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Enregistrement W4393368186 · doi:10.55961/jpbj.v2i2.41

Usulan Kebijakan Pemenuhan Pokja Pemilihan dan Pejabat Pengadaan dari Pengelola Pengadaan Barang/Jasa di Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat

2023· article· id· W4393368186 sur OpenAlexaff
Sunu Ardhi Nugroho

Notice bibliographique

RevueJurnal Pengadaan Barang/Jasa · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Election Politics and Participation
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peraturan Presiden Nomor 16 Tahun 2018 tentang Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah yang diubah dengan Peraturan Presiden Nomor 12 Tahun 2021 mengamanatkan bahwa Kementerian/Lembaga/Pemerintah Daerah (K/L/PD) wajib memiliki Pengelola Pengadaan Barang/Jasa (PBJ) sebagai Pokja Pemilihan/Pejabat Pengadaan. Kewajiban tersebut akan berlaku mulai 1 Januari 2024. Namun aturan ini dikecualikan untuk K/L/PD dalam hal nilai atau jumlah paket pengadaan tidak mencukupi untuk memenuhi pencapaian batas angka kredit minimum per tahun bagi Pengelola PBJ atau Sumber Daya Pengelola Fungsi Pengadaan Barang/Jasa pada K/L/PD dilakukan oleh prajurit TNI atau anggota POLRI. Berdasarkan profil pengadaan, Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR) merupakan salah satu kementerian/lembaga yang dianggap dapat memenuhi kriteria nilai atau jumlah paket pengadaan untuk pemenuhan pencapaian batas angka kredit minimum per tahun bagi Pengelola PBJ, sehingga tidak dapat dikecualikan dalam kewajiban pemenuhan Pejabat Pengadaan dan Pokja Pemilihan dari Pengelola PBJ. Melalui penelitian menggunakan metode kualitatif dengan studi kasus di Kementerian PUPR, dilakukan analisis terkait implementasi dan kendala pemenuhan Pokja Pemilihan dan Pejabat Pengadaan dari Pengelola PBJ di Kementerian PUPR dan disusun usulan kebijakan Pokja Pemilihan/Pejabat Pengadaan dari Pengelola PBJ di Kementerian PUPR sebagai salah satu alternatif solusi untuk melaksanakan amanat Peraturan Presiden tersebut.

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,008
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, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0110,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,278 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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