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Enregistrement W7055620100

DAMPAK LOCUS OF CONTROL PADA PENGARUH
\nMORALITAS INDIVIDU DAN PENGENDALIAN INTERNAL TERHADAP KECENDERUNGAN KECURANGAN AKUNTANSI

2018· dissertation· id· W7055620100 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueStiesia Repositories (Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia) · 2018
Typedissertation
Langueid
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl (management)Locus of controlLocus (genetics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh moralitas individu dan pengendalian internal terhadap kecenderungan kecurangan akuntansi dengan locus of control sebagai variabel moderasi. 
\nPenelitian ini bersifat eksplanasi. Sampel dalam penelitian ini adalah para manajer akuntansi yang bekerja pada perusahaan manufaktur di kawasan industri PT Surabaya Industrial Estate (SIER) Surabaya yang berjumlah 56 orang. Teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh dari survei dengan kuesioner dalam bentuk print out. Teknik analisis data menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) dengan metoda alternatif Partial Least Square (PLS) menggunakan software SmartPLS 2.0. 
\nHasil penelitian ini menunjukkan bahwa (1) moralitas individu tidak berpengaruh terhadap kecenderungan kecurangan akuntansi, (2) pengendalian internal berpengaruh negatif terhadap kecenderungan kecurangan akuntansi, (3) locus of control internal tidak memoderasi pengaruh moralitas individu terhadap kecenderungan kecurangan akuntansi, (4) locus of control eksternal memoderasi pengaruh pengendalian internal terhadap kecenderungan kecurangan akuntansi.
\nKata kunci : moralitas individu, pengendalian internal, kecurangan akuntansi, locus of control internal, locus of control eksternal.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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