Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Masyarakat Pada Dinas Penanaman Modal Dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu Kabupaten Barito Kuala
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the effect of service quality on community satisfaction at the Investment and One-Stop Integrated Service Office of Barito Kuala Regency. Using a descriptive quantitative approach with 50 respondents, data were analyzed through multiple linear regression with SPSS 23. The results indicate that service quality dimensions - responsiveness (X1), assurance (X2), tangible (X3), empathy (X4), and reliability (X5) - collectively have a significant effect on community satisfaction (Y). Partial testing revealed that responsiveness, assurance, tangible, and reliability significantly influence satisfaction, while empathy showed no significant effect. Among all variables, reliability (X5) emerged as the most dominant factor affecting community satisfaction. These findings highlight the critical importance of enhancing service reliability as a primary strategy to improve public satisfaction with government services. ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan masyarakat di Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu Kabupaten Barito Kuala. Dengan pendekatan kuantitatif deskriptif, penelitian menggunakan sampel 50 responden dan dianalisis melalui regresi linier berganda dengan SPSS 23. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas pelayanan yang meliputi responsiveness (X1), assurance (X2), tangible (X3), empathy (X4), dan reliability (X5) berpengaruh signifikan secara simultan terhadap kepuasan masyarakat (Y). Secara parsial, responsiveness, assurance, tangible, dan reliability berpengaruh positif dan signifikan, sementara empathy tidak signifikan. Di antara semua variabel, reliability (X5) terbukti paling dominan mempengaruhi kepuasan masyarakat. Temuan ini menegaskan pentingnya meningkatkan keandalan pelayanan sebagai prioritas utama untuk meningkatkan kepuasan masyarakat.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».