ANALISIS GAP PERENCANAAN DANA ALOKASI KHUSUS FISIK PENUGASAN PENYEDIAAN INFRASTRUKTUR EKONOMI BERKELANJUTAN PADA 34 PROVINSI DI INDONESIA
Bibliographic record
Abstract
Pembangunan penyediaan infrastruktur ekonomi di daerah melalui dana transfer adalah hal yang menarik diulas lebih jauh dari sisi perencanaan. Prioritas bagi pemerintah pusat dan prioritas bagi pemerintah daerah perlu menemukan titik temu untuk mencapai keselarasan dan efektivitas pembangunan dilapangan. Analisis melalui mekanisme evaluasi dokumen perencanaan pusat-daerah dalam lingkup dana transfer dapat menilai seberapa sinkron menu DAK Fisik mendukung program prioritas di daerah. Untuk menajamkan proses evaluasi sebagai bahan analisis, dipilih DAK Fisik Penugasan khususnya tematik penyediaan infrastruktur ekonomi berkelanjutan (PIEB). Tujuan analisis terkait DAK tematik PIEB adalah untuk mengidentifikasi keterkaitan antara dokumen Rencana Kerja Pemerintah Pusat dan Daerah, relevansi menu DAK Fisik bagi pembangunan daerah, khususnya DAK Fisik Penugasan Tematik PIEB yang dirancang untuk mendukung pembangunan di daerah. Metode analisis menggunakan pendekatan kuantitatif yang dilakukan melalui content analysis dalam penelusuran prioritas daerah dalam RKPD 34 provinsi dan menu DAK Fisik Penugasan PIEB TA 2021 dalam RKP. Hasil analisis dan pembahasan tingkat perencanaan pada DAK Fisik Penugasan Tematik PIEB TA 2021 menunjukkan bahwa masih ada sebagian kebijakan DAK Fisik yang belum relevan dengan prioritas daerah baik untuk tema bidang Pariwisata, Jalan, Industri Kecil Menengah dan Subbidang Lingkungan Hidup. Hal ini memberi gambaran bahwa proses internalisasi kebijakan pusat-daerah dalam sistem perencanaan pembangunan belum optimal. Masih banyak menu DAK Fisik yang belum direspons dengan kegiatan yang terkait dalam perencanaan pemerintah provinsi. Oleh karena itu, diperlukan rekomendasi teknis yang efektif kedepan agar pembangunan dengan dana transfer berdampak lebih tepat sasaran pada kualitas implementasinya.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".