Evaluasi Kinerja Sistem Manajemen Keselamatan dan Kesehatan Kerja (SMK3) Pada Proyek Attic Showroom dan East Coast Center 2 Di Surabaya
Bibliographic record
Abstract
A BSTRA K : Sektor konstruksi adalah salah satu sektor yang paling beresiko terhadap kecelakaan tenaga kerja, kerugian jiwa, material, uang, dan waktu merupakan hasil-tentu saja yang akan dipindahkan secara langsung pada saat menjalankan proyek konstruksi. Untuk mencegah kecelakaan pada pelaksanaan pekerjaan konstruksi diwajibkan untuk menerapkan Sistem Manajemen Keselamatan Dan Kesehatan Kerja (SMK3) di lokasi kerja. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Aplikasi Manajemen Keselamatan Dan Kesehatan Kerja (SMK3) dan perbedaan kinerja pada proyek konstruksi yang ada di kota surabaya. Penelitian ini menggunakan metode Fisher Exact Probabilitydengan mengambil data yang dilakukan melalui kuesioner yang telah dibagikan kepada masing-masing responden sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan pada proyek yang disetujui. Hasil dari penelitian ini berdasarkan Peraturan Mentri Tenaga Kerja (permenaker) no.5 tahun 1996, untuk Proyek Attic Showroom Dharmahusada nilai rata-rata memenangkan 76,74 persen dengan predikat baik, dan Proyek East Coast Center 2 nilai rata-rata hasil 84, 92 persen dengan predikat memuaskan. Sementara itu, penilaian yang dilakukan menunjukkan perbedaan signifikan antara 12 kriteria audit Sistem Manajemen Keselamatan dan Kesehatan Kerja (SMK3) menurut permenaker no.50 tahun 1996 terkait 8 item yang memiliki perberbedaan yang signifikan dan 4 item pada poin Pembangunan dan Pemeliharaan Komitmen,
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.006 |
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".