PERHITUNGAN ANGGARAN BIAYA TENAGA KERJA LANGSUNG PADA PT. ANEKA SUMBER TATA BAHARI DI DESA TULEHU
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to find out how to prepare the direct labor cost budget calculation at PT. Various Sources of Maritime Management in Tulehu Village in January-March 2024. To find out the calculation of the direct labor cost budget at PT. The Sumber Tata Bahari annex requires production data at PT. ASTB and working hours data wage/hour rates. The method used in this research is a qualitative method. The results of the research can be seen from the preparation of the company's direct labor cost budget with theoretical studies that are appropriate, where, based on the calculation results, a direct labor cost budget for each employee can be obtained, fish washing production for each month of January is IDR 37,125,000, divided by 15 employees the result is IDR 2,475,000 per person, in February IDR 38,610,000 divided by 15 employees the result is amounting to IDR 2,574,000 per person, and whereas in March IDR 37,125,000 was divided by 15 employees the result is IDR 2,475,000 per person. So one person's income for 3 months is IDR 7,524,000, while the total wage during the first quarter is IDR 112,860,000. with results that have been calculated in accordance with company regulations with total wages for 15 employees amounting to IDR 112,860,000 for the 3 quarter periods January-March 2024 at PT. ASTB.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,010 |
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 ».