Pengaruh Kompetensi Kepemimpinan Terhadap Kualitas Kerja Dan Kinerja Pegawai Dinas Perhubungan Provinsi Papua
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kompetensi kepemimpinan terhadap Kualitas kerja, pengaruh kualitas kerja terhadap kinerja pegawai, dan pengaruh kompetensi kepemimpinan terhadap kinerja pegawai dengan kualitas kerja sebagai variabel mediasi. Populasi dalam penelitian ini adalah Pegawai Dinas Perhubungan Provinsi Papua dengan sampel sebanyak 150 orang responden yang dipilih dengan metode Stratified Proportional Random Sampling sementara data yang dikumpulkan menggunakan kuisioner untuk kemudian dianalisis dengan Structural Equation Modelling (SEM) dengan bantuan AMOS versi 20. Hasil analisis membuktikan bahwa kompetensi kepemimpinan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pegawai dengan nilai koefisien sebesar 3,100, Kompetensi kepemimpinan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pegawai dengan nilai koefisien sebesar 3,977, kompetensi kepemimpinan berpengaruh terhadap kualitas kerja dengan koefisien sebesar 4,436 dan kompetensi berpengaruh terhadap kinerja pagawai melalui kualitas kerja sebagai variabel mediasai dengan nilai koefisien sebesar 0,260 dengan nilainsignifikan sebesar 0,003. Hasil ini menunjukkan bahwa variabel kualitas kerja berperan secara signfikan sebagai variabel mediasi antara kompetensi kepemimpinan terhadap kinerja pegawai. Kata Kunci : Kompetensi Kepemimpinan, Kualitas Kerja dan Kinerja Pegawai
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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".