Analisa Hirarki Klaster Perkotaan Di Wilayah Kabupaten Semarang
Bibliographic record
Abstract
Kabupaten Semarang memiliki 19 wilayah kecamatan dengan pertumbuhan wilayah yang tidak sama. Berdasarkan nilai PDRB pada tahun 2015, terdapat Enam kecamatan dengan nilai Poduk Domestik Regional Bruto terbesar diatas satu triliun rupiah, yaitu Kecamatan Bawen, Kecamatan Ungaran timur, Kecamatan Ungaran Barat, Kecamatan Bergas, Kecamatan Pringapus, dan Kecamatan Ambarawa. Pada masing-masing kecamatan itu memiliki wilayah perkotaan dengan tingkat pengaruh yang berbeda. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi klaster-klaster perkotaan yang terbentuk di lima kecamatan yang menjadi objek pembahasan dan memberikan penilaian wilayah perkotaan mana yang memiliki pengaruh paling besar. Metode yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif. Pengumpulan data sekunder dilakukan dengan teknik dokumentasi, yaitu mencatat dan mempelajari data-data statistik yang berhubungan erat dengan permasalahan yang dibahas. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa klister-klaster di Kecamatan Ambarawa memiliki pengaruh yang paling besar, sedangkan klister perkotaan di Kecamatan Bawen memiliki pengaruh yang paling kecil di antara lima kecamatan yang menjadi objek studi. Studi ini diharapkan dapat menjadi masukkan kepada pemerintah daerah Kabupaten Semarang untuk menjadikan Ambarawa sebagai pusat pengembangan kota di Wilayah Kabupaten Semarang.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.007 |
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".