Kajian Faktor Dominan terhadap Penilaian Kinerja Sistem Penyediaan Air Minum (SPAM) di Provinsi Nusa Tenggara Barat
Bibliographic record
Abstract
Provinsi Nusa Tenggara Barat memiliki 7 (tujuh) BUMD (Badan Usaha Milik Daerah) mengelola air minum terbagi atas dua pulau yaitu pulau Lombok dan pulau Sumbawa. Kedua pulau tersebut masing-masing memiliki 4 (empat) badan pengelola air minum. Penilaian kinerja SPAM berdasarkan PP 122/2015 terdapat empat aspek yang dinilai yaitu aspek keuangan, aspek pelayanan, aspek operasional, dan aspek sumber daya manusia. Kajian ini bertujuan mendapatkan faktor dominan yang berpengaruh terhadap penilaian kinerja SPAM. Metode penelitian dengan kuantitatif yang diaplikasikan menggunakan fuzzy cluster means (Fuzzy C-Means). Hasil penelitian menunjukan bahwa dalam rentang waktu 2017 – 2022 kinerja SPAM pulau Lombok dari 4 (empat) BUMD terdapat dua sehat dan dua lainnya kurang sehat. Sedangkan pulau Sumbawa rata-rata kurang sehat. Faktor dominan yang mempengaruhi kinerja BUMD tersebut yaitu aspek operasional dan aspek keuangan dimana pada aspek operasional yang dominan yaitu tingkat kehilangan air pada sistem distribusi air minum. Aspek keuangan yang dominan yaitu likuiditas termasuk didalamnya cash ratio dan efektifitas penagihan. Faktor dominan tersebut dari kedelapan BUMD diperoleh nilai yang mempengaruhi nilai kinerja BUMD sehingga masuk dalam kategori sehat, kurang sehat dan sakit. Kajian ini menghasilkan upaya yang perlu dilakukan untuk perbaikan kondisi kinerja BUMD kategori “sakit” dengan mengetahui faktor dominannya.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.018 |
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".