Strategi Pengembangan Kecamatan Enrekang Berbasis Indeks Desa Membangun
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of village development has been regulated by the government throught Law No. 6/2014 on Villages. Article 78 of the Village Law states that village development is an activity that aims to improve the welfare and quality of life of the village community through the fulfillment of basic needs, the development of village facilities and infrastructure, and the development of the local economy through the sustainable use of resources. To determine the target locus for alleviating underdeveloped villages, the government developed the Village Development Index (IDM), which serves as a map for village development. The IDM consists of the Social Resilience Index (IKS); Economic Resilience Index (IKE); and Environmental Resilience Index (IKL), which is a translation of the development needs set out in article 74 paragraph (2) of the Village Law. The Village Development Index is not only useful to determine the development status of each village, which is closely related to its characteristics, but can also be developed as an instrument for targeting village development. The purpose of this study was to determine the classification of village status and to determine the development strategy of village development in Enrekang Sub-district. The benefit of this research is as a reference for the local government in implementing village development programs in Enrekang District. The research methods used in this study are qualitative and quantitative methods with research locations located in 12 villages in Enrekang District, Enrekang Regency. The analysis technique used is Village Development Index Analysis and SWOT Analysis with data collection techniques namely observation, interviews, and questionnaires. The results of this study determine the classification of village status of 12 villages in Enrekang Sub-district and determine the strategy for developing village potential in Enrekang Sub-district.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».