Analisis Faktor Pengaruh Penilaian Peserta Latsar CPNS terhadap Widyaiswara Angkatan IV Pemkab Banjarnegara Tahun 2022
Abstract
Abstract. Widyaiswara is a functional position for a Civil Servant (PNS) who is in charge of teaching, training and full education in educational programs from government agencies. In order to find out whether a widyaiswara is able to realize the competency development of a CPNS, it is necessary to know what factors are assessed by LATSAR CPNS participants regarding widyaiswara so that it can become an evaluation for a widyaiswara. Based on these problems, the problems in this study are formulated as follows: (1) Can the aspects that the LATSAR CPNS participants evaluate for Widyaiswara be factored? (2) How many factors are formed in the assessment of the Widyaiswara LATSAR CPNS participants? (3) What is the variance that can be explained by the factors formed in the LATSAR CPNS participants' assessment of the Widyaiswara?. Researchers used secondary data sourced from PPSDM Geominerba. The data consists of Widyaiswara (teachers), learning materials and 10 aspects of assessment that are filled in by each CPNS LATSAR participant. Researchers used the method of factor analysis techniques on 10 aspects of the CPNS LATSAR participant assessment. The results of this study are: All aspects are feasible to be factored and the factors formed are one factor. In addition, the factors formed have eigenvalues of 8.378 which means that these factors are able to explain 83.8% of the variability of the original ten aspects. The remaining 16.2% of the variability is influenced by other variability not examined.
Abstrak. Widyaiswara merupakan jabatan fungsional bagi seorang Pegawai Negeri Sipil (PNS) yang bertugas mengajar, melatih dan mendidik secara penuh pada program pendidikan dari instansi pemerintah. Untuk mengetahui apakah seorang widyaiswara mampu mewujudkan pengembangan kompetensi seorang CPNS maka perlu diketahui faktor-faktor apa saja yang menjadi penilaian peserta LATSAR CPNS mengenai widyaiswara agar dapat menjadi evaluasi bagi seorang widyaiswara. Berdasarkan masalah tersebut, maka permasalahan dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut: (1) Apakah aspek-aspek yang menjadi penilaian peserta LATSAR CPNS terhadap Widyaiswara dapat difaktorkan? (2) Berapakah faktor yang terbentuk pada penilaian peserta LATSAR CPNS terhadap Widyaiswara? (3) Berapakah variansi yang dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk pada penilaian peserta LATSAR CPNS terhadap Widyaiswara?. Peneliti menggunakan data sekunder yang bersumber dari PPSDM Geominerba. Data terdiri dari Widyaiswara (pengajar), materi pembelajaran dan 10 aspek penilaian yang diisi oleh setiap peserta LATSAR CPNS. Peneliti menggunakan metode teknik analisis faktor pada 10 aspek-aspek penilaian peserta LATSAR CPNS. Hasil dari penelitian ini adalah: Semua aspek layak untuk difaktorkan dan faktor yang terbentuk sebanyak satu faktor. Selain itu, faktor yang terbentuk memiliki angka eigenvalues sebesar 8,38 yang berarti bahwa faktor tersebut mampu menjelaskan 83,78% dari variabilitas kesepuluh aspek asli. Sisanya 16,2% dari variabilitas dipengaruhi oleh variabilitas lain yang tidak diteliti.
References
Elfira, F. (2014). Penerapan Analisis Faktor untuk Menentukan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Mahasiswa dalam Memilih Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar. Tesis tidak dipublikasikan. Makassar. Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin.
Fauzan, M. (2019). Evaluasi Terhadap Widyaiswara Pada Diklat Teknis Substantif Penyusunan Bahan Ajar. Jurnal Balai Diklat Keagamaan Bandung, 13(2), 181-190.
Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 101 Tahun 2000 Tentang Pendidikan dan Pelatihan Jabatan Pegawai Negeri Sipil.
PPSDM Geominerba. (2020). Sejarah, Visi dan Misi, Tugas dan Fungsi, Struktur Organisasi. Diakses pada 12 Juli 2022, dari https://ppsdm-geominerba.esdm.go.id/.
Wian Fadila and Marizsa Herlina, “Penerapan Metode Generalized Structure Component Analysis pada Pengguna Dompet Digital Menggunakan Model UTAUT 2,” Jurnal Riset Statistika, pp. 27–34, Jul. 2023, doi: 10.29313/jrs.v3i1.1772.