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Enregistrement W2990789842 · doi:10.30865/komik.v3i1.1628

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN HAKIM TERBAIK PADA PENGADILAN AGAMA KELAS 1A MEDAN MENERAPKAN METODE ANALYTICAL HIERARCY PROCESS (AHP) DAN PROMETHEE II

2019· article· en· W2990789842 sur OpenAlexaff
Dini Nofrisa, Berto Nadeak, Imam Saputra

Notice bibliographique

RevueKOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Studies and Policies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalytic hierarchy processEconomic JusticeLawLaw enforcementRanking (information retrieval)Operations researchBusinessSociologyComputer sciencePolitical scienceMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medan Religious Court Office Class 1 A located on Jalan Sisingamangaraja KM 8.8 as a place that organizes law enforcement and justice at the first level for people seeking justice for certain cases among people who are Muslim in the fields of marriage, inheritance, will, grant, endowment, zakat, infaq, shadaqah and sharia economics. In the Medan Class 1A Religious Courts Office there are a number of positions that are chaired, and there are several judges who are tasked with providing justice to settle cases handled. Medan Class 1 A Religious Court Office provides a reward or award with the aim of improving the performance of Judges on duty, and to determine the best Judges, alternatives and criteria are needed to be a reference in the selection process. Decision Support System is one method that can be used in the process of selecting the best Judges. In this study, the authors used the Analyticalcal Hierarchy Process (AHP) method to find the weighting value of the criteria, and the Promethee II method to find the final grade or to find the best Judge's ranking. Thus the Decision Support System is needed in order to help the Medan Religious Court Office to determine the best Judge.Keywords: Decision Support System, AHP, Promethee II, Selection of the Best Judges

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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