Studi Konsistensi Perencanaan dan Penganggaran Daerah Bidang Pariwisata di Kabupaten Gunungkidul
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis tingkat konsistensi dokumen perencanaan dan penganggaran, yaitu pada RPJMD, RKPD, Renstra, Renja, PPAS dan DPA SKPD. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi konsistensi perencanaan dan penganggaran serta untuk mengetahui upaya yang telah dilakukan untuk meningkatkan konsistensi pe-rencanaan dan penganggaran. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan studi kasus di bidang Pariwisata pada Dinas Kebudayaan dan Kepariwisataan Kabupaten Gunungkidul. Partisipan dalam penelitian ini adalah pejabat atau pegawai yang terlibat dalam proses perencanaan dan penganggaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat konsistensi RKPD dan DPA bidang Pariwisata Dinas Kebudayaan dan Kepariwisataan tahun 2015 sebesar 53,24% (cukup) dan tahun 2016 sebesar 63,54% (cukup). Faktor-faktor yang mempengaruhi konsistensi perencanaan dan penganggaran yaitu kurangnya pemahaman tentang perencanaan dan penganggaran, SKPD belum memperhatikan pagu indikatif dan indikator kinerja, intervensi politik anggota DPRD, kebijakan Pemerintah Pusat/Provinsi, komitmen pemangku kepentingan, pengambil kebijakan dan pelaksana kegiatan, dan proses manual dalam perencanaan.Upaya yang telah dilakukan untuk meningkatkan konsistensi perencanaan dan penganggaranantara lain: Inovasi PIWK, D esk Renja oleh Bappeda, Desk RKA oleh Tim Anggaran, Evaluasi Internal oleh Bappeda, Pengawasan oleh Inspektorat Daerah dan konsultasi dan evaluasi Gubernur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».