ANALISIS SISTEM DINAMIK UNTUK EVALUASI PENCAPAIAN SWASEMBADA BERAS MELALUI PROGRAM UPAYA KHUSUS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>Upaya Khusus (UPSUS) Padi merupakan kebijakan Kementerian Pertanian dalam upaya mencapai swasembada beras yang diimplementasikan sejak tahun 2015. Apakah kegiatan ini berhasil dan tepat? Analisis sitem dinamik digunakan sebagai alat evaluasi kegiatan UPSUS Padi dengan pendekatan system thinking. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kebijakan UPSUS Padi sejak tahun 2015-2018 menggunakan sistem dinamik. Metodologi penelitian dibangun dengan membuat Causal Loop Diagram (CLD) utama sistem swasembada beras, subsistem yang mendukung swasembada beras, sistem permintaan, dan sistem pencapaian target swasembada beras. Model dinamik tersebut divalidasi, disimulasi, dan direformulasi. Hasil simulasi menunjukkan sistem dinamik dapat dijadikan alat evaluasi kebijakan program UPSUS Padi dengan hasil validasi model bernilai MAPE &lt; 5%, sehingga dapat menggambarkan kondisi sesungguhnya. Hasil simulasi model menunjukkan UPSUS Padi sukses meningkatkan produksi. Bilamana dalam lima tahun target peningkatan indeks pertanaman (IP) dan produktivitas tercapai, maka pada tahun 2022 akan terjadi puncak surplus beras sebesar 25 juta ton. Setelah itu produksi padi akan terus menurun jika hingga akhir tahun 2024 konversi lahan sawah tidak dibendung. Penerapan kebijakan UPSUS Padi perlu didukung oleh kebijakan penerapan mekanisasi untuk pra dan pascapanen, penyuluhan, revitalisasi penggilingan, diversifikasi pangan, dan penekanan konversi lahan. Hasil simulasi dengan memasukkan semua variabel tersebut menunjukkan Indonesia dalam lima tahun ke depan akan surplus 35 juta ton beras sehingga swasembada terus berlanjut.</p>
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle