Analisis Kesuksesan Penerapan Sistem Informasi Data Pokok Pendidikan (DAPODIK) pada SD Kabupaten Batu Bara
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menguji model kesuksesan sistem informasi yang dikemukan oleh Delone dan Mclean. Objek dari penelitian ini adalah Sistem Informasi Dapodik pada SD Kabupaten Batu Bara, sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Operator Sekolah selaku pengguna sistem. Teknik pengambilan sampel menggunakan propotionate stratified random sampling. Jumlah sampel dalam penelitian ini sebesar 80 responden. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Teknik analisis data yang digunakan untuk pengujian hipotesis adalah analisis jalur serta tool yang digunakan dalam pengolahan data adalah software SPSS 20. Berdasarkan hasil analisis jalur dari penelitian ini menemukan empat hubungan antar variabel yang berpengaruh signfikan dan memiliki hubungan positif yakni hubungan 1) kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna, 2) kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna, 3) kepuasan pengguna terhadap dampak individu, 4) kualitas informasi terhadap dampak individu yang dimediasi oleh kepuasan pengguna. Dan tiga hipotesis dari penelitian ini ditolak antara lain; 1) kualitas informasi tidak berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, 2) kualitas informasi tidak berpengaruh signifikan terhadap dampak individu yang dimediasi oleh kepuasan pengguna, 3) kualitas layanan berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap dampak individu yang dimediasi oleh kepuasan pengguna.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.027 | 0.086 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".