PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI DAN IPM TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN DI KABUPATEN PASURUAN
Bibliographic record
Abstract
Pada pembahasan artikel ini memiliki tujuan yaitu agar mengidentifikasi berpengaruhnya pertumbuhan ekonomi dan IPM (Indeks Pembangunan Manusia) pada tingkat kemiskinan di Kabupaten Pasuruan pada periode 2012-2020. Deskriptif kuantitatif dengan teknik model distribusi lag adalah jenis penelitian yang digunakan. Data ini merupakan dari data sekunder yaitu Badan Pusat Statistik (BPS) dengan kurun waktu 9 Tahun yaitu 2012-2020. Pada proses ini menggunakan metode data time series dibantu adanya alat software SPSS 25. Hasil uji regresi adanya penelitian menghasilkan antara lain 1). Pertumbuhan ekonomi secara parsial tidak memiliki pengaruh pada tingkat kemiskinan di Wilayah Kabupaten Pasuruan. 2). IPM berpengaruh negatif pada tingkat kemiskinan, artinya setiap adanya kenaikan IPM akan menaikkan tingkat kemiskinan di Wilayah Kabupaten Pasuruan. 3).Pertumbuhan ekonomi dan IPM berpengaruh secara simultan pada tingkat kemiskinan pada Wilayah Kabupaten Pasuruan. 4). Nilai koefisien determinasi sejumlah 0,885 menunjukkan adanya pengaruh pertumbuhan ekonomi dan IPM secara F simultan sejumlah 88,5% pada tingkat kemiskinan di Wilayah Kabupaten Pasuruan dan 11,5% kurangnya dikarenakan pengaruh oleh adanya bukan variabel didalam regresi melainkan diluar model regresi.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".