Peran regulasi Pemerintah Daerah dalam optimalisasi belanja daerah untuk meningkatkan daya saing sektor unggulan Kabupaten Gunungkidul
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This study aims to analyze the competitiveness enhancement of key sectors in Gunungkidul Regency during the 2014–2023 period and to formulate strategic recommendations for future policy improvement.Methods – The research employs a shift-share analysis and Pearson correlation test to examine the relationship between development expenditure, private investment, and regional economic growth.Findings – The findings indicate that development expenditure has a positive correlation with economic growth. However, its effectiveness largely depends on appropriate allocation policies and the quality of budget implementation.Implication – Local governments need to strengthen strategies for optimizing development expenditure, focusing on infrastructure development, workforce training, and technological innovation to enhance the competitiveness of key sectors.Originality – This study contributes to the enhancement of sectoral competitiveness in Gunungkidul Regency by applying a combination of shift-share analysis and Pearson correlation methods. AbstrakTujuan – Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peningkatan daya saing sektor unggulan di Kabupaten Gunungkidul selama periode 2014–2023, serta merumuskan rekomendasi strategis untuk perbaikan kebijakan di masa mendatang. Metode – Penelitian ini menggunakan metode analisis shift-share dan uji korelasi Pearson untuk mengkaji hubungan antara belanja pembangunan, investasi swasta, dan pertumbuhan ekonomi daerah. Temuan – Hasil penelitian menunjukkan bahwa belanja pembangunan memiliki korelasi positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Namun, efektivitasnya sangat bergantung pada kebijakan alokasi serta implementasi anggaran yang tepat dan terarah. Implikasi – Pemerintah daerah perlu memperkuat strategi optimalisasi belanja pembangunan dengan menitikberatkan pada peningkatan infrastruktur, pelatihan tenaga kerja, serta pengembangan inovasi teknologi guna mendorong peningkatan daya saing sektor unggulan. Orisinalitas – Penelitian ini memberikan kontribusi dalam upaya peningkatan daya saing sektor unggulan di Kabupaten Gunungkidul melalui penerapan metode shift-share dan uji korelasi Pearson secara simultan.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».