Claim Missing Document
Check
Articles

Analisis Kompetensi dan Motivasi terhadap Kinerja Pegawai Melalui Kompensasi sebagai Variabel Moderasi Fatmi Yumantini Oktikasari; Suyanto Suyanto
Journal of Economics and Business UBS Vol. 12 No. 5 (2023): Special Issue
Publisher : UniSadhuGuna Business School

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52644/joeb.v12i5.592

Abstract

Kinerja menjadi indikator kualitas pencapaian tujuan organisasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh analisis kompetensi dan motivasi terhadap kinerja pegawai melalui kompensasi sebagai moderasi pada Sekretariat Ditjen P2P. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan sampel penelitian adalah pegawai di lingkungan Sekretariat Ditjen P2P. Adapun metode pengumpulan data menggunakan kuesioner yang didistribusikan ke responden secara online melalui gform. Penelitian ini menunjukkan hasil bahwa terdapat pengaruh antara kompetensi terhadap kinerja pegawai. Motivasi juga berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja pegawai. Kompensasi belum mampu memoderasi antara kompetensi terhadap kinerja pegawai. Kompensasi juga belum dapat memoderasi hubungan antara motivasi dan kinerja pegawai.
Exploring Blockchain Technology for Transparency and Efficiency in Indonesia's Financial Sector Suyanto Suyanto; INDRI ASTUTI; Duryana Duryana
Nomico Vol. 1 No. 10 (2024): Nomico-November
Publisher : PT. Anagata Sembagi Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62872/36j2sm39

Abstract

The application of blockchain technology in Indonesia's financial sector offers great potential to improve the transparency, efficiency, and security of the financial system. Blockchain allows for permanent and transparent recording of transactions, thereby reducing the risk of fraud and data manipulation, as well as increasing public trust in the financial system. The technology also has the potential to reduce international transaction costs, speed up payment processes, and reduce reliance on intermediaries, allowing financial services to become more affordable and efficient. However, Indonesia faces various challenges in implementing blockchain, including regulatory clarity that risks creating legal uncertainty, limited digital infrastructure that is evenly distributed across the region, and a lack of skilled human resources in this technology. To overcome these challenges, collaboration between governments, regulators, and the private sector is needed to create policies that support blockchain development, strengthen digital infrastructure, and improve the quality of education and training in the field of blockchain technology. The great potential of blockchain in accelerating the transformation of Indonesia's financial sector towards a more inclusive, efficient, and transparent system will be the main driver of sustainable digital economic growth.
Pertarungan Model Altman, Springate, Zmijewski dan Grover Memprediksi Financial Distress Perusahaan Jasa Mohamad Ismail Chandra; Suyanto Suyanto; Tri Widyastuti; Nurmala Ahmar
Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Vol. 2 No. 07 (2021): Jurnal Indonesia Sosial Teknologi
Publisher : Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (4421.343 KB) | DOI: 10.59141/jist.v2i07.195

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meneliti model prediksi financial distress terbaik diantara 4 model yaitu Altman Z Score, Springate, Zmijewski, dan Grover dalam memprediksi financial distress pada perusahaan jasa pada sub sektor investasi dan sekuritas yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2016. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 16 perusahaan jasa sub sektor sekuritas dan investasi di Bursa Efek Indonesia. Tehnik sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling yaitu salah satu tehnik non random dimana peneliti menentukan pengambilan sample dengan cara menetapkan ciri-ciri khusus yang sesuai dengan tujuan penelitian. Hasil Penelitian menunjukan bahwa terdapat perbedaan hasil prediksi financial distress antara model Altman Z Score, Springate, Zmijewski, dan Grover dalam memprediksi financial distress. Model Grover merupakan model terbaik, kemampuan variabel independen secara bersama-samadalam mempengaruhi variabel dependen juga cukup baik, dari 3 variabel yangdigunakan, semua variabel berpengaruh positif terhadap financial distress. ModelGrover juga yang paling rendah memprediksi perusahaan yang distress baik melaluiuji deskriptif crosstab maupun non parametrik sesuai dengan kondisi real yang adadimana perusahaan jasa studi kasus (sub sektor investasi dan sekuritas) yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang dijadikan sample penelitian tersebut sampai dengan tahun 2016 tidak ada yang distress dan baru pada tahun 2018 ada 1 (satu) perusahaan yang di suspend.