KAJIAN PEMANFAATAN DATA GOOGLE MAPS DALAM OFFICIAL STATISTICS
Bibliographic record
Abstract
Publikasi statistik usaha penyediaan makan minum yang diterbitkan oleh BPS tidak bisa memfasilitasi pebisnis dalam mengidentifikasikan daerah yang berpotensi memiliki kemampuan untuk dikembangkan usaha pada sektor penyediaan makan dan minum. Selain itu, adanya keterbatasan waktu, biaya, dan tenaga dalam pengumpulan data oleh Subdirektorat Pariwisata BPS pada survei VREST sehingga, menyebabkan statistik penyediaan makan minum tidak bisa di terbitkan sesuai metodologi yaitu setiap tahun. Penelitian ini memanfaatkan metode web scraping untuk mendapatkan data usaha penyedia makan minum dari situs web google maps. Jumlah data yang terkumpul sebanyak 34.526 usaha penyedia makan minum di Pulau Jawa dan Bali. Hasil nilai pencocokan data hasil web scraping dengan data frame BPS menunjukkan persentase kemiripan (match) sebesar 68,22%. Provinsi Bali adalah daerah yang memiliki potensi untuk mengembangkan usaha penyediaan makanan minuman terkhusus pada Kota/Kabupaten Jembrana, Buleleng, Tabanan, Karangasem, dan Klungkung. Sedangkan, provinsi Jawa Tengah adalah daerah yang memiliki potensi untuk mengembangkan usaha akomodasi terkhusus pada Kota/Kabupaten Cilacap, Blora, Grobogan, Batang, dan Kendal.
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; 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".