HUBUNGAN KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN MASYARAKAT DI KECAMATAN BANJARMASIN BARAT KOTA BANJARMASIN
Bibliographic record
Abstract
Kualitas pelayanan ini menekankan pada orientasi pemenuhan kepuasan masyarakat secara umum di wilayah Kecamatan Banjarmasin Barat Kota Banjarmasin. Dalam penelitian ini, kualitas pelayanan menjadi fokus utama dalam upaya mencari hubungan terhadap kepuasan masyarakat. penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan prosedur pengumpulan data survei. Lokasi penelitian dilakukan di Kantor Kecamatan Banjarmasin Barat. Skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah Skala Linkert. Metode penentuan jumlah sampel dalam penelitian ini menggunakan Metode Probability Samppling. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan terhadap data yang ada, Kualitas Pelayanan tidak Tersebar Disemua tingkat kategori Dari hasil hitungan Chi squaere Goodness Of Fit dengan Chi Square x2 hitung yaitu 59,750, dan dengan nilai probalitasnya 0.000 dengan perbandingan tabel hitung df 6 dengan taraf signifikasi 5% yaitu 12,592, Jadi x2 hitung 59,750 >x2 12,592. Kepuasan Masyarakat tidak Tersebar Disemua tingkat kategori dengan Chi Square x2 hitung yaitu 19,000, dan dengan nilai tingkat kategori yaitu 0.025. Dengan perbandingan tabel hitung df 9 dengan taraf signifikasi 5% yaitu 19,000, Jadi x2 hitung 19,000 > x2 16,919. Hubungan Kualitas Pelayanan dengan tingkat kepuasan (X hitung denagan nilai 0,204 > 0,05) dengan kesimpulan Terdapat hubungan antara kualitas pelayanan dengan kepuasan masyarakat.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".