Penerapan Metode Canadian Untuk Menentukan Cadangan Premi Asuransi Kecelakaan Pada BPJS Ketenagakerjaan
Bibliographic record
Abstract
Adapun tujuan penelitian ini untuk mengetahui bagaimana menentukan hasil perhitungan cadangan premi pada asuransi kecelakaan dengan menggunakan metode Canadian. Metode penelitian yang dilakukan yaitu penelitian terapan (Applied Research). Penelitian terapan adalah penelitian yang bertujuan untuk menemukan solusi untuk masalah yang ada di masyarakat, industri, atau pemerintahan dan penelitian ini dilakukan di kantor BPJS ketenagakerjaan. Maka berdasarkan hasil dan lembahasan yang diperoleh penelitian ini ditemukam jawaban yaitu pada tahun pertama untuk cadangan premi negatif sebesar -362.009 menunjukkan bahwa pada tahun pertama, ada kekurangan dalam cadangan premi. Ini bisa disebabkan oleh biaya awal yang tinggi, klaim yang lebih besar dari yang diperkirakan, atau asumsi yang tidak realistis dalam perhitungan. Sementara pada tahun kedua mencapai 55.814.808, tahun ketiga 109.520.774, tahun keempat 160.867.147, dan sampai dengan tahun kelima 209.953.314 cadangan premi mulai positif, dan terus meningkat setiap tahunnya. Ini menunjukkan bahwa cadangan premi mulai mencukupi untuk menutupi kewajiban klaim dan biaya yang terkait dengan polis asuransi.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.004 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".