ANALISIS EFISIENSI BELANJA PENDIDIKAN PADA PEMERINTAH DAERAH TERTINGGAL DI INDONESIA
Bibliographic record
Abstract
Efisiensi belanja pendidikan pemerintah daerah merupakan salah satu strategi peningkatan kemampuan keuangan daerah untuk pemenuhan kebutuhan sarana dan prasarana dasar pada daerah tertinggal. Penelitian ini mengkaji bagaimana tingkat efisiensi belanja pendidikan pada Pemerintah Daerah tertinggal di Indonesia tahun 2021 menggunakan metode pemograman linier Data Analysis Envelopment (DEA) Bootstrapping. Selain itu, regresi terpotong (truncated regression) digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi belanja pemerintah daerah tertinggal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kabupaten daerah tertinggal perlu melakukan efisiensi dengan meningkatkan output sebesar 6.91% secara rata-rata agar daerah tersebut mencapai tingkat efisiensi relatif maksimal terhadap DMU yang menjadi benchmarking pada daerah yang dilakukan analisis untuk pemenuhan kebutuhan dasar pendidikan. Simpulan selanjutnya, dari lima variabel determinan yang diamati, kepadatan penduduk dan kualitas perencanaan dan penganggaran, terbukti secara signifikan mempengaruhi efisiensi belanja bidang pendidikan dengan tanda positif. Sedangkan kapasitas fiskal berpengaruh nyata dengan tanda berlawanan terhadap efisiensi belanja. Faktor-faktor lain seperti tingkat pengangguran terbuka dan konsentrasi politik secara statistik tidak menunjukkan hasil yang nyata terhadap efisiensi belanja.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".