DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KORELASI (CONFIDENCE DAN SUPPORT) JURUSAN SISWA PADA TINGKAT SEKOLAH MENENGAH TERHADAP INDEKS PRESTASI KUMULATIF (IPK) DI PERGURUAN TINGGI SEBAGAI SOLUSI TEPAT PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI PERGURUAN TINGGI
Notice bibliographique
Résumé
Beberapa faktor yang mempengaruhi mahasiswa memperoleh nilai IPK tinggi, diantaranya mahasiswa harus belajar secara maksimal di bangku kuliah dan sesuai dengan program studi yang dipilih. Salah satu faktor agar mahasiswa dapat belajar secara maksimal adalah bahwa jurusan/program studi yang dipilih di perguruan tinggi harus diminati dan sesuai dengan bidang keahlian serta memiliki korelasi dengan latar belakang pendidikan mahasiswa. Menurut Educational Psychologist dari Integrity Development Flexibility (IDF),sebanyak 87 persen mahasiswa di Indonesia salah jurusan yang dapat memicu pada pengangguran, tidak mampu mengikuti perkuliahan dan dampak paling buruk adalah DO(drop out). Untuk membantu mahasiswa dalam memilih jurusan, perlu dirancang sebuah sistem secara online, sehingga semua orang dapat mengakses sebagai pendukung dalam memilih jurusan.Variable yang digunakan adalah jurusan di sekolah menengah, Program studi di Perguruan Tinggi dan IPK. Sebagai tahap awal untuk basis pengetahuan data diinput dari 24 perguruan tinggi swasta dan negeri yang tersebar di provinsi yakni Sumatera Utara, terdiri dari 27 Jurusan SMA/sederajat dan 65 program studi di Perguruan tinggi.Hasil yang diperoleh adalah dihasilkannya sebuah pengetahuan baru untuk membantu memilih program studi di perguruan tinggi berdasarkan support dan confidence sesuai jurusan, mahasiswa dapat mengetahui korelasi jurusan di SMA terhadap jurusan di perguruan tinggi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».