Problematika Penerbitan Sertipikat Elektronik di Kantor Pertanahan Kabupaten Sleman
Notice bibliographique
Résumé
The issuance of electronic land certificates at the Sleman Land Office represents a key component of Indonesia’s national digital transformation agenda for land administration, formally initiated on May 31, 2024, through Ministerial Decree of ATR/BPN No. 285/SK-OT.01/III/2024. The implementation was carried out in two phases, each generating distinct implications for service performance and institutional readiness. This study aims to assess the implementation process and identify the challenges encountered in issuing electronic land certificates at the Sleman Land Office. A qualitative research method was applied using observations, interviews, and document analysis. The findings indicate several critical issues, including insufficient land data quality, limited human resources, inadequate information technology infrastructure, evolving policy frameworks, and budgetary constraints. Despite these challenges, the office has undertaken several corrective measures, such as improving data quality, enhancing human resource capacity, optimizing technological infrastructure, developing internal SOPs, and prioritizing budget allocation. This study underscores the importance of data readiness, human capital, institutional systems, and regulatory support as determining factors for the successful implementation of electronic land certificates. Keywords: Electronic Certificate, Digital Transformation, Data Quality, Land Services Digitalization, Kantor Pertanahan Kabupaten Sleman INTISARI Penerbitan sertipikat elektronik di Kantor Pertanahan Kabupaten Sleman merupakan bagian dari agenda nasional transformasi digital layanan pertanahan yang secara resmi dimulai pada 31 Mei 2024 melalui Keputusan Menteri ATR/BPN Nomor 285/SK-OT.01/III/2024. Implementasi dilakukan dalam dua fase yang masing-masing membawa konsekuensi terhadap kinerja pelayanan dan kesiapan kelembagaan. Penelitian ini bertujuan untuk menilai proses implementasi serta mengidentifikasi berbagai tantangan yang muncul dalam penerbitan sertipikat elektronik di Kantor Pertanahan Kabupaten Sleman. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi dokumen. Hasil penelitian menunjukkan adanya sejumlah permasalahan utama, seperti kualitas data pertanahan yang belum memadai, keterbatasan sumber daya manusia, infrastruktur teknologi informasi yang kurang optimal, dinamika perubahan kebijakan, serta keterbatasan anggaran. Meskipun demikian, berbagai langkah perbaikan telah dilakukan, termasuk peningkatan kualitas data, penguatan kapasitas SDM, optimalisasi infrastruktur, penyusunan SOP internal, serta penajaman prioritas dalam manajemen anggaran. Penelitian ini menegaskan bahwa kesiapan data, sumber daya manusia, sistem kelembagaan, dan dukungan regulasi merupakan faktor kunci keberhasilan implementasi sertipikat elektronik. Kata Kunci: Sertipikat Elektronik, Transformasi Digital, Kualitas Data, Digitalisasi layanan Pertanahan, Kantor Pertanahan Kabupaten Sleman
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».