Optimalisasi Analisis Harga Komoditas Daging dan Telur Ayam di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Semiparametrik
Bibliographic record
Abstract
Fluktuasi harga yang terlalu tinggi pada komoditas pangan strategis seperti telur dan daging ayam telah menjadi permasalahan krusial, diantaranya disebabkan oleh harga pakan dan tingkat konsumsi masyarakat. Hal ini berdampak pada turunnya daya beli dan kesulitan akses pangan terutama bagi rumah tangga berpendapatan rendah yang mengandalkan kedua komoditas ini sebagai sumber protein utama. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh harga jagung sebagai bahan baku pakan ternak dan jumlah penduduk sebagai gambaran tingkat konsumsi masyarakat terhadap harga telur ayam dan harga daging ayam pada 38 Kabupaten/Kota di Jawa Timur tahun 2023 dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh melalui aplikasi SISKAPERBAPO dan Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur. Metode yang digunakan adalah regresi semiparametrik birespon linear lokal. Hasil analisis menunjukkan bahwa model prediksi memiliki tingkat akurasi sangat tinggi, dengan nilai MAPE sebesar 1,103% untuk harga telur ayam dan 4,474% untuk harga daging ayam. Penelitian ini penting karena dapat menjadi dasar pengambilan kebijakan dalam upaya stabilisasi harga oleh pemerintah daerah maupun pelaku industri perunggasan di Jawa Timur.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".