Analisis Alokasi Dana Desa (ADD) dan Kebijakan Desa Terhadap Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Di Desa Narigunung
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the effect of village fund allocation and village policy on the level of community welfare in Narigunung Village 1. The method used is a quantitative method using the help of Eviews 12. The population in this study was 549 people in Narigunung 1 Village, and the sample in this study amounted to 80 respondents with Non-probability sampling techniques using purposive sampling. Data collection methods by distributing questionnaires and by using validity tests and reliability tests. The data analysis methods used in this study are multiple linear regression analysis, t test, F test, and determination coefficient test. Based on the results of multiple linear regression analysis, the equation Y = 3.422786 + 0.763682X 1 + 0.141002X 2 is obtained, meaning that the constant is 3.422786 which means if X 1 (village fund allocation) and X 2 (village policy) value is 0, then Y (community welfare) value is 3.422786, while X 1 (village fund allocation) with a result of 0.763682 which means that every increase X 1 1% will increase Y by 0.763682% assuming the other variables are constant, and vice versa. and X 2 (village policy) by 0.141002 which means that every increase in X 2 by 1% will increase Y by 0.141002% assuming the other variables are constant, and vice versa. The results of the t (partial) test for X 1 (village fund allocation) obtained a t sig value of 0.0000 < 0.05 which means a positive and significant effect on Y (community welfare) while for X 2 (village policy) a t sig value of 0.0286 < 0.05 was obtained which means a positive and significant effect on Y (community welfare). The results of the F (simultaneous) test are known to have an Fsig value of 0.000000 < 0.05 which means that X 1 (village fund allocation) and X2 (village policy) simultaneously have a significant effect on Y (community welfare). The result of the coefficient of determination obtained R2 (R Square) of 0.731678 or (73.17%), while the remaining 26.83% was influenced or explained by other variables that were not included in this research model
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».