Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Bhumi Kementerian Agraria dan Tata Ruang Dengan Pendekatan Model End-User Computing Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
The Bhumi ATR/BPN application was developed as an interactive geospatial information system to support the digital transformation of public services at the Ministry of Agrarian Affairs and Spatial Planning/National Land Agency (ATR/BPN). This study aims to analyze user satisfaction with the Bhumi application using the End-User Computing Satisfaction (EUCS) model, which includes five dimensions: content, accuracy, format, ease of use, and timeliness. A quantitative approach was applied through the distribution of questionnaires to 427 users. Regression analysis revealed that content (β=0.237), accuracy (β=0.181), and ease of use (β=0.292) significantly influenced user satisfaction (p<0.01), while format and timeliness did not show significant effects. Collectively, the five variables explained 46% of the variance in user satisfaction (R²=0.460). The limitation of this study lies in the use of purposive and convenience sampling methods, which tend to represent active users with reliable digital access. The findings provide important recommendations for the development of public sector information systems, particularly in improving the quality of content, data accuracy, and user-friendliness of the Bhumi ATR/BPN application. Aplikasi Bhumi ATR/BPN dikembangkan sebagai sistem informasi geospasial interaktif untuk mendukung transformasi digital layanan publik Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional (ATR/BPN). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan pengguna aplikasi Bhumi dengan menggunakan model End-User Computing Satisfaction (EUCS) yang mencakup lima dimensi: konten, akurasi, format, kemudahan penggunaan, dan ketepatan waktu. Pendekatan kuantitatif digunakan melalui penyebaran kuesioner terhadap 427 pengguna. Analisis regresi menunjukkan bahwa konten (β=0,237), akurasi (β=0,181), dan kemudahan penggunaan (β=0,292) berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna (p<0,01), sedangkan format dan ketepatan waktu tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan. Kelima variabel secara simultan menjelaskan 46% variansi kepuasan pengguna (R²=0,460). Batasan penelitian ini terletak pada metode pengambilan sampel secara purposive dan convenience sampling, yang cenderung merepresentasikan pengguna aktif dengan akses digital yang baik. Hasil penelitian ini memberikan masukan bagi pengembangan sistem informasi sektor publik, terutama dalam peningkatan kualitas konten, keakuratan data, dan kemudahan penggunaan Bhumi Kementerian ATR/BPN.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».