Prioritasisasi Permasalahan Sosial Ekonomi Kecamatan Dendang Kabupaten Belitung Timur dengan Metode Analisis Hierarki Proses (AHP)
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini melakukan identifikasi mengenai permasalahan sosial ekonomi yang dihadapi oleh Kecamatan Dendang pada Kabupaten Belitung Timur. Identifikasi dan pemetaan permasalahan dilakukan dengan menggunakan beberapa aspek, yaitu aspek administrasi kependudukan, aspek sumberdaya manusia, aspek sosial dan aspek ekonomi. Pengumpulan data dilakukan dengan metode wawancara, pengamatan, dan studi literatur. Analisis data dilakukan dengan menggunakan pendekatan sosial ekonomi dengan pendekatan kualitatif dan Analisis Hierarki Proses (AHP). Hasil penelitian menunjukkan ada 10 prioritas masalah pada Kecamatan Dendang yaitu Kesejahteraan penduduk sektor perkebunan rendah, Pendidikan usia produktif rendah, Tingkat pendidikan penduduk rendah, Keluarga belum memiliki kartu keluarga, Tingginya Pernikahan Anak, Penduduk belum memiliki akta kelahiran, Rendahnya status kesehatan balita, Tingginya kasus diare, Lansia tidak produktif, dan Penduduk disabilitas. Penelitian ini diakhiri dengan memetakan perangkat daerah yang akan merencanakan program dan kegiatan yang sesuai dengan tugas dan fungsinya. Rekomendasi yang perlu ditindaklanjuti yaitu dengan mensinergikan dan mengefektivitaskan perencanaan dan pelaksanaan kegiatan dengan Perangkat Daerah terkait di tingkat Kecamatan
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".