PENGELOLAAN SUMBER DAYA MANUSIA BERBASIS PENILAIAN DAN PENGHARGAAN PADA PROGRAM KELURAHAN LENGKAP
Bibliographic record
Abstract
Abstrak Sumber daya manusia sangat berpengaruh pada upaya organisasi dalam mencapai tujuan. Keberhasilan dalam mengimplementasikan fungsi pengelolaan sumber daya manusia merupakan hal dasar untuk bisa meningkatkan performa anggota tim dan performa organisasi. Tulisan ini menganalisis praktik pengelolaan sumber daya manusia berbasis penilaian dan penghargaan serta pengaruhnya dalam mendukung capaian Program Kelurahan Lengkap di Kantor Pertanahan Kota Kediri. Tulisan ini menggunakan metode kualitatif. Jenis metode kualitatif yang digunakan adalah studi kasus. Penelitian dilakukan pada bulan 12 Mei-15 Juni 2021. Data primer diperoleh melalui observasi dan wawancara, sementara itu data sekunder diperoleh melalui studi dokumen terkait pelaksanaan Program Kelurahan Lengkap di Kota Kediri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sumber daya manusia pada Program Kelurahan Lengkap dikelola dengan menerapkan pendekatan berbasis penilaian dan penghargaan. Hal ini dipraktikkan dengan sistem pemberian penghargaan bagi petugas pelaksana yang dinilai memiliki loyalitas dan berkinerja baik. Terdapat empat faktor utama yang mempengaruhi pengelolaan SDM yaitu struktur birokrasi, sumber daya, sikap pelaksana dan model komunikasi. Pelaksanaan Program Kelurahan Lengkap sudah berjalan cukup efektif dengan pengelolaan sumber daya manusia yang dilakukan oleh Kantor Pertanahan Kota Kediri. Meskipun demikian terdapat faktor sumber daya yang harus diperhatikan agar kinerja bisa berjalan lebih optimal. Kata Kunci: Kediri, kinerja kebijakan, manajemen sumber daya manusia, implementasi kebijakan
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.083 | 0.020 |
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".