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Enregistrement W7054682885

ANALISIS 
\nFAKTOR
\n-
\nFAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN 
\nBBM BERSUBSIDI DI KOTA BANDUNG 
\nPRIODE 2000 
\n-
\n2015

2018· dissertation· id· W7054682885 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUniversitas Pasundan institutional repositories & scientific journals (Universitas Pasundan) · 2018
Typedissertation
Langueid
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionLimitingWork (physics)Netting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRAK \nKota Bandung merupakan salah satu kota \nyang memiliki potensi besar untuk \nmelakukan kegiatan ekono \nmi di dalamnya \n. S \nemakin banyaknya kegiatan \nperekonomian di Kota Bandung maka akan se \nmakin banyak mobilisasi yang \ndi \nbutuhkan, baik itu transportasi \ndari kendaraan bermotor \nroda dua \n, mobil pribadi, \natau angkutan umum lainnya yang menggunakan bahan bakar minyak (BBM). \nBahan \nbakar min \ny \nak ( \nBBM \n) \nini sudah termasuk kebutuhan primer bagi masyaraka \nt yang \nbertempat tinggal di daerah perkotaan \n, khususnya di Kot \na Bandung. \nKebutuhan BBM \ny \nang terus meningkat di Kota Bandung terlihat dari peningkatan konsumsi BBM di \nKota Bandung. \nPenelitian ini bert \nujuan \nu \nntuk mengetahui pengaruh harga BBM jenis \nPremium, inflasi, jumlah kendaraan bermotor, harga BBM non subsidi \njenis Pertamax \n92, PDRB perkapita dan pasokan BBM terhadap permintaan BBM bersubsidi di Kota \nBandung secara parsial dan simultan. \nObjek penelitian ini adalah permintaan BBM \nsubsidi di Kota Bandung tahun 2000 \n- \n2015. Penelitian ini menggunakan data sekunder \na \ntau \ntime serie \ns. \nAnalisis data meng \ngunakan analisis regresi linier berganda dengan \nmetode \nOrdinary Least Square \n(OLS). \nBerdasarkan hasil Penelitian dapat disimpulkan bahwa \nsecara parsial \nharga \nBBM bersubsidi berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhad \nap permintaan BBM \nsubsidi, sedangkan inflasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap permintaan \nBBM subsidi, serta harga BBM non Subsidi, PDRB perkapita, jumlah kendaraan, dan \nstock BBM subsidi berpengaruh positif dan signifikan terhadap permintaan BBM \nbersubsidi di Kota Bandung. \nSecara simultan \nvariabel harga BBM subsidi, inflasi, \nharga BBM non subsidi, jumlah kendaraan, PDRB perkapita dan stock BBM subsidi \nsecara bersama \n- \nsama berpengaruh terhadap permintaan BBM subsidi di Kota \nbandung. \nKata Kunci \n: Harga BBM Bersubsidi, \nPDRB Perkapita, Jumlah Kendaraan, Harga \nBBM Non Subsidi, \nStock BBM Bersubsidi \n, \nInflasi.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1030,028

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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