Kecelakaan Kerja Berdasarkan Loss Causation Model Pada Industri Informal Pengelasan
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Angka kecelakaan kerja masih tinggi, tidak hanya pada sektor formal tapi juga pada sektor informal, salah satunya pada industri informal pengelasan. Penyebab kecelakaan berupa faktor lack of control, basic cause, dan immediate cause. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang berhubungan dengan kecelakaan kerja berdasarkan Loss Causation Model. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, jenis observasional dengan rancang bangun cross sectional. Penilitian dilakukan di 15 tempat pengelasan di Bandung Raya. Populasi pada penelitian ini adalah pekerja sektor informal pengelasan (juru las) di wilayah Bandung Raya. Didapatkan 75 sampel dengan teknik total sampling Pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner penelitian, dan pedoman wawancara. Analsis data dengan uji chi-square, regresi logistik sederhana dan uji regresi logistik ganda. Hasil penelitian menunjukkan terdapat hubungan antara pogram K3, peran dan tanggung jawab, pengetahun, motivasi, pelatihan pengelasan, standar kerja, penggunaan APD, dan kepatuhan terhadap IK dengan kecelakaan kerja. Variabel paling berpengaruh terhadap kecelakaan kerja adalah motivasi keselamatan (B = 4,605). Penelitian ini menyimpulkan bahwa faktor lack of control, basic cause, dan immediate cause berhubungan dengan kecelakaan kerja. Pemilik kios pengelasan perlu bekerjasama dengan Pos UKK setempat untuk mengelola K3 di tempat kerja.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it