COVID-19 pandemic and food security: Strategic agricultural budget allocation in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has exposed significant vulnerabilities in Indonesia's food security, highlighting the need for more strategic agricultural budget allocation. This study addresses the issue of inadequate budgeting techniques that fail to effectively support food production and distribution during crises. The primary objective is to develop a tailored framework that optimises budget allocations to strengthen Indonesia’s food security in the face of socio-economic and geographical challenges. Using a multi-dimensional research approach, the study involves key stakeholders from the Ministry of Agriculture, the Ministry of Finance, and the Ministry of National Development Planning, employing methods such as in-depth interviews, focus group discussions, and data collection from primary and secondary sources. The research utilises the Analytical Hierarchy Process (AHP) with the Expert Choice 2000 program to systematically evaluate decision-making options. Findings reveal the necessity of a resilient framework that balances short-term emergency responses with long-term strategies, focussing on increasing production capacity, improving seed quality, expanding land availability, and adopting advanced agricultural technologies. The study contributes to the policy landscape by offering a structured agricultural budgeting framework and policy recommendations aimed at mitigating disruptions, enhancing productivity, and supporting sustainable agricultural practices. It also emphasises the importance of sensitivity analysis in budget planning to inform strategic decisions. The study recommended targeted investments in production capacity, a reevaluation of rice import regulations, and the adoption of innovative technologies to ensure a resilient and sustainable food system in Indonesia. • Agricultural budget strategy aims to improve food security resilience during crisis. • Integrating technology and community empowerment optimise budget for food security. • Key stakeholders offer insights for enhancing food security decision-making. • Policymaker guidance helps navigate food security and disaster resilience. • Budget allocation strategies enhance disaster preparedness and food security.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».