PENGUKURAN PERTUMBUHAN EKONOMI KREATIF KOTA MALANG TAHUN 2021
Bibliographic record
Abstract
Ekonomi kreatif adalah perwujudan nilai tambah dari kekayaan intelektual yang bersumber dari kreativitas manusia yang berbasis warisan budaya, ilmu pengetahuan, dan/atau teknologi. Kota malang mempunyai potensi 16 subsektor ekonomi kreatif yang meliputi arsitektur, desain interior, desain komunikasi visual, desain produk, film animasi dan video, fotografi, kriya, kuliner, musik, fesyen, aplikasi dan game developer, penerbitan, periklanan, televisi dan radio, seni pertunjukan dan seni rupa. Tujuan Pengukuran Pertumbuhan Ekonomi Kreatif Kota Malang Tahun 2021 yaitu mengukur angka PDRB ekonomi kreatif tahun 2020, melakukan forecasting angka PDRB ekonomi kreatif sebagai capaian tahun 2021, menghitung pertumbuhan angka ekonomi kreatif tahun 2020, menganalisis antara hasil capaian yang diperoleh tahun 2020 dan forecasting 2021 dengan target/sasaran yang telah ditetapkan secara ilmiah dan memberikan rekomendasi kebijakan yang perlu dilakukan oleh Pemerintah Kota Malang. Metode analisis yang digunakan untuk mengukur PDRB menggunakan pendekatan produksi dan pendekatan deflasi. Sedangkan metode yang digunakan untuk memprediksi forecasting yaitu Weighted Moving Average. PDRB ekonomi kreatif Kota Malang tahun 2020 sebesar Rp.7.267,43 miliar (ADHB) dan Rp.5.374,5 miliar (ADHK). Hasil pengukuran pertumbuhan Ekonomi Kreatif Kota Malang pada tahun 2020 diperoleh nilai -8,85 persen yang mengalami penurunan dari hasil pengukuran tahun sebelumnya dikarenakan pelaku usaha ekonomi kreatif terdampak pandemi Covid-19.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.005 |
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".