stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
SMK Negeri 2 Cikarang Barat
Sejarah

SMK NEGERI 2 CIKARANG BARAT yang dulunya bernama SMEA Negeri Bekasi didirikan berdasarkan SK Mendikbud RI No. 0342/U/1989 pada tanggal 5 Juli 1989. SMEA Negri Bekasi, semula bergabung dengan Sekolah Pendidikan (SPG) yang beralamat di Jalan Teuku Umar No. 1 Cibitung.
Pada tahun pelajaran 1989/1990, Bank Pembangunan Asia (Asian Development Bank/ADB) melalui Direktorat Menengah Kejuruan Departemen Pendidikan dan Kebudayaan Negara Republik Indonesia, memberikan bantuan kepada SMKN 2 Cikarang Barat berupa pembangunan gedung lengkap dengan fasilitasnya. Gedung ini dibangun di atas lahan seluas 16.000 m² dengan luas bangunan 5.704 m² yang beralamat di Jalan Fatahillah No. 1 A Cikarang Barat.
Tujuan didirikan SMKN 2 Cikarang Barat adalah untuk memenuhi kebutuhan tenaga kerja yang terampil dalam bidang perkantoran dan perdagangan yang pada saat itu sangat dibutuhkan oleh pemerintah dan masyarakat khususnya di Kabupaten Bekasi.
Setelah gedung baru diresmikan oleh Menteri Pendidikan Dan Kebudayaan (Prof. Dr. Fuad Hasan) pada tahun 1989, SMKN 2 Cikarang Barat dipindahkan dan menempati gedung baru tersebut sampai sekarang.
Pada awal pendiriannya, SMKN 2 Cikarang Barat terdiri dari tiga jurusan/program keahlian yaitu Tata Buku (TB), Tata Usaha (TU), dan Tata Niaga (TN).
Berdasarkan SK Menteri Pendidikan Nasional No. 036/0/1997, nama SMEA Negeri Bekasi diubah menjadi SMK Negeri 2 Cibitung. Perubahan nama ini berpengaruh juga pada perubahan nama jurusan menjadi program keahlian, jurusan TB, TU, dan TN berubah menjadi program keahlian Akuntansi (AK), Administrasi Perkantoran (AP), dan Penjualan (PJ). Kemudian pada tahun 2002 nama SMK Negeri Cibitung berubah lagi menjadi SMK Negeri 2 Cikarang Barat.
Pada tahun pelajaran 2003/2004, SMK Negeri 2 Cikarang Barat menambah satu program keahlian lagi yaitu program keahlian Multimedia. Tahun 2007/2008 ditambah satu program keahlian yaitu Tehnik Komputer Jaringan ( TKJ ) dan Tahun 2013/2014 ditambah satu program keahlian yaitu Animasi. Sehingga saat ini SMK Negeri 2 Cikarang Barat memiliki Enam program keahlian yaitu Akuntasi (AK), Administrasi Perkantoran (AP), Penjualan (PJ), Multimedia (MM), Teknik Komputer Jaringan (TKJ), Dan Animasi.
Sejalan dengan perkembangannya, SMK Negeri 2 Cikarang Barat telah memperoleh banyak kemajuan dan prestasi, baik di bidang sarana & prasarana, akademis, maupun ekstrakurikuler.
Oleh karena kemajuan dan prestasi tersebut, keberadaan SMK Negeri 2 Cikarang Barat semakin berkembang dan diakui oleh dunia usaha / industri, pemerintah daerah Kabupaten Bekasi, dan masyarakat luas pada umumnya. Sehingga setiap tahun antusias calon siswa yang mendaftar ke SMK Negeri 2 Cikarang Barat selalu mengalami peningkatan.
Jurusan

SMK Negeri 2 Cikarang Barat memiliki beberapa jurusan, berikut adalah jurusan di SMK Negeri 2 Cikarang Barat:
Bidang Manajemen
Otomatisasi Tata Kelola Administrasi Perkantoran (OTKP)
Akuntansi dan Lembaga Keuangan (AK)
Bisnis Daring dan Pemasaran (Bdp)
Bidang Teknologi
Teknik komputer dan jaringan (TKJ)
Multimedia (MM)
Animasi (AN)
Ekstrakurikuler

Ekstrakurikuler yang telah ada di SMKN 2 Cikarang Barat adalah
Pramuka
Paskibra
Futsal
Basket
Badminton
Volly
Silat
Karate
Taekwondo
PMR
Rohis
Forum Indonesia Satu
Marching Band
Enterpreneur
HP Gurita
KSB
ICT
English Club
Japanese Club
Korean Club
Prestasi tingkat nasional

Juara 1 Akuntansi Lomba Kompetensi Siswa Nasional 2013
Juara 1 Akuntansi Lomba Kompetensi Siswa Nasional 2015
Augmentasi data

}
Augmentasi data (bahasa Inggris: data augmentation) adalah teknik statistik yang memungkinkan estimasi maximum likelihood (peluang maksimum) dari data yang tidak lengkap. Teknik ini memiliki peran penting dalam analisis Bayes dan banyak digunakan dalam pemelajaran mesin untuk mengurangi overfitting saat melatih model yang dicapai dengan melatih model menggunakan beberapa salinan data yang telah dimodifikasi secara halus dari data asli.
Teknik oversampling sintetis untuk pemelajaran mesin tradisional

Synthetic Minority Over-sampling (SMOTE) adalah metode yang digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan data dalam pemelajaran mesin. Pada dataset yang seperti itu, jumlah sampel di setiap kelas berbeda jauh sehingga kinerja model cenderung bias. Misalnya, dalam dataset diagnosis medis yang memiliki 90 sampel orang sehat dan hanya 10 sampel pasien dengan penyakit tertentu, model algoritma tradisional akan mungkin kesulitan mengklasifikasikan kelas minoritas dengan akurat.
SMOTE mengatasi masalah tersebut dengan menghasilkan sampel sintetis untuk kelas minoritas. Sebagai contoh, jika ada 100 sampel di kelas mayoritas dan 10 sampel di kelas minoritas, SMOTE akan membuat sampel baru dengan memilih secara acak satu sampel kelas minoritas beserta tetangganya yang terdekat. Setelah itu, SMOTE akan membuat sampel baru di sepanjang garis yang menghubungkan sampel-sampel tersebut. Proses ini membantu meningkatkan representasi kelas minoritas sehingga membantu meningkatkan kinerja model.
Augmentasi data untuk klasifikasi citra

Saat jaringan saraf konvolusional mulai berkembang pesat pada pertengahan tahun 1990-an, ketersediaan data masih sangat terbatas, apalagi mengingat sebagian data harus disisihkan untuk pengujian. Untuk mengatasi hal ini, parap peneliti mengusulkan metode modifikasi data yang ada dengan transformasi afin untuk menghasilkan contoh baru dengan label yang sama. Pendekatan ini kemudian diperkuat dengan penggunaan distorsi elastis pada tahun 2003. Teknik ini menjadi sangat popler dan banyak digunakan sejak 2010-an. Selain mampu meningkatkan kinerja CNN, augmentasi data juga berfungsi sebagai langkah perlindungan terhadap serangan profiling yang menargetkan CNN.
Augmentasi data kini menjadi elemen penting dalam klasifikasi citra, yaitu dengan memperkaya variasi dataset pelatihan untuk meningkatkan kemampuan generalisasi dan kinerja model. Seiring perkembangannya, praktik ini telah menghadirkan berbagai teknik yang luas, termasuk transformasi geometris, penyesuaian ruang warna, dan penambahan derah (noice injection).
Augmentasi data untuk klasifikasi citra > Transformasi Geometris

Transformasi geometris mengubah properti spasial gambar untuk mensimulasikan berbagai perspektif, orientasi, dan skala. Beberapa teknik yang umum digunakan meliputi:
Rotasi: Memutar gambar dengan derajat tertentu untuk membantu model mengenali objek pada berbagai sudut.
Pembalikan: Mencerminkan gambar secara horizontal atau vertikal untuk menambahkan variasi orientasi.
Pemotongan (Cropping): Menghapus bagian-bagian gambar untuk memfokuskan pada fitur tertentu atau mensimulasikan tampilan yang lebih dekat.
Translasi: Menggeser gambar ke berbagai arah yang berbeda agar model mampu memahami objek tanpa terpengaruh oleh posisi.
Augmentasi data untuk klasifikasi citra > Transformasi Ruang Warna

Transformasi ruang warna mengubah properti warna pada citra untuk mengatasi variasi pencahayaan, saturasi warna, dan kontras. Teknik-teknik yang umum digunakan meliputi:
Penyesuaian Kecerahan: Mengubah tingkat kecerahan citra untuk mensimulasikan berbagai kondisi pencahayaan.
Penyesuaian Kontras: Mengatur kontras agar model dapat mengenali objek dengan tingkat kejelasan yang berbeda-beda.
Penyesuaian Saturasi: Mengubah saturasi warna untuk mengajarkan model menghadapi citra dengan intensitas warna yang beragam.
Color Jittering: Menyesuaikan kecerahan, kontras, saturasi, dan rona secara acak untuk menambahkan variasi warna pada citra.
Augmentasi data untuk klasifikasi citra > Penambahan derau (noice injection)

Penambahan derau pada citra mensimulasikan ketidaksempurnaan di dunia nyata sehingga model dapat belajar untuk mengabaikan variasi yang tidak relevan. Teknik-teknik yang umum digunakan meliputi:
Derau Gaussian: Menambahkan derau Gaussian untuk meniru derau dari sensor atau efek butiran pada citra.
Salt and Paper noice: Menyisipkan piksel hitam atau putih secara acak untuk mensimulasikan debu pada sensor atau piksel mati .
Augmentasi data untuk pemrosesan sinyal

Pendayasahajaan residual atau blok dapat digunakan untuk augmentasi deret waktu.
Augmentasi data untuk pemrosesan sinyal > Sinyal biologis

Augmentasi data sintetis sangat penting untuk klasifikasi pemelajaran mesin, khususnya untuk data biologis yang cenderung berdimensi tinggi dan sulit diperoleh. Analisis dalam aplikasi kontrol robotik dan augmentasi pada subjek disabilitas dan non-disabilitas masih banyak bergantung pada pendekatan spesifik per individu. Kelangkaan data sangat terasa dalam permasalahan pemrosesan sinyal, seperti pada sinyal elektromiografi pada penderita penyakit Parkinson, yang sumbernya memang sulit untuk didapatkan. Zanini, dkk. mencatat bahwa penggunaan jaringan adversarial generatif (khususnya, DCGAN), memungkinkan proses style transfer untuk menghasilkan sinyal elektromiografi sintetis yang merepresentasikan karakteristik sinyal dari para penderita Penyakit Parkinson.
Pendekatan-pendekatan ini juga penting dalam elektroensefalografi (rekaman gelombang otak). Wang, dkk. mengeksplorasi ide penggunaan jaringan saraf konvolusional dalam (deep CNN) untuk pengenalan emosi berbasis EEG. Hasil penelitian mereka meunjukkan bahwa penggunaan augmentasi data berhasil meningkatkan akurasi dalam mengenali emosi.
Salah satu pendekatan umum adalah menghasilkan sinyal sintetis adalah dengan mengatur ulang komponen dari data asli. Lotte  mengusulkan sebuah metode “Artificial Trial Generation Based on Analogy” yang memiliki tiga contoh data  x_{1},x_{2},x_{3} yang lalu digunakan untuk menghasilkan data buatan  x_{synthetic} yang  x_{3} adalah  x_{2} bagi  x_{1}. Sebuah transformasi kemudian dilakukan pada  x_{1} untuk menjadikannya lebih mirip pada  x_{2}. Lalu, transformasi yang sama kemudian diterapkan pada  x_{3} yang menghasilkan  x_{synthetic}. Pendekatan ini terbukti meningkatkan kinerja pengklasifikasi Analisis Diskriminan Linear (Linear Discriminant Analysis atau LDA) pada tiga dataset yang berbeda.
Penelitian terkini menunjukkan bahwa teknik sederhana sekalipun dapat memberikan dampak signifikan. Misalnya, Freer  mengamati bahwa penambahan derau pada data yang telah berhasil dikumpulkan untuk menghasilkan titik-titik data tambahan dapat meningkatkan kemampuan pemelajaran beberapa model yang sebelumnya berkinerja buruk. Tsinganos, dkk. meneliti pendekatan magnitudo warping, dekomposisi wavelet, dan model EMG permukaan sintetis (pendekatan generatif) untuk pengenalan gerakan tangan. Hasilnya menunjukkan peningkatan kinerja klasifikasi hingga +16% ketika data tambahan diperkenalkan selama pelatihan.
Baru-baru ini, penelitian augmentasi data mulai berfokus pada bidang pemelajaran mendalam, khususnya pada kemampuan model generatif untuk menciptakan data buatan yang kemudian dimasukkan ke dalam pelatihan model klasifikasi. Pada tahun 2018, Luo, dkk. menemukan bahwa data sinyal EEG yang berguna dapat dihasilkan oleh Conditional Wasserstein Generative Adversarial Networks (GANs). Ketika data sintetis ini ditambahkan ke dalam set pelatihan dalam kerangka train-test klasik, performa klasifikasi mengalami peningkatan yang signifikan.
Augmentasi data untuk pemrosesan sinyal > Sinyal mekanis

Prediksi sinyal mekanis berbasis augmentasi data membuka jalan bagi teknologi generasi baru, seperti pengelolaan energi baru, bidang komunikasi 5G, dan rekayasa kontrol robotika. Pada tahun 2022, Yang, dkk.,  mengintegrasikan constraints (kendala), optimisasi, dan kontrol ke dalam kerangka jaringan deep learning yang didukung oleh augmentasi data dan pemangkasan data (data pruning) dengan mempertimbangkan korelasi data ruang-waktu (spatio-temporal data correlation). Pendekatan ini berhasil meningkatkan interpretabilitas, keamanan, dan kemampuan pengendalian deep learning dalam proyek industri nyata melalui penggunaan persamaan pemrograman matematis eksplisit dan solusi analitis.
The Lawnmower Man

| The Lawnmower Man |
| --- | --- |
Berkas:Lawnmower Man.jpgTheatrical release poster
Sutradara: Brett Leonard
Produser: Gimel Everett
Skenario: Brett Leonard Gimel Everett
Pemeran: Jeff Fahey Pierce Brosnan Jenny Wright Mark Bringleson Geoffrey Lewis Jeremy Slate Dean Norris
Penata musik: Dan Wyman
Sinematografer: Russell Carpenter
Penyunting: Alan Baumgarten Lisa Bromwell (unrated director's cut)
Distributor: New Line Cinema
Tanggal rilis:  6 Maret 1992 (1992-03-06)    
Durasi: 108 menit 140 menit (unrated director's cut)
Negara: Amerika Serikat
Bahasa: Inggris
Anggaran: $10,000,000
Pendapatan kotor: $32,100,816 (domestik)
The Lawnmower Man merupakan sebuah film fiksi ilmiah AS pada tahun 1992 yang ditulis oleh Brett Leonard dan Gimel Everett. Film ini berbasis dari sebuah cerpen yang berjudul sama yang ditulis oleh Stephen King. Film ini dibintangi oleh Jeff Fahey dan Pierce Brosnan. Film ini aslinya berjudul Stephen King's The Lawnmower Man, tetapi kemudian King berhasil menuntut sang produser agar mencoret namanya dari judul, karena dinilai skenario yang ada sama sekali tidak ada kaitannya dengan cerpen.
Pranala luar

The Lawnmower Man di IMDb (dalam bahasa Inggris)
The Lawnmower Man di Rotten Tomatoes (dalam bahasa Inggris)
Paus Fransiskus
Kehidupan awal

Paus Fransiskus lahir sebagai Jorge Mario Bergoglio pada 17 Desember 1936 di Flores, sebuah lingkungan di Buenos Aires.  Ia merupakan anak tertua dari lima bersaudara dari pasangan Mario José Bergoglio (1908–1959) dan Regina María Sívori (1911–1981). Mario Bergoglio adalah seorang akuntan imigran Italia yang lahir di Portacomaro (Provinsi Asti) di wilayah Piedmont Italia. Ibunya, Regina Sívori adalah seorang ibu rumah tangga yang lahir di Buenos Aires dari keluarga asal Italia utara (Piedmontese-Genoa). Mario dan Regina bertemu pada tahun 1934 di Kapel San Antonio milik Ordo Salesian, di daerah Amagro di Buenos Aires. Keluarga Mario José meninggalkan Italia pada tahun 1929 untuk melarikan diri dari kekuasaan fasis Benito Mussolini. Mereka pergi pada akhir 1928 menggunakan kapal Giulio Cesare.  Menurut María Elena Bergoglio (lahir 1948), satu-satunya saudara paus yang masih hidup, mereka tidak beremigrasi karena alasan ekonomi. Saudara kandungnya yang lain ialah Oscar Adrián (1938–meninggal), Marta Regina (1940–2007), dan Alberto Horacio (1942–2010). Dua keponakan laki-laki Paus Fransiskus, Antonio dan Joseph, meninggal dalam kecelakaan lalu lintas. Keponakannya, Cristina Bergoglio, adalah seorang pelukis yang tinggal di Madrid, Spanyol.
Di kelas enam, Bergoglio menempuh pendidikan di Wilfrid Barón de los Santos Ángeles, sekolah Salesian Don Bosco, di Ramos Mejía, Provinsi Buenos Aires. Dia bersekolah di sekolah menengah teknik Escuela Técnica Industrial N° 27 Hipólito Yrigoyen, dinamai menurut nama mantan presiden Argentina, dan lulus dengan sarjana teknik kimia (bukan gelar master di bidang kimia, seperti beberapa media salah melaporkan). Dengan kapasitas tersebut, dia menghabiskan beberapa tahun bekerja di bagian makanan Laboratorium Hickethier-Bachmann, di mana dia bekerja di bawah Esther Ballestrino. Sebelum bekerja sebagai teknisi kimia, Bergoglio juga pernah bekerja sebagai penjaga bar dan sebagai petugas kebersihan yang menyapu lantai.
Ketika dia berusia 21 tahun, dia menderita pneumonia yang mengancam jiwa dan tiga kista. Sebagian paru-parunya dipotong tidak lama kemudian. Bergoglio telah menjadi pendukung seumur hidup klub sepak bola San Lorenzo de Almagro. Bergoglio juga merupakan penggemar film-film Tita Merello, neorealisme, dan tarian tango, dengan menyukai musik tradisional Argentina dan Uruguay yang dikenal sebagai milonga.
Yesuit (1958–2013)

Bergoglio menemukan panggilannya untuk menjadi imam ketika dia sedang dalam perjalanan untuk merayakan Hari Musim Semi 1953. Dia melewati gereja San Jose de Flores untuk mengaku dosa yang diilhami oleh seorang pastor. Bergoglio belajar di seminari keuskupan agung, Seminari Inmaculada Concepción, di Villa Devoto, Buenos Aires, dan, setelah tiga tahun, masuk Serikat Yesus sebagai novis pada 11 Maret 1958. Bergoglio mengatakan bahwa, sebagai seorang seminaris muda, dia menyukai seorang gadis yang dia temui dan sempat ragu untuk melanjutkan karir religiusnya. Sebagai seorang novis Yesuit, dia mempelajari ilmu humaniora di Santiago, Chile. Setelah masa novisiatnya di Serikat Yesus, Bergoglio secara resmi menjadi Yesuit pada tanggal 12 Maret 1960, ketika ia mengikrarkan kaul awal, kaul kekal kemiskinan, kesucian dan ketaatan seorang anggota ordo.
Pada tahun 1960, Bergoglio memperoleh lisensiat dalam bidang filsafat dari College Maximus of San Jose di San Miguel, Provinsi Buenos Aires. Dia mengajar sastra dan psikologi di College of the Immaculate Conception, sebuah sekolah menengah di Santa Fe dari tahun 1964 sampai tahun 1965. Pada tahun 1966, dia mengajar kursus yang sama di Colegio del Salvador di Buenos Aires.
Yesuit (1958–2013) > Imammat (1969-1992)

Pada tahun 1967 Bergoglio memulai studi teologinya di Fakultas Filsafat dan Teologi San Miguel dan pada tanggal 13 Desember 1969 ditahbiskan menjadi imam oleh Uskup Agung Ramón José Castellano. Dia menjabat sebagai master novis untuk provinsi di sana dan menjadi profesor teologi.
Bergoglio menyelesaikan tahap terakhir pelatihan spiritualnya sebagai Yesuit, tertianship, di Alcalá de Henares, Spanyol, dan mengambil kaul terakhir sebagai Yesuit, termasuk kaul kepatuhan keempat untuk misi oleh Paus, pada 22 April 1973. Ia diangkat sebagai pemimpin provinsi dari Serikat Yesus di Argentina pada bulan Juli itu, untuk masa jabatan enam tahun yang berakhir pada tahun 1979. Pada tahun 1973, tak lama setelah ditunjuk sebagai pemimpin provinsi, dia telah melakukan ziarah ke Yerusalem tetapi masa tinggalnya dipersingkat oleh pecahnya Perang Yom Kippur. Setelah masa jabatannya selesai, pada tahun 1980 ia diangkat sebagai rektor Fakultas Filsafat dan Teologi San Miguel tempat ia belajar. Sebelum mengambil penunjukan baru ini, dia menghabiskan tiga bulan pertama tahun 1980 di Irlandia untuk belajar bahasa Inggris, tinggal di Pusat Jesuit di Institut Teologi dan Filsafat Milltown, Dublin. Dia bertugas di San Miguel selama enam tahun sampai tahun 1986 ketika, atas kebijakan atasan jenderal Jesuit Peter Hans Kolvenbach, dia digantikan oleh seseorang yang lebih selaras dengan tren dunia dalam Serikat Yesus yang menekankan keadilan sosial, bukan daripada penekanannya pada religiusitas populer dan karya pastoral langsung.
Dia menghabiskan beberapa bulan di Sekolah Pascasarjana Filsafat dan Teologi Sankt Georgen di Frankfurt, Jerman, untuk mempertimbangkan kemungkinan topik disertasi. Dia memutuskan untuk mengeksplorasi karya teolog Jerman / Italia Romano Guardini, khususnya studinya tentang 'Kontras' yang diterbitkan dalam karyanya tahun 1925 Der Gegensatz. Namun, ia harus kembali ke Argentina sebelum waktunya untuk melayani sebagai seorang bapa pengakuan dan pembimbing rohani bagi komunitas Jesuit di Córdoba. Diyakini bahwa selama di Jerman, dia melihat lukisan Bunda Maria, Untier of Knots di Augsburg dan membawa salinan lukisan itu ke Argentina, tetapi dalam sebuah wawancara untuk mingguan Jerman Die Zeit pada tahun 2017, Paus Fransiskus menyatakan bahwa dia tidak pernah pernah ke Augsburg. Sebagai siswa di sekolah Salesian, Bergoglio dibimbing oleh pastor Katolik Yunani Ukraina Stefan Czmil. Bergoglio sering bangun berjam-jam sebelum teman sekelasnya untuk melayani Liturgi Ilahi untuk Czmil.
Bergoglio diminta pada tahun 1992 oleh otoritas Yesuit untuk tidak tinggal di rumah Yesuit, karena ketegangan yang terus berlanjut dengan para pemimpin dan cendekiawan Yesuit, rasa "perbedaan pendapat" Bergoglio, pandangan tentang ortodoksi Katoliknya dan penentangannya terhadap teologi pembebasan, dan karyanya sebagai uskup auksilier Buenos Aires. Sebagai seorang uskup dia tidak lagi tunduk pada atasan Yesuitnya. Sejak saat itu, dia tidak mengunjungi rumah Yesuit dan berada dalam "keterasingan virtual dari Yesuit" sampai setelah pemilihannya sebagai paus.
Hubungan dengan pemerintah Argentina > Fernando de la Rúa

Fernando de la Rúa menggantikan Carlos Menem sebagai presiden Argentina pada tahun 1999. Sebagai Uskup agung, Bergoglio merayakan Misa tahunan di Katedral Metropolitan Buenos Aires pada hari libur Pemerintah Nasional Pertama, 25 Mei. Pada tahun 2000, Bergoglio mengkritik masyarakat yang dianggap apatis. Argentina menghadapi depresi ekonomi pada saat itu, dan Gereja Katolik mengkritik penghematan fiskal pemerintah, yang meningkatkan kemiskinan. De la Rúa meminta gereja untuk mempromosikan dialog antara para pemimpin sektor ekonomi dan politik untuk mencari solusi atas krisis tersebut. Dia mengklaim bahwa dia berbicara dengan Bergoglio dan mengusulkan untuk mengambil bagian dalam pertemuan tersebut, tetapi Bergoglio akan mengatakan kepadanya bahwa pertemuan tersebut dibatalkan karena kesalahpahaman oleh asisten De la Rúa, yang mungkin telah menolak bantuan presiden. Uskup Jorge Casaretto menganggapnya tidak mungkin, karena De la Rúa hanya mengajukan permintaan dalam wawancara surat kabar, tetapi tidak pernah mengajukan permintaan resmi kepada gereja.
Partai Justicialist memenangkan pemilihan tahun 2001 dan mendapatkan mayoritas di Kongres, dan mengangkat Ramón Puerta sebagai presiden Senat. Karena wakil presiden Carlos Álvarez mengundurkan diri tak lama sebelumnya, hal tersebut membuat partai lawan berada di urutan kedua dalam urutan prioritas. Bergoglio meminta wawancara dengan Puerta, dan mendapat kesan positif darinya. Puerta mengatakan kepadanya bahwa partai Justicialist tidak merencanakan untuk menggulingkan De la Rúa, dan berjanji untuk membantu presiden mempromosikan undang-undang yang mungkin diperlukan.
Selama represi polisi terhadap kerusuhan Desember 2001, Bergoglio menghubungi Kementerian Dalam Negeri dan meminta polisi membedakan perusuh dan pengacau dari pengunjuk rasa damai.