PENINGKATAN KINERJA GURU MELALUI PENGEMBANGAN MOTIVASI KERJA DAN EFEKTIVITAS KOMUNIKASI ANTAR PRIBADI
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menemukan upaya-upaya yang dapat dilakukan melalui analisis i hubungan antara motivasi kerja dan efektivitas komunikasi antar pribadi baik secara sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama dengan kinerja guru Sekolah Dasar Negeri di Lingkungan Kecamatan Bogor Tengah. Penelitian ini merupakan penelitian korelasional yang terdiri atas dua variabel bebas yaitu motivasi kerja dan efektivitas komunikasi antar pribadi dan satu variabel terikat yaitu kinerja. Metode penelitian yang digunakan adalah metode survey yang dilaksanakan di 13 Sekolah Dasar Negeri di Lingkungan Kecamatan Bogor Tengah dengan responden terdiri dari 98 orang guru yang berstatus pegawai negeri sipil. Teknik pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan teknik sampel acak proporsional (proportional random sampling). Teknik analisis data menggunakan teknik korelasi dan regresi linier sederhana serta korelasi dan regresi ganda. Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat dinyatakan bahwa peningkatan kinerja dapat dilakukan dengan cara meningkatkan motivasi kerja melalui peningkatan pada aspek: berorientasi pada tujuan; kegigihan menyelesaikan pekerjaan; usaha mencari umpan balik; harapan meraih keberhasilan; keterlibatan dengan tugas yang dikerjakan; kemauan mengembangkan diri serta pengembangan efektivitas komunikasi antar pribadi melalui peningkatan pada aspek: saling percaya; saling terbuka; tatap muka; saling menghargai; kejelasan pesan; umpan balik.
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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.005 |
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".