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Enregistrement W4390282003 · doi:10.26740/publika.v11n2.p1903-1914

EFEKTIVITAS PENYALURAN BANTUAN LANGSUNG TUNAI DANA DESA BAGI KELUARGA PENERIMA MANFAAT (STUDI PADA DESA TURI KABUPATEN MAGETAN)

2023· article· id· W4390282003 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePublika · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Governance and Development
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Akibat Pandemi COVID-19 yang membawa dampak besar bagi perekonomian masyarakat, pemerintah berupaya mengatasinya dengan program Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD). Dalam proses penyaluran BLT-DD masih terdapat permasalahan seperti kurangnya sosialisasi, permasalahan pendataan
 dan penetapan KPM, dan kriteria yang kurang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat efektivitas penyaluran BLT-DD bagi Keluarga Penerima Manfaat di Desa Turi, Kabupaten Magetan. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif menggunakan 108 sampel yang dipilih menggunakan teknik probability sampling. Teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner dan observasi. Teknik analisis data menggunakan statistik deskriptif dengan tujuh indikator efektivitas yaitu ketepatan waktu, ketepatan perhitungan biaya, ketepatan menentukan pilihan, ketepatan berpikir, ketepatan melakukan perintah, ketepatan menentukan tujuan, dan ketepatan sasaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keseluruhan proses penyaluran BLT - Dana Desa di Desa Turi sudah berjalan sangat efektif dengan tingkat efektivitas 83,02%. Dari tujuh indikator, ada dua indikator yang masuk kategori Cukup Efektif yaitu indikator ketepatan melakukan perintah (69,35%) dan ketepatan sasaran (61,81%). Saran yang diberikan untuk dua indikator tersebut adalah pemerintah harusnya menetapkan standarisasi yang mudah diadaptasikan pada keadaan masyarakat saat ini serta melakukan pendataan secara selektif agar dalam penetapan KPM bisa tepat sasaran, melakukan sosialisasi kepada KPM terkait kriteria penerima, persyaratan administrasi, dan proses pengambilan bantuan agar informasi yang didapatkan oleh KPM bisa utuh dan menyeluruh.
 
 As a result of COVID-19 which had major impact on the community, the government has tried to overcome it with focusing Village Funds for Direct Cash Assistance (BLT-DD). In the distribution of BLT-DD there are still problems such as lack of socialization, problems with data collection and determination of beneficiaries (KPM), inappropriate criteria, etc. This research aims to determine the level of effectiveness of BLT-DD distribution for KPM in Turi Village, Magetan Regency. This research is a descriptive research with quantitative approach using 108 samples selected using probability sampling techniques. Data collection techniques used questionnaire and observation. Data analysis techniques used descriptive statistics with seven indicators of effectiveness that is timeliness, cost calculation accuracy, choice accuracy, thinking accuracy, command execution accuracy, goal determination accuracy, and target accuracy. The results of this research show that the entire process of distributing BLT-DD in Turi Village had been running very effectively with an effectiveness rate 83,02%. Of the seven indicators, there are two indicators that fall into category Moderately Effective, that is command execution accuracy (69,35%) and target accuracy (61,81%). The advice given for these indicators is that the government should set standards that are easy to adapt to the current state of society and selectively collect data so that determination of KPM can be right on target, conduct outreach to KPM regarding criteria for recipients, administrative requirements, and the process of taking aid so that the information obtained by KPM can be intact and comprehensive.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,009

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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