The Impact of School Facilities and Infrastructure Availability on Educational Services at SMP Negeri 4 Tarutung
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The objective of this research is to determine the positive and significant impact of the availability of school facilities and infrastructure on the quality of learning services at SMP N 4 Tarutung. The methodology employed in this study is quantitative with inferential statistics. The population consists of 231 students from grades IX and VIII at SMP Negeri 4 Tarutung, and a sample of 57 was selected using random sampling techniques. Data was collected through a closed-ended questionnaire consisting of 42 items. The data analysis reveals a positive and significant influence of the availability of school facilities and infrastructure on the quality of learning services at SMP N 4 Tarutung: 1.) Analysis prerequisites: a) For positive influence testing, the value of rxy = 0.681 is greater than rtable ( ὰ =0.05, n=57) = 0.226, indicating a positive influence between variable X and variable Y. b) For the significance of the relationship, the calculated t value is 6.899, which is greater than ttable ( ὰ=0.05, df=n-2=55) = 2.000 , indicating a significant relationship between variable X and variable Y. 2.) Influence testing:a) Regression equation testing yielded the regression equation \( \hat{Y} = 3.252 + 0.782X \). b) The coefficient of determination (r²) is 46.4%.3.) Hypothesis testing using the F test showed Fcount > Ftable specifically 47.593 > 4.00. Therefore, Ha is accepted, and H0 is rejected.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».