ANALISIS KINERJA KEUANGAN PERUSAHAAN DAERAH AIR MINUM KABUPATEN ENREKANG BERDASARKAN KEPUTUSAN MENTERI DALAM NEGERI NOMOR 47 TAHUN 1999 PERIODE 2014-2018
Bibliographic record
Abstract
Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui kinerja Keuangan Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Berdasarkan Keputusan Menteri Dalam Negeri (Kepmendagri) No. 47 Tahun 1999 Kabupaten Enrekang pada Tahun 2014- 2018. teknik pengumpulaan data yang digunakan yaitu analisis dokumen. Teknik analisis data dengan mengunakan analisis kinerja keuangan dengan sepuluh rasio keuangan berdasarkan Keputusan Menteri Dalam Negeri No.47 Tahun 1999, tentang pedoman penilaian kinerja keuangan Perusahaan Daerah Air Minum Kabupaten Enrekang. Hasil dari perhitungan kinerja keuangan pada Perusahaan Daerah Air Minum Kabupaten Enrekang pada tahun 2014- 2018 sesuai dengan Keputusan Menteri Dalam Negeri No.47 Tahun 1999, sebagi berikut: pada tahun 2014 menghasilkan kategori “Baik” dengan nilai kinerja sebesar 33, tahun 2015 menghasilkan kategori “Baik Sekali” dengan nilai kinerja sebesar 40, ditahun 2016 menghasilkan kategori “baik” dengan nilai kinerja keuangan sebesar 31, pada tahun 2017 menghasilkan kategori “baik” dengan nilai kinerja keuangan sebesar 30, dan pada tahun 2018 menghasilkan kategori “baik Sekali” dengan nilai kinerja keuangan sebesar 35.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.008 |
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".