ANALISIS KINERJA KEUANGAN PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KAUR
Notice bibliographique
Résumé
One positive impact of the implementation of regional autonomy is the expansion of provincial and district / city that almost occurred throughout Indonesia. One area is the result of the expansion area Kaur regency in Bengkulu Province. As a new district that grows future regional autonomy, Kaur District has the authority to manage their own regions. The purpose of this study was to determine the Financial Performance of the District Government Kaur. Data collection method used is documentation. While the method of analysis using quantitative methods using financial ratios. Financial Performance of the District Government Kaur years 2001-2014 when viewed from the Regional Financial Independence Ratio is relatively low once (an average of 2.44% per year). Effectiveness Ratio PAD is known that the effectiveness of Kaur regency in 2011, 2013 and 2014 runs Ineffective indicated by the value ratio between 75% -89%, but in 2012 went very effective with a ratio reached 107.3%. Activity Ratio of the ratio of Operating Expenditure quite well that the value ratio between 50% -100% or the average value of 76.7% per year, while the ratio of Capital Expenditure classified as not good because it has value ratio is less than 50% or the average value -rata year by 23.2% per year). Growth in revenue (PAD) Kaur District has increased from year to year, but the growth was relatively moderate growth with an annual average value of 45.22% per year. Key Words: Financial performance, Ratio of Regional Financial Independence, Effectiveness Ratio, Activity Ratio, Growth Ratio, Kabupaten Kaur.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,014 | 0,002 |
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 ».