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Enregistrement W4414200013 · doi:10.31764/jtam.v9i1.27513

Study of Economic Growth in IKN based on Autoregressive and Distributed Lag Approach

2025· article· en· W4414200013 sur OpenAlexaboutno aff
Dita Amelia, Suliyanto Suliyanto, Alfian Iqbal Zah, Astrid Mutyaravica

Notice bibliographique

RevueJTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueGrey System Theory Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistributed lagQuarter (Canadian coin)Government (linguistics)Government spendingValue (mathematics)LagPovertyCapital (architecture)Economic interventionism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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