FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGGUNAAN SUMBER AIR MINUM LAYAK DI BENGKULU TAHUN 2018
Bibliographic record
Abstract
Sumber air minum dan sanitasi layak merupakan komponen yang menjadi indikator baik buruknya lingkungan hidup. Air tidak dapat dipisahkan dari kehidupan manusia. Air menjadi kebutuhan dasar dan digunakan untuk minum, memasak, mencuci, mandi dan kegiatan lain yang bergantung pada air bersih sehingga air sangat penting bagi kehidupan manusia, bahkan makhluk hidup lainnya. Selain itu juga, sumber air dan sanitasi layak menjadi salah satu dari indikator utama dalam tujuan pembangunan berkelanjutan (SDGs) pada tujuan 6. Sumber air dapat berpengaruh terhadap perekonomian dan juga terhadap kesehatan. Semakin baik kualitas air yang digunakan, maka akan berpengaruh secara langsung terhadap baiknya kualitas kesehatan dan juga berpengaruh secara tidak langsung terhadap perekonomian. Provinsi Bengkulu merupakan provinsi dengan persentase sumber air layak terendah di Indonesia. Lebih dari setengah penduduknya menggunakan sumber air yang tidak layak dan hal tersebut jauh dari sasaran RPJMN yaitu 100 persen akses air minum layak pada tahun 2019. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi kelayakan sumber air minum yang digunakan di Bengkulu menggunakan metode regresi logistik biner. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa faktor sosial ekonomi serta klasifikasi wilayah mempengaruhi penggunaan sumber air minum layak, sedangkan jumlah anggota rumah tangga dan faktor kelangkaan tidak berpengaruh.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".