Pengaruh Knowledge Sharing, Kompetensi Dan Karakteristik Individu Terhadap Kinerja Pegawai Kelurahan Genteng Dan Kelurahan Embong Kaliasin Surabaya
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh knowledge sharing, kompetensi, dan karakteristik individu terhadap kinerja pegawai di Kelurahan Genteng dan Kelurahan Embong Kaliasin, Surabaya. Secara spesifik, penelitian ini menguji pengaruh masing-masing variabel secara parsial maupun simultan serta mengidentifikasi variabel yang memiliki pengaruh dominan terhadap kinerja pegawai. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan metode survei. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pegawai di dua kelurahan tersebut, dengan total 34 orang, yang diambil sebagai sampel menggunakan teknik sampel jenuh. Data dikumpulkan melalui kuesioner dan dianalisis menggunakan analisis regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial, knowledge sharing, kompetensi, dan karakteristik individu berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai. Secara simultan, ketiga variabel tersebut juga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kinerja pegawai. Di antara ketiga variabel tersebut, kompetensi terbukti sebagai variabel dengan pengaruh dominan terhadap kinerja pegawai. Temuan penelitian ini mengindikasikan bahwa peningkatan knowledge sharing, kompetensi, dan karakteristik individu dapat berkontribusi positif terhadap peningkatan kinerja pegawai. Oleh karena itu, disarankan bagi pihak kelurahan untuk meningkatkan program pelatihan dan pengembangan pegawai guna memperkuat kompetensi serta mendorong budaya berbagi pengetahuan dalam lingkungan kerja.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".