ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH PADA PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN
Bibliographic record
Abstract
Salah satu usaha dalam rangka pencapaian target suatu perusahaan adalah mempelajari kondisi dan produktivitas kerja dari karyawan. Dengan pengukuran produktivitas kerja dapat diukur sejauh mana kemampuan karyawan dalam mencapai target yang telah ditetapkan. Produktivitas kerja karyawan di sebuah perusahaan termasuk di dalamnya adalah bank, dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya adalah kepemimpinan, lingkungan kerja dan jam kerja. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: (1) Pengaruh kepemimpinan terhadap produktivitas kerja karyawan, (2) Pengaruh kepuasan kerja terhadap produktivitas kerja karyawan, (3) Pengaruh jam kerja terhadap produktivitas kerja karyawan, dan (4) Pengaruh kepemimpinan, kepuasan kerja dan jam kerja terhadap produktivitas kerja karyawan. Bersumber dari penelitian-penelitian terdahulu, muncul perumusan masalah selanjutnya untuk mengetahui pengaruh kepemimpinan, lingkungan kerja dan jam kerja terhadap produktivitas kerja pada instansi lainnnya terutama di sektor perbankan. Dengan demikian akan dapat ditemukan apakah ada keterkaitan masing-masing variabel terhadap produktivitas kerja dan apakah ada pengaruh dari ketiga variabel terhadap produktivitas karyawan yang dapat diteliti pada berbagai instansi.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".