Pengaruh Pelaksanaan Kebijakan Kepegawaian Terhadap Manajemen Pembinaan Pegawai Untuk Mewujudkan Kinerja Pegawai Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Garut
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini untuk menganalisis pengaruh Pelaksanaan Kebijakan Kepegawaian Terhadap Manajemen Pembinaan Pegawai Untuk Mewujudkan Kinerja Pegawai Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Garut. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah adalah metode eksplanasi melalui teknik evaluasi. Populasi penelitian adalah seluruh Aparatur Sipil Negara pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Garut yang terdiri dari 69 pegawai. Teknik penarikan sampel yang digunakan adalah sensus sehingga seluruh populasi dijadikan sampel. Teknik pengumpulan data melalui studi dokumentasi dan studi lapangan, meliputi observasi, angket dan wawancara. Teknik analisis data untuk menjawab hipotesis penelitian adalah analisis statistik dengan model analisis jalur (path analysis). Hasil pengujian hipotesis utama dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pelaksanaan kebijakan Kepegawaian (X) berpengaruh terhadap Manajemen Pembinaan Pegawai (Y) untuk mewujudkan kinerja Pegawai Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Garut (Z). Artikel ini berkesimpulan bahwa kinerja pegawai akan terwujud apabila manejemen pembinaan pegawai dapat dioptimalkan sebagai bentuk pelaksanaan kebijakan Kepegawaian.
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 | 0.004 | 0.010 |
| 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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.007 |
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".