The role of information management systems and electronic-HRM on company performance: A study on Indonesian manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the relationship between e-HRM variables and company performance and the relationship between Management Information System (MIS) variables and company performance. This study is a quantitative study with an explanatory method that aims to explain the relationship between symptoms. The data used in this study are primary data through an online questionnaire method distributed using social media. The respondents who became the sample were 389 manufacturing managers determined through simple random sampling. Data processing in this study uses the Partial Least Square (PLS) method with the help of SmartPLS software. The stages of data processing include evaluating the measurement model (outer model) and the structural model (inner model). Evaluation of the measurement model consists of validity testing and reliability testing. Validity testing can be seen from the standardized loading factor value. An indicator is valid when the loading factor value is greater than or equal to 0.7. The reliability test is seen from Cronbach's Alpha and Average Variance Extracted (AVE) values. A construct is declared reliable when Cronbach's Alpha value is greater than or equal to 0.7, and the minimum AVE value is 0.5. The next reliability test is to evaluate discriminant validity. Discriminant validity is evaluated through cross-loading and comparing the AVE root value with the correlation between constructs. If the correlation between the indicator and its construct is higher than the correlation with other block constructs, it indicates that the construct predicts the size of its block better than other blocks. After evaluating the measurement model, an evaluation of the structural model obtained is carried out based on the last model that has been declared valid and reliable. Hypothesis testing of the t-statistic and p-value values generated from calculations using SmartPLS. Path coefficients that have a t-statistic value ≥ 1.96 or a p-value ≤ 0.05 are declared significant. The results of this study show that e-HRM has a positive and significant relationship with Performance, and the Management Information System (MIS) has a positive and significant relationship with Performance.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».