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Enregistrement W4380537042 · doi:10.5267/j.ijdns.2023.3.022

The effect of e-Servqual and public service on community satisfaction: An empirical study in government organization

2023· article· en· W4380537042 sur OpenAlexvenueno aff
Denok Kurniasih, Rodon Pedrason, I Gusti Kade Budhi Harryarsana, Supardi Hamid, Anggara Setya Saputra

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior and Marketing Influence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural equation modelingNonprobability samplingLikert scaleRespondentPath analysis (statistics)Service qualityData collectionPopulationScale (ratio)Service (business)PsychologyComputer scienceStatisticsMathematicsMarketingBusinessSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to analyze the relationship between public service and community satisfaction as well as the relationship between e-service quality and community satisfaction in government organizations. The study uses quantitative descriptive research. In addition, the study also collects data to test hypotheses or to answer questions related to the variables to be studied. The study uses a data collection technique questionnaire method which is given to respondents whose contents are in the form of written statements related to the research object, namely public services, e-service quality and community satisfaction. The population studied in this study is the community. The number of samples in this study is 470 people. The study uses a purposive sampling technique. Purposive sampling is a sampling technique with considerations that meet the criteria. The criteria are people who have downloaded and used internet-based service applications provided by the Government. Variable measurement is based on a Likert scale. Each respondent's answer choices are given a score of values arranged in stages based on a Likert Scale arranged as follows: Strongly agree (5), agree (4), Neutral (3), disagree (2) and strongly disagree (1). The data analysis technique in this study uses the Structural Equation Modeling (SEM) analysis tool from the IBM SPSS AMOS 26 statistical software package in the model and hypothesis testing. The stages of structural equation modeling and analysis are divided into seven steps, namely: (1) theoretical model development, (2) compiling a path diagram, (3) converting a path diagram into a structural equation, (4) choosing an input matrix for data analysis, (5) assessing the identification of the model, (6) evaluating the estimation of the model, (7) interpretation of the model. Based on the results of the analysis, the results show that there is a significant positive effect of public service on community satisfaction in government organizations, and there is a significant positive effect of e-service quality on people's satisfaction in government organizations. Government leaders should pay attention to the factors that are considered to influence community satisfaction. Such as paying attention to service procedures for the community, improving procedures for service, including during the process of complaints, criticism and suggestions from the community, then paying attention to the time the service process is carried out, since efficiency in solving community problems also contributes to the comfort or satisfaction felt by the community.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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