ANALISIS SISTEM DINAMIK UNTUK EVALUASI PENCAPAIAN SWASEMBADA BERAS MELALUI PROGRAM UPAYA KHUSUS
Bibliographic record
Abstract
Upaya Khusus (UPSUS) Padi merupakan kebijakan Kementerian Pertanian dalam upaya mencapai swasembada beras yang diimplementasikan sejak tahun 2015. Apakah kegiatan ini berhasil dan tepat? Analisis sitem dinamik digunakan sebagai alat evaluasi kegiatan UPSUS Padi dengan pendekatan system thinking. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kebijakan UPSUS Padi sejak tahun 2015-2018 menggunakan sistem dinamik. Metodologi penelitian dibangun dengan membuat Causal Loop Diagram (CLD) utama sistem swasembada beras, subsistem yang mendukung swasembada beras, sistem permintaan, dan sistem pencapaian target swasembada beras. Model dinamik tersebut divalidasi, disimulasi, dan direformulasi. Hasil simulasi menunjukkan sistem dinamik dapat dijadikan alat evaluasi kebijakan program UPSUS Padi dengan hasil validasi model bernilai MAPE < 5%, sehingga dapat menggambarkan kondisi sesungguhnya. Hasil simulasi model menunjukkan UPSUS Padi sukses meningkatkan produksi. Bilamana dalam lima tahun target peningkatan indeks pertanaman (IP) dan produktivitas tercapai, maka pada tahun 2022 akan terjadi puncak surplus beras sebesar 25 juta ton. Setelah itu produksi padi akan terus menurun jika hingga akhir tahun 2024 konversi lahan sawah tidak dibendung. Penerapan kebijakan UPSUS Padi perlu didukung oleh kebijakan penerapan mekanisasi untuk pra dan pascapanen, penyuluhan, revitalisasi penggilingan, diversifikasi pangan, dan penekanan konversi lahan. Hasil simulasi dengan memasukkan semua variabel tersebut menunjukkan Indonesia dalam lima tahun ke depan akan surplus 35 juta ton beras sehingga swasembada terus berlanjut.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".