Contribution of Real Estate Activities and Financial/Insurance Industry Activities to the Formation of Gross Domestic Product
Notice bibliographique
Résumé
This research examines and proves the contribution of real estate activities and financial and insurance industry activities to the formation of Indonesia's Gross Domestic Product in 2000-2017. The issue that will be discussed is about the variables that influenced the formation of Indonesia's Gross Domestic Product in 2000-2017. The purpose of this study is to prove the influence of the contribution of real estate activities and financial and insurance industry activities to the formation of Gross Domestic Products in Indonesia. To analyze and prove the hypothesis an empirical test was carried out in the form of Q Square prediction with Smart PLS 3.1 on the magnitude of the influence of the activity sub-sector. The method used in data collection is a combination of secondary data derived from Asia Development Bank data. The method used to analyze data is the time series data method. The results showed that Real Estate Activities is an independent variable that does not have a positive and significant effect on the formation of a total Gross Domestic Product. It can be seen from the statistical t value of 1,800> from the t table value of 1,964 and this can be proven by the original sample value of 0.073 and the significance of 0.073> 0.05 which means that Real Estate Activities has no positive effect and significant to the formation of total Gross Domestic Product. Variable Financial and Insurance Activities are independent variables also do not have a positive and significant effect on the formation of total Gross Domestic Product. This can be seen from the statistical t value of 0.401> from the t table value of 1.964 and this can be proven by the original sample value of 0.689 and no significance of 0.005 = 0.05 which means that Financial and Insurance Activities have no effect positive and significant towards the formation of total Gross Domestic Product.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».