GAP Analysis Persiapan Implementasi ISO 9001:2015 Pada PT. Trans Power Marine, Tbk
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
AbstrakPersaingan ekonomi global dan permintaan pasar baik lokal maupun international mewajibkan perusahaan untuk membangun dan mengembangkan sistem manajemen internal yang sesuai dengan standar internasional. Karena persaingan ekonomi dunia yang semakin ketat, banyak organisasi mengadopsi dan mengimplementasi program peningkatan kualitas secara efektif. Program peningkatan kualitas tersebut terdapat dalam Sistem Manajemen Mutu (SMM), SMM tersebut dikembangkan dalam sertifikasi standar ISO 9001:2015. ISO 9001:2015 adalah suatu standar yang berisi persyaratan sistem manajemen mutu yang diterbitkan oleh International Organization for Standarization (IOS). PT. Trans Power Marine, Tbk bergerak dalam bidang transportasi kapal tanker. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kondisi PT. Trans Power Marine saat ini dan seberapa besar kesiapan PT. Trans Power Marine untuk persiapan sertifikasi ISO 9001:2015 dan memberikan rekomendasi dan menyusun dokumen mutu perusahaan sesuai dengan persyaratan ISO 9001 2015. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Gap Analysis. Perhitungan persentase analisis kesiapan dengan menggunakan GAP Analysis atau analisa kesenjangan menunjukan bahwa nilai terendah terdapat pada klausul 6 tentang Perencanaan dalam tindakan menghadapi resiko, yaitu sebesar 75%. Dari hal tersebut dapat disimpulkan untuk klausul perencanaan ini pelaksanaannya harus disusun berdasarkan aktivitas yang menimbulkan risiko dan peluang. Untuk persentase tertinggi terdapat pada klausul 7 tentang Support yaitu sebesar 90%. Rata-rata prosentasi dari pemenuhan klausul 4 s/d 10 sebesar 83,92 % artinya Organisasi siap untuk melengkapi QMS ISO 9001:2015 dan melakukan sertifikasi upgrading oleh URS IndonesiaKata kunci: Analisis GAP, ISO 9001:2015, Sistem Manajemen Mutu
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.001 |
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 it