Analisis Efektivitas, Tingkat Pertumbuhan dan Kontribusi Pajak Daerah terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) (Studi Kasus pada Kabupaten/Kota di Sumatera Barat Tahun Anggaran 2019-2021)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui : (1) Efektifitas pemungutan pajak daerah pada masing-masing kabupaten/kota di Sumatera Barat tahun anggaran 2019 – 2021; (2) Tingkat pertumbuhan pajak daerah setiap tahunnya pada masing-masing kabupaten/kota di Sumatera Barat tahun anggaran 2019 – 2021; (3) Besaran kontribusi pajak daerah terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) pada masing-masing kabupaten/kota di Sumatera Barat tahun anggaran 2019 – 2021. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif. Teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan menggunakan metode tinjauan kepustakaan dan dokumentasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Anggaran dan Pendapatan Belanja Daerah (APBD) pada masing-masing kabupaten/kota di Sumatera Barat tahun anggaran 2019 – 2021. Analisis data dilakukan dengan teknik analisis efektivitas, analisis tingkat pertumbuhan dan analisis kontribusi. Hasil dari penelitian ini adalah : (1) Dari hasil analisis efektivitas yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa dari 19 kabupaten/kota yang ada di Sumatera Barat terdapat 8 kabupaten/kota yang berada dalam kriteria efektif dan sangat efektif; (2) Dari analisis rasio tingkat pertumbuhan pajak daerah yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa 18 dari 19 Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat berada pada kriteria tidak berhasil dengan persentase kecil dari 30% bahkan ada yang persentasenya mencapai nilai negatif; (3) Dari hasil analisis rasio kontribusi penerimaan pajak daerah yang telah dilakukan diperoleh kesimpulan bahwa 10 dari 19 Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat memiliki rata-rata rasio kontribusi penerimaan pajak daerah yang berada pada rentang 11-20%. \n \nKata Kunci: Pendapatan Asli Daerah (PAD), Pajak Daerah, Efektifitas, Tingkat Pertumbuhan, Kontribusi
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) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».