Analisis Transparansi dan Akuntabilitas Terhadap Alokasi Dana Desa ( Studi Desa Merbau Mataram Kecamatan Merbau Mataram )
Bibliographic record
Abstract
Akuntansi pemerintahan memiliki tiga tujuan pokok, yaitu pertanggungjawaban, manajerial, dan pengawasan. Pertanggungjawaban yang dilakukan pemerintah merupakan perwujudan dari penyediaan informasi mengenai setiap tindakan atau kegiatan dan pengelolaan keuangan yang dilakukan pemerintah selama satu periode. Alokasi Dana Desa merupakan salah satu bentuk pertanggungjawaban pemerintah untuk meningkatkan pembangungan di tingkat pedesaan. Alokasi Dana Desa berasal dari pendapatan Transfer yang bersumber dari bagian dana perimbangan keuangan pusat dan daerah yang diterima oleh kabupaten/kota. Penelitian ini dilaksanakan di Desa Merbau Mataram Kecamatan Merbau Mataram Kabupaten Lampung Selatan.Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan deskriptif. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menganalisis akuntabilitas dan transparansi di desa merbau mataram yang mendapatkan ADD. Hasil deskripsi didapat melalui pengukuran dengan membandingkan undang-undang Permendagri 113 tahun 2014 dengan kegiatan lapangan yang sesungguhnya.Hasil penelitian berdasarkan Permendagri 113 tahun 2014 menunjukkan bahwa secara garis besar pengelolaan alokasi dana desa di Desa Merbau Mataram sudah akuntabel Baik dari perencanaan, pelaksanaan, penatausahaan, pelaporan, pertanggungjawaban dan untuk transparan pada desa merbau mataram belum transparan terhadap masyarakat.
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 | 0.008 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
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".