Study of Economic Growth in IKN based on Autoregressive and Distributed Lag Approach
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Notice bibliographique
Résumé
Indonesia's economy plays an important role in supporting national development and government policies in various sectors such as education, health, and infrastructure. In the first quarter of 2024, Indonesia's economy experienced an increase from the same period in 2022. East Kalimantan experienced significant growth supported by the mining sector, metal industry, and the National Capital City project. However, East Kalimantan is dependent on raw material exports and faces challenges in economic transformation. The government aims to increase exports of processed products to reduce poverty and unemployment. This study analyzes whether economic growth in IKN affects the economy of East Kalimantan, by considering inflation, CPI, export value, and GRDP. This study uses quantitative research methods using Autoregressive Distributed Lag (ARDL) with the advantage that it can be used in models with different levels of stationary and does not matter the number of samples with the data used is secondary data from BPS. The best model obtained is ARDL (3, 3, 4, 3, 4) based on the smallest AIC value which shows the long-term and short-term relationship. Economic growth, export value, and GRDP from the previous quarter affect growth negatively, while GRDP from the same period and the previous quarter affect growth positively. In the long run, export value and GDP significantly affect growth. These results provide insights for the government in managing East Kalimantan's growth, supporting sustainable development and SDG achievement. The results of this study are expected to be a reference for the central government to make policies related to factors that affect Economic Growth in the hope of increasing economic growth in East Kalimantan.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle