Motivasi, Kedisiplinan, Etika dan Kinerja Pegawai Di Kantor Kecamatan Tamalate
Bibliographic record
Abstract
Kajian ini bertujuan untuk mendalami dan mengetahui pengaruh motivasi, kedisiplinan dan etika terhadap kinerja pegawai aparatus sipil negara. Penelitian ini di lakukan pada Kantor Pemerintah Kecamatan Tamalate, Makassar. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pegawai yang berstatus Aparatur Sipil Negara (ASN) di Kantor Kecamatan Tamalate dan Kelurahan di Wilayah Kecamatan Tamalate yang berjumlah 77 orang. Karena jumlah populasi relatif sedikit, maka metode pengambilan sampel menggunakan metode sensus yaitu seluruh populasi dijadikan sebagai sampel . Metode pengumpulan data menggunakan metode survei yakni penggunaan data primer yang diperoleh secara langsung dari sumber aslinya. Metode yang digunakan adalah mentode analisis deskriptif kuantitatif dengan menggunakan bantuan software SPSS.23.00 untuk mengolah data.Ada beberapa pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini seperti uji uji validitas, uji realibilitas, uji normalitas, uji multikolinearitas, uji Heteroskedastisitas, uji partial dan uji determinasi. Terdapat 4 hipotesis yang di uji kan dalam penelitian ini dan hasil yang diperoleh bahwa motivasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pegawai, kedisiplinan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pegawai, etika berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pegawai, secara simultan motivasi, kedisiplinan dan etika berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pegawai. Keywords : Motivasi, kedisiplinan, etika, kinerja
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.035 | 0.006 |
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".