IMPLEMENTASI KEBIJAKAN PENGADAAN BARANG/ JASA PEMERINTAH TENTANG PROGRAM BELA PENGADAAN
Notice bibliographique
Résumé
TThe purpose of this study was to examine the implementation of the policy of the decision at the regional office of the BPN, North Sumatra Province through George Edward III's theory of policy implementation, and to examine the inhibiting factors in implementing the policy. The method used is descriptive qualitative, using data collection techniques through interviews, observations and documentation studies. The data analysis technique uses the Miles, Huberman Saldana interactive model with the stages of data collection, data reduction, data presentation, and drawing conclusions. The results of the study found that the Procurement of Bela program at the BPN Regional Office of North Sumatra Province had been carried out well, and it could be said that the procurement officials had succeeded. This can be seen from the communication factor that exists between procurement officials and other stakeholders. The existence of competent human resources and adequate infrastructure resources. There is an attitude of implementers who are highly committed in carrying out their duties, and the activities of procuring goods and services are in accordance with the procedures or procedures drawn up by LKPP. However, there are still obstacles related to the lack of provider participation in the procurement of Bela platform, resulting in a lack of product choices. In addition, there are still obstacles in ordering consumption for the sake of meeting or large events, especially those that are carried out impromptu.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; 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 ».