadi beberapa paham sebagai berikut:

a. Partisipasi warga sebagai suatu kebijakan

Penganut paham ini beropini bahwa partisipasi masyarakat adalah suatu kebijakan yg sempurna dan baik untuk dilaksanakan. Paham ini dilandasi oleh suatu pemahaman bahwa masyarakat yg potensial dikorbankan serta terkorbankan sang suatu proyek pembangunan memiliki hak buat dikonsultasikan.

b. Partisipasi masyarakat menjadi strategi

Penganut paham ini mengendalikan bahwa partisipasi masyarakat merupakan taktik buat menerima dukungan warga . Pendapat ini berdasarkan pada suatu paham bahwa bila rakyat merasa memilki akses terhadap pengambilan keputusan serta kepedulian rakyat kepada tiap strata pengambilan keputusan didomentasikan dengan baik, maka keputusan tersebut akan memilki dapat dipercaya.

c. Partisipasi rakyat sebagai alat komunikasi

Partisipasi rakyat didayagunakan menjadi alat buat mendapatkan masukan berupa kabar dalam proses pengambilan keputusan. Persepsi ini dilandasi sang suatu pemikiran bahwa pemerintah dibuat buat melayani warga , sehingga pandangan dan preferensi dari masyarakat tersebut merupakan masukan yg bernilai guna mewujudkan keputusan yang responsive.

d. Partispasi masyarakat menjadi indera penyelesaian sengketa

Partisipasi rakyat didayagunakan sebagai suatu cara buat mengurangi perseteruan melalui usaha pencapaian konsensus berdasarkan pendapat yg terdapat. Asumsi yg melandasi paham ini adalah bertukar pikiran serta pandangan bisa menaikkan pengertian dan toleransi serta mengurangi rasa ketidakpercayaan dan kerancuan.

e. Partisipasi masyarakat menjadi terapi

Menurut paham ini, kiprah warga dilakukan buat mengatasi perkara-kasus psikologis masyarakat seperti halnya ketidakberdayaan, nir percaya diri, serta perasaan bahwa diri mereka bukan komponen penting di pada masyarakat.

Perlunya partisipasi rakyat pula diungkapkan oleh Koeshadi Hardjasoemantri, bahwa selain buat menaruh liputan yg berharga pada para pengambil keputusan, partisipasi masyrakat akan mereduksi kemungkinan kesediaan masyarakat buat mendapat keputusan. Selanjutnya, partisipasi rakyat akan membantu perlindungan aturan.

Teori Good Governance

Tata kelola kepemerintahan yg baik (good governance) merupakan suatu konsep yg akhir-akhir ini dipergunakan secara reguler dalam ilmu politik serta administrasi publik. Konsep ini lahir sejalan dengan konsep-konsep serta terminologi demokrasi, masyarakat sipil, partisipasi warga , hak asasi manusia, dan pembangunan rakyat secara berkelanjutan. Pada akhir dasawarsa yang lalu, konsep good governance ini lebih dekat dipergunakan dalam reformasi sektor publik. Di dalam disiplin atau profesi manajemen publik konsep ini dicermati sebagai suatu aspek pada paradigma baru ilmu administrasi publik. Paradigma baru ini menekankan dalam peranan manajer publik agar memberikan pelayanan yg berkualitas pada masyarakat, mendorong menaikkan otonomi manajerial terutama mengurangi campur tangan kontrol yg dilakukan sang pemerintah sentra, transparansi, akuntabilitas publik, dan membangun pengelolaan manajerial yang higienis bebas menurut korupsi (Thoha, 2004: 78).

Sejumlah perspektif timbul menurut kerangka berpikir baru ini dan mendorong ramainya diskusi serta perdebatan pada arena politik dan akademisi. Di antara perspektif yg berkaitan menggunakan struktur pemerintahan yang muncul diantaranya (Thoha, 2004: 78):

a. Hubungan antara pemerintah dengan pasar.

b. Hubungan antara pemerintah menggunakan rakyatnya.

c. Hubungan antara pemerintah dengan organisasi vo¬luntary serta sektor privat.

d. Hubungan antara pejabat-pejabat yg dipilih (politisi) dan pejabat-pejabat yg diangkat (pejabat birokrat).

e. Hubungan antara forum pemerintahan wilayah dengan penduduk perkotaan dan pedesaan.

f. Hubungan antara legislatif serta eksekutif.

g. Hubungan pemerintah nasional dengan forum-lembaga internasional.

Dalam menganalisis perspektif ini poly para praktisi dan teoretisi dalam bidang administrasi publik merumuskan banyak sekali prosedur dan proses yg bisa dipergunakan buat mencapai dan mengidentifikasikan prinsip-prinsip serta asumsi-asumsi dari tata kepemerintahan yang baik. Sementara itu negara donor dan forum-lembaga multilateral sudah merogoh peran yg mengemuka (a leading role) dalam merumuskan good governance. Salah satunya merupakan United Nations Development Programme (UNDP). 

UNDP merumuskan istilah governance sebagai suatu exercise menurut kewenangan politik, ekonomi, serta administrasi buat menata, mengatur serta mengelola perkara-perkara sosialnya (UNDP, 1997) Istilah governance menunjukkan suatu proses di mana warga mampu mengatur ekonominya, institusi serta asal-sumber sosial serta politiknya tidak hanya digunakan buat pembangunan, namun pula buat membangun kohesi, integrasi, serta buat kesejahteraan rakyatnya. Dengan demikian kentara sekali, kemampuan suatu negara mencapai tujuan-tujuan pembangunan itu sangat tergantung dalam kualitas rapikan kelola intahannya di mana pemerintah melakukan hubungan dengan organisasi-organisasi komersial dan civil society.

Karim (2003: 45) menyatakan terdapat lima prinsip good governance, yaitu transparansi, kesetaraan, daya tanggap, akuntabilitas, dan supervisi. 

Kunci primer tahu good governance, dari Masyarakat Transparansi Indonesia (MTI), adalah pemahaman atas prinsip-prinsip yg mendasarinya. Bertolak dari prinsip-prinsip ini didapat tolok ukur kinerja suatu pemerintah. Prinsip-prinsip tadi mencakup:

a. Partisipasi rakyat: semua warga rakyat memiliki bunyi dalam pengambilan keputusan, baik secara langsung juga melalui lembagalembaga perwakilan yg absah yang mewakili kepentingan mereka. Partisipasi menyeluruh tadi dibangun berdasarkan kebebasan berkumpul dan mengungkapkan pendapat, serta kepastian buat berpartisipasi secara konstruktif.

b. Tegaknya supremasi hukum: kerangka aturan wajib adil serta diberlakukan tanpa pandang bulu, termasuk didalamnya aturan-hukum yg menyangkut hak asasi insan.

c. Transparasi: transparansi dibangun atas dasar liputan yang bebas. Seluruh proses pemerintah, lembaga-lembaga, serta berita perlu dapat diakses sang pihak-pihak yang berkepentingan, serta kabar yg tersedia harus memadai supaya dapat dimengerti serta dipantau.

d. Peduli serta stakeholder: forum-forum dan semua proses pemerintah harus berusaha melayani seluruh pihak yang berkepentingan.

e. Berorientas dalam mufakat: rapikan kelola pemerintahan yang baik menjembatani kepentingan-kepentingan yang berbeda demi terbangunnya suatu konsensus menyeluruh dalam hal apa yang terbaik bagi gerombolan -grup rakyat, dan jika mungkin, konsensus dalam hal kebijakan-kebijakan dan mekanisme-prosedur.

f. Kesetaraan: seluruh masyarakat rakyat mempunyai kesempatan memperbaiki atau mempertahankan kesejahteraan mereka.

g. Efektifitas dan efisiensi: proses-proses pemerintahan serta lembaga-forum mengakibatkan hasil sesuai kebutuhan warga warga dan dengan memakai sumber-sumber daya yang ada seoptimal mungkin.

h. Akuntabilitas: para pengambil keputusan di pemerintah, sektor swasta, serta organisasi rakyat bertanggungjawab, baik kepada warga juga pada forum-lembaga yang berkepentingan.

i. Visi strategis: para pemimpin serta warga memiliki perspektif yg luas serta jauh ke depan atas tata pemerintahan yg baik dan pembangunan manusia, dan kepekaan akan apa saja yg dibutuhkan untuk mewujudkan perkembangan tadi. Selain itu mereka juga wajib mempunyai pemahaman atas kompleksitas kesejarahan, budaya, serta sosial yg sebagai dasar bagi perspektif tadi.

Teori Administrasi Pembangunan

Administrasi pembangunan mencangkup dua pengertian, yaitu administrasi serta pembangunan. Administrasi merupakan keseluruhan proses pelaksanaan keputusan-keputusan yg sudah diambil serta diselenggarakan oleh 2 atau lebih buat mencapai tujuan yg sudah dipengaruhi sebelumnya, sedangkan pembangunan didefinisikan sebagai rangkaian bisnis mewujudkan pertumbuhan serta perubahan secara bersiklus dan sadar yang ditempuh oleh suatu negara bangsa menuju modernitas pada rangka pelatihan bangsa (nation-building). Ada beberapa pengertian administrasi pembangunan dari para pakar.

Hiram S. Phillips mendefinisikan administrasi pembangunan menjadi rather than the traditional term of public administration to indicate the need for a dynamic process designed particularly to meet requirements of social and economic changes. Pernyataan ini diartikan menjadi lebih baik berdasarkan pada masa tradisional administrasi publik untuk menampakan kebutuhan untuk suatu proses bergerak maju yang dibuat secara khusus buat menerima kondisi perubahan sosial dan ekonomi.

Paul Meadows mendefinisikan administrasi pembangunan sebagai development administration can be regarded as the public management of economic and social change in term of deliberate public policy. The development administrator is concerned with guiding change Pernyataan ini diartikan sebagai administrasi pembangunan bisa dipandang sebagai manajemen publik perubahan ekonomi serta sosial yang disengaja pada masa kebijakan publik. Administrator pembangunan dapat memfokuskan pada perubahan terarah.

Ciri-Ciri Administrasi Pembangunan

Ada beberapa karakteristik administrasi pembangunan menurut Irving Swerdlow dan Saul M. Katz. Pertama, adanya suatu orientasi administrasi untuk mendukung pembangunan. Administrasi bagi perubahan-perubahan ke arah keadaan yg dipercaya lebih baik. Keadaan yang lebih baik ini bagi negara-negara baru berkembang dinyatakan menggunakan usaha ke arah modernisasi, atau pembangunan bangsa atau pembangunan sosial ekonomi. Di dalam administrasi pembangunan, diberikan uraian tentang saling kait berkaitnya administrasi menggunakan aspek-aspek pembangunan pada bidang politik, ekonomi, sosial-budaya, serta lain-lain. Kedua, adanya peran administrator menjadi unsur pembangunan. Peranan serta fungsi pemerintah sangat erat kaitannya menggunakan perencanaan dan pelaksanaan pembangunan. Administrator juga dapat menciptakan suatu sistem serta praktek administrasi yg membina partisipasi pada pembangunan. Ketiga, perkembangan, baik dalam ilmu maupun aplikasi perencana pembangunan masih ada orientasi yg semakin akbar memberikan perhatian terhadap aspek pelaksanaan planning. Suatu perencanaan yang berorientasi dalam pelaksanaannya akan lebih poly memperhatikan aspek administrasi dalam aspek pembangunannya. Keempat, administrasi pembangunan masih menurut dalam prinsip-prinsip administrasi negara. Namun, administrasi pembangunan memiliki ciri-karakteristik yg lebih maju daripada administrasi negara.

Sondang P. Siagian jua merumuskan ciri-karakteristik administrasi pembangunan. Pertama, Administasi pembangunan lebih menaruh perhatian terhadap lingkungan rakyat yang bhineka, terutama bagi lingkungan rakyat negara-negara baru berkembang. Kedua, administrasi pembangunan mempunyai peran aktif serta berkepentingan terhadap tujuan-tujuan pembangunan, baik pada perumusan kebijaksanaannya juga dalam pelaksanaannya yang efektif. Bahkan, administrasi ikut dan menghipnotis tujuan-tujuan pembangunan rakyat serta menunjang pencapaian tujuan-tujuan sosial, ekonomi, serta lain-lain yang dirumuskan kebijaksanaannya pada proses politik. Ketiga, administrasi pembangunan berorientasi kepada usaha-usaha yang mendorong perubahan ke arah keadaan yang dipercaya lebih baik buat suatu rakyat di masa depan atau berorientasi masa depan. Keempat, administrasi pembangunan lebih berorientasi kepada aplikasi tugas-tugas pembangunan berdasarkan pemerintah. Administrasi pembangunan lebih bersikap menjadi ”development agent”, yakni kemampuan buat merumuskan kebijaksanaan-kebijaksanaan pembangunan dan aplikasi yg efektif, dan menjadi kemampuan serta pengendalian instrumen-instrumen bagi pencapaian tujuan-tujuan pembangunan. Kelima, administrasi pembangunan wajib mengaitkan diri dengan substansi perumusan kebijaksanaan serta pelaksanaan tujuan-tujuan pembangunan pada aneka macam bidang yaitu ekonomi, sosial, budaya, dan lainlain. Keenam, dalam administrasi pembangunan, administrator dalam aparatur pemerintah jua mampu sebagai pergerak perubahan. Ketujuh, administrasi pembangunan lebih berpendekatan lingkungan, berorientasi dalam aktivitas, dan bersifat pemecahan kasus. Ketiga unsur ini diklaim mission driven.

Ruang Lingkup Administrasi Pembangunan

Menurut Bintoro Tjokroamidjojo, ada beberapa gambaran mengenai ruang lingkup administrasi pembangunan. Pertama, administrasi pembangunan mempunyai dua fungsi, yaitu the development of administration dan the administration of development. The development of administration menyangkut usaha penyempurnaan organisasi, pelatihan lembaga yang diharapkan, kepegawaian, tata kerja, serta pengurusan wahana-wahana administrasi lainnya, sedangkan the administration of development menyangkut masalah perumusan kebijaksanaan-kebijaksanaan serta acara-program pembangunan pada berbagai bidang dan pelaksanaannya secara efektif. Kedua, administrasi buat pembangunan bisa dibagi menjadi 2 subfungsi. Pertama, perumusan kebijaksanaan pembangunan. Formulasi kebijaksanaan negara atau pemerintah tidak hanya dilakukan pada proses administrasi, tetapi jua pada tingkat tertentu pada proses politik. Kebijaksanaan serta acara dirumuskan dalam suatu planning pembangunan. Mekanisme serta tata kerja pada proses analisa, perumusan dan pengambilan keputusan mengenai kebijaksanaan dan program pembangunan tadi dapat diupayakan buat disempurnakan. Kedua, pelaksanaan menurut kebijaksanaan serta acara tersebut dahulu secara efektif. Untuk melakukannya, administrator memerlukan penyusunan instrumen-instrumen yg baik. Ada dua aktivitas yang mendapat perhatian. Pertama, masalah kepemimpinan, koordinasi, pengawasan, dan fungsi administrator menjadi unsur pembangunan. Kedua, pengendalian atau pengurusan yang baik menurut administrasi fungsionil, misalnya perlembagaan pada arti sempit, kepegawaian, pembiayaan pambangunan, serta lain-lain sebagai sarana pencapaian tujuan kebijaksanaan serta acara pembangunan.

Fungsi dan Peran Pemerintah pada Pembangunan

Menurut Awaloedin, ada beberapa cara aplikasi peranan pemerintah, diantaranya:

1. Fungsi pengaturan, dibagi lagi sebagai beberapa fungsi, yaitu penentuan kebijaksanaan, pemberian pengarahan serta bimbingan, pengaturan melalui perizinan, serta pengawasan. Fungsi pengaturan ini akan menghasilkan output berupa berbagai peraturan.
2. Kepemilikan sendiri dari usaha-bisnis ekonomi atau sosial yang penyelenggaraannya bisa dilakukan sendiri atau sang partikelir.
3. Penyelenggaraan sendiri dari berbagai kegiatan-aktivitas ekonomi atau sosial.

Fungsi pokok pemerintah bisa dibagi menjadi dua tugas, yakni tugas pemerintahan rutin atau generik serta tugas pemerintahan pembangunan. Tugas pemerintahan umum dapat dilakukan dalam rangka pemerintahan generik, pemeliharaan ketertiban, keamanan, serta aplikasi hukum. Tugas ini tak jarang diperluas dengan tugas-tugas pelayanan generik yang dilakukan, baik melalui penyelenggaraan sendiri juga melalui pelaksanaan fungsi pengaturan. Di samping itu, tugas pembangunan dilakukan pada rangka penyesuaian kepentingan sosial dan ekonomi tradisional dengan kebutuhan pembangunan. Tugas pembangunan termasuk di dalamnya tugas memajukan kesejahteraan generik yang terdiri dari tugas mengemban mobilisasi daya dan dana buat pembangunan dan pengalokasian sumber-asal daya yang rasional serta tepat.

Teori Pengawasan

Menurut Stoner dan Wankel “Pengawasan berarti para manajer berusaha buat meyakinkan bahwa organisasi beranjak dalam arah atau jalur tujuan. Apabila salah satu bagian pada organisasi menuju arah yang keliru, para manajer berusaha buat mencari sebabnya serta lalu mengarahkan kembali ke jalur tujuan yg benar “.

Sementara itu berdasarkan McFarland (pada Handayaningrat, 1994:143). “Control is the process by which an executive gets the performance of his subordinates to correspondas closely as possible to chosen plans, orders, objectives, or policies “. (Pengawasan adalah suatu proses dimana pimpinan ingin mengetahui apakah hasil pelaksanaan pekerjaan yg dilakukan oleh bawahannya sesuai dengan rencana, perintah, tujuan, atau kebijaksanaan yang sudah dipengaruhi ).

Selanjutnya Smith menyatakan bahwa:“Controlling“ sering diterjemahkan pula menggunakan pengendalian, termasuk pada dalamnya pengertian planning-rencana serta norma-kebiasaan yang mendasarkan pada maksud serta tujuan manajerial, dimana norma-kebiasaan ini dapat berupa kuota, sasaran maupun panduan pengukuran hasil kerja nyata terhadap yang ditetapkan. 

Pengawasan adalah kegiatankegiatan dimana suatu sistem terselenggarakan pada kerangka norma-kebiasaan yg ditetapkan atau dalam keadaan keseimbangan bahwa pengawasan menaruh citra tentang hal-hal yg bisa diterima, dianggap atau mungkin dipaksakan, dan batas supervisi (control limit) adalah tingkat nilai atas atau bawah suatu sistem dapat mendapat menjadi batas toleransi dan permanen menaruh hasil yang relatif memuaskan.

Dalam manajemen, supervisi (controlling) merupakan suatu kegiatan buat mencocokkan apakah aktivitas operasional (actuating) pada lapangan sinkron dengan rencana (rencana) yg telah ditetapkan pada mencapai tujuan (goal) menurut organisasi. Dengandemikian yang sebagai obyek dari kegiatan pengawasan adalah tentang kesalahan, defleksi, cacat dan hal-hal yang bersifat negatif misalnya adanya kecurangan,pelanggaran dan korupsi. 

Menurut Winardi "Pengawasan merupakan semua kegiatan yg dilaksanakan oleh pihak manajer pada upaya memastikan bahwa hasil aktual sinkron menggunakan hasil yg direncanakan". Sedangkan dari Basu Swasta "Pengawasan merupakan fungsi yg menjamin bahwa aktivitas-kegiatan bisa memberikan output seperti yang diinginkan".

Menurut Sondang P.siagian, Pengawasan merupakan Proses pengamatan pelaksanaan semua kegiatan organisasi buat mengklaim supaya semua pekerjaan yg sedang dilaksanakan berjalan sesuai dengan planning yang sudah dipengaruhi. Menurut Suyamto, Pengawasan merupakan segala bisnis atau aktivitas buat mengetahui serta menilai kenyataan yg sebenarnya tentang pelaksanaan tugas atau aktivitas, apakah sesuai menggunakan yg semestinya atau nir .

Lebih lanjut menurut Komaruddin mengatakan, "Pengawasan merupakan berhubungan dengan perbandingan antara pelaksana aktual planning, dan awal Unk langkah pemugaran terhadap defleksi dan rencana yg berarti". 

Lebih lanjut menurut Kadarman ”Pengawasan merupakan suatu upaya yang sistematik buat tetapkan kinerja baku dalam perencanaan buat merancang sistem umpan balik informasi, buat membandingkan kinerja aktual dengan baku yg telah ditentukan, buat menetapkan apakah telah terjadi suatu penyimpangan tadi, dan untuk mengambil tindakan pemugaran yg dibutuhkan buat menjamin bahwa semua asal daya perusahaan telah digunakan seefektif dan seefisien mungkin guna mencapai tujuan perusahaan.”

Konteks-konteks dalam Pengawasan

Pengawasan dalam Konteks Manajemen (Schermerhorn, 2001)

• Proses pengukuran kinerja dan pengambilan tindakan buat mengklaim hasil yg diinginkan
• Merupakan peran krusial serta positif dalam proses manajemen
• Menjamin segala sesuatu berjalan sebagaimana mestinya serta sinkron waktunya

Pengawasan dalam Konteks Politik (Little dan Ogle, 2006)

• fungsi parlemen dalam menjamin bahwa undang-undang yang telah dimuntahkan oleh parlemen bisa diimplementasikan dan diadministrasikan secara efektif oleh pihak eksekutif, yaitu dilakukan secara sesuai dan dengan cara yang diatur pada undang-undang tersebut
• fungsi yg dilakukan parlemen pada menjamin bahwa aturan yang sudah disetujui, sudah dibelanjakan oleh pihak eksekutif sesuai dengan hal yg telah disepakati serta mampu mencapai sasaran yang diinginkan/ditetapkan
• pengawasan merupakan tanggungjawab yang sangat krusial berdasarkan parlemen serta harus dilakukan secara agresif, karena hanya melalui pengawasan inilah parlemen bisa menjamin adanya check and balances yg memadai terhadap pihak eksekutif
• cenderung kurang diapresiasi serta kinerjanya paling buruk

Jenis-jenis Pengawasan

Menurut Schermerhorn (2001), jenis-jenis supervisi terbagi sebagai: 

1. Pengawasan Feedforward (umpan pada depan) 

• Dilakukan sebelum aktivitas dimulai
• Dalam rangka mengklaim: kejelasan sasaran; tersedianya arahan yg memadai;ketersediaan sumberdaya yang dibutuhkan
• Memfokuskan pada kualitas sumberdaya

2. Pengawasan Concurrent (bersamaan)

• Memfokuskan pada apa yg terjadi selama proses berjalan
• Memonitor aktivitas yang sedang berjalan buat mengklaim segala sesuatu dilaksanakan sesuai rencana
• Dapat mengurangi output yg nir diinginkan 

3. Pengawasan Feedback (umpan kembali) 

• Terjadi sehabis aktivitas terselesaikan dilaksanakan
• Memfokuskan kepada kualitas berdasarkan hasil
• Menyediakan informasi yang bermanfaat buat menaikkan kinerja pada masa depan 

4. Pengawasan Internal & Eksternal 

• Pengawasan Internal: menaruh kesempatan buat memperbaiki sendiri
• Pengawasan Eksternal: terjadi melalui supervisi serta penggunaan sistem administrasi formal

Sementara itu, dalam birokrasi dan forum, supervisi terbagi atas (Nugraha, et all, 2005):

1. Pengawasan Internal dan Eksternal

Pengawasan internal merupakan supervisi dilakukan oleh orang atau badan yang ada pada pada lingkungan unit organisasi yang bersangkutan misalnya pengawasan atasan eksklusif atau pengawasan inheren.model:Itjen, Bawasda, BPKP

Pengawasan Eksternal adalah pengawasan yang dilakukan oleh orang atau badan yg ada di luar unit organisasi yg bersangkutan.contoh: BPK, KPK, dan ORI.

2. Pengawasan Preventif serta Represif

Pengawasan preventif adalah pengawasan yang dilakukan terhadap suatu aktivitas sebelum aktivitas itu dilaksanakan sehingga dapat mencegah terjadinya defleksi. Pengawasan ini lebih berguna serta bermakna apabila dilakukan sang atasan eksklusif.

Pengawasan represif adalah supervisi yang dilakukan terhadap aktivitas setelah aktivitas itu dilakukan. Laporan aplikasi aturan di akhir tahun.

3. Pengawasan Aktif serta Pasif

Pengawasan Aktif (dekat) merupakan pengawasan yg dilaksanakan di tempat aktivitas yang bersangkutan dan supervisi ini bersifat inheren. 

Pengawasan Pasif (jauh) merupakan supervisi menggunakan melakukan penerimaan dan pengujian terhadap laporan pertanggungjawaban. Pengawasan kebenaran formil dari Hak (Rechtimatigheid) serta inspeksi kebenaran materiil tentang maksud tujuan pengeluaran (doelmatigheid).

4. Pengawasan Formal dan Informal

Pengawasan formal dilakukan oleh instansi/pejabat yang berwenang, baik yang bersifat internal maupun eksternal. Di lain pihak, supervisi informal dilakukan sang rakyat, baik pribadi juga tidak pribadi atau sebagai social control.