Peran Generasi Milenial Terhadap Perkembangan Fintech Studi Kasus Mahasiswa Perbankan Syariah STAI Syekh H. Abdul Halim Hasan Al-Ishlahiyah Binjai
Notice bibliographique
Résumé
The continuous development of technology that makes all fields rapidly change including changes in the education sector, industry, as well as the economic, financial and banking sectors. The link between the millennial generation and the development of fintech, one of which is because the millennial generation is a technology literate generation that is able to accept a financial technology innovation. The purpose of the study was to determine the extent of the role of the millennial generation in the development of fintech. This research was conducted on Islamic banking students at STAI Al-Ishlahiyah Binjai Stambuk 2016, and the data collection in this study was done through a qualitative descriptive method. The method that the author uses in analyzing the data in this study is inductive where the data that the researcher managed to collect from the research location, then analyzed and then presented in writing in the report, namely in the form of data found from interviews, and documentation. The results of research on Islamic banking students at STAI Al-Ishlahiyah Binjai regarding the role of the millennial generation in the development of fintech are very important, this is shown by the results of interviews that researchers have conducted, namely 7 out of 10 students have understood fintech and they participate in the development of fintech which in this they have played a role in the development of financial technology today, and the rest of them do not understand and are not interested in using fintech due to lack of education and socialization about fintech.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».