OPTIMALISASI KETERBATASAN SUMBER DAYA MANUSIA DALAM PROGRAM PENDAFTARAN TANAH SISTEMATIS LENGKAP (PTSL) PADA KANTOR PERTANAHAN KABUPATEN KEBUMEN
Notice bibliographique
Résumé
Pendaftaran Tanah Sistematis Lengkap (PTSL) merupakan salah satu program strategis nasional Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional.untuk percepatan pendaftaran tanah di seluruh Indonesia. Pemerintah mentargetkan seluruh bidang tanah yang ada di Indonesia dapat bersertipikat pada tahun 2025 melalui program PTSL, yang bertujuan untuk menjamin kepastian hukum kepemilikan tanah bagi rakyat. Target PTSL tahun 2017 sebesar 5 juta sertipikat, tahun 2018 sebesar 7 juta sertipikat, tahun 2019 sebesar 9 juta sertipikat dan untuk tahun 2020-2025 target tiap tahun sebesar 10-13 juta sertipikat. Target yang besar tersebut terkendala dengan keterbatasan sumberdaya manusia yang ada di Kantor Pertanahan di daerah. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis strategi optimalisasi keterbatasan sumber daya manusia dalam pelaksanaan program PTSL yang dilaksanakan oleh Kantor Pertanahan Kabupaten Kebumen. Dari hasil penelitian, strategi optimalisasi sumber daya manusia di Kantor Pertanahan Kabupaten Kebumen dilakukan melalui optimalisasi SDM dalam setiap tahapan manajemen PTSL yang dilakukan, meliputi perencanaan, pengorganisasian, pengarahan dan pengawasan. Optimalisasi SDM dalam pelaksanaan program PTSL pada Kantor Pertanahan Kabupaten Kebumen dilaksanakan dengan menganalisis permasalahan internal dan eksternal SDM yang ada, serta mencari solusi dari hal-hal tersebut dengan menggunakan SWOT. Usaha-usaha yang dilakukan dalam optimalisasi tersebut antara lain dengan monitoring dan evaluasi secara rutin, pemetaan kompetensi dan pelatihan pegawai, peningkatan koordinasi dan komunikasi, pemanfaatan tenaga-tenaga magang dari mahasiswa serta optimalisasi kinerja dari tim desa lokasi PTSL.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».