MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2947701704

Pengaruh Kompetensi, Motivasi, Beban Kerja Perawat Pelaksansa Terhadap Kinerja Perawat Diruang Rawat Inap Rumah Sakit Umum Daerah Jayapura

2018· article· id· W2947701704 on OpenAlexvenueno aff
Sultan Sultan, Sevanus Thane

Bibliographic record

VenueBusiness and Management Research · 2018
Typearticle
Languageid
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicManagement and Optimization Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMathematicsHumanitiesPhysics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Kompetensi, Motivasi, Beban kerja  Perawat terhadap kinerja perawat  Ruang Rawat Inap Rumah Sakit Umum Daerah Jayapura baik secara parsial maupun secara simultan. Jenis penelitin ini adalah penelitian kuantitatif denagn pendekatan asosiatif sampai dalam penelitian sebesar 171 responden dengan tehnik sampling adalah.tehnik non probability sampling yaitu purposive sampling method . Hasil penelitian  menunjukkan bahwa Kompetensi (X1) Pengaruh kompetensi terhadap kinerja berdasarkan tabel hasil uji t (parsial) dapat diketahui bahwa perhitungan SPSS diperoleh t hitung sebesar 4.348 dengan nilai probabilitas (nilai sig) 0.000. Nilai probabilitas tersebut lebih kecil dari alpha (5%). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel kompetensi berpengaruh terhadap kinerja. Berdasarkan analisis regresi linier berganda, maka dapat dijelaskan bahwa nilai koefisien kompetensi sebesar 0,216. Hal ini mengandung arti bahwa setiap kenaikan kepuasan kerja satu satuan maka variabel kinerja akan naik sebesar 0,216 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari regresi adalah tetap. Motivasi (X2) Pengaruh motivasi kerja terhadap kinerja berdasarkan tabel hasil uji t (parsial) dapat diketahui bahwa perhitungan SPSS diperoleh t hitung sebesar 9.279  dengan nilai probabilitas (nilai sig) 0.000. Nilai probabilitas tersebut lebih kecil dari alpha (5%). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel motivasi  berpengaruh terhadap kinerja perawat. Berdasarkan analisis regresi linier berganda, maka dapat dijelaskan bahwa nilai koefisien motivasi  sebesar 0,511. Hal ini mengandung arti bahwa setiap kenaikan motivasi kerja satu satuan maka variabel kinerja akan naik sebesar 0,511 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari regresi adalah tetap. Sedangkan Beban kerja perawat pelaksana (X3) menunjukkan bahwa beban kerja perawat tidak berpengaruh terhadap kinerja. Tidak Pengaruh beban kerja perawat terhadap kinerja berdasarkan tabel hasil uji t (parsial), dapat diketahui bahwa perhitungan SPSS diperoleh t hitung sebesar 601 dengan nilai probabilitas (nilai tidak sig) 0.549. Nilai probabilitas tersebut lebih besar dari alpa (5%). Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa variabel beban kerja perawat  tidak berpengaruh  terhadap kinerja. Berdasarkan analisis regresi linier berganda, maka dapat dijelaskan bahwa nilai koefisien beban kerja perawat pelaksana adalah sebesar 0,034. Hal ini mengandung arti bahwa setiap kenaikan beban kerja perawat satu satuan maka variabel kinerja akan naik sebesar 0,034 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari regresi adalah tetap. Kata Kunci : Kompetensi, Motivasi dan Beban kerja perawat pelaksana Mempunyai pengaruh secara simultan terhadap kinerja perawat.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.030
Threshold uncertainty score0.102

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0300.004

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.257 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueBusiness and Management ResearchSame topicManagement and Optimization TechniquesFrench-language works237,207