English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Abstrak&#x0D;Semakin lama masa kerja, semakin banyak pengalaman yang dimiliki seseorang atas pekerjaannya. Seorang yang memiliki tingkat kehadiran yang tinggi, dianggap sebagai pekerja yang baik. Kedua faktor ini membentuk asumsi bahwa masa kerja dan tingkat kehadiran, secara positif atau negatif, mempengaruhi produktivitas pekerja. Dikarenakan besarnya pengaruh produktivitas pekerja terhadap kesehatan sebuah perusahaan, kegiatan menganalisis produktivitas tenaga kerja perusahaan, seharusnya tidak didasarkan pada asumsi-asumsi, meskipun asumsi tersebut bisa diterima. Menggunakan Regresi Linier Berganda, sebuah model persamaan dihasilkan dari data-data mengenai tenaga kerja. Tapi, karena nilai Koefisien Determinasi yang dihasilkan kurang memuaskan, dilakukan analisis ulang terhadap data. Kali ini menggunakan Regresi Linier Stepwise. Analisis kedua ini dapat menghasilkan nilai Koefisien Determinasi yang lebih tinggi dari nilai sebelumnya, meskipun harus diterima bahwa nilai yang baru ini masih terlalu rendah. Meskipun begitu, beberapa fakta mengenai sistem kerja perusahaan dan latar belakang tenaga kerjanya, dapat dijadikan penjelasan mengenai hasil analisis yang telah dilakukan.&#x0D; &#x0D;Kata kunci: produktivitas, regresi linier stepwise&#x0D;&#x0D;Abstract&#x0D;The longer the employment length, the more experience a person has on his or her job. A person who has a high attendance at work, is considered a good worker. These two factors form the assumption that both employment length and work attendance, influence laborer productivity, either positively or negatively. As Labor productivity holds a lot of weight in relation to a company’s health, conducting an analysis of a company's productivity, must not be based on assumptions, even though it’s an acceptable one. Using multiple linear regression, a model was generated from data about the workforce. But, because the Coefficient of Determination value was less than satisfactory, an analysis was performed again on the data, this time using Stepwise Regression. The second analysis managed to produce a higher Coefficient of Determination value than the previous one, but it must accepted that the value remains too low. Though a few facts about the company’s work system and labours history could provide some explanation on this result.&#x0D;&#x0D;Keyword: productivity, stepwise linear regression

Menggunakan Stepwise Linear Regression Untuk Menentukan Faktor Yang Mempengaruhi Produktivitas Tenaga Kerja