PENGARUH INTEGRITAS, INDEPENDENSI, OBYEKTIVITAS DAN KOMPETENSI TERHADAP KINERJA APIP MELALUI KUALITAS AUDIT DI INSPEKTORAT DAERAH KABUPATEN BARITO SELATAN
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh integritas, independensi, obyektivitas dan kompetensi terhadap kinerja APIP melalui kualitas audit. Jenis penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif. Variabel independen terdiri dari integritas, independensi, obyektivitas dan kompetensi variabel dependen kinerja APIP dan variabel intervening kualitas audit. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 29 orang dari 41 orang populasi yaitu pegawai yang melaksanakan tugas pengawasan secara langsung (Auditor dan PPUPD). Teknik pengambilan sampel menggunakan rumus Slovin. Pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebarkan kuisioner, observasi dan wawancara langsung. Teknik analisa data menggunakan analisa deskriptif dan analisa jalur (Path Analysis) dengan bantuan Smart PLS versi 3.3.2 Profesional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengaruh langsung: (1) integritas berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit; (2) independensi berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit; (3) obyektivitas berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit; (4) kompetensi tidak berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit; (5) integritas berpengaruh signifikan terhadap kinerja APIP; (6) independensi tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja APIP; (7) obyektivitas berpengaruh signifikan terhadap kinerja APIP; (8) kompetensi berpengaruh signifikan terhadap kinerja APIP; (9) kualitas audit berpengaruh signifikan terhadap kinerja APIP. Sedangkan untuk pengaruh tidak langsung: (10) interitas berpengaruh signifikan terhadap kinerja APIP melalui kualitas audit; (11) independensi berpengaruh signifikan terhadap kinerja APIP melalui kualitas audit; (12) kompetensi berpengaruh signifikan terhadap kinerja APIP melalui kualitas audit; (13) kompetensi tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja APIP melalui kualitas audit di Inspektorat Daerah Kabupaten Barito Selatan. Kata-kata kunci : integritas, independensi, obyektivitas, kualitas audit dan Kinerja APIP
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».