Arahan Peningkatan Daya Saing Daerah Kabupaten Kediri
Bibliographic record
Abstract
Kabupaten Kediri memiliki daya saing kurang optimal yang disebabkan oleh faktor perekonomian daerah dan sumber daya manusia. Namun, terdapat faktor lain yang juga menjadi penyebabnya yang memiliki keterkaitan dengan faktor perekonomian daerah dan sumber daya manusia. Dengan demikian, terdapat beberapa faktor yang menyebabkan Kabupaten Kediri berdaya saing kurang optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah merumuskan arahan peningkatan daya saing daerah Kabupaten Kediri. Untuk mencapai tujuan penelitian dilakukan tiga tahapan analisis yaitu pertama, menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh meningkatkan daya saing daerah Kabupaten Kediri menggunakan alat analisa Confimatory Factor Analysis. Kedua, menganalisis faktor prioritas dalam peningkatan daya saing daerah Kabupaten Kediri menggunakan alat analisa Analytic Hierarchy Process. Ketiga, menentukan arahan peningkatan daya saing daerah Kabupaten Kediri menggunakan deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat empat faktor yang perlu diperhatikan dalam peningkatan daya saing daerah Kabupaten Kediri yaitu, perekonomian dan keuangan daerah, SDM dan ketenagakerjaan, infrastruktur dan SDA, serta lingkungan usaha produktif. Dari keempat faktor tersebut yang menjadi prioritas pertama dalam peningkatan daya saing daerah Kabupaten Kediri adalah faktor SDM dan ketenagakerjaan. Selanjutnya, faktor lingkungan usaha produktif sebagai prioritas kedua, faktor infrastruktur dan SDA sebagai prioritas ketiga, dan faktor perekonomian dan keuangan daerah sebagai prioritas terakhir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".