Evaluasi Jumlah Tenaga Kerja pada Perumda Air Minum Tirta Sago Berdasarkan Beban Kerja
Bibliographic record
Abstract
Sumber daya manusia (SDM) adalah individu produktif yang bekerja sebagai \npenggerak suatu organisasi, baik itu di dalam institusi maupun perusahaan yang \nmemiliki fungsi sebagai aset sehingga harus dilatih dan dikembangkan \nkemampuannya. Selama menjalankan aktivitas kerja, manusia mengalami dua jenis \nbeban kerja, yaitu beban kerja fisik dan beban kerja mental. Perumda Air Minum \nTirta Sago merupakan salah satu perusahaan daerah yang memiliki jumlah \nkaryawan sebanyak 97 orang. Masalah yang terdapat pada Perumda Air Minum \nTirta Sago yaitu tenaga kerja yang sudah ada belum diketahui apakah beban kerja \nyang dilakukan oleh pegawai sudah optimal atau belum serta jumlah pegawai tiap \ndepartemen masih ada yang belum sesuai dengan pekerjaan yang dilakukan oleh \npegawai Perumda Air Minum Tirta Sago. Penelitian ini akan dilakukan untuk \nevaluasi jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan Perumda Air Minum Tirta Sago \nberdasarkan beban kerja yang optimal menggunakan metode Work Sampling dan \nanalisis beban kerja. Berdasarkan beban kerja yang dilaksanakan bagian kas dan \npenagihan membutuhkan 12 karyawan sedangkan kondisi aktual saat ini hanya 10 \norang. Bagian pembukuan dan rekening membutuhkan 6 karyawan sedangkan \nkondisi aktual saat ini hanya 4 orang. Bagian umum dan kepegawaian membutuhkan \n6 karyawan yang sesuai dengan kondisi aktual saat ini 6 orang. Bagian kas dan \npenagihan membutuhkan 1 karyawan sedangkan kondisi aktual saat ini 3 orang. \nOleh karena itu, dapat direkomendasikan untuk melakukan penambahan karyawan \natau melakukan pemerataan karyawan pada bagian yang berlebih.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.009 |
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".