Tipologi Kecamatan Tertinggal di Kabupaten Lombok Tengah
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
<em>Abstrak</em>—<em> </em><em>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</em><em> 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.</em><strong><em></em></strong>
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.011 |
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 it