Pengaruh Kepuasan Kerja, Dukungan Manajemen Puncak Dan Employee Engagement Terhadap Kinerja Karyawan Dinas Kependudukan Dan Pencatatan Sipil Kota Surabaya
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kepuasan kerja, dukungan manajemen puncak, dan employee engagement terhadap kinerja pegawai Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kota Surabaya. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui kuesioner yang disebarkan kepada 64 pegawai sebagai sampel penelitian. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan regresi linier berganda untuk menguji pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial, kepuasan kerja, dukungan manajemen puncak, dan employee engagement berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pegawai. Selain itu, secara simultan, ketiga variabel tersebut juga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kinerja pegawai. Dari ketiga variabel yang diteliti, kepuasan kerja memiliki pengaruh dominan terhadap kinerja pegawai dibandingkan dengan variabel lainnya. Berdasarkan temuan penelitian, disarankan kepada Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kota Surabaya untuk meningkatkan program kepuasan kerja melalui perbaikan lingkungan kerja, pemberian insentif yang sesuai, serta peningkatan kesejahteraan pegawai. Selain itu, dukungan manajemen puncak harus diperkuat dengan penyediaan sumber daya yang memadai serta keterlibatan aktif dalam pengambilan keputusan. Strategi peningkatan employee engagement juga perlu dilakukan melalui komunikasi yang efektif dan pemberian kesempatan bagi pegawai untuk berpartisipasi dalam pengembangan organisasi.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.008 |
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".