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Enregistrement W4409711831 · doi:10.33489/mibj.v23i1.388

Optimalisasi Skema Operasional Transshipment Batu Bara Terhadap Efektivitas Pencapaian Produktivitas

2025· article· id· W4409711831 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMajalah Ilmiah Bahari Jogja · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Transport Systems Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransshipment (information security)Agricultural scienceEnvironmental scienceMathematicsOperations research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengoptimalkan skema operasional transshipment batu bara di PT. Sea Bridge Shipping dalam rangka meningkatkan produktivitas dan efisiensi operasional. Penelitian ini mengidentifikasi kendala teknis dan non-teknis yang mempengaruhi proses transshipment, serta mengevaluasi optimalisasi penggunaan armada Floating Crane, Tugboat, dan tongkang. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara mendalam, observasi, dan analisis menggunakan analisis SWOT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimalisasi skema operasional dapat dicapai dengan peningkatan koordinasi tim, pemeliharaan armada secara berkala, dan modernisasi fasilitas transshipment. Kendala utama yang ditemukan mencakup keterbatasan infrastruktur pelabuhan dan kurang optimalnya pemanfaatan Floating Crane, sementara kendala non-teknis berupa fluktuasi harga batu bara dan regulasi lingkungan yang semakin ketat. Penambahan jumlah armada serta penggunaan teknologi modern dalam pengelolaan transshipment diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas PT. Sea Bridge Shipping secara signifikan.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle