Ketahanan Penduduk Usia 7-18 Tahun untuk Menuntaskan Pendidikan di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2022
Bibliographic record
Abstract
Pemerintah Indonesia telah mengupayakan agar masyarakatnya dapat mengenyam pendidikan setidaknya hingga jenjang pendidikan menengah melalui program wajib belajar 12 tahun. Namun, belum sepenuhnya penduduk di Indonesia dapat menyelesaikan pendidikan 12 tahun. Hal tersebut mengindikasikan adanya kejadian putus sekolah dan mempengaruhi ketahanan penduduk untuk menuntaskan pendidikan. Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi yang capaian rata-rata lama sekolahnya perlu mendapat perhatian sebab memiliki RLS terendah di Kawasan Barat Indonesia dengan RLS tahun 2022 mencapai 8,38 tahun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran umum putus sekolah dan ketahanan untuk menuntaskan pendidikan pada penduduk usia 7-18 tahun di Provinsi Jawa Tengah tahun 2022 serta faktor-faktor yang memengaruhinya. Metode yang digunakan adalah analisis ketahanan hidup dengan data yang bersumber dari Susenas Maret 2022. Hasil penelitian dengan loglogistik AFT menunjukkan bahwa jenis kelamin, pendidikan KRT, lapangan usaha KRT, status kemiskinan, dan daerah tempat tinggal berpengaruh signifikan terhadap ketahanan penduduk usia 7-18 tahun untuk menuntaskan pendidikan.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.008 |
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".