Judul: Analisis pengaruh disiplin kerja karyawan terhadap produktivitas karyawan (Studi kasus: Pt. Behaestex, Gresik)
Abstrak: PT. Behaestex merupakan perusahaan tekstil yang memproduksi busana muslim seperti kain sarung, baju takwa, gingham dan berbagai busana muslim lainnya. Persaingan dalam industri tekstil dan penghasil tekstil (TPT) makin meningkat. Peningkatan ini sudah dimulai sejak tahun 2005. PT. Behaestex dituntut untuk mampu meningkatkan produktivitasnya sehingga dapat bersaing dengan perusahaan tekstil lainnya. Pencapaian tujuan perusahaan tersebut perlu didukung sumber daya manusia (SDM) yang mempunyai produktivitas tinggi, oleh karena itu diperlukan pengaturan dan pengolahan SDM yang baik. Salah satunya melalui penerapan disiplin kerja, seperti dalam hal mentaati waktu kerja, melakukan pekerjaan dengan baik dan mematuhi peraturan perusahaan dan norma sosial lainnya. Dari data kehadiran karyawan nampak penurunan kehadiran sebesar 0,54% (dari standar kehadiran yang ditetapkan oleh perusahaan 97%), karena perlu dikaji persepsi karyawan terhadap disiplin kerja dan produktivitas kerja. Tujuan penelitian ini adalah 1) Mengidentifikasi faktor-faktor disiplin kerja pada PT. Behaestex dan 2) Mengidentifikasi produktivitas karyawan pada PT. Behaestex 3) Menganalisis pengaruh disiplin kerja karyawan terhadap produktivitas karyawan perusahaan.
Keyword: 

Judul: Karakteristik tenaga kerja dan faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas tenaga kerja pada perusahaan tekstil hulu dan hilir : Studi kasus di PT. TRI Rempoa Solo Tangerang dan PT. Patal Maligi Bogor
Abstrak: Industri tekstil dan garmen mempunyai peranan yang penting bagi perekonomian Indonesia dewasa ini, karena kemampuan dari industri ini dalam membantu pemecahan persoalan-persoalan pembangunan, antara lain di dalam sin penyerapan tenaga kerja baru. Menurut Carlo Mamora dalam Ravianto (1985), produktivitas sudah menjadi hidup matinya suatu perusahaan. Di mana hidup matinya perusahaan tergantung dari tinggi rendahnya produktivitas yang dicapai oleh perusahaan tersebut. Salah satu cara untuk meningkatkan produktivitas perusahaan adalah dengan upaya meningkatkan produktivitas tenaga kerja. Hal ini disebabkan karena lebih dari 50 persen biaya produksi adalah biaya tenaga kerja, dengan demikian tenaga kerja yang relatif tidak produktif akan menyebabkan ekonomi biaya tinggi. Dibandingkan dengan faktor produksi lainnya, tenaga kerja mempunyai jiwa, akal, perasaan, serta kehendak. Menilik pengertian di atas dapat disimpulkan bahwa produktivitas tenaga kerja memegang peranan penting dalam memberi kontribusi bagi produktivitas total perusahaan. Tinggi rendahnya produktivitas tenaga kerja tergantung dari faktor-faktor yang mempengaruhinya. Hak cipt Menurut Dewan Produktivitas Nasional (DPN) Ravianto (1986), dalam faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas tenaga kerja adalah pendidikan, ketrampilan, disiplin, sikap dan etika kerja, motivasi, gizi dan kesehatan, tingkat penghasilan, jaminan sosial, lingkungan dan iklim kerja, teknologi, sarana produksi, kesempatan dan prestasi kerja. Menurut M. Sinungan (1987), produktivitas tenaga kerja dipengaruhi oleh faktor manusianya yaitu, kualitas tenaga kerja, tingkat keahlian, latar belakang kebudayaan, pendidikan, kemampuan dan sikap, minat, struktur pekerjaan, umur serta jenis kelamin dari angkatan kerja…dst
Keyword: 

Judul: Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) for Classification Brain Tumor MRI Image
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi tumor otak menggunakan citra MRI dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah citra MRI otak yang terdiri dari citra tumor otak glioma, meningioma, hipofisis, dan negatif tumor yang dibagi kedalam data latih dan uji dengan rasio 80:20. Selanjutnya data latih dilakukan penyeimbangan dengan teknik oversampling. Dilakukan pengembangan model untuk mendeteksi tumor otak (biner), dan juga model untuk mengklasifikasikan jenis tumor otak (multiclass). Parameter yang digunakan dalam pengembangan model adalah jumlah ukuran filer = 2 dan kedalaman = 4, dengan qubit 4, dan dilatih dengan jumlah epoch sebanyak 10. Data akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network yang terdiri dari lapisan quantum convolution, lapisan flatten, dan lapisan dense. Model multiclass mendapatkan akurasi 52%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 62%, sedangkan model biner mendapatkan akurasi 88%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 89%.
Keyword: Citra MRI, Klasifikasi Citra, QCNN, Tumor Otak