RENCANA KESELAMATAN KONSTRUKSI (RKK) PROYEK PEMBANGUNAN GEDUNG BRI KANTOR CABANG GATOT SUBROTO – BALI PADA TAHAP KONSTRUKSI
Bibliographic record
Abstract
Penerapan Sistem Pengendalian Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) banyak menyita perhatian berbagai organisasi karena mencakup permasalahan segi prikemanusiaan, biaya dan manfaat ekonomi, aspek hukum, pertanggung jawaban serta citra organisasi itu sendiri. Proses pembangunan proyek konstruksi umumnya merupakan kegiatan yang mengandung unsur bahaya, sehingga hal Keselamatan dan Kesehatan Kerja perlu diperhatikan. Proyek konstruksi memiliki sifat yang khas, antara lain tempat kerjanya di ruang terbuka yang dipengaruhi cuaca, jangka waktu pekerjaan terbatas, menggunakan pekerja yang belum terlatih, menggunakan peralatan kerja yang membahayakan keselamatan dan kesehatan kerja dan pekerjaan yang banyak mengeluarkan tenaga. Berdasarkan data tersebut maka direncanakan metode kerja Keselamatan dan Kesehatan Kerja, mengidentifikasi bahaya pada proyek kontruksi, dan menghitung biaya K3 pada proyek kontruksi. Perencanaan sistem manajemen keselamatan dan keselamatan kerja merupakan rangkaian dari beberapa tahapan yaitu, pengumpulan data dengan penyebaran kuisioner dengan Teknik sampling kepada staf proyek, identifikasi bahaya, penilaian resiko, pengendalian resiko, dan perhitungan biaya Kesehatan dan Keselamatan Kerja. Berdasarkan hal tersebut dilakukan pengkajian tentang Biaya Kecelakaan (Accident Cost), Biaya Pencegahan (Prevention Cost), dan Biaya Pengawasan (Inspection Cost) K3 pada proyek konstruksi.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.011 |
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".