ANALISIS PENGARUH MOTIVASI KERJA, FASILITAS SARANA PRASARANA BERUPA BARANG MILIK NEGARA (BMN) TERHADAP KUALITAS KINERJA MELALUI KEPUASAN KERJA SEBAGAI VARIABEL INTERVENING DI LINGKUNGAN KANTOR WILAYAH KEMENTERIAN HUKUM DAN HAM KALIMANTAN SELATAN
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to prove and analyze the effect of Work Motivation, Facilities and Infrastructure on Performance Quality through Job Satisfaction in the Regional Office Environment of the Ministry of Law and Human Rights in South Kalimantan. The research method used is a survey research method. The population in this study were 138 employees in the Regional Office of the Ministry of Law and Human Rights in South Kalimantan by taking the entire population as a sample. Data collection techniques using a questionnaire that has met the requirements of the validity and reliability tests, using regression analysis. The results of the study show that work motivation and infrastructure have a significant effect on employee job satisfaction in the Regional Office of the Ministry of Law and Human Rights in South Kalimantan. Work motivation and infrastructure have a significant effect on the quality of employee performance in the Regional Office of the Ministry of Law and Human Rights in South Kalimantan. Job satisfaction has no significant effect on the quality of employee performance in the Regional Office of the Ministry of Law and Human Rights in South Kalimantan. The effect of work motivation and infrastructure in the form of state property on the quality of performance through job satisfaction is not significant, where job satisfaction cannot mediate the influence between work motivation and infrastructure and performance quality.
 Leaders are expected not to hesitate in giving praise and support or motivation to employees to be able to provide encouragement for performance in order to provide the best work results.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».