MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4253861748 · doi:10.31219/osf.io/76fkp

Kesiapan Data Pertanahan Menuju Pelayanan Online

2021· preprint· id· W4253861748 sur OpenAlexaff
Arsan Nurrokhman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Governance and Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLocal Governance and DevelopmentTravaux en français237 207