The Analysis of the Influence of Organizational Commitment and Learning Perception Towards Employees Performance (A Case Study of PT XYZ’S Employees That Participate in the Training at Padang Learning Unit)
Notice bibliographique
Résumé
Since 2016, there has been a reduction trend in the amount of PT XYZ employees that participated in the training at Padang Udiklat, eventhough PT XYZ is one of the biggest State-owned Enteprise of Indonesia (BUMN).This reduction trend is directly in proportion with the performance value results of the operational unit in Padang Udiklat regional in the last four semesters added with the reduction trend of Organizational Commitment in accordance with the employees' results of Engagement Survey held by The XYZ head office (Holding) in 2017.Based on these, this study aims to determine whether Organizational Commitment and employee's Learning Perception are correlated with and affected Individual Performance.The subject of this study is the BUMN employees who participated in the Traning at Education and Training Unit (Udiklat) Padang in the third quarter of 2018.Although, the results showed that Perception Learning and Organizational Commitment are only capable of influencing Individual Performance as much as 32.3%.However, this study showed that both of these variables have a positive correlation and are significant towards PT XYZ employees performance.For further research, it is advised to conduct the research on a larger scope, namely, the employees of PT XYZ (Persero) nationwide and not only the employees of a certain region who participated the training in just one Training Unit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».