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 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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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; 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".