Strategi Optimalisasi Aset Daerah untuk Penguatan Pendapatan Asli Daerah (Studi Kasus Pemerintah Provinsi Maluku)
Bibliographic record
Abstract
APBD Provinsi Maluku, sebagian besar berasal dari Dana Transfer Pusat, sedangkan PAD masih di bawa 20 % dan kontribusi dari Pengeloaan BMD hanya 2 %. Per 31 Desember 2021 total aset tetap lebih dari Tujuh Triliun Rupiah. Permasalahannya adalah bagaimana strategi mengoptimalkan pengelolaan, dan organisasinya untuk penguatan PAD dan mengurangi biaya pemeliharaannya. Tujuannya adalah mengetahui kondisi dan strategi optimalisasi pengelolaan aset untuk meningkatkan PAD dan pengurangan biaya pemeliharaannya serta organisasinya. Hasil pembahasan, aset belum berkontribusi signifikan terhadap PAD. Aset idle masih membebani APBD dengan biaya pemeliharaannya. Kewenangan pada Kepala Bidang Pengelolaan Aset Daerah belum mampu mengkoordinir pengelolaan aset yang ada di OPD maupun pihak lain. Kesimpulannya adalah agar pengelolaan aset dapat dilaksanakan dengan biaya pemeliharaan yang efisien dan berdampak pada peningkatan PAD, maka strateginya adalah: (1) pengelolaan aset perlu dilaksanakan oleh organisasi yang efektif, termasuk peningkatan eselonisasinya, (2) SDM pengurus barang harus memiliki kapasitas yang memadai, dan (3) dukungan regulasi yang komprehensif. Pelaksanaan strategi ini perlu didukung dengan kegiatan sensus BMD, revalue, evaluasi Kerjasama pemanfaatan, penyusunan SBSK, dan perhitungan kesesuaian aset dengan SBSK.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".