Pengaruh Praktek Kepemimpinan, Pengembangan Pegawai dan Persepsi Peran terhadap Kinerja Penyidik PPNS Hak Kekayaan Intelektual Kantor Wilayah Departemen Hukum Dan Hak Asasi Manusia se-Sumatera
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor-faktor kepemimpinan, pengembangan pegawai dan persepsi peran terhadap kinerja Penyidik Pejabat Pegawai Negeri Sipil Hak Kekayaan Intelektual (PPNS HKI) dan untuk mengetahui di antara faktor-faktor tersebut yang dominan berpengaruh terhadap kinerja Penyidik PPNS HKI Kantor Wilayah Departemen Hukum dan HAM Provinsi Se-Sumatera.Populasi pada penelitian ini adalah seluruh PPNS HKI yang berada pada Provinsi Se-Sumatera sebanyak 33 orang, namun karena yang mengembalikan kuesioner hanya 30 orang, maka responden pada penelitian ini berjumlah 30 orang.Model analisis yang digunakan adalah regresi linear berganda.Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor kepemimpinan, pengembangan pegawai dan persepsi peran secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kinerja Penyidik PPNS HKI sebesar 72,10% sedangkan sisanya sebesar 27,90% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.Secara parsial masing-masing faktor kepemimpinan berpengaruh signifikan sebesar 24,40%, pengembangan pegawai signifikan sebesar 26,01% sedangkan persepsi peran secara parsial tidak signifikan karena pengaruhnya sangat kecil, hanya sebesar 1,74% pada taraf nyata 5%.Dengan demikian pengembangan pegawai berpengaruh dominan terhadap kinerja Penyidik PPNS HKI Kantor Wilayah Dep.Hukum dan HAM Provinsi Se-Sumatera.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".