Implementasi Geographically Weighted Regression (GWR) pada Determinasi Faktor Produksi Beras di Indonesia Tahun 2021
Bibliographic record
Abstract
Ketahanan pangan merupakan salah satu kewajiban negara dalam menjamin kebutuhan akan pangan yang layak dan terjangkau bagi masyarakat terutama kebutuhan beras. Namun, maraknya alih fungsi lahan dengan tidak meratanya produksi beras antarprovinsi menjadi tantangan bagi pemerintah untuk mencapai ketahanan pangan nasional. Memahami kondisi tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi produksi beras pada setiap provinsi di Indonesia tahun 2021. Untuk mencapai tujuan tersebut, teknik analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif dan analisis inferensia dengan memanfaatkan metode Geographically Weighted Regression (GWR) dikarenakan keberadaan faktor spasial berupa provinsi dan terdapat heterogenitas spasial dari pemodelan global. Model GWR menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan model global untuk pemodelan pertumbuhan produksi beras di Indonesia. Hasil pemodelan menunjukkan terdapat enam kelompok wilayah berdasarkan variabel yang signifikan. Selain itu, tenaga kerja menjadi faktor utama dalam meningkatkan produksi beras di seluruh provinsi dan intesitas penggunaan pupuk perlu diperhatikan dalam mencapai ketahanan pangan 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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| 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) | 0.008 | 0.002 |
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".