PENGARUH PENDIDIKAN, KESEHATAN, JAMINAN SOSIAL, DAN PENDAPATAN KELUARGA TERHADAP PARTISIPASI KERJA PENDUDUK LANSIA DI JAWA
Bibliographic record
Abstract
Jumlah penduduk tertinggi di Indonesia terletak di Pulau Jawa. Disertai dengan fasilitas kesehatan dan penunjang kehidupan yang lengkap menyebabkan Angka Harapan Hidup di wilayah Jawa menjadi semakin tinggi, rendahnya TFR, dan potensi migrasi kembali bagi penduduk lansia yang tinggi, mengakibatkan penduduk lansia di Jawa lebih cepat tumbuh daripada wilayah lain yang menyebabkan peningkatan rasio ketergantungan lansia terhadap penduduk produktif. Permasalahan yang terjadi adalah ketika lansia tidak ingin membebani penduduk usia produktif dan tetap memilih untuk tetap bekerja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pendidikan, kesehatan, jaminan sosial dan pendapatan keluarga secara simultan dan parsial terhadap partisipasi kerja penduduk lansia di provinsi-provinsi di Pulau Jawa. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisi regresi data panel. Hasil penelitian ini menemukan bahwa pendidikan, kesehatan, jaminan sosial dan pendapatan keluarga secara simultan berpengaruh terhadap partisipasi kerja penduduk lansia di provinsi-provinsi di Pulau Jawa. Pendidikan dan kesehatan berpengaruh positif dan signifikan, jaminan sosial berpengaruh negatif dan signifikan, sedangkan pendapatan keluarga berpengaruh positif dan tidak signifikan secara parsial terhadap partisipasi kerja penduduk lansia di provinsi-provinsi di Pulau Jawa.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".