Seleksi Atribut Menggunakan Information Gain Untuk Clustering Penduduk Miskin Dengan Validity Index Xie Beni
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
Di wilayah Kecamatan Bantul, seorang warga disebut sebagai keluarga miskin berdasarkan beberapa aspek seperti aspek pangan, sandang, papan, penghasilan, kesehatan, pendidikan, kekayaan, air bersih, listrik maupun jumlah jiwa. Aspek-aspek tersebut akan digunakan sebagai atribut dalam proses clustering. Masing-masing atribut memiliki nilai yang akan diolah. Penelitian ini dikerjakan menggunakan seleksi atribut information gain sebelum proses clustering untuk melihat atribut mana yang sebenarnya berpengaruh dan tidak, sehingga hanya atribut yang berpengaruh saja yang akan digunakan, metode Fuzzy C-Means untuk clustering penduduk miskin dan Xie Beni untuk menentukan jumlah klaster terbaik. Hasil penelitian menunjukkan penggunaan information gain dengan threshold 0.0001 untuk clustering dengan menghilangkan atribut penghasilan memiliki hasil cluster yang sama dengan menggunakan atribut penghasilan. Pengujian terhadap 23, 500, 1000 dan 1313 untuk jumlah cluster 2, 3, 4, 5, 6 dan 7 menunjukkan bahwa nilai dari Xie-Beni Index terkecil adalah 5 dengan nilai 0,1343, sehingga cluster yang paling optimal adalah 5.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.002 |
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