Tipologi Kecamatan Tertinggal di Kabupaten Lombok Tengah
Bibliographic record
Abstract
Abstrak— Kabupaten Lombok Tengah termasuk dalam kategori Kabupaten Tertinggal di Provinsi Nusa Tenggara Barat berdasarkan RPJMN tahun 2010-2014. Selain itu, terdapat kesenjangan pada beberapa Kecamatan di Kabupaten Lombok Tengah akibat pembangunan Bandara Internasional Lombok sehingga perlu dilakukan identifikasi dan upaya pengembangan terhadap kecamatan tertinggal tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tipologi kecamatan tertinggal di Kabupaten Lombok Tengah berdasarkan aspek sosial dan ekonomi. Dalam perumusan Tipologi Kecamatan Tertinggal ini menggunakan Analisis Faktor Konfirmatori untuk menentukan faktor yang berpengaruh terhadap ketertinggalan kecamatan, analisis tipologi klassen untuk mengidentifikasi kecamatan tertinggal, dan analisis klaster untuk mentipologikan kecamatan tertinggal. Dari hasil penelitian terdapat empat faktor yang berpengaruh terhadap ketertinggalan kecamatan di Kabupaten Lombok Tengah yaitu faktor kualitas SDM, kondisi infrastruktur sosial, kondisi perekonomian dan kondisi infrastruktur ekonomi. Berdasaarkan hasil analisis tipologi Klassen, terdapat 8 kecamatan tertinggal yaitu Kecamatan Praya Barat Daya, Janapria, Kopang, Praya Tengah, Jonggat, Pringgarata, Batukliang dan Kecamatan Batukliang Utara. Kecamatan tertinggal ini terbagi menjadi 3 klaster berdasarkan aspek sosial dan 3 klaster berdasarkan aspek ekonomi yang mana setelah ditipologikan menjadi 5 tipologi berdasarkan aspek sosial dan ekonomi.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".