PT.XYZ merupakan perusahaan yang bergerak pada proses pengolahan karet setengah jadi (crumb rubber) yang berada pada Kota Pekanbaru. Berdasarkan observasi awal diketahui bahwa ada beberapa area produksi yang terpapar kebisingan melebihi ambang batas yang telah ditetapkan, selain kebisingan yang dirasakan operator juga masih melakukan manual material handling dengan beban satuan produk yang sangat besar. Hal ini diduga menjadi penurunan dalam kualitas kerja. Penuruan dalam kualitas kerja biasanya disebabkan karena terlalu banyaknya pekerjaan yang menggunakan kekuatan kerja fisik. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah ada pengaruh kebisingan mesin dengan beban kerja fisik yang dirasakan oleh operator dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi denyut nadi operator terhadap kebisingan di lini produksi PT. XYZ. Metode yang dipakai pada penelitian ini adalah metode fisiologi dan uji ANOVA. Berdasarkan hasil pembahasan terdapat pengaruh antara tingkat kebisingan mesin dengan beban kerja fisik yang dirasakan oleh operator di PT.XYZ dan faktor-faktor yang mempengaruhi denyut nadi operator adalah usia, pengalaman kerja dan juga beban yang dikerjakan
PT. X is a plant in rubber production. Rubber factories in some material handling activities still use material handling manually and depending on the worker, physical requesting from these workers needs to be considered the factors that influence it. The research objective is to study any factors related to the work of employees in the production department of PT. X. The method used in this study is a cross-sectional study that is research carried out or collected simultaneously at the same time, this is done in order to get the good results. The results in this study obtained factors that have an effect on the physical, sex of employee with physical employee with a value of P value = 0,000 and work intensity of employees with physical employees with a value of P value = 0,000.
Floods are still the focus of attention because floods even cause many losses and casualties. A flood occurs due to the overflowing of water from the maximum limit of the water flow storage. Therefore early detection of the water level is required. This study aims to monitor water levels online as early information on floods. This supervision uses an Internet of Things (IoT) technology approach so that water level information can be known in real-time. The HC-SR 04 Ultrasonic Sensor is used as a water level reader, and the Arduino UNO R3 as a catcher processor then sends data wirelessly to the Thingspeak application so that it can be read from both smartphones and websites. The results of this study are a water level detection device that can inform what height. Safe or dangerous and can provide the notification. Thus this detection system can be used for early information on the occurrence of flooding
Kepuasan pelanggan sangat dipengaruhi oleh kualitas layanan yang disediakan oleh perusahaan. Jumlah permintaan yang melebihi kemampuan kapasitas yang ada dapat menyebabkan terbentuknya antrian. Sehingga dilakukan pengamatan pada SPBU 14.294.739 yang berlokasi di Jl. Raja H. Fisabilillah, Kota Batam, yang memfokuskan pengamatan pada kendaraan roda dua dan pengisian bahan bakar jenis premium dan pertalite dengan durasi pengamatan adalah 2 jam selama 1 minggu. Jumlah antrian, waktu antrian, dan nilai utilitas adalah ukuran performa yang dinilai. Data pengamatan yang telah diperoleh, kemudian diolah dengan software arena, dimana hasil yang didapatkan adalah tidak terjadinya antrian pada sistem namun nilai utilitas yang dimiliki server ialah bernilai satu, yang artinya terlalu sibuk bekerja. Perancangan usulan model perbaikan diperlukan dalam rangka mengefisiensikan utilitas SPBU, yaitu dengan menambahkan jumlah server pada masing-masing jalur pengisian bahan bakar serta penambahan jumlah operator pada masing-masing server, sehingga nilai utilitas mengalami penurunan yang cukup signifikan dimana bernilai dibawah angka satu. Hal ini dapat mempengaruhi tingkat kepuasaan pelayanan konsumen ketika terdapat langkah perbaikan pada bagian server dan operator untuk menanggulangi antrian yang terjadi.
The beginning of the rainy season can be predicted by various methods such as the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Occurrence of the onset of the rainy season (AMH), the erratic impact on various sectors, especially in the agricultural sector often results in crop failure. Therefore, the aim of this study is to improve the accuracy of predictions for the start of the rainy season. In this study daily rainfall data, the beginning of the rainy season data is obtained by calculating daily rainfall data using the Liebmann method. The best ARIMA model (3,1,0) with the equation y = 0,3162−1 + 0,1284−2−0,188−3 + 0,7434−4−0,934 is used for July, August and DMI data in August are considered as input and prediction error value ARIMA as a target. The beginning of the rainy season prediction results based on ARIMA, the results of testing and evaluation obtained values of r = 0.14 and RMSE = 32.53.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.