Clustering Peserta Kb Aktif Di Kota Binjai Menggunakan Metode K-Means (Study Kasus BKKBN Kota Binjai)
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

 Kebutuhan teknologi saat ini sangat diperlukan baik dalam bidang kesehatan, pendidikan dan lain-lain. Teknologi dapat membantu dalam mempercepat pekerjaan yang awal manual menjadi digital, seperti perhitungan, pengelompokan, dan sebagainya. Sekarang ini begitu banyak data yang terdapat dalam sebuah organisasi, sehingga menimbulkan kesulitan dalam hal pengelompokan data. Clustering atau pengelompokan data sangatlah penting dalam suatu perusahaan atau organisasi untuk menyelesaikan masalah data dalam hal perencanaan dan pengambilan keputusan serta dalam pengambilan kebijakan untuk suatu informasi. Penelitian ini bertujuan untuk Untuk mengetahui pelompokkan peserta KB aktif Kota Binjai. Dengan mengelompokan Peserta KB aktif Membantu mengelompokkan pasangan usia subur dan peserta KB yang aktif dan mempermudah proses dalam memperoleh informasi tentang usia subur dan peserta KB aktif. Selanjutnya hasil pemilahan objek dijadikan input dalam pembuatan model clustering menggunakan metode K-Means. Hasil ini menunjukkan bahwa model clustering Peserta Kb aktif dapat digunakan untuk keperluan pengelompokan.
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 | 0.004 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.007 | 0.008 |
| Research integrity | 0.000 | 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