IMPACT EVALUATION OF THE BASE TRANSCEIVER STATION (BTS) UNIVERSAL SERVICE OBLIGATION (USO) PROJECT IN THE REMOTE, FRONTIER, AND OUTERMOST (3T) AREA ON BRIDGING INDONESIA’S DIGITAL DIVIDE USING DIFFERENCE-IN-DIFFERENCE MODEL
Bibliographic record
Abstract
Dengan adanya proyek pembangunan Base Transceiver Station (BTS) Universal Service Obligation (USO) di daerah terpencil, terdepan dan terluar (3T), pemerintah Indonesia berupaya mendorong pemerataan infrastruktur telekomunikasi ke seluruh penjuru negeri guna menjembatani kesenjangan digital. Penelitian ini mencoba untuk melihat pengaruh dari BTS USO pada 134 kabupaten/kota di wilayah 3T dalam menjembatani kesenjangan digital Indonesia yang direpresentasikan dengan penetrasi internet menggunakan pendekatan ekonometrika dengan model Difference-in-Difference (DiD) dengan data tahun 2015 sebagai data sebelum adanya BTS USO dan data tahun 2020 sebagai data setelah adanya BTS USO. Dari hasil yang didapat, belum ditemukan adanya pengaruh yang signifikan secara dengan adanya BTS USO terhadap penetrasi internet di 134 kabupaten/kota di wilayah 3T. Salah satu kemungkinan hal ini dapat terjadi dikarenakan hingga awal Maret 2020, hanya 134 kabupaten/kota yang sudah memiliki BTS/USO dimana 34 kabupaten/kota diantaranya hanya memiliki BTS USO dibawah 10 unit sehingga dampaknya terhadap penetrasi internet belum terlihat secara signifikan. Terdapat beberapa rekomendasi kebijakan yang dapat diambil pemerintah diantaranya: peningkatan pemerataan infrastruktur Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK), pemerataan pendidikan formal, peningkatan literasi digital hingga ke daerah 3T dan pemberian subsidi layanan seluler kepada penduduk di wilayah 3T guna meningkatkan penetrasi internet dalam kaitannya untuk menjembatani kesenjangan digital di Indonesia.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".