Analisis Terhadap Upaya Kepemilikan Jaminan Kesehatan Di Wilayah Kecamatan Gubeng Kelurahan Mojo Surabaya
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The National Health Insurance (JKN) is a guarantee in the form of health protection for participants to benefi t health care and protection to meet basic health needs. The assurance given to every person who has paid dues or for participants Benefi ciaries Contribution (PBI) has been paid by the government. Total participation in the Regional Health BPJS 7 East Java until November 2015 reached 21.4 million people of the total population of nearly 38 million people. That is, the amount of participation in the region has reached 56.31%. JKN amount of participation in East Java until the fi rst quarter 2016 as many as 22,622,049 participants. The general objective of this study is an analysis of the efforts of health insurance ownership RW. 02 Mojo district Gubeng Surabaya. This type of research is quantitative research with descriptive analytic approach. 89 of respondents user, Time approach used for this study using cross sectional design study. General characteristics of respondents in RW. 02 Mojo district Gubeng Surabaya, the majority fi nished high school or high school education, mostly worked as private employees. On average respondents with incomes below the lower UMR namely 3.05 million rupiah,-. Still Many respondents who do not have a health insurance card. Perceptions of respondents mostly getting hassle when registering to participate. Respondents most often the reasons of cost as a major concern. Most of the relatively small risk of illness either in your neighborhood or workplace.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».