PENERAPAN REGRESI KUANTIL PADA DATA KEMISKINAN BENGKULU
Bibliographic record
Abstract
Kemiskinan merupakan permasalahan yang kompleks. Sehingga masalah kemiskinan yang sangat multidimensi ini sulit dipecahkan. Hal ini menjadikan kajian tentang kemiskinan sangat diperlukan. Indonesia sebagai negara berkembang memiliki persentase penduduk miskin yang cukup tinggi, dan provinsi Bengkulu sebagai salah satu penyumbang kemiskinan terbesar kedua di Pulau Sumatra sehingga dibutuhkan kajian lebih lanjut tentang data kemiskinan Bengkulu. Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan dibawah garis kemiskinan. Dilihat dari rata-rata pengeluaran perkapita dilakukan penerapan regresi kuantil. Regresi kuantil digunakan karena penerapan regresi linier tidak cocok yang dapat dilihat dari tidak terpenuhinya asumsi kenormalan dan homoskedastisitas. Hal ini terjadi karena adanya pencilan dan keberagaman data. Penerapan regresi kuantil dengan variable bebasnya Jumlah keluarga tanpa listrik, Jumlah sarana Pendidikan, Jumlah Sarana Kesehatan, Jumlah Penerima Jamkesmas, dan Jumlah SKTM diperoleh bahwa variable yang berpengaruh ialah Jumlah keluarga tanpa listrik dan Jumlah Sarana Kesehatan dengan kuantil 0.5 dimana model tersebut telah stabil.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".