PENGARUH SISTEM INFORMASI AKUNTANSI TERHADAP PENERIMAAN PAJAK KENDARAAN BERMOTOR DI KANTOR SAMSAT DAN DINAS PENDAPATAN DAERAH KALABAHI KABUPATEN ALOR
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh sistem informasi akuntansi terhadap penerimaan pajak kendaraan bermotor di Kantor Sistem Administrasi Manunggal Satu Atap dan Dinas Pendapatan Daerah Kalabahi Kabupaten Alor. Sampel penelitian yang digunakan sebanyak 35 pegawai pada Kantor Sistem Administrasi Manunggal Satu Atap dan Dinas Pendapatan Daerah Kalabahi Kabupaten Alor. Teknik analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis regresi berganda. Hasil penelitian menunjukan bahwa secara parsial kepuasan pengguna sistem informasi akuntansi berpengaruh signifikan terhadap penerimaan pajak kendaraan bermotor. Sedangkan untuk penggunaan sistem informasi akuntansi dan dukungan manajemen puncak tidak terbukti berpengaruh signifikan terhadap penerimaan pajak kendaraan bermotor. Pengujian secara simultan menunjukan kepuasan pengguna sistem informasi akuntansi, penggunaan sistem informasi akuntansi dan dukungan manajemen puncak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan pajak kendaraan bermotor
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,016 |
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 ».