Revolution in military affairs (RMA) by Indonesian armed forces towards competitive advantage
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Notice bibliographique
Résumé
The dynamics of the conflict in the South China Sea (SCS) have begun to enter a new chapter. Currently, the South China Sea (SCS) is a flashpoint in the Asia Pacific region. This study aims to provide an analysis of the concept of the Revolution in Military Affairs (RMA) strategy by the Indonesian Armed Forces (TNI) toward Competitive Advantage in the South China Sea region. This study employed an analytical approach with a qualitative sequence exploratory method supported by some quantitative data. PEST (Political, Economy, Socio-cultural, Technology) analysis and SWOT analysis methods were used to support the study. Furthermore, this study also utilized an Analytical Hierarchy Process (AHP) method approach to provide strategic value and sensitivity analysis as a strategy scenario analysis toward competitive advantage. Based on the results of the research analysis, a strategy under the development of Indonesian Armed Forces capabilities towards a competitive advantage in the South China Sea was obtained, namely the WO strategy which consists of 6 substrate aspects with eight subfactors, namely the combination of all components and strengths in handling security disturbances in the South China Sea (0.162), increased competence of human resources (0.159); development of integrated defense forces and capabilities (0.147), protection of information systems and state secrets (0.145), development of defense facilities and infrastructure (0.109), increasing the capacity and capability of modernizing intelligence technology (0.093), utilization and capacity building of the national defense industry (0.089), deployment of Indonesian Armed Forces troops in the South China Sea (0.075). This study is expected to contribute to the strategy for handling conflicts in the South China Sea and provide strategic steps in increasing capabilities on competitive advantage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle