Pemanfaatan Analisis Spasial Hot Spot (Getis Ord Gi*) untuk Pemetaan Klaster Industri di Pulau Jawa dengan Memanfaatkan Sistem Informasi Geografi
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan industri di Indonesi terus mengalami kemajuan yang ditandai dengan semakin banyaknya jumlah industri dan semakin meningkatnya kontribusi bagi pertumbuhan ekonomi. Dalam perkembangannya, banyak industri yang didirikan dan dikembangkan dalam satu kawasan tertentu membentuk klaster agar memiliki keuntungan aglomerasi dan komplementaritas produksi. Klaster-klaster industri di Indonesia mulai menyebar ke berbagai daerah, terutama di Pulau Jawa. Oleh karena itu, diperlukan kajian dinamika pola perkembangan dan pergeseran spasial klaster industri untuk mengidentifikasi dan melakukan pemetaan klaster industri. Pemetaan klaster industri dilakukan dengan dukungan analisis spasial memanfaatkan analisis spasial Hot Spot (Getis Ord Gi*) dari Sistem Informasi Geografi. Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) Penentuan Klaster Industri di Pulau Jawa melalui Pemanfaatan Analisis Spasial Hot Spot (Getis Ord Gi*), (2) Melakukan analisis perbandingan pola spasial klaster industri menurut klasifikasi industri, dan (3) Menganalisis pergeseran spasial klaster industri di Pulau Jawa selama 20 tahun terakhir. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif dengan data sekunder sebagai data utama dan dianalisis secara deskriptif. Hasil penelitian ini utamanya diharapkan mampu melihat pola spasial industri dan klaster industri serta pergeserannya dalam 20 tahun terakhir, sehingga dapat dimanfaatkan oleh para akademisi, praktisi, pemerintah, swasta maupun masyarakat dalam mengembangankan industri.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; 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".