PENGARUH PAD DAN DANA PERIMBANGAN TERHADAP KINERJA KEUANGAN PEMERINTAH DAERAH DI WILAYAH SARBAGITA PROVINSI BALI
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh PAD dan dana perimbangan terhadap kinerja keuangan pemerintah daerah. Penelitian ini dilakukan di Kota Denpasar, Kabupaten Badung, Kabupaten Gianyar, dan Kabupaten Tabanan atau sering disebut dengan wilayah Sarbagita. Desain penelitian dalam penelitian ini menggunakan pendekatan asosiatif. Populasi dan sampel dalam penelitian ini adalah pemerintah Kota Denpasar, Kabupaten Badung, Kabupaten Gianyar, dan Kabupaten Tabanan (wilayah Sarbagita) dengan metode penentuan sampel yang digunakan adalah metode sampling jenuh. Pengumpulan data menggunakan metode observasi non partisipan dengan cara observasi pada laporan realisasi APDB pemerintah Kabupaten/Kota di wilayah Sarbagita tahun anggaran 2012-2016 dengan teknik analisis yang digunakan adalah regresi linier berganda. Hasil analisis menunjukkan bahwa PAD dan dana perimbangan berpengaruh negatif signifikan terhadap kinerja keuangan pemerintah daerah. Hasil ini menunjukkan bahwa semakin meningkatnya perolehan PAD dan penerimaan dana perimbangan akan diikuti dengan penurunan kinerja keuangan pemerintah daerah. Kata kunci: pendapatan asli daerah, dana perimbangan, kinerja keuangan pemerintah daerah
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».