Pengaruh Motivasi, Stress Kerja dan Lingkungan Kerja Fisik Terhadap Kinerja Karyawan pada Balai Penyelidikan dan Pengembangan Teknologi Kebencanaan Geologi (BPPTKG) Daerah Istimewa Yogyakarta
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine and evaluate the effect of motivation, work stress, and physical work environment on employee performance at the Center for Research and Development of Geological Disaster Technology (BPPTKG) Special Region of Yogyakarta. The sample in this study were employees of the Special Region of Yogyakarta Special Region of Yogyakarta with 70 respondents. The sampling technique applied is non-probability sampling where all members of the population are sampled. Data collection was carried out through questionnaires. The data analysis method used in this study is multiple linear regression analysis which aims to calculate the magnitude of the regression coefficient to show the magnitude of the influence of motivation, work stress and physical work environment on employee performance. While the observation test shows that various changes in motivation, work stress and physical work environment jointly affect employee performance in the special area of the Geological Disaster Technology Investigation and Development Agency (BPPTKG) Special Region of Yogyakarta. The results of this research show that: (1) motivation has no significant effect on employee performance; (2) work stress has no significant effect on employee performance; (3) the physical work environment has a significant effect on employee performance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».