Sistem Pengupahan pada UKM

UKM adalah industri kecil dan menengah yang sebenarnya memberikan kontribusi positif baik bagi pemerintah dan masyarakat. Menyerap tenaga kerja, mengurangi pengangguran, dan merupakan sumber pendapatan pemerintah daerah. Namun manajemen masih sangat sederhana. Seperti pada kegiatan pemberian upah. Makalah ini merupakan hasil dari amatan langsung dengan menggunakan teknik pengumpulan data secara wawancara, observasi, dan dokumentasi, yang dilakukan di Batik Tulis Celaket Kota Malang dengan informan adalah pemilik dan sebagian karyawan yang mewakili. Yang selanjutnya akan digunakan sebagai bahan kajian untuk kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat, dengan menambah muatan materi, yaitu sistem pengubahan secara komputerisasi. Sehingga perlu dilakukan perombakan layout tempat, teknologi, dan segala hal yang mendukung. Untuk analisa data dijabarkan dan diuraikan secara deskriptif sesuai dengan hasil amatan yang dilaksanakan, dengan landasan teori sebagai pembanding. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa upah merupakan kompensasi yang diterima karyawan sebagai hasil dari pekerjaan yang telah dilaksanakan. Pemberian upah masih sangat sederhana, dengan hanya melibatkan sedikit dokumen, sesuai dengan kemampuan membayar Perusahaan, hanya mengandung satu unsur, yaitu gaji pokok, serta kurang memenuhi tujuan dari pemberian upah berdasarkan teori. Kata kunci: UKM, Upah, Dokumen Upah, Prosedur Upa

PENENTUAN LAPISAN BAWAH PERMUKAAN MENGGUNAKAN METODE REFRAKSI MIKROTREMOR DI KAMPUS UNIVERSITAS TADULAKO

Telah dilaksanakan penelitian tentang metode refraksi mikrotremor dengan merekam penjalaran gelombang yang terjadi di bawah permukaan. Gelombang geser merupakan salah satu jenis dari gelombang body yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi struktur lapisan bawah permukaan, karena 26% energi total yang direkam oleh seismograf ditransmisikan dalam bentuk gelombang geser. Pada medium yang berlapis gelombang geser mempunyai sifat dispersif, kecepatan fase sebagai fungsi frekuensi. Sifat ini dapat digunakan untuk menentukan struktur lapisan berdasarkan kecepatan gelombang geser terhadap kedalaman. Proses inversi dilakukan untuk mendapatkan kesamaan antara kurva dispersi dengan model penampang. Hasil proses inversi adalah kecepatan gelombang geser sebagai fungsi kedalaman. Penelitian ini mengidentifikasi danmengkarakterisasi struktur batuan di lokasi penelitian. Berdasarkan hasil estimasi nilai kecepatan gelombang geser pada lokasi pertama berkisar antara 121 m/s sampai 461 m/s, untuk lokasi kedua berkisar antara 80 m/s sampai 274,8 m/s, untuk lokasi ketiga berkisar antara 235 m/s sampai 308,5 m/s, untuk lokasi keempat berkisar antara 135 m/s sampai 249 m/s, untuk lokasi kelima berkisar antara 140,5 m/s sampai 264,4 m/s, untuk lokasi keenam berkisar antara 121 m/s sampai 354 m/s, untuk lokasi ketujuh berkisar antara 106 m/s sampai 465 m/s dan untuk lokasi kedelapan berkisar antara 130,8 m/s sampai 286,4 m/s. Berdasarkan nilai kecepatan gelombang geser tersebut dapat diindikasikan dari permukaan sampai kedalaman 10,5 meter berupa lempung, pasir, pasir tidak tersaturasi, dan aluvium, dari kedalaman 10,5 meter sampai kedalaman 12,2 meter berupa lempung. Kata kunci : Refraksi Mikrotremor (ReMi), Gelombang Geser, Struktur Batuan

Pelatihan Macrame Sebagai Peningkatan Ketrampilan Masyarakat RT 01 RW 10 Kelurahan Merjosari, Kota Malang

Kelurahan Merjosari memiliki penduduk sebanyak 17.842 jiwa pada Tahun 2020 dengan mata pencaharian penduduk kelurahan Merjosari adalah Pegawai Negeri Sipil, TNI/POLRI, karyawan swasta, wiraswasta atau pedagang, tani, pertukangan, buruh tani, dan jasa. Data Badan Pusat Statistik Kota Malang menyampaikan bahwa penganguran sebesar 9,65% dari jumlah usia produktif. Dari data yang diperoleh dapat ditarik kesimpulan bahwa masyarakat belum diberdayakan secara maksimal. Dengan menambah ketrampilan SDM yang ada diharapkan akan meningkatkan kemampuan secara finansial. Jumlah KK di RT 1 RW 10 Kelurahan Merjosari adalah sebanyak 47 keluarga. Beberapa ibu yang dapat mengikuti kegiatan pelatihan adalah 10 orang. Pelatihan diberikan oleh pemateri pengrajin Macrame. Peserta diberikan pengetahuan membuat Macrame untuk simpul yang umum digunakan. Pada saat pelatihan, peserta diberi tali dan benang Macrame masing-masing satu paket. Berdasarkan pelatihan dengan bimbingan pemateri yang telah dilakukan, para peserta pelatihan memulai menganyam benang penggantung pot dan gantungan kunci. Hasil dari kerajinan dapat dibawa pulang untuk contoh apabila akan memperbanyak dan dijual. Kerajinan Macrame dapat dibuat di rumah dan di sela-sela kegiatan ibu-ibu rumah tangga. Selanjutnya penjualan dilakukan menggunakan social media, sehingga sangat flexible untuk ibu-ibu rumah tangga ataupun ibu-ibu pekerja

Pengaruh Panjang Dan Lebar Data Debit Historis Pada Kinerja Model Pembangkitan Data Debit Sungai Brantas Dengan Metode ARIMA

Abstrak :  Model ARIMA adalah metode analisis deret waktu yang memiliki tingkat akurasi peramalan yang cukup tinggi, cocok digunakan untuk meramal sejumlah variabel dengan cepat, sederhana dan akurat. Banyak model stokastik tidak memberikan acuan berapa panjang data historis minimal yang dibutuhkan. Panjang data historis minimal perlu ditetapkan sebagai masukan untuk menggambarkan fenomena hidrologi yang terjadi. Penelitian menggunakan data debit dari 3 (tiga) stasiun AWLR yang mewakili masing-masing sub DAS di DAS Brantas. Panjang data historis representatif dengan nilai kesalahan relatif 5% untuk pembangkitan data debit menggunakan model ARIMA untuk stasiun AWLR Gadang adalah 15 tahun untuk lebar data 10 harian, 17 tahun untuk lebar data 15 harian dan 11 tahun untuk lebar data 1 bulanan. Untuk stasiun AWLR Kertosono, panjang data historis representatif adalah 8 tahun untuk lebar data 10 harian, 5 tahun untuk lebar data 15 harian dan 14 tahun untuk lebar data 1 bulanan. Untuk stasiun AWLR Lengkong Baru, panjang data historis representatif adalah 6 tahun untuk lebar data 10 harian, 6 tahun untuk lebar data 15 harian dan 14 tahun untuk lebar data 1 bulanan. Kata kunci: Model ARIMA, panjang data historis, lebar data, debit sungai, DAS Brantas   Abstract : ARIMA model is a method of time series analysis which has quite high level forecasting accuracy, suitable to predict the number of variables in quickly, simply and accurately. Many stochastic models do not provide a reference of minimum length of historical data that need to be set as an input to describe the hydrology phenomenon. The study used discharge data from three (3) AWLR stations representing each sub-watershed in Brantas watershed. Representative historical data length with 5% relative error for the generation of discharge data using ARIMA models are: (a) at Gadang AWLR station is 15 years with 10 daily width of data, 17 years with 15 daily width of data and 11 years with monthly width of data. (b) At Kertosono AWLR station is 8 years with 10 daily width of data, 5 years with the 15 daily width of data and 14 years with the monthly width of data. (c) At Lengkong Baru AWLR stations is 6 years with 10 daily width of data, 6 years with the 15 daily width of data and 14 years with monthly width of data Keywords: ARIMA models, historical data length, width of data, river discharge, Brantas watershed

Pengaruh Panjang Dan Lebar Data Debit Historis Pada Kinerja Model Pembangkitan Data Debit Sungai Brantas Dengan Metode Arima

Data debit sungai memerlukan deret yang cukup panjang untuk perencanaan dan pengelolaan bangunan sumber daya air. Prediksi debit sungai pada periode mendatang diperlukan sebagai masukan dalam pengambilan keputusan dalam pengelolaan sumber daya air. Pembangkitan data adalah salah satu cara untuk mengatasi permasalahan data hidrologi yang kurang panjang. Apabila dalam perencanaan hanya tersedia data debit yang pendek maka dapat diperpanjang dengan pembangkitan data, bahkan proyeksi debit di masa mendatang dapat juga diprediksi. Metode ARIMA merupakan salah satu metode stokastik yang digunakan untuk pembangkitan data sintetik menggunakan data deret waktu (time series). Para praktisi sering mengalami kesulitan dalam menentukan berapa panjang data historis minimal representatif untuk pembangkitan data debit yang dapat mempengaruhi secara signifikan keandalan data untuk perencanaan bangunan air. Banyak model stokastik tidak memberikan acuan/pedoman berapa panjang data historis minimal yang harus digunakan. Penelitian ini menganalisis pengaruh panjang data debit historis terhadap kinerja model pembangkitan data debit metode ARIMA. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan nilai berapa panjang data yang representatif atau diperkenankan secara statistik yang bisa mewakili data debit historis untuk mendapatkan data debit sintetik melalui pembangkitan pada lebar data tertentu. Penelitian menggunakan data debit dari 3 (tiga) stasiun AWLR yang mewakili masing-masing sub DAS di DAS Brantas, yaitu stasiun AWLR Gadang (sub DAS Brantas Hulu), stasiun AWLR Kertosono (sub DAS Brantas Tengah) dan stasiun AWLR Lengkong Baru (sub DAS Brantas Hilir). Data debit historis untuk pembangkitan model menggunakan data debit tahun 1995 sampai 2009 (15 tahun). Panjang data debit historis untuk pembangkitan model menggunakan variasi panjang data 5 tahun (2005-2009), 10 tahun (2000-2009) dan 15 tahun (1995-2009). Lebar data untuk pembangkitan model menggunakan debit rata-rata 10 harian, rata-rata 15 harian dan rata-rata bulanan. Data debit aktual untuk menilai kinerja model menggunakan data debit tahun 2010 (1 tahun). Hasil analisis pada stasiun AWLR Gadang, diperoleh kesimpulan bahwa semakin panjang data debit historis maka semakin kecil kesalahan relatifnya untuk semua lebar data. Hasil analisis pada stasiun AWLR Kertosono dan Lengkong Baru, untuk lebar data 10 harian dan 15 harian diperoleh kesimpulan bahwa semakin panjang data debit historis maka semakin besar kesalahan relatifnya. Sedangkan untuk lebar data 1 bulanan, semakin panjang data debit historis maka semakin kecil kesalahan relatifnya.Panjang data historis yang representatif dengan nilai kesalahan relatif 5% untuk pembangkitan data debit menggunakan model ARIMA pada stasiun AWLR Gadang adalah 15 tahun untuk lebar data 10 harian, 17 tahun untuk lebar data 15 harian dan 11 tahun untuk lebar data 1 bulanan. Pada stasiun AWLR Kertosono, panjang data historis yang representatif adalah 8 tahun untuk lebar data 10 harian, 5 tahun untuk lebar data 15 harian dan 14 tahun untuk lebar data 1 bulanan. Pada stasiun AWLR Lengkong Baru, panjang data historis yang representatif adalah 6 tahun untuk lebar data 10 harian, 6 tahun untuk lebar data 15 harian dan 14 tahun untuk lebar data 1 bulanan