OPTIMALISASI KETERBATASAN SUMBER DAYA MANUSIA DALAM PROGRAM PENDAFTARAN TANAH SISTEMATIS LENGKAP (PTSL) PADA KANTOR PERTANAHAN KABUPATEN KEBUMEN
Bibliographic record
Abstract
Pendaftaran Tanah Sistematis Lengkap (PTSL) merupakan salah satu program strategis nasional Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional.untuk percepatan pendaftaran tanah di seluruh Indonesia. Pemerintah mentargetkan seluruh bidang tanah yang ada di Indonesia dapat bersertipikat pada tahun 2025 melalui program PTSL, yang bertujuan untuk menjamin kepastian hukum kepemilikan tanah bagi rakyat. Target PTSL tahun 2017 sebesar 5 juta sertipikat, tahun 2018 sebesar 7 juta sertipikat, tahun 2019 sebesar 9 juta sertipikat dan untuk tahun 2020-2025 target tiap tahun sebesar 10-13 juta sertipikat. Target yang besar tersebut terkendala dengan keterbatasan sumberdaya manusia yang ada di Kantor Pertanahan di daerah. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis strategi optimalisasi keterbatasan sumber daya manusia dalam pelaksanaan program PTSL yang dilaksanakan oleh Kantor Pertanahan Kabupaten Kebumen. Dari hasil penelitian, strategi optimalisasi sumber daya manusia di Kantor Pertanahan Kabupaten Kebumen dilakukan melalui optimalisasi SDM dalam setiap tahapan manajemen PTSL yang dilakukan, meliputi perencanaan, pengorganisasian, pengarahan dan pengawasan. Optimalisasi SDM dalam pelaksanaan program PTSL pada Kantor Pertanahan Kabupaten Kebumen dilaksanakan dengan menganalisis permasalahan internal dan eksternal SDM yang ada, serta mencari solusi dari hal-hal tersebut dengan menggunakan SWOT. Usaha-usaha yang dilakukan dalam optimalisasi tersebut antara lain dengan monitoring dan evaluasi secara rutin, pemetaan kompetensi dan pelatihan pegawai, peningkatan koordinasi dan komunikasi, pemanfaatan tenaga-tenaga magang dari mahasiswa serta optimalisasi kinerja dari tim desa lokasi PTSL.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".