Identification of Physical Factors and Individual Characteristics Affecting The Event of Sick Building Syndrome (SBS) In Employees At The Class I Immigration Office of TPI Bandar Lampung
Bibliographic record
Abstract
Latar belakang: SBS merupakan kumpulan suatu gejala yang dapat dialami oleh seseorang yang bekerja dalam sebuah gedung. Seseorang dinyatakan mengalami SBS jika memiliki keluhan sebanyak minimal dua atau tiga gejala dari total gejala yang ada (iritasi mata seperti mata pedih, merah atau berair, iritasi tenggorokan, nyeri saat menelan, tenggorokan gatal, bersin, batuk kering, sesak nafas, rasa berat di dada, kulit kering, merah dan gatal, mual, kelelahan, sulit berkonsentrasi, mengantuk, pusing). SBS dapat ditegakkan apabila berbagai keluhan yang ada dirasakan oleh sekitar 20%-50% pengguna suatu gedung, dan keluhan tersebut hilang apabila pekerja meninggalkan gedung.
 Metode: Penelitian ini merupakan penelitian analitik observasional dengan desain cross sectional. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah total sampling dengan jumlah sampel minimal 63 orang. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner MM040EA untuk karakteristik individu dan gejala SBS dan pengukuran secara langsung untuk faktor fisik. Analisis data menggunakan uji chi square dan uji regresi logistik.
 Hasil: Berdasarkan data diperoleh nilai p value dari masing-masing variabel yang menyatakan suatu hubungan yaitu jenis kelamin (0,102), usia (0,028), lama kerja (0,002), kebiasaan merokok (0,006), kondisi psikososial (0,007), laju aliran udara (0,029), pencahayaan (0,042). Hasil uji analisis multivariat menunjukkan bahwa variabel lama kerja merupakan faktor yang paling dominan terhadap SBS dengan nilai p value (0,015).
 Kesimpulan: Variabel yang mempengaruhi kejadian SBS adalah usia, lama kerja, kebiasaan merokok, kondisi psikososial, laju aliran udara, pencahayaan dan variabel yang paling dominan berpengaruh adalah lama kerja.
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 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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".