Revitalization of Village-Owned Enterprises to Strengthen the Community Economy in Indonesia: Between Policy and Prosperity
Notice bibliographique
Résumé
Indonesian president-elect, Prabowo Subianto, has emphasized his vision through Astacita, continuing President Joko Widodo’s Nawacita concept. The primary focus is on village development and community economic empowerment to reduce inequality and poverty. This study employs a qualitative descriptive approach, analyzing legal data, regulations, and philosophical, political, and economic perspectives related to Village-Owned Enterprises (BUMDes). The main objective is to explore the urgency of revitalizing BUMDes to encourage village development, improve the local economy, and align with policies aimed at fostering community-based welfare. The Village Law strengthens the role of villages in development, with BUMDes acting as a key driver of the village economy. However, BUMDes faces challenges in management and competitiveness. To address this, revitalization and collaboration are necessary to increase productivity, leverage local potential, and support community welfare. The government must enhance policies, improve management capacity, and protect BUMDes from harmful competition. Digitalization and synergy between villages also present solutions to bolster the village economy in the Industry 4.0 era. BUMDes plays a crucial role in boosting the village economy based on local potential, but participatory, transparent, and professional management is essential for its independent development. Strengthening subsidiarity and village authority accelerates sustainable development, in line with global trends in enhancing local governance and village economic autonomy. The revitalization of BUMDes is a key strategy for improving the village economy through the optimization of village funds and digitalization. Addressing management challenges requires enhanced capacity for village officials, strict supervision, and inclusive policies to foster sustainable economic growth and community welfare
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».