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Enregistrement W7051604701

PENGARUH MOTIVASI TERHADAP KINERJA PEGAWAI DI BADAN 
\nPERTANAHAN NASIONAL KANTOR WILAYAH JAWA BARAT
\nBAGIAN TATA USAHA

2021· dissertation· id· W7051604701 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUniversitas Pasundan institutional repositories & scientific journals (Universitas Pasundan) · 2021
Typedissertation
Langueid
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic accountingWork motivationMechanical vibration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Berdasarkan hasil penelitian, permasalahan yang dikaji mengenai motivasi yang berkaitan \ndengan kinerja pegawai di Badan Pertanahan Nasional Kantor Wilayah Jawa Barat Bagian Tata \nUsaha dalam mencapai tujuan yang sudah ditentukan, Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui \nseberapa besar pengaruh motivasi dalam meningkatkan kinerja pegawai di di Badan Pertanahan \nNasional Kantor Wilayah Jawa Barat Bagian Tata Usaha. \nMetode penelitian yang di gunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif dengan \nmenggunakan metode deskriptid analisis, sedangkan teknik penelitian yang digunakan adalah \npenelitian kepustakaan dan penelitian lapangan yang meliputi observasi non partisipan, wawancara \ndan penyebaran angket dengan menggunakan teknik sensus yang disebarkan kepada 35 responden dan \nstudi literatur. Analisis data dilakukan dengan cara pengujian instrument yaitu: Uji Validitas, Uji \nReabilitas, Uji Korelasi, dan uji Regresi. \nKesimpulan yang dapat diambil yaitu berdasarkan kriteria interpretasi koefisien determinasi \nmenunjukan bahwa motivasi memiliki pengaruh terhadap kinerja pegawai dan hipotesis konseptual \nmengenai motivasi terhadap kinerja pegawai diterima. Saran dari peneliti yaitu Pimpinan dapat \nmelaksanakan pengawasan kepada pegawai secara rutin agar tercipta komunikasi yang baik antara \npimpinan dan pegawai, kinerja pegawai yang baik serta pegawai dapat menyelesaikan tugasnya \ndengan tepat waktu. Bagian kepegawaian dapat meminta bantuan untuk menempatkan pegawai dari \nbidang yang memiliki pegawai yang lebih untuk ditempatkan di bagian yang kekurangan pegawai \nagar kinerja dari bagian yang kekurangan pegawai dapat berjalan dengan lebih baik. \nKata Kunci: Motivasi, Kinerja Pegawai

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,019

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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