Pemanfaatan Sistem Informasi Akuntansi Keuangan Daerah Terhadap Kualitas Laporan Keuangan Pemerintah Daerah Dengan Variabel Interening Sistem Pengendalianintern Pemerintah (Studi Pada Pemerintah Provinsi Papua)
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menjembatani research gap hubungan antara variabel pemanfaatan Sistem Informasi Akuntansi Keuangan Daerah (SIAKD) dan kualitas Laporan Keuangan Pemerintah Daerah (LKPD). Dalam penelitian ini dikemukakan sebuah variabel intervening Sistem Pengendalian Intern Pemerintah (SPIP) untuk mengatasi gap tersebut. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada pengelola keuangan pada Organisasi Perangkat Daerah (OPD) di Pemerintah Provinsi Papua. Jumlah OPD sebanyak 48 dengan masing-masing 3 responden pada setiap OPD sehingga jumlah kuesioner yang disebarkan 144 kuesioner dan responden yang mengembalikan sebanyak 93 kuesioner. Untuk menganalisa data hasil penelitian digunakan SEM PLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan SIAKD berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel SPIP dengan nilai t-statistik 12,758 > 1,960. Pemanfaatan SIAKD berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap kualitas LKPD dengan nilai t-statistik 1,812 1,960. Pemanfaatan SIAKD berpengaruh positif dan signifikan secara tidak langsung terhadap kualitas LKPD melalui penerapan SPIP memberi hasil yang positif dan signifikan dengan nilai t-statistik 4,404 > 1,960. Hasil ini mengandung arti bahwa variabel SPIP berperan secara signifikan sebagai variabel intervening antara pemanfaatan SIAKD dan kualitas LKPD. Kata Kunci : Pemanfaatan SIAKD, SPIP, dan kualitas LKPD
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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.004 |
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".