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Enregistrement W4401287336 · doi:10.47467/alkharaj.v6i8.3533

Analisis Regresi Linear Berganda untuk Perhitungan Pendapatan Asli Daerah Jawa Barat

2024· article· en· W4401287336 sur OpenAlexaff
Amanda Ardita Panjaitan, Nelsi Wisna, Tora Fahrudin

Notice bibliographique

RevueAl-Kharaj Jurnal Ekonomi Keuangan & Bisnis Syariah · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReceiptRevenueDocumentationTest (biology)Tax revenueBusinessOrdinary least squaresFinanceAccountingEconomicsComputer scienceEconometricsPublic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regional Original Revenue is a receipt of funds obtained from the management of the original potential of the region in accordance with the laws and regulations. Motor Vehicle Tax is one of the main contributors to Local Owned Revenue (PAD) which is used to finance regional development and expenditures. This study aims to evaluate the impact of Motor Vehicle Tax, Motor Vehicle Title Transfer Fee, and Regional Retribution on Regional Original Revenue in West Java Province in the period 2018-2023. The research method used is quantitative using secondary data collected through documentation. Hypothesis analysis was conducted using multiple linear regression with the help of SPSS software, including the F test, t test, and simultaneous and partial determination analysis. The research findings show that Motor Vehicle Tax (PKB), Motor Vehicle Title Transfer Fee (BBNKB), and Regional Retribution significantly affect West Java's Original Revenue.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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