Pemanfaatan Excel untuk Analisis dan Visualisasi Data Kesehatan Masyarakat Kabupaten Sukoharjo
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Pemanfaatan data sebagai alat untuk memahami kondisi lingkungan dan kesehatan di wilayah merupakan hal yang harus dikembangkan di era informasi saat ini. Pengetahuan mengenai pengolahan data juga perlu dikembangkan oleh semua kalangan. Sebagai salah satu sekolah negeri yang terletak di Mojolaban, Sukoharjo, guru dan siswa SMPN 1 Mojolaban merupakan bagian dari masyarakat yang memerlukan pengetahuan tentang analisis dan visualisasi data. Profil kesehatan Kabupaten Sukoharjo yang diterbitkan oleh Dinas Kesehatan merupakan salah satu sumber informasi kesehatan yang dari tahun ke tahun dapat diakses oleh publik. Visualisasi data merupakan salah satu metode penyampaian informasi yang dipelajari dalam statistika. Pelatihan Excel yang diberikan bertujuan untuk memberikan pemahaman terkait penerapan metode statistika dengan Excel serta visualisasinya agar masyarakat dapat lebih memahami tentang kondisi kesehatan di wilayah Kabupaten Sukoharjo. Materi yang dibahas meliputi pengorganisasian data, statistik deskriptif, analisis regresi, pivot, pengenalan chart dan pembuatan dasbor. Hasil dari pelatihan yang diberikan, peserta pelatihan mampu membuat dasbor berisikan diagram yang menampilkan kondisi kesehatan dasar di Sukoharjo.
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.
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 | 0.010 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.009 | 0.011 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it