Analisa Hirarki Klaster Perkotaan Di Wilayah Kabupaten Semarang
Notice bibliographique
Résumé
Kabupaten Semarang memiliki 19 wilayah kecamatan dengan pertumbuhan wilayah yang tidak sama. Berdasarkan nilai PDRB pada tahun 2015, terdapat Enam kecamatan dengan nilai Poduk Domestik Regional Bruto terbesar diatas satu triliun rupiah, yaitu Kecamatan Bawen, Kecamatan Ungaran timur, Kecamatan Ungaran Barat, Kecamatan Bergas, Kecamatan Pringapus, dan Kecamatan Ambarawa. Pada masing-masing kecamatan itu memiliki wilayah perkotaan dengan tingkat pengaruh yang berbeda. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi klaster-klaster perkotaan yang terbentuk di lima kecamatan yang menjadi objek pembahasan dan memberikan penilaian wilayah perkotaan mana yang memiliki pengaruh paling besar. Metode yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif. Pengumpulan data sekunder dilakukan dengan teknik dokumentasi, yaitu mencatat dan mempelajari data-data statistik yang berhubungan erat dengan permasalahan yang dibahas. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa klister-klaster di Kecamatan Ambarawa memiliki pengaruh yang paling besar, sedangkan klister perkotaan di Kecamatan Bawen memiliki pengaruh yang paling kecil di antara lima kecamatan yang menjadi objek studi. Studi ini diharapkan dapat menjadi masukkan kepada pemerintah daerah Kabupaten Semarang untuk menjadikan Ambarawa sebagai pusat pengembangan kota di Wilayah Kabupaten Semarang.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,017 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».