SIMULASI PROSES PRODUKSI KERUPUK KULIT DOROKDOK PD.ABC SUKAREGANG – GARUT
Bibliographic record
Abstract
PD.ABC mengalami permasalahan di sistem produksi yang belum efisien. Hal ini ditunjukkan dengan minimnya jumlah output yang bisa terkirim. Ini menjadi sumber permasalahan ketika ada pesanan kerupuk kulit dorokdok dalam jumlah banyak, tidak dapat sepenuhnya dipenuhi. Oleh karena itu, penelitian ini akan menganalisis faktor yang menjadi kendala dalam sistem produksi kerupuk kulit dorokdok dengan menggunakan pendekatan pemodelan dan simulasi sistem. didapat kesimpulan bahwa pada sistem produksi kerupuk kulit dorokdok PD. ABC masih kekurangan tenaga kerja untuk proses produksinya. Hal ini menyebabkan tingkat kegagalan pengiriman kerupuk kulit dorokdok masih ada dan terjadinya kerugian. Dengan jumlah operator 2 orang, output maksimal yang dihasilkan hanya 63 pcs/hari dengan biaya yang dikeluarkan sebesar Rp.2.950.000 dan keuntungan yang didapatkan hanya sebesar Rp1.260.000 atau bisa diartikan PD.ABC mengalami kerugian sebesar Rp.1.690.000. Setelah dilakukan improvement, dengan menambahkan 3 orang operator terlihat bahwa hasil simulasi tidak menunjukkan adanya kegagalan pada aliran proses produksi kerupuk kulit dorokdok dengan output maksimal yang dihasilkan adalah 500 pcs/hari, total biaya yang dikeluarkan sebesar Rp.6.850.000 dan keuntungan yang didapatkan sebesar Rp.10.000.000 atau bisa diartikan PD.ABC mengalami keuntungan sebesar Rp.3.150.000 Sehingga dapat disimpulkan bahwa improvement yang dilakukan sudah efektif dengan menambah man power sehingga menambah kapasitas produksi kerupuk kulit dorokdok PD. ABC
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".