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Enregistrement W4411154310 · doi:10.35965/jbm.v7i2.5172

PENGARUH SISTEM REMUNERASI DAN LINGKUNGAN KERJA TERHADAP KEPUASAN KARYAWAN BPJS KETENAGAKERJAAN WILAYAH 3T DENGAN BEBAN KERJA SEBAGAI VARIABEL MODERASI

2025· article· id· W4411154310 sur OpenAlexaff
Fajrin Abd Rahman Didipu, Sukmawati Mardjuni, Herminawaty Abubakar

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal of Business and Management · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmployee Performance and Management
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh sistem remunerasi dan lingkungan kerja terhadap kepuasan karyawan di BPJS Ketenagakerjaan Wilayah 3T. Selain itu, penelitian ini juga mengeksplorasi peran beban kerja sebagai variabel moderasi dalam hubungan tersebut. Metode yang digunakan adalah survei dengan kuesioner, dan analisis data dilakukan melalui analisis regresi moderasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem remunerasi dan lingkungan kerja memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan karyawan. Namun, beban kerja terbukti melemahkan pengaruh positif dari sistem remunerasi dan lingkungan kerja terhadap kepuasan karyawan. Temuan ini memberikan wawasan tentang pentingnya pengelolaan beban kerja dalam upaya meningkatkan kepuasan kerja karyawan di lingkungan kerja yang menantang. This study aims to analyze the influence of the remuneration system and work environment on employee satisfaction at BPJS Ketenagakerjaan Region 3T. Additionally, it explores the role of workload as a moderating variable in this relationship. The research employs a survey methodology using a questionnaire, with data analyzed through moderated regression analysis. The results indicated that both the remuneration system and work environment positively and significantly affect employee satisfaction. However, workload has been found to weaken the remuneration system and the positive influence of the work environment on employee satisfaction. These findings provide insights into the importance of managing workload to enhance employee satisfaction in challenging work environments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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