Peranan Alokasi Dana Desa Terhadap Kesejahteraan Masyarakat Nagori Nagur Usang Kecamatan Tapian Dolok Kabupaten Simalungun
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah menganalisis alokasi dana desa terhadap kesejahteraan masyarakat nagori nagur usang kecamatan tapian dolok Kabupaten Simalungun. Keberhasilan program alokasi dana desa membutuhkan dukungan semua pemangku stake holder nagori nagur usang. Populasi penelitian ini adalah penduduk nagori nagur using yang terdaftar di sensus penduduk yang berjumlah 2384 jiwa. Dengan mengggunakan rumus penarikan sampel, maka sampel penelitian sebesar 100 orang. Penelitian ini menggunakan regresi sederhana, metode analisis dan pengujian hipotesis. Penelitian ini memberikan informasi bahwa alokasi dana desa memiliki pengaruh terhadap tingkat kesejahteraan masyarakat. Pengolahan data dilakukan dengan menggumpulkan data hasil kuesioner dan pengolahannya menggunakan SPPS. Dari hasil penelitian diketahui bahwa pengaruh alokasi dana desa terhadap kesejahteraan masyarakat pemilih sebesar 0,277 atau 27,7 %. Jadi dapat disimpulkan bahwa alokasi dana desa mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kesejahteran masyarakat di nagori nagur using kecamatan tapian dolok Kabupaten Simalungun. Penelitian ini memberikan sumbangan pemikiran dan saran kepada Pemerintah nagori nagur usang bahwa alokasi dana desa membutuhkan dukungan penuh dari Pemerintah Kabupaten simalungun, masyarakat berpartisipasi aktif dalam pembangunan desa dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat desa
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 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".