Peningkatan Kompetensi Pekerja dalam Melakukan Inspeksi K3 pada Pekerjaan Repair Mesin Chip Screen
Bibliographic record
Abstract
Tingkat kecelakaan kerja pada aktivitas industri yang melibatkan power tools seperti mesin gerinda dan las listrik masih tinggi di Indonesia. Kondisi ini menunjukkan perlunya peningkatan kompetensi pekerja dalam melakukan inspeksi Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) sebagai langkah preventif sebelum pekerjaan dilakukan. Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi pekerja dalam melakukan inspeksi K3 pada pekerjaan repair mesin chip screen di pabrik kertas. Metode pelaksanaan mencakup tiga tahap: (1) identifikasi bahaya dan risiko pekerjaan; (2) pendampingan pekerja dalam memahami komponen inspeksi K3; dan (3) pelaksanaan inspeksi langsung di area kerja. Evaluasi dilakukan menggunakan lembar penilaian mitra yang diisi oleh empat orang pekerja. Hasil kegiatan inspeksi K3 menunjukkan bahwa aspek pemahaman materi, penyampaian materi, dan manfaat kegiatan memperoleh penilaian “Baik” dari seluruh responden (100%, n=4). Responden menyatakan bahwa kegiatan ini membantu pekerja memahami contoh inspeksi K3 secara praktis dan menyarankan pelatihan lanjutan untuk pendalaman materi. Kegiatan ini terbukti efektif dalam meningkatkan pengetahuan dan kemampuan inspeksi K3, dengan rekomendasi untuk memperbaiki alokasi waktu serta fasilitas pelatihan pada implementasi berikutnya. Perusahaan disarankan untuk menerapkan inspeksi K3 secara berkala, memastikan ketersediaan Alat Pelindung Diri (APD) yang memadai, serta menjaga agar guard dan signage selalu sesuai dengan standar dan mudah terlihat oleh pekerja
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 | 0.006 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".