Pengaruh Komitmen, Kualitas Sumber Daya Manusia, Gaya Kepemimpinan Terhadap Kemampuan Penyusunan Anggaran pada Pemerintah Kota Manado
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of the local government can not be separated from the budget. In Regulation No. 13 of 2006, the draft budget work units contained in a document called the Draft Budget Unit (Rask). Rask standard includes expenditure analysis, a benchmark of the performance of standard costs as the principal instrument in the budget performance. The budget is important because it is used in the allocation of funds for the implementation of local government activities. In budgeting involvement of various work units (SKPD) in Manado City Government is indispensable. This is to improve the effectiveness and efficiency of governance and public service. This study aims to analyze Effect of Commitment, Quality of Human Resources, Leadership Style, to the ability of Local Government Budgeting in Manado. Sources of data in this study are primary data and secondary data in the form of a questionnaire. The population in this study is the employee on education (Department and Agency) Manado, and in this study the sampling method used was judgment sampling, the sample in this study is the Secretary, Head of Division (third tier). Data used in this study is mainly qualitative data were quantified by using multiple regression analysis. To test the quality of the data with validity and reliability. Besides testing the classical assumption of normality, multicollinearity and heteroscedasticity. The research proves that in partial Commitment, Quality of Human Resources does not affect the ability of Budgeting in Local Government Leadership Style Manado while variable positive effect on the ability of Local Government Budgeting in Manado.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».