Monte Carlo Prediksi Tingkat Prevalensi Stunting Kabupaten Lima Puluh Kota Menggunakan Metode Monte Carlo
Bibliographic record
Abstract
Stunting merupakan kondisi gagal tumbuh pada anak balita (bayi di bawah lima tahun) akibat dari kekurangan gizi kronis sehingga anak terlalu pendek untuk usianya. Menurut data yang ada, angka prevalensi stunting di Kabupaten Lima Puluh Kota tahun 2020 cukup tinggi yakni sebesar 8,28%. Hal ini menjadi perhatian pemerintah pusat dengan menetapkan Kabupaten Lima Puluh Kota sebagai salah satu Kabupaten/Kota Lokasi Fokus Intervensi Penurunan Stunting Terintegrasi Secara Nasional. Hasil penelitian ini bertujuan untuk membantu Pemerintah Kabupaten Lima Puluh Kota dalam perencanaan konvergensi program/intervensi sebagai salah satu upaya percepatan pencegahan stunting dan menurunkan persentase balita stunting di Kabupaten Lima Puluh Kota. Data penelitian ini menggunakan angka prevalensi stunting dari tahun 2018 sampai tahun 2020 yang berasal dari data jumlah balita dan jumlah balita stunting dari 22 puskesmas yang berada di Kabupaten Lima Puluh Kota. Selanjutnya data tersebut diolah menggunakan metode Monte Carlo untuk memprediksi tingkat prevalensi stunting tahun 2021. Berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan metode Monte Carlo, didapatkan hasil tingkat prediksi stunting yang tertinggi berada pada puskesmas Pakan Rabaa dan puskesmas Suliki dengan angka prevalensi stunting sebesar 11,70%. Adapun tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 93,73 %. Metode Monte Carlo cocok digunakan untuk prediksi angka prevalensi stunting di Kabupaten Lima Puluh Kota dilihat dari tingkat akurasinya yang cukup tinggi dari hasil pengolahan data.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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; 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".