FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KELELAHAN (Studi Pada Pekerja Proyek Kapal Perang di PT. X Tahun 2018)
Bibliographic record
Abstract
Kelelahan merupakan masalah yang harus mendapat perhatian dalam suatu industri. Ada banyak faktor yang dapat berpotensi menimbulkan kelelahan. Faktor tersebut antara lain faktor individu seperti usia, lama kerja, kebiasaan merokok, kebiasaan tidur dan faktor lingkungan seperti iklim kerja dan kebisingan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kelelahan kerja pada pekerja yang bekerja di divisi Akomodasi, Deck Tank dan Deck Whool di proyek kapal perang PT. X tahun 2018.Penelitian ini merupakan penelitian analitik observasional dengan desain Cross Sectional. Teknik pengambilan sampel adalah sampel acak sederhana pada 50 pekerja. dengan jumlah sampel (n = 44) dari populasi (N = 50). Data dikumpulkan dengan menggunakan kuesioner, observasi menggunakan checklist, pengukuran WGBT dan pengukuran intensitas kebisingan. Analisis data dilakukan dengan menggunakan univariat dan bivariat menggunakan Fisher Exact Test.Dari analisis statistik, kelelahan kerja kerja secara signifikan dipengaruhi oleh usia, perokok, kebiasaan tidur (p ≤ 0,05) dan tidak dipengaruhi oleh tiga variabel lainnya antara lain iklim kerja, kebisingan lama kerja ≤ 8 jam / hari (p> 0,05).Berdasarkan hasil penelitian ini perusahaan disarankan untuk memberikan pelatihan tentang kelelahan kepada semua pekerja dan melakukan kegiatan olahraga secara teratur. Pekerja disarankan untuk istirahat tidur yang cukup (7-8 jam/hari). Untuk mencegah kelelahan di lain waktu. Kata kunci: kelelahan, faktor individu, faktor lingkungan
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".