Model Komunikasi Organisasi dalam Pengembangan KinerjaBalai Penyuluhan Keluarga Berencana(Kasus di Kabupaten Cianjur dan Indramayu Provinsi Jawa Barat)
Notice bibliographique
Résumé
Balai penyuluhan Keluarga Berencana (KB) memiliki peran strategis dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia di Indonesia melalui pelaksanaan penyuluhan Program Pembangunan Keluarga, Kependudukan, dan Keluarga Berencana (Bangga Kencana). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor penentu kinerja organisasi balai penyuluhan KB dan merumuskan model komunikasi organisasi yang dapat mendukung kinerja organisasi balai penyuluhan KB. Penelitian ini menggunakan paradigma positivistik, dengan pendekatan kuantitatif yang menggunakan analisis Partial Least Square-Structural Equation Model (PLS SEM) dan desain survei. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik acak bertingkat. Penelitian ini menentukan jumlah sampel dengan menggunakan rumus Slovin, dengan total sampel dalam penelitian ini sebanyak 430 sampel, dengan rincian 228 sampel di Kabupaten Cianjur dan 202 sampel di Kabupaten Indramayu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan dari kepuasan komunikasi tenaga lini lapangan dan efektivitas komunikasi organisasi di balai penyuluhan KB terhadap kinerja organisasi balai penyuluhan KB. Model kinerja organisasi balai penyuluhan KB berbasis komunikasi organisasi, berimplikasi pada perumusan konsep pengembangan kinerja organisasi balai penyuluhan KB dengan menerapkan konsep hubungan manusia dalam organisasi.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».