HUBUNGAN KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN MASYARAKAT DI KECAMATAN BANJARMASIN BARAT KOTA BANJARMASIN
Notice bibliographique
Résumé
Kualitas pelayanan ini menekankan pada orientasi pemenuhan kepuasan masyarakat secara umum di wilayah Kecamatan Banjarmasin Barat Kota Banjarmasin. Dalam penelitian ini, kualitas pelayanan menjadi fokus utama dalam upaya mencari hubungan terhadap kepuasan masyarakat. penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan prosedur pengumpulan data survei. Lokasi penelitian dilakukan di Kantor Kecamatan Banjarmasin Barat. Skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah Skala Linkert. Metode penentuan jumlah sampel dalam penelitian ini menggunakan Metode Probability Samppling. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan terhadap data yang ada, Kualitas Pelayanan tidak Tersebar Disemua tingkat kategori Dari hasil hitungan Chi squaere Goodness Of Fit dengan Chi Square x2 hitung yaitu 59,750, dan dengan nilai probalitasnya 0.000 dengan perbandingan tabel hitung df 6 dengan taraf signifikasi 5% yaitu 12,592, Jadi x2 hitung 59,750 >x2 12,592. Kepuasan Masyarakat tidak Tersebar Disemua tingkat kategori dengan Chi Square x2 hitung yaitu 19,000, dan dengan nilai tingkat kategori yaitu 0.025. Dengan perbandingan tabel hitung df 9 dengan taraf signifikasi 5% yaitu 19,000, Jadi x2 hitung 19,000 > x2 16,919. Hubungan Kualitas Pelayanan dengan tingkat kepuasan (X hitung denagan nilai 0,204 > 0,05) dengan kesimpulan Terdapat hubungan antara kualitas pelayanan dengan kepuasan masyarakat.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».