ANALISIS PENGARUH INDIKATOR KOMPOSIT IPM TERHADAP ILAI IPM KOTA MALANG
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) digunakan untuk mengukur capaian pembangunan manusia berbasis sejumlah komponen dasar kualitas hidup. Sebagai ukuran kualitas hidup, IPM dibangun melalui pendekatan tiga dimensi dasar. Dimensi tersebut mencakup dimensi kesehatan, dimensi pengetahuan, dan dimensi standar hidup layak. Kondisi IPM Kota Malang dari tahun ke tahun selalu mengalami peningkatan. Analisis IPM selalu terkait dengan indikator komposit penyusunnya. Keseluruhan indikator komposit berkontribusi terhadap capaian nilai IPM, tetapi besaran kontribusi dari masing-masing indikator tersebut perlu dilakukan pengukuran. Pengukuran seberapa besar signifikansi pengaruh dari masing masing indikator komposit terhadap nilai IPM sangat diperlukan untuk menentukan prioritas program yang harus dilakukan terlebih dahulu, di tengah kondisi pandemi covid-19 yang mengharuskan untuk efisisensi anggaran dan pembiayaan. Variabel usia harapan hidup, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan pengeluaran per kapita mempunyai korelasi yang sangat tinggi dan signifikan terhadap nilai IPM. Analisis regresi linier berganda digunakan sebagai salah satu metode untuk menentukan analisis pengaruh indikator komposit IPM terhadap nilai IPM Kota Malang.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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 it