Pengembangan Alat Ukur Quality of Life Urban Community
Bibliographic record
Abstract
Kajian mengenai kualitas hidup sudah semakin berkembang dalam beberapa dekade terakhir. Kualitas hidup menurut WHO menekankan adanya persepsi dari individu mengenai posisi kehidupan.Kajian mengenai kualitas hidup sudah semakin berkembang dalam beberapa dekade terakhir. Ide awal pengukuran kualitas hidup untuk mengetahui sejauh mana sekelompok masyarakat memiliki standarisasi dalam kehidupan yang diukur dari aspek kualitas kehidupan mereka (Cummin & Liitchers dalam Saputra & Nurizzka, 2008). Tujuan penelitian ini adalah pengembangan alat ukur quality of life khususnya masyarakat perkotaan di Jakarta. Butir-butir pada alat ukur ini digunakan untuk mengukur kualitas hidup masyarakat diperkotaan. Metode penelitian yang digunakan adalah survei dengan jumlah responden sebanyak 586 subyek. Karakteristik subyek pada penelitian ini adalah dewasa yang berusia minimal 20 – 60 tahun, tinggal di Jakarta dan berjenis kelamin pria atau wanita. Alat ukur ini berlandaskan teori dari WHO maupun penemuan dari Alberta’s Development Fund (RADF) yang dilakukan pada tahun 2009. Dengan menggunakan temuan Alberta’s Development Fund ( RADF), penelitian ini menggunakan tujuh faktor yaitu: (1) Emotional Well-Being; (2) Interpersonal Relations; (3) Material Well-Being; (4) Personal Development; (5) Physical Well-Being; (6) Self-Determination; (7) Social Inclusion. Pada penelitian ini dilakukan beberapa pengujian diantaranya adalah pengujian face validity, content validity, internal consistency reliability. Pada pengujian reliabilitas, diperoleh nilai internal consistency reliability sebesar 0.923. Selain itu juga dilakukan uji perbedaan pada sosio demografis seperti usia, jenis kelamin, wilayah tinggal. Hasil uji perbedaan hanya menemukan adanya perbedaan quality of life berdasarkan usia. Kata kunci: alat ukur quality of life, urban community.
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 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 | 0.005 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".