Judul: Analisis Tingkat Kepuasan Tenaga Kerja pada Bagian Produksi IUPHHK-HA PT. Ratah Timber, Kalimantan Timur
Abstrak: One of factors which could increase labor productivity is labor work satisfaction level. The labor satisfaction level could be known from their satisfaction on work condition aspect, relation with company, company regulation, and relation with other workers and with as well as higher staffs. The purposes of this research were: (1) to analyze work satisfaction level of labor at production division of PT. Ratah Timber, (2) to analyze relations between labor satisfaction aspects, and (3) to analyze labor satisfaction level based on labor characteristics such as age, education level, working period and number of family members. Research was conducted using survey method. Respondents were labors of production division at PT. Ratah Timber – a forest concession holder (IUPHHK-HA) which were chosen randomly. Number of respondent was 70 people out of 96 workers. Data was analyzed using descriptive and Rank Spearmen correlation analysis methods. Most of respondents perceived that they already felt satisfy on the company work condition, especially on work system (43%) and work comfort (60%). But there were 44% repondents who were still unsatisfied on work safety facility. Beside that, about 59% respondents felt not satisfied enough on company compensation and unsatisfied on take-home pay. Although, more than 50% respondents already felt satisfy with company regulations. Most of respondents already had good relation with their peer and higher staffs. Statistical analysis shows that there were significant correlationbetween work condition and compensation, work condition and company regulations, compensation with company regulations, company regulations with high authority relation and correlation between peer labor relations with higher staffsaspects. But, there was unsignificant correlation between work condition and peer relation, work condition with higher staffs, compensation and peer relation, compensation with higher staffsand correlation between company regulations with peer relation aspects. Based on respondent characterictics, analys results shows that the elder labors have higher satisfaction level is higher; labors with lower education level have higher satisfaction level; ; labors with longer work period at the company have lower satisfaction level; while labors which have higher number of family member have lower satisfaction level.
Keyword: 

Judul: Analisis tingkat kepuasan terhadap produktivitas kerja : Studi kasus di Bagian Produksi PT. Samwood Utama Work Industry Medan, Sumatera Utara
Abstrak: Kemajuan teknologi mengakibatkan turunnya persentase penggunaan tenaga kerja manusia di bidang industri. Padahal, peran sumber daya manusia merupakan hal penting yang harus diperhatikan. Sumber daya manusia berhubungan dengan pencapaian tujuan perusahaan, karena dengan meningkatkan kualitas karyawan berarti meningkatkan kinerja perusahaan. Untuk mencapai produktivitas kerja karyawan sesuai dengan harapan perusahaan, maka pihak perusahaan harus mengetahui hubungan antara setiap indikator yang mempengaruhi produktivitas kerja karyawan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan kerja karyawan dan menganalisis hubungan faktor- faktor yang mempengaruhi produktivitas kerja pada karyawan bagian produksi Shift 1 PT. Samawood Utama Works Industries Medan, Sumatera Utara. Penarikan responden dilakukan dengan menggunakan teknik Simple Random Sampling dengan total yang dipilih adalah 100 responden dari bagian produksi Shift 1 yang secara keseluruhan berjumlah 534 orang. Skor Skala Likert yang diperoleh dari kuesioner diolah dan diuji validitas dan reliabilitasnya. Analisis korelasi Rank Spearman juga dilakukan untuk mengetahui hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas. Ketiga analisis ini dilakukan dengan menggunakan program komputer SPSS 13. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa 45-53% responden merasa puas terhadap faktor kondisi kerja dan 49 61% merasa puas terhadap peraturan perusahaan. Sedangkan untuk faktor kompensasi, lebih dari 40% responden merasa kurang bahkan tidak puas terutama dalam hal gaji serta bonus dan tunjangan yang diterima. Lebih dari 60% responden merasa berhubungan baik dengan sesama rekan kerja ataupun dengan atasannya di dalam maupun di luar lingkungan kerja. Hasil analisis korelasi menunjukkan terdapat 3 korelasi kuat yang positif dan sangat nyata yaitu antara faktor-faktor: kondisi kerja dan kompensasi; kondisi kerja dan peraturan perusahaan; serta peraturan perusahaan dan kompensasi. Korelasi agak lemah yang positif dan nyata diantaranya antara faktor-faktor: hubungan dengan atasan dan kondisi kerja; hubungan dengan atasan dan kompensasi; hubungan dengan atasan dan peraturan perusahaan; serta hubungan dengan atasan dan hubungan sesama karyawan. Selain itu diperoleh korelasi sangat lemah yang positif dan nyata antara hubungan sesama rekan kerja dan kondisi kerja; hubungan sesama rekan kerja dan kompensasi; hubungan sesama rekan kerja dan peraturan perusahaan. Hubungan sangat lemah yang positif dan tidak nyata antara kondisi kerja, kompensasi, peraturan perusahaan, hubungan sesama rekan kerja dan hubungan dengan atasan terhadap produktivitas.
Keyword: sumber daya manusia, karyawan, tingkat kepuasan, korelasi dan produktivitas

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