PENGELOLAAN SUMBER DAYA MANUSIA BERBASIS PENILAIAN DAN PENGHARGAAN PADA PROGRAM KELURAHAN LENGKAP
Notice bibliographique
Résumé

 
 
 
 Abstrak
 Sumber daya manusia sangat berpengaruh pada upaya organisasi dalam mencapai tujuan. Keberhasilan dalam mengimplementasikan fungsi pengelolaan sumber daya manusia merupakan hal dasar untuk bisa meningkatkan performa anggota tim dan performa organisasi. Tulisan ini menganalisis praktik pengelolaan sumber daya manusia berbasis penilaian dan penghargaan serta pengaruhnya dalam mendukung capaian Program Kelurahan Lengkap di Kantor Pertanahan Kota Kediri. Tulisan ini menggunakan metode kualitatif. Jenis metode kualitatif yang digunakan adalah studi kasus. Penelitian dilakukan pada bulan 12 Mei-15 Juni 2021. Data primer diperoleh melalui observasi dan wawancara, sementara itu data sekunder diperoleh melalui studi dokumen terkait pelaksanaan Program Kelurahan Lengkap di Kota Kediri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sumber daya manusia pada Program Kelurahan Lengkap dikelola dengan menerapkan pendekatan berbasis penilaian dan penghargaan. Hal ini dipraktikkan dengan sistem pemberian penghargaan bagi petugas pelaksana yang dinilai memiliki loyalitas dan berkinerja baik. Terdapat empat faktor utama yang mempengaruhi pengelolaan SDM yaitu struktur birokrasi, sumber daya, sikap pelaksana dan model komunikasi. Pelaksanaan Program Kelurahan Lengkap sudah berjalan cukup efektif dengan pengelolaan sumber daya manusia yang dilakukan oleh Kantor Pertanahan Kota Kediri. Meskipun demikian terdapat faktor sumber daya yang harus diperhatikan agar kinerja bisa berjalan lebih optimal.
 Kata Kunci: Kediri, kinerja kebijakan, manajemen sumber daya manusia, implementasi kebijakan
 
 
 
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».