Bibliographic record
Abstract
Kota Blitar merupakan salah satu dari 9 kota yang berada di Provinsi Jawa Timur dengan luas wilayah sebesar 32,58 km2 , dan memiliki persebaran penduduk yang tidak merata di setiap kelurahannya. Terdapat selisih sebesar 11.719 jiwa antara kelurahan dengan padat penduduk dan sepi penduduk. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis klaster atau mengelompokkan penduduk 21 kelurahan di Kota Blitar berdasarkan faktor migrasi penduduk, kelahiran penduduk, dan kematian penduduk (mortalitas). Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Kota Blitar, yaitu data kependudukan pada tahun 2019. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis klaster Fuzzy C-Means (FCM). FCM merupakan salah satu metode klaster yang mana keberadaan tiap data dalam suatu klaster ditentukan oleh derajat keanggotaannya berdasarkan pada teori logika fuzzy. Metode ini dipilih karena mampu mengelompokkan pada data yang tersebar tidak teratur. Untuk mencapai pusat klaster yang konvergen menggunakan fungsi objektif. Hasil analisa kemudian divalidasi menggunakan Partition Entropy, Partition Coefficient, dan Pseudo F. Diperoleh banyak klaster=2, perulangan sebanyak 22 iterasi, dengan fungsi objektif sebesar 98252,44. Klaster 1 terdiri dari 14 kelurahan dan klaster 2 terdiri dari 7 kelurahan.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.372 | 0.216 |
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".