EVALUASI PROSEDUR AKUNTANSI DALAM PERENCANAAN KEBUTUHAN DAN PENGANGGARAN BARANG MILIK DAERAH BERDASARKAN PP NO. 28 TAHUN 2020 TENTANG PENGELOLAAN BARANG MILIK DAERAH PADA BADAN PERENCANAAN PEMBANGUNAN DAERAH PROVINSI SULAWESI UTARA
Bibliographic record
Abstract
Barang Milik Daerah adalah semua barang yang dibeli atau diperoleh atas beban Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah atau berasal dari perolehan lainnya yang sah. Setiap lembaga pemerintahan menyusun Rencana Kebutuhan Barang Milik Daerah sesuai dengan tujuannya masing-masing dengan mempertimbangkan jumlah anggaran yang disalurkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prosedur akuntansi dalam perencanaan kebutuhan dan penganggaran barang milik daerah pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Provinsi Sulawesi Utara apakah telah sesuai dengan Peraturan Pemerintah No. 28 Tahun 2020. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode kualitatif deskriptif merupakan metode yang fokus pada pengamatan yang mendalam. Dari hasil penelitian ini dapat menunjukkan bahwa untuk prosedur Akuntansi dalam Perencanaan Kebutuhan dan Penganggaran Barang Milik Daerah telah sesuai dengan Peraturan Pemerintah No. 28 Tahun 2020, dilihat dari Rencana Kebutuhan Barang Milik Daerah (RKBMD) dan prosedur akuntansi dalam hal ini mekanisme atau proses penyusunan perencanaan dan penganggaran barang milik daerah. Kata Kunci : Perencanaan Dan Penganggaran Barang Milik Daerah, PP No.28 Tahun 2020
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 | 0.005 | 0.006 |
| 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 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.007 |
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".