EFEKTIVITAS PENYALURAN BANTUAN LANGSUNG TUNAI DANA DESA BAGI KELUARGA PENERIMA MANFAAT (STUDI PADA DESA TURI KABUPATEN MAGETAN)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».