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Enregistrement W2898833716 · doi:10.31092/jia.v2i1.107

ARSITEKTUR DAN INFORMASI KINERJA: SUATU UPAYA MENINGKATKAN KUALITAS PENGANGGARAN INSTANSI PEMERINTAH (STUDI KASUS PADA BALAI DIKLAT KEUANGAN MAKASSAR)

2018· article· en· W2898833716 sur OpenAlexaff
Ali Tafriji Biswan, Priscilla Oktiva Rossari, Fajar Alhadi Alhadi

Notice bibliographique

RevueINFO ARTHA · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Optimization Techniques
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesKementerian Keuangan Republik Indonesia
Mots-clésChristian ministryGovernment (linguistics)Agency (philosophy)LegislatureWork (physics)AccountingBusinessPolitical scienceEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTBudgeting is an important tool used by the management in carrying out the functions of planning and control, no exception to public sector organizations and government. The Indonesian government continues to implement the best practices of budgeting, one of which is through the implementation of performance-based budgeting.In a performance-based budgeting, the budget is prepared by formulating outputs or outcomes to be achieved. This formulation is done by the respective ministries/agencies in accordance with the functions of their respective organizations. All information related to the performance of then integrated into a document Work Plan and Budget-Ministry/Agency (RKA-K/L) as the basis of discussion of the budget document by the legislative board. However, in practice, ministries/agencies have not been able to compile performance information appropriately. The quality of outputs and outcomes compiled considered not in accordance with the strategic objectives and functions of the ministries/agencies concerned. Another problem related to budgeting is improper planning which led to the absorption of current year's budget to less than optimal. Through this paper, researchers will present problems related to the issue of the budget that comes from the weakness of the architecture and performance information on the ministries/agencies. Responding to the challenges of the need of better budgeting, the government began compiling Arsitektur dan Informasi Kinerja (ADIK) to improve the application of performance-based budgeting approach before. ADIK implementation on Financial Training Center of Makassar gives an overview effort of applying this new architecture. It is expected the new budgeting architecture implemented during Fiscal Year 2016 increases the optimum benefits. Keywords: budgeting, performance-based budgeting, performance information, ADIK. ABSTRAKPenganggaran merupakan alat penting bagi manajemen organisasi, tidak terkecuali organisasi sektor publik, dalam menjalankan fungsi perencanaan dan pengendalian. Instansi pemerintah terus berupaya mengelola praktik terbaik penganggaran, salah satunya adalah melalui penganggaran berbasis kinerja (PBK).Dalam PBK, anggaran disusun dengan merumuskan output atau outcome yang hendak dicapai. Perumusan ini dilakukan oleh kementerian/lembaga sesuai dengan fungsi organisasi masing-masing. Seluruh informasi kinerja diintegrasikan menjadi sebuah dokumen Rencana Kerja dan Anggaran Kementerian Negara/Lembaga (RKA- K/L) sebagai dokumen dasar pembahasan anggaran dengan badan legislatif. Namun pada praktiknya, kementerian/lembaga belum mampu menyusun informasi kinerja dengan tepat. Kualitas output dan outcome yang disusun belum sepenuhnya sesuai dengan sasaran strategis dan fungsi kementerian/lembaga yang bersangkutan. Masalah itu terkait erat dengan perencanaan yang kurang baik sehingga penyerapan anggaran kurang tepat sasaran.Melalui tulisan ini, dipaparkan isu permasalahan terkait anggaran yang bersumber dari lemahnya bangunan informasi kinerja pada kementerian/lembaga. Menjawab tantangan penganggaran yang lebih baik, pemerintah mulai menyusun Arsitektur dan Informasi Kinerja (ADIK) untuk mempertajam penerapan PBK. Penerapan ADIK pada Balai Diklat Keuangan Makassar memberikan gambaran upaya penerapan arsitektur yang baru ini. Diharapkan arsitektur penganggaran baru yang diimplementasikan mulai Tahun Anggaran 2016 ini meningkatkan manfaat penganggaran yang lebih optimal. Kata kunci: anggaran, PBK, informasi kinerja, ADIK.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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