ADAPTASI MODEL MCGILL YANG DIMODIFIKASI GUNA MENGUJI KEBERHASILAN IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN KEUANGAN DAERAH (SIPKD) KABUPATEN LAMPUNG TIMUR
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan menganalisis dan menjelaskan pengaruh aplikasi Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Daerah terhadap kinerja karyawan (dampak individu) pada Pemerintah Daerah Kabupaten Lampung Timur. \nPenelitian ini menggunakan data primer yang merupakan data penelitian yang diperoleh langsung dari sumber aslinya. Objek penelitian adalah semua pengguna akhir sistem (end-user) pada Dinas Pendapatan, Pengelola Keuangan dan Aset Daerah (DP2KAD) Kabupaten Lampung Timur. Metode pemilihan sampel penelitian ini adalah purposive sampling yang merupakan metode pengambilan sampel dengan didasarkan pada kriteria tertentu. Sampel dalam penelitian ini berjumlah 62 responden. Metode analisis data adalah dengan menggunakan Partial Least Square (PLS) yaitu salah satu metode alternatif Structural Equation Modeling (SEM). \nBerdasarkan hasil penelitian terhadap 62 responden yang menggunakan aplikasi SIPKD dalam penelitian ini, hasil penelitian secara statistik memberi bukti bahwa hampir keseluruhan hipotesis yang diajukan oleh peneliti diterima. Hanya pada hipotesis 5 yaitu kualitas informasi memiliki pengaruh positif terhadap penggunaan sistem ditolak. \nKata Kunci : Keberhasilan Sistem Informasi, Kualitas Sistem, Persepsi Kualitas Sistem, Kualitas Informasi, Penggunaan Sistem, Kepuasan Pengguna Akhir, Dampak Individu \n \n \nThis study aim to analyze and explain the effect of Government Financial Management Information System (SIPKD) application on employee performance (individual impact) at East Lampung Government. \nThis study using primary data which is obtained directly from the original source. The object of research is all the end user in Department of Revenue, Financial Management and Public Asset (DP2KAD) at East Lampung Government. The sampling method of this study using purposive sampling which is sampling method is based on certain criteria. The sample in this study amounted to 62 respondents. This study using Partial Least Square (PLS) for data analysis, It's one of the alternative method of Structural Equation Modeling (SEM). \nBased on the results of a study from 62 respondents who uses SIPKD application in this research, the results statistically provide evidence that almost the entire tested hypothesis proposed by researchers are supported. The only one tested hypothesis which isn’t supported in this research are fifth hypothesis, Information Quality has a positive influence on Intended Use. \nKeyword : Information System Success, System Quality, Percieved System Quality, Information Quality, Intended Use, User Satisfaction, Individual Impact
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 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) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».