Profesionalisme Pengawak Akun sebagai Kunci Peningkatan Tata Kelola Keuangan TNI AL
Bibliographic record
Abstract
TNI Angkatan Laut (TNI AL) memainkan peran krusial dalam pertahanan negara, sehingga membutuhkan tata kelola keuangan yang profesional, akuntabel, dan transparan untuk mendukung operasionalnya. Penelitian ini berfokus pada profesionalisme personel akuntansi (Pengawak Akun) di Unit Akuntansi Pangkalan Angkatan Laut Jakarta (Akun Lanmar Jakarta) dalam mendukung kualitas pengelolaan keuangan TNI AL. Menggunakan pendekatan kualitatif dengan perangkat lunak NVivo 15 untuk analisis data, penelitian ini mengeksplorasi faktor-faktor kunci yang memengaruhi kinerja personel akuntansi, termasuk kompetensi teknis, pemahaman regulasi, dan dukungan organisasi. Wawancara dengan personel kunci mengungkapkan tantangan seperti literasi aplikasi keuangan yang terbatas, pelatihan yang tidak memadai, dan beban kerja yang tinggi, yang menghambat tata kelola keuangan yang optimal. Analisis SWOT mengidentifikasi kekuatan (pemanfaatan sistem digital, dukungan kepemimpinan) dan kelemahan (kompetensi personel yang tidak merata, infrastruktur yang tidak memadai), serta peluang (program pelatihan eksternal, kebijakan digitalisasi) dan ancaman (rotasi personel yang tidak selektif, miskomunikasi). Rekomendasi strategis meliputi pengoptimalan sistem digital untuk mengurangi beban kerja, menumbuhkan budaya kerja kolaboratif, dan menerapkan rotasi personel yang selektif. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap wacana tata kelola keuangan militer dengan menawarkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan profesionalisme personel akuntansi di TNI AL
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 teacher head, 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".