Desa Yang Mandiri: Pengelolaan Keuangan Desa di Kecamatan Balige
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini mengevaluasi pengelolaan keuangan desa dengan fokus pada aspek transparansi dan efektivitas, menggunakan studi kasus di Kecamatan Balige, Sumatera Utara. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi praktik pengelolaan keuangan desa yang efisien dan transparan. Metode yang digunakan adalah survei dengan kuesioner yang didistribusikan kepada 168 aparatur desa di 29 desa, yang data tersebut dianalisis menggunakan regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kapasitas aparatur desa, kualitas pengawasan oleh Badan Permusyawaratan Desa (BPD), dan partisipasi masyarakat secara signifikan berkontribusi terhadap peningkatan transparansi dan efisiensi dalam pengelolaan keuangan desa. Selain itu, pemanfaatan teknologi informasi terbukti sebagai pemoderasi penting yang meningkatkan efektivitas pelatihan, pengawasan, dan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan keuangan. Studi ini menyarankan adopsi praktik terbaik melalui pelatihan yang lebih efektif, penggunaan teknologi audit digital, dan peningkatan partisipasi masyarakat dalam proses pengambilan keputusan keuangan untuk memperkuat integritas dan akuntabilitas pengelolaan keuangan desa.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| 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".