PENGARUH SISTEM AKUNTANSI PENGGAJIAN DAN SISTEM PENGENDALIAN INTERNAL PENGGAJIAN TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PUSAT PENGELOLAAN PENDAPATAN DAERAH WILAYAH KOTA CIMAHI
Bibliographic record
Abstract
Pusat Pengelolaan Pendapatan Daerah Wilayah Kota Cimahi merupakan salah satu perangkat daerah pemerintahan Kota Cimahi yang bertugas melaksanakan sebagian tugas Wali Kota dalam hal keuangan daerah pada bidang peningkatan Pendapatan Asli Daerah (PAD). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh dari Sistem Akuntansi Penggajian dan Sistem Pengendalian Internal Penggajian terhadap Kinerja Karyawan pada Pusat Pengelolaan Pendapatan Daerah Wilayah Kota Cimahi. Penelitian ini terdiri dari tiga variabel yaitu Sistem Akuntansi Penggajian (X1), Sistem Pengendalian Internal Penggajian (X2) dan Kinerja Karyawan (Y). Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian kuantitatif dengan rumusan masalah asosiatif dan data yang digunakan yaitu data primer dengan teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner. Teknik analisis data yang digunakan yaitu uji validitas, uji reliabilitas, korelasi spearman rank, regresi linier berganda, koefesien determinasi, uji t dan uji f. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh secara parsial antara Sistem Akuntansi Penggajian terhadap Kinerja Karyawan dan Sistem Pengendalian Internal Penggajian terhadap Kinerja Karyawan. Terdapat pengaruh secara simultan antara Sistem Akuntansi Penggajian dan Sistem Pengendalian Internal Penggajian terhadap Kinerja Karyawan.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.009 |
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".