PERAN DANA TRANSFER KHUSUS BAGI PEMBANGUNAN BIDANG IRIGASI PASCABENCANA PROVINSI SULAWESI TENGAH
Notice bibliographique
Résumé

 Abstrak
 Irigasi adalah bagian penting bagi pencapaian ketahanan pangan yang berpengaruh pada sisi ekonomi serta juga sosial masyarakat. Sektor pangan masih memiliki posisi penting di Indonesia dalam mendorong pencapaian pembangunan nasional yang memiliki pengaruh terhadap laju pertumbuhan ekonomi. Pendanaan irigasi tidak hanya berasal dari dana APBN serta APBD, termasuk pula dana transfer khusus pada wilayah-wilayah prioritas. Perpres No. 72 Tahun 2018 terkait RKP 2019 menegaskan tujuan implementasi DAK Fisik Penugasan pada Bidang Irigasi agar bisa menopang daerah untuk melakukan pembangunan (peningkatan serta rehabilitasi) sarpras irigasi yang kewenangannya dimiliki daerah supaya berkontribusi pada tercapainya agenda Food Sovereignty. Bencana di Sulawesi Tengah pada Tahun 2018 berdampak pada infrastruktur sumber daya air di wilayah ini. Permasalahan dalam pelaksanaan DAK Fisik perlu digali sebagai masukan untuk perencanaan DAK dimasa depan, khususnya untuk bidang irigasi. Mengacu pada urgensi DAK Fisik tentang irigasi ini bagi Pemda di Sulawesi Tengah, maka menganalisis peran DAK dan menggali permasalahan pelaksanaannya dalam konteks regional development menjadi hal yang menantang. Penelitian ini memiliki tujuan mengelaborasi peran DAK Fisik bagi pembangunan sektor irigasi pada suatu daerah serta menganalisis problem yang ada selama implementasinya. Metode yang digunakan adalah studi pustaka dan kunjungan lapangan (diskusi) dengan stakeholders pembangunan di suatu wilayah. Hasil studi menyatakan bahwa belum sepenuhnya ada sinkronisasi antara prioritas nasional tentang irigasi dan kebutuhan daerah. Persoalan bencana juga dalam praktiknya menjadi pertimbangan pengalokasian anggaran DAK dan hal ini terjadi di Provinsi Sulawesi Tengah. Meskipun demikian, harus diakui bahwa penguatan sektor irigasi dengan kerangka logis dan manajemen risiko layak terus didukung dengan dana transfer khusus dalam rangka percepatan target-target pembangunan yang lebih berkualitas serta memberi manfaat bagi masyarakat pascabencana.
 Kata Kunci: Irigasi, DAK, Pembangunan Daerah, Prioritas Nasional, Rehabilitasi Bencana.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».