Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi Peraturan Menteri Agraria dan Tata Ruang/ Kepala BPN RI Nomor 5 tahun 2017, kesiapan data pertanahan dan strategi penyiapan data pertanahan menuju pelayanan elektronik. Metode yang digunakan adalah kombinasi deskriptif kualitatif dan kuantitatif. Kondisi kesiapan data pertanahan disajikan secara kuantitatif, sedangkan implementasi kebijakan dan strategi penyiapan data pertanahan menuju pelayanan online dilakukan secara kualitatif. Penelitian dilakukan di DKI Jakarta, Jawa Barat, Kalimantan Selatan, Riau, Jawa Timur Sulawesi Barat dan Maluku yang terpilih secara purposive sampling berdasarkan pertimbangan mewakili pulau besar, serta kelas tinggi, sedang dan rendah dari provinsi dengan data tanah terdaftar dan tanah terdaftar yang valid. Penelitian menemukan bahwa: 1) Peraturan Menteri Agraria dan Tata Ruang/ Kepala BPN RI Nomor 5 tahun 2017 tentang Layanan Informasi Pertanahan Secara Elektronik belum terimplementasi secara keseluruhan. Implementasi peraturan tersebut terhambat oleh isi dalam peraturan yang belum selaras dengan peraturan lain yang mengatur hal yang sama. Minimnya sosialisasi, komunikasi dan sumberdaya terkait implementasi peraturan membuat banyak Kantor Pertanahan cenderung kurang peduli terhadap adanya program pelayanan online, walaupun ada juga Kantor Pertanahan yang bertindak selaras dengan substansi pelayanan online; 2) Rata-rata kelengkapan data digital di lokasi sampel adalah sebesar 58,15%, dengan rincian persentase buku tanah digital tekstual (terdapat di KKP) sebesar 99,02%, buku tanah digital raster 12,77%, kualitas data baik (KW 1 dan KW 2) sebesar 71,98%, dan buku tanah digital yang telah valid sebesar 48,84%. Buku tanah yang sudah divalidasi di KKP setelah diperiksa kembali ditemukan kesesuaian rata-rata 75,02%. Akurasi data spasial rata-rata sebesar 89,55%, yang berarti bahwa tumpang tindih bidang yang terdapat di lokasi sampel sebesar 10,45%; dan 3) strategi penyiapan data pertanahan menuju pelayanan elektronik yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut: (a) penguatan payung hukum aplikasi layanan pertanahan; (b) perubahan pola pikir pegawai; (c) perbaikan kualitas data dengan petunjuk teknis yang menyederhanakan alur proses dan daftar isian; (d) perluasan kewenangan pejabat fungsional; serta (5) perbaikan data melalui partisipasi masyarakat.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,024 |
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 ».