Pengaruh Stres Kerja Dan Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Pegawai Pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Provinsi Sumatera Utara (BAPPEDA PROVSU)
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh stress kerja dan motivasi terhadap kinerja pegawai pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Provinsi Sumatera Utara Pendekatan penelitan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pendekatan asosiatif dan kuantitatif. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pegawai yang ada pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Provinsi Sumatera Utara berjumlah 145 Orang. Berdasarkan Hasil dari perhitungan rumus Slovin dalam penentuan sampel didapatkan jumlah 59,81 Setelah hasil pembulatan maka didapatkan jumlah sampel sebanyak 60 orang pegawai. Dari hasil penelitian terbukti bahwa Stres Kerja berpengaruh terhadap kinerja karyawan (Y). hal ini dibuktikan dari hasi uji t dengan hasil thitung 2,001. Sehingga didalam Bappeda Provsu Medan tersebut Stres Kerja bepengaruh terhadap kinerja karyawan. Hasil penelitian menunjukkan ada pengaruh Motivasi Kerja (X2) terhadap kinerja karyawan (Y). hal ini dibuktikan dari hasil uji t dengan hasil thitung > ttabel yaitu 4.420>2,001. Nilai Fhitung 15,545 > 2,77 Ftabel. Sehingga HO ditolak Ha diterima, jadi kesimpulannya bahwa terdapat pengaruh signifikan secara simultan variabel Stres Kerja dan Motivasi Kerja terhadap kinerja karyawan pada Bappeda Provsu Medan. Nilai R Sguare menunjukan 0,353 atau 35,3% menunjukkan 35,3 variabel kinerja karyawan (Y) dipengaruhi Stres Kerja (X1) dan Motivasi Kerja (X2). Sisanya 64,7% dipengaruhi oleh variabel yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,005 |
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 ».