Bibliographic record
Abstract
Dalam penelitian ini yang diteliti adalah pengaruh efektivitas penggunaan, kepercayaan atas teknologi sistem informasi akuntansi dan komputer mikro terhadap kinerja auditor internal. Variabel independen (X) adalah efektivitas penggunaan (X_1), kepercayaan atas teknologi sistem informasi akuntansi (X_2) dan komputer mikro (X3) sedangkan variabel dependen (Y) adalah kinerja auditor internal. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh efektivitas penggunaan, kepercayaan atas teknologi sistem informasi akuntansi dan komputer mikro terhadap kinerja auditor.Dalam penelitian ini respondennya berjumlah 45 auditor internal yang bekerja pada Kantor Akuntan Publik di wilayah Jakarta Pusat. Berdasarkan hasil penelitian bahwa hubungan efektivitas penggunaan dengan kinerja auditor internal adalah positif dan cukup kuat dimana r = 0,667 dengan nilai Y = 18,219 + 0,684X_1, sedangkan hasil uji t menunjukkan t_hitung= 7,879 > t_tabel= 2,017 maka H0 ditolak dan H1 diterima artinya terdapat pengaruh antara efektivitas penggunaan teknologi sistem informasi akuntansi terhadap kinerja auditor internal.Hubungan kepercayaan atas teknologi sistem informasi akuntansi dengan kinerja auditor internal adalah positif dan cukup kuat dimana r = 0,725 dengan nilai Y = ,846 + 0,944X_2, sedangkan hasil t_hitung= 10,006 > t_tabel=2,017 maka H0 ditolak dan H2 diterima artinya terdapat pengaruh antara kepercayaan atas teknologi sistem informasi akuntansi terhadap kinerja auditor internal.Hubungan komputer mikro dengan kinerja auditor internal adalah positif dan cukup kuat dimana r = 0,048 dengan nilai Y = 38,637 + 0,049X_3, sedangkan hasil t_hitung= 0,314 < t_tabel=2,017 maka H0 ditolak dan H3 diterima artinya terdapat pengaruh antara komputer mikro terhadap kinerja auditor internal.Hubungan antara efektivitas penggunaan, kepercayaan atas teknologi sistem informasi akuntansi dan komputer mikro terhdap kinerja auditor internal adalah positif dan cukup kuat dimana r = 0,757 dengan nilai Y = 17,022 + 0,317 X1 + 0,657X2 + 0,012X_3 , sedangkan hasil uji F menunjukkan F_hitung= 19 > F_tabel = 3,214 maka H0 ditolak dan H4 diterima artinya terdapat pengaruh antara efektivitas penggunaan, kepercayaan atas teknologi sistem informasi akuntansi dan komputer mikro terhadap kinerja auditor internal.
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) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.492 | 0.247 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".