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Enregistrement W6943291253 · doi:10.15294/edaj.v5i2.14917

ANALISIS PERSISTENSI INFLASI JAWA TENGAH

2017· article· id· W6943291253 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflation (cosmology)Inflation rateShock (circulatory)Quarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan dari penelitian ini adalah Untuk mengukur dan mengetahui tingkat persistensi inflasi umum serta menghitung dan mengetahui jangka waktu yang diperlukan untuk kembali ke tingkat alamiahnya.Variabel dalam penelitian ini yaitu inflasi umum Jawa Tengah periode tahun 2008 hingga 2013. Metode penelitian yang digunakan adalah model autoregressive. Berdasarkan penelitian diperoleh hasil olah data menggunakan Eviews 6 dapat diketahui bahwa persistensi inflasi umum di Jawa Tengah tergolong tinggi yaitu 0.85. Serta waktu yang dibutuhkan inflasi untuk kembali ke tingkat alamiahnya yaitu selama 6 bulan. Adapun saran dari penelitian ini antara lain diharapkan melalui Tim Pengendali Inflasi Daerah (TPID) terdapat semacam kebijakan yang bisa mengontrol inflasi agar efek shock dapat diantisipasi yaitu dengan membuat lalu lintas produksi dan distribusi khusus kelompok komoditas penyusun inflasi yang dihubungkan per Kabupaten Provinsi Jawa Tengah. Untuk mengantisipasi efek shock akibat cuaca ekstrem, dapat melakukan kerja sama dengan Badan Meteorologi dan Geofisika (BMKG) dalam hal monitoring dan peramalan cuaca sebagai bahan perumusan kebijakan tersebut. The aim of this research is to measure and determine the level of general inflation then calculate and determine the duration needed to diminish to the natural level. The variable in this research is general inflation in Central Java from 2008 to 2013. The method used is the model of autoregressive time series. Based on the results of the research using Eviews 6, the data showed that persistence of general inflation in Central Java is high, it is 0.85. As well as the time required to diminish the inflation back to natural level requires long time, they are 6 months. The suggestion from this study are expected through Inflation Control Team Regional (TPID) make some kind of policy that could control the inflation of foodstuffs in order to effect the shock can be anticipated that by making the traffic production and distribution of specialty food commodity linked per regency of Central Java province. To anticipate the effects of shock as a result of extreme weather may cooperate with the Meteorology and Geophysics Agency (BMKG) in monitoring and weather forecasting as an ingredient of the policy formulation.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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