Strategi Optimalisasi Aset Daerah untuk Penguatan Pendapatan Asli Daerah (Studi Kasus Pemerintah Provinsi Maluku)
Notice bibliographique
Résumé
APBD Provinsi Maluku, sebagian besar berasal dari Dana Transfer Pusat, sedangkan PAD masih di bawa 20 % dan kontribusi dari Pengeloaan BMD hanya 2 %. Per 31 Desember 2021 total aset tetap lebih dari Tujuh Triliun Rupiah. Permasalahannya adalah bagaimana strategi mengoptimalkan pengelolaan, dan organisasinya untuk penguatan PAD dan mengurangi biaya pemeliharaannya. Tujuannya adalah mengetahui kondisi dan strategi optimalisasi pengelolaan aset untuk meningkatkan PAD dan pengurangan biaya pemeliharaannya serta organisasinya. Hasil pembahasan, aset belum berkontribusi signifikan terhadap PAD. Aset idle masih membebani APBD dengan biaya pemeliharaannya. Kewenangan pada Kepala Bidang Pengelolaan Aset Daerah belum mampu mengkoordinir pengelolaan aset yang ada di OPD maupun pihak lain. Kesimpulannya adalah agar pengelolaan aset dapat dilaksanakan dengan biaya pemeliharaan yang efisien dan berdampak pada peningkatan PAD, maka strateginya adalah: (1) pengelolaan aset perlu dilaksanakan oleh organisasi yang efektif, termasuk peningkatan eselonisasinya, (2) SDM pengurus barang harus memiliki kapasitas yang memadai, dan (3) dukungan regulasi yang komprehensif. Pelaksanaan strategi ini perlu didukung dengan kegiatan sensus BMD, revalue, evaluasi Kerjasama pemanfaatan, penyusunan SBSK, dan perhitungan kesesuaian aset dengan SBSK.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».