ANALISIS KOMPETENSI SDM DALAM PENINGKATAN KINERJA MELALUI PENGUASAAN TEKNOLOGI PADA KANTOR PERTANAHAN KABUPATEN BONE
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk: (1) menganaliisis pengaruh langsung Kompetensi SDM, dan Penguasaan teknologi terhadap kinerja, (2) menganaliisis pengaruh langsung Penguasaan teknologi terhadap kinerja, (3) menganaliisis pengaruh langsung Kompetensi SDM terhadap kinerja, (4) menganaliisis pengaruh tidak langsung Kompetensi SDM terhadap kinerja melalui Penguasaan teknologi. Penelitian ini menggunakan data primer melalui survei sebanyak 52 Pegawai sebagai populasi. Adapun sampel dalam penelitian adalah sebanyak 50 orang dengan meteode penentuan sampel menggunakan rumus Slovin, penelitian dilakukan selama 2 (dua) bulan yaitu Februari s.d April 2025. Data dianalisis dengan menggunakan program SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Pengaruh Kompetensi SDM berpengaruh langsung terhadap Kinerja Pegawai, (2) Kompetensi SDM berpengaruh terhadap implemenatsi teknologi, (3) Penguasaan teknologi berpengaruh terhjadap kinerja, (4) dan Kompetensi SDM berpengaruh tidak langsung terhadap kinerja Pegawai melalui Penguasaan teknologi. This research was conducted with the following objectives: (1) to analyze the direct influence of human resource competence and technology mastery on performance, (2) to analyze the direct influence of technology mastery on performance, (3) to analyze the direct influence of human resource competence on performance, and (4) to analyze the indirect influence of human resource competence on performance through technology mastery. This research used primary data obtained through a survey of 52 employees in the population. The sample in this research consisted of 50 people, with the sample determination method using the Slovin formula. The research was conducted for two months, from February to April 2025. The data was analyzed using the SmartPLS program. The results of the study show that (1) HR competency has a direct effect on employee performance, (2) HR competency affects technology implementation, (3) technology mastery affects performance, and (4) HR competency has an indirect effect on employee performance through technology mastery.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».