Pengaruh Penerapan Keselamatan Dan Kesehatan Kerja (K3) Serta Lingkungan Kerja Terhadap Produktivitas Kerja Di Surabaya
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK: Semua pekerjaan dituntut agar dapat menghasilkan kualitas yang baik dengan waktu yang telah ditentukan. Salah satunya adalah pekerjaan proyek konstruksi yang saat ini mengalami perkembangan pesat di Indonesia dengan memperhatikan produktivitas kerja. Proyek konstruksi tidak lepas dari keselamatan dan kesehatan kerja yang bisa menunjang suatu pekerja bisa menyelesaikan pekerjaan. Serta lingkungan kerja yang mendukung suatu pekerjaan. Keselamatan dan kesehatan kerja serta lingkungan kerja bisa mempengaruhi produktivitas kerja di suatu proyek konstruksi. Teknik pengambilan penelitian menggunakan metode non probability sampling disertai teknik purposive sampling dengan cara penyebara kuesioner. Responden penelitian adalah mandor, tukang dan pekerja kasar. Penyebaran kuesioner di 3 proyek, yaitu proyek pembangunan Rumah Sakit Katolik St Vicentius Paulo (RKZ), proyek pembangunan Apartmen Puncak Merr, dan proyek pembangunan Apartmen Belleview Manyar. Berdasarkan hasil analisis penelitian menyatakan bahwa variabel keselamatan dan kesehatan kerja (X1) berpengaruh signifikan terhadap produktivitas kerja (Y) dengan nilai (T-statistic=14,487 dangt; 1,96) dan (P-values = 0,000 danlt; 0,05). Sedangkan untuk variabel lingkungan kerja (X2) berpengaruh signifikan terhadap produktivitas kerja (Y) dengan nilai (T-statistic= 3,962 dangt; 1,96) dan (P-values = 0,000 danlt; 0,05).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».