Probabilitas Rumah Tangga di Labuhanbatu Selatan Untuk Memiliki Rumah Sendiri Tahun 2020
Bibliographic record
Abstract
Rumah merupakan kebutuhan dasar yang dapat memberikan banyak benefit bagi penghuninya. Kemampuan rumah tangga untuk memiliki rumah sendiri juga berbeda-beda. Kabupaten Labuhanbatu Selatan yang sebagian besar wilayah pedesaan ternyata tingkat kepemilikan rumah sendiri berada di 5 terendah di Sumatera Utara, serupa dengan wilayah perkotaan seperti Kota Sibolga, Kota Padang Sidimpuan, dan Kota Pematang Siantar. Terdapat dugaan apakah karakteristik demografi rumah tangga di Labuhanbatu Selatan sama dengan rumah tangga di perkotaan sehingga tingkat kepemilikan rumah sendiri di Labuhanbatu selatan sama rendahnya dengan 3 Kota tersebut. Oleh karena itu perlu analisis lebih lanjut untuk mengetahu karakteristik demografi apa saja yang mempengaruhi status kepemilikan rumah di Labuhanbatu Selatan pada tahun 2020. Status kepemilikan rumah dijadikan sebagai variabel Y dengan 4 kategori yaitu rumah sendiri kontrak/sewa, bebas sewa, dan dinas. Karakteristik demografi yang di jadikan sebagai variabel X adalah Usia KRT, Pendidikan KRT, Lapangan Usaha KRT, Pengeluaran Perbulan Rumah Tangga, Daerah Tempat tinggal dan Tempat Lahir KRT. Model regresi logisik multinomian dipilih untuk menjelaskan pengaruh Variabel X terhadap Variabel Y yang bersifat polikotomus. Pada tingkat signifikansi 5% seluruh variabel X secara terpisah berpengaruh signifikan terhadap status kepemilkan rumah di Labuhanbatu Selatan. Nilai probabilitas rumah tangga dengan karakteristik KRT Lahir di Labuhanbatu Selatan, tinggal di pedesaan, KRT bekerja di Lapangan Usaha pertanian, rata-rata pengeluaran perbulan kurang dari 2,5 juta rupiah dan usia KRT di atas 65 tahun memiliki probabilitas untuk memiliki dan tinggal di rumah sendiri sebesar 98,3%.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.004 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".