Opportunties for implementation of non-cash transactions of supply chain management of village-owned business agencies
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the opportunities for implementing Non-Cash Transactions (Non-Cash Applied Transactions) at Village-Owned Enterprises as the application of Enterprise Resources Planning (ERP) Theory in North Sumatra. This type of research is quantitative descriptive research. The test was carried out by using Structural Equation Modeling analysis with the Formative approach. The tool used is SmartPLS. The study population was village-owned enterprises in Simalungun, Batubara and Asahan districts, North Sumatera, Indonesia. The sampling technique was carried out by using purposive sampling method. In addition, an assessment of community perceptions of implementation was also carried out. The research variables used are supervision, provider support, banking support (support of banking facilities), human aspect, regulation, resistance, commitment and training. The training variable at Village Business Entities has a significant partial effect on the Successful Application of Non-Cash Transactions of Village Business Entities in North Sumatra. This shows that the more frequent training and assistance are held at village business entities, the easier it will be to implement non-cash transactions at village enterprises. Meanwhile, the variables of Supervision, Provider Support, Banking Support, Human Resources, Regulation, Resistance and Commitment did not have a significant effect on the success of village non-cash transactions in North Sumatra.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».