MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391117444 · doi:10.58406/jeb.v11i3.1369

ANALISIS TINGKAT KEPUASAN MASYARAKAT TENTANG LAYANAN SERTIFIKASI HALAL DI KABUPATEN SUMBAWA

2023· article· en· W4391117444 sur OpenAlexaboutno aff
Roos Nana Sucihati, Dedy Heriwibowo, Andi Kusmayadi

Notice bibliographique

RevueJurnal Ekonomi & Bisnis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHalal products and consumer behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationBusinessService (business)CertificateQuality (philosophy)MarketingQuarter (Canadian coin)Data collectionOperations managementManagementEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to determine the level of community satisfaction regarding halal certification services in Sumbawa Regency. This research uses a quantitative descriptive approach. The type of data used in this study is quantitative data obtained directly from primary sources using a questionnaire as an instrument for data collection. To obtain an overview of the level of public satisfaction with the performance of halal certification services organized by the Halal Center of Sumbawa Regency, a simple approach was used referring to the Minister of Administrative and Bureaucratic Regulation Number 14 of 2017 concerning measuring the index of public satisfaction with public services. Based on the results of the research that has been carried out, it is concluded that the implementation of halal certification services at the Halal Center of Sumbawa Regency generally reflects a good level of quality. The average value of SMEs after conversion is 86.53 and is in the Good Category. This means that the Halal Center of Sumbawa Regency has served halal certificate applicants well, although there are several aspects that still require improvement. The service element that received the highest assessment from respondents was the behavior of service implementers, while the service element that received the lowest assessment from respondents was the availability of service facilities and infrastructure.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJurnal Ekonomi & BisnisMême sujetHalal products and consumer behaviorTravaux en français237 207